OpenAI GPT-5.4 Pro với ngữ cảnh 1.05M và đầu ra 128K, truy cập qua OrcaRouter API.
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 là một mô hình ngôn ngữ lớn từ OpenAI, được truy cập thông qua API của OrcaRouter. Đây là một phiên bản thuộc dòng GPT-5.4 Pro được phát hành vào ngày 5 tháng 3 năm…
Mô hình này xuất sắc trong các tác vụ yêu cầu hiểu sâu về ngữ cảnh dài và đầu vào đa phương thức. Nó có thể tóm tắt các tài liệu dài hơn một triệu token, trả lời câu hỏi dựa trên nguồn tài liệu chi tiết và tạo ra các báo cáo toàn diện. Về lập trình, nó có thể gỡ lỗi, giải thích và tái cấu trúc các mã nguồn lớn. Nó hỗ trợ dịch thuật, viết sáng tạo và trích xuất dữ liệu từ tệp tin. Khả năng đa phương thức cho phép nó phân tích hình ảnh (ví dụ: ảnh chụp màn hình, sơ đồ) và giải thích nội dung tệp cùng lúc, cho phép các quy trình làm việc phức tạp như xử lý hóa đơn tự động hoặc đánh giá bài báo khoa học.
Các trường hợp sử dụng tốt nhất bao gồm xử lý toàn bộ hồ sơ vụ án pháp lý, phân tích các sổ tay kỹ thuật dài hàng trăm trang, tạo nội dung dài hạn như sách hoặc bản thảo kịch bản, và thực hiện suy luận phức tạp trên các tập dữ liệu lớn. Trong môi trường doanh nghiệp, nó có thể được sử dụng để xem xét hợp đồng, kiểm tra tuân thủ, và quản lý tri thức khi tài liệu dài. Các nhà phát triển được hưởng lợi từ khả năng duy trì ngữ cảnh trên các cơ sở mã rất lớn để xem xét mã, tạo tài liệu và tái cấu trúc. Các tác vụ đa phương thức như diễn giải biểu đồ, hình ảnh y tế hoặc ghi chú viết tay cùng với văn bản cũng là những ứng dụng mạnh mẽ.
Chọn một mô hình rẻ hơn cho các tác vụ ngắn ở cấp độ câu, phân loại đơn giản hoặc các tình huống thông lượng cao khi không cần ngữ cảnh lớn. Đối với trò chuyện một lượt, dịch văn bản ngắn hoặc tóm tắt cơ bản các bài viết ngắn, các mô hình có cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn (ví dụ: 128K token) mang lại chi phí thấp hơn và thời gian phản hồi nhanh hơn. Ngoài ra, nếu đầu vào của bạn hoàn toàn là văn bản và dưới 100K token, một mô hình nhỏ hơn có thể đáp ứng được. Cửa sổ ngữ cảnh 1.05M làm tăng chi phí tính toán; sử dụng nó cho các lời nhắc nhỏ là không hiệu quả. Hãy đánh giá độ dài đầu vào trung bình và độ phức tạp của tác vụ để quyết định.
Mô hình xử lý các tài liệu dài trong một lần duyệt ngữ cảnh, sử dụng cơ chế attention của nó để liên kết thông tin trên toàn bộ cửa sổ. Nó có thể truy xuất chính xác các sự kiện, thực hiện suy luận và tạo ra các bản tóm tắt mạch lạc ngay cả khi các chi tiết liên quan ở xa nhau. Ví dụ, nó có thể trả lời các câu hỏi liên kết thông tin từ trang 1 và trang 1000 của một cuốn sách. Tuy nhiên, các ngữ cảnh rất dài có thể làm tăng độ trễ và việc sử dụng token. Để có hiệu suất tối ưu, hãy cấu trúc các lời nhắc của bạn một cách rõ ràng và đặt thông tin quan trọng ở gần đầu hoặc cuối ngữ cảnh.
