GPT-5.4 Pro 是 OpenAI 最先进的模型，基于 GPT-5.4 的统一架构，增强了推理能力以处理复杂、高风险任务。它拥有 1M+ token 的上下文窗口（922K 输入，128K...
OpenAI GPT-5.4 Pro 是 OpenAI 推出的大型语言模型，提供 1,050,000 个 token 的上下文窗口，最大输出可达 128,000 个 token。该模型支持文本、图片和文件输入，用户可以直接提交长文档、图片及其他文件类型。通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 即可访问该模型，base_url 为…
GPT-5.4 Pro擅长需要保留超长上下文的任务。例如：总结整本书籍长度的文本、分析多文件研究数据、生成包含广泛背景的综合报告、维持连贯的长时对话，以及对包含图像的文档执行多模态推理。其较大的输出令牌限制还允许生成长篇内容，无需多次续写调用。
对于简短、简单的任务，例如回答单一问题、文本分类或翻译几句话，使用上下文容量较小的模型（如GPT-4o Mini或GPT-4.1 Nano）在成本和延迟方面通常更高效。GPT-5.4 Pro拥有庞大的上下文窗口和高容量，但每个token的定价更高且响应时间更慢。仅在任务确实需要那种范围时才选择它。
是的，GPT-5.4 Pro 可以在多轮对话中接收图像，并支持非常大的总上下文。你可以在包含文本的同时插入多张图片，全部在 1,050,000 个 token 的限制内。每张图片根据其分辨率消耗相应数量的 token。这使得可以完成诸如分析带有插图的扫描书籍的多页内容，或审阅包含分步图像的较长视觉教程等任务。
是的，作为兼容OpenAI的API，函数调用和工具使用均受支持。您可以定义函数，并让模型自行决定何时调用它们。大上下文窗口允许存储大量工具调用历史记录，从而在长时间会话中实现扩展的代理工作流。这对于需要多步推理和外部数据检索的复杂自动化任务非常有用。
根据现有信息，OpenAI GPT-5.4 Pro 尚未公开发布任何基准测试分数。该模型在 MMLU、HumanEval 或 GSM8K 等标准指标上的表现尚未披露。由于缺乏此类数据，无法直接将其性能与其他模型（如 GPT-5.3 Pro 或 Claude 4）进行比较。用户应在其具体任务内对模型进行内部评估，以确定其适用性。
处理1,050,000个token的单个请求会显著增加首个token的响应时间和整体延迟。模型必须对整个上下文计算注意力，这计算量很大。如果模型难以定位相关信息，靠近上下文末尾的任务的准确性可能会下降；这是所有长上下文模型已知的局限性。为获得最佳结果，请将关键信息放在开头或结尾附近。
主要限制包括：与较小模型相比，每个token的成本更高；由于长上下文处理导致响应速度较慢；大型上下文中中间细节的准确度可能下降；以及缺乏公开验证的基准性能。此外，128,000个token的最大输出虽然很大，但对于非常长的生成任务可能仍需多次调用。输入模态仅限于文本、图像和文件；音频和视频不直接支持。
具有典型128,000 token上下文的模型（例如GPT-4o）无法处理超出该限制的输入。GPT-5.4 Pro的1,050,000 token容量允许在单次请求中处理大约8倍更多的文本，使其在长文档分析方面更具优势，但对于短任务可能大材小用。权衡之处在于，较小的模型查询完成速度更快且成本更低。来自相似规模模型的基准测试表明，在适合较小窗口的任务上，性能可能相当。
关于GPT-5.4 Pro的定价，所提供的资料中并未详细公开。通常，具有极大上下文窗口的模型会按输入和输出的token数量分别计费，且相比小规模版本往往价格更高。OrcaRouter根据token总使用量收费。用户应查阅OrcaRouter的定价页面以获取当前费率。由于上下文巨大，即使单个请求也可能消耗数百万个token，因此成本可能迅速累积。
主要的权衡在于令牌消耗。一个使用完整1,050,000令牌上下文的请求，其成本按比例远高于使用4,000令牌的请求。对于大多数查询较短的应用程序，GPT-5.4 Pro在经济上可能效率不高。考虑缓存常用上下文，或使用更便宜的模型进行初步过滤。某些用户可能受益于OrcaRouter的缓存功能，以避免重复处理相同的上下文。
OrcaRouter可能提供缓存机制，能够缓存提示词前缀或整个上下文块。当重复发送相同输入时，缓存可以避免重新处理令牌，从而降低成本和延迟。对于GPT-5.4 Pro，缓存较长的公共前缀（例如系统提示和文档）尤其有益。请查阅OrcaRouter的文档以了解具体的缓存策略和定价信息。
使用标准聊天补全端点，基础 URL 为 https://api.orcarouter.ai/v1。将模型参数设置为 openai/gpt-5.4-pro。使用 curl 的示例： curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.4-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this 10,000 page book."}], "max_tokens": 128000 }' 确保您的 API 密钥拥有访问此模型的权限。
该API支持所有标准OpenAI聊天补全参数：model、messages、max_tokens、temperature、top_p、n、stream、stop、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias、user、tools、tool_choice和response_format。对于GPT-5.4 Pro，max_tokens最高可设置为128,000。上下文窗口限制包括输入和输出tokens；确保总tokens数（messages + max_tokens）不超过1,050,000。
将应用程序的基础URL修改为https://api.orcarouter.ai/v1，并将模型ID更改为openai/gpt-5.4-pro。使用您的OrcaRouter API密钥代替OpenAI密钥。如果您的现有代码使用OpenAI Python SDK，请更新base_url和模型名称。无需其他代码更改。确保您的API密钥具有该模型的权限。先用小上下文进行测试以验证兼容性。
是的，通过