Không có điểm chuẩn cụ thể nào được cung cấp trong mục danh mục này. Tuy nhiên, dựa trên thiết kế của nó như một mô hình large-pro, nó được kỳ vọng sẽ hoạt động tốt trên các tác vụ có lợi từ suy luận ngữ cảnh dài, chẳng hạn như truy xuất kim trong đống rơm, QA đa tài liệu và tóm tắt dạng dài. Đầu vào đa phương thức của nó cho phép hiểu và suy luận về hình ảnh trong ngữ cảnh. Các phiên bản trước của GPT đã cho thấy hiệu suất mạnh mẽ trên các điểm chuẩn về hiểu và sinh ngôn ngữ. Mô hình này có khả năng cải thiện hơn so với các phiên bản trước nhờ ngữ cảnh mở rộng và dung lượng đầu ra lớn hơn.
Tốc độ phụ thuộc vào độ dài đầu vào, độ dài đầu ra và tải máy chủ. Các mô hình có ngữ cảnh rất lớn đương nhiên có độ trễ cao hơn mỗi yêu cầu do chi phí tính toán khi xử lý nhiều token. Đầu ra tối đa 128.000 token có thể dẫn đến thời gian tạo lâu cho các đầu ra toàn bộ. Đối với các ứng dụng thời gian thực, hãy cân nhắc sử dụng mô hình nhỏ hơn hoặc giới hạn số lượng token. API của OrcaRouter có thể cung cấp phản hồi dạng streaming để giảm thời gian đến token đầu tiên. Để biết kỳ vọng chi tiết về độ trễ, vui lòng tham khảo tài liệu của OrcaRouter hoặc tự thực hiện benchmark với đầu vào đại diện.
Mô hình có thể thể hiện hiệu suất giảm trên các ngữ cảnh rất dài do sự phân tán sự chú ý, mặc dù nó đã được tối ưu hóa cho mục đích sử dụng như vậy. Suy luận đa bước trên các phần xa nhau của một ngữ cảnh lớn vẫn có thể thất bại. Nó không phải là công cụ tìm kiếm và có thể bịa đặt khi thiếu thông tin. Khả năng hiểu hình ảnh có thể gặp khó khăn với hình ảnh độ phân giải thấp, méo mó nhiều, hoặc sơ đồ phức tạp. Giới hạn độ dài đầu ra là 128K token; việc tạo văn bản cực dài có thể yêu cầu nhiều lần gọi. Ngoài ra, chi phí ở số lượng token cao có thể đáng kể. Luôn xác thực các đầu ra quan trọng về độ chính xác.
So với các mô hình GPT trước đó như GPT-4 hay GPT-4o, mô hình này cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn đáng kể (1.05M so với 128K thông thường) và đầu ra tối đa tăng lên (128K so với 4K-8K). Nó cũng bổ sung khả năng nhập tệp, điều mà các mô hình trước đây không hỗ trợ. Hiệu suất chính xác trên các chuẩn đánh giá không được cung cấp, nhưng ngữ cảnh lớn hơn cho phép thực hiện các tác vụ trước đây không khả thi, chẳng hạn như xử lý toàn bộ sách mà không cần chia nhỏ. Nếu bạn chưa chuyển từ GPT-4, mô hình này thể hiện một bước nâng cấp đáng kể về dung lượng.
Thông tin chi tiết về giá cho mô hình này không được cung cấp trong mục catalog này. Thông thường, các mô hình OpenAI được tính phí theo token cho đầu vào và đầu ra, cùng với các khoản phí bổ sung cho xử lý hình ảnh. Để biết mức giá chính xác, hãy tham khảo trang giá của OrcaRouter hoặc thỏa thuận tài khoản của bạn. Lưu ý rằng cửa sổ ngữ cảnh lớn và giới hạn đầu ra cao có nghĩa là một yêu cầu duy nhất có thể tiêu thụ hàng triệu token, dẫn đến chi phí cao hơn cho mỗi lần gọi so với các mô hình nhỏ hơn. Để quản lý chi phí, bạn có thể đặt giới hạn số token tối đa và giới hạn độ dài đầu vào chỉ với nội dung cần thiết.
Sự đánh đổi chính là giữa khả năng và chi phí. Sử dụng cửa sổ ngữ cảnh 1,05M cho các đầu vào ngắn sẽ lãng phí dung lượng và tiền bạc. Tương tự, việc tạo ra 128K token rất tốn kém; đối với các đầu ra ngắn hơn, hãy giảm tham số max_tokens. Nếu tác vụ của bạn có thể được thực hiện với một mô hình nhỏ hơn (ví dụ: GPT-4o-mini), chi phí sẽ thấp hơn. Tuy nhiên, đối với các tác vụ thực sự cần ngữ cảnh lớn, mô hình này có thể tiết kiệm chi phí hơn so với việc chia nhỏ dữ liệu qua nhiều lần gọi API với mô hình nhỏ hơn, vì nó tránh được các vòng lặp bổ sung và việc ghép thủ công.
Các chính sách bộ nhớ đệm không được chỉ định trong mục nhập danh mục này. Một số nhà cung cấp API cung cấp bộ nhớ đệm prompt để giảm chi phí cho các token tiền tố lặp lại. Kiểm tra tài liệu của OrcaRouter hoặc liên hệ bộ phận hỗ trợ để biết liệu bộ nhớ đệm có khả dụng cho mô hình này hay không. Nếu bộ nhớ đệm được hỗ trợ, bạn có thể tiết kiệm token đầu vào bằng cách gửi ngữ cảnh trùng lặp qua nhiều yêu cầu. Nếu không, hãy cân nhắc thiết kế prompt để tránh dữ liệu dư thừa khi có thể. Luôn xem xét các điều khoản dịch vụ của OrcaRouter để có thông tin mới nhất.
Để ước tính chi phí, hãy tính số token gần đúng trong đầu vào và đầu ra dự kiến của bạn. Bạn có thể token hóa văn bản bằng các thư viện như tiktoken. Đối với hình ảnh, một chi phí token cố định được áp dụng (thay đổi theo kích thước hình ảnh; tham khảo tài liệu OrcaRouter). Nhân số lượng token với giá mỗi token (đầu vào, đầu ra và hình ảnh) và cộng lại. Sử dụng các cuộc gọi thử nghiệm với dữ liệu đại diện để tinh chỉnh ước tính. Vì giá của mô hình này không được cung cấp, bạn phải lấy bảng giá riêng. Luôn theo dõi mức sử dụng qua bảng điều khiển của OrcaRouter để tránh bất ngờ.
Bạn gọi mô hình thông qua API tương thích OpenAI của OrcaRouter. URL cơ sở là https://api.orcarouter.ai/v1. Sử dụng ID mô hình "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" trong các yêu cầu của bạn. Xác thực bằng khóa API do OrcaRouter cung cấp. Điểm cuối là /chat/completions cho các tương tác kiểu trò chuyện. Ví dụ mã Python: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000). API hỗ trợ các tham số tiêu chuẩn. Đảm bảo ứng dụng khách của bạn sử dụng URL cơ sở OrcaRouter và khóa API của bạn.
Các tham số hoàn thiện chat tiêu chuẩn của OpenAI được hỗ trợ: model (bắt buộc), messages (mảng các đối tượng với role và content), max_tokens (tối đa 128000), temperature (0-2, mặc định 1), top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, stream (boolean cho streaming), và response_format (ví dụ: json_object). Đối với đầu vào đa phương thức, bao gồm các phần hình ảnh trong content với type "image_url" hoặc tệp đính kèm theo tài liệu của OrcaRouter (vì đầu vào tệp không phải là tiêu chuẩn, hãy kiểm tra chi tiết cụ thể). Các tham số như functions, tools và tool_choice cũng có thể có sẵn.
Để di chuyển từ bất kỳ API tương thích OpenAI nào, hãy thay đổi base URL của bạn thành https://api.orcarouter.ai/v1 và cập nhật tên model thành "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Sử dụng khóa API OrcaRouter của bạn thay vì khóa của nhà cung cấp trước đó. Tất cả mã nguồn khác (cấu trúc tin nhắn, tham số) vẫn giữ nguyên nếu bạn đang sử dụng SDK của OpenAI. Đối với các API không phải OpenAI, bạn có thể cần điều chỉnh sang định dạng yêu cầu của OpenAI. Hãy kiểm tra với một yêu cầu đơn giản trước. OrcaRouter có thể có giới hạn tốc độ khác; hãy xem tài liệu của họ. Đối với đầu vào tệp, hãy đảm bảo client của bạn có thể gửi tệp dưới dạng base64 hoặc URL theo yêu cầu.
Base URL: https://api.orcarouter.ai/v1. Model ID: "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Bạn phải bao gồm chính xác chuỗi model ID trong mỗi yêu cầu. Base URL trỏ đến endpoint API v1 triển khai schema OpenAI. Sử dụng các giá trị này trong mã của bạn bất kể ngôn ngữ lập trình nào. Ví dụ, trong JavaScript: openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'. Đảm bảo không có dấu gạch chéo ở cuối hoặc ký tự thừa.
GPT-4o có cửa sổ ngữ cảnh 128K token và đầu ra tối đa 16K token (xấp xỉ). Mô hình này cung cấp ngữ cảnh gấp 8 lần và đầu ra gấp 8 lần. GPT-4o cũng hỗ trợ đầu vào đa phương thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh trong một số phiên bản) nhưng thiếu phương thức đầu vào tệp tin. Mô hình này bao gồm hỗ trợ tệp tin. Về khả năng, GPT-4o đủ dùng cho hầu hết các tác vụ dưới 100K token. Nếu công việc của bạn yêu cầu xử lý các tài liệu hoặc tệp tin cực kỳ dài, mô hình này là một bản nâng cấp rõ rệt. Đối với các tác vụ ngắn, GPT-4o có thể tiết kiệm chi phí hơn.
Claude 3.5 Sonnet của Anthropic có cửa sổ ngữ cảnh 200K token và đầu ra tối đa 8K token. Mô hình này vượt trội hơn Claude ở cả hai chỉ số (ngữ cảnh 1.05M, đầu ra 128K). Claude cũng hỗ trợ đầu vào đa phương thức (văn bản, hình ảnh) nhưng không hỗ trợ đầu vào tệp. Claude nổi tiếng với khả năng làm theo hướng dẫn mạnh mẽ và các tính năng an toàn. Đối với các tác vụ ngữ cảnh rất dài, mô hình này có thể vượt trội hơn Claude. Tuy nhiên, Claude có thể là lựa chọn tốt hơn nếu ưu tiên của bạn là chi phí hoặc bạn cần một mô hình nhỏ hơn với độ trễ thấp hơn. Cả hai mô hình đều có sẵn qua OrcaRouter.
Gemini 1.5 Pro của Google cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token (tương đương) và đầu ra tối đa 8K token. Mô hình này có lợi thế nhẹ về ngữ cảnh (1.05M so với 1M) và đầu ra lớn hơn nhiều (128K so với 8K). Gemini cũng hỗ trợ đầu vào đa phương thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) và đầu vào tệp, nhưng video không được hỗ trợ bởi mô hình này. Gemini có thể vượt trội trong các tác vụ liên quan đến âm thanh hoặc video. Đối với xử lý văn bản thuần túy, hình ảnh và tệp với ngữ cảnh và đầu ra rất dài, mô hình này có tính cạnh tranh.
Chọn mô hình này khi bạn cần ngữ cảnh lớn nhất hiện có (1,05M token) và dung lượng đầu ra lớn nhất (128K token) trong một lần gọi API. Lợi thế đặc biệt của nó là dành cho các tác vụ như tóm tắt toàn bộ bộ sách, phân tích kho lưu trữ pháp lý hoàn chỉnh, hoặc tạo báo cáo toàn diện. Nếu đầu vào của bạn bao gồm tệp tin (ví dụ: PDF, bảng tính) cùng với văn bản và hình ảnh, mô hình này hỗ trợ cả ba loại. Đối với các tác vụ đơn giản hơn, các lựa chọn thay thế như GPT-4o-mini, Claude Haiku hoặc Gemini Flash có chi phí thấp hơn và phản hồi nhanh hơn; hãy chọn dựa trên sự cân bằng lợi ích.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Bậc | Đầu vào / 1M tokens | Đầu ra / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| Bậc được chọn theo số token đầu vào của mỗi yêu cầu | ||
Ước tính theo giá niêm yết
Giá theo bậc — ước tính này dùng mức giá bậc cơ bản.
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05Mở @misc{orcarouter_gpt_5_4_pro_2026_03_05,
title = {openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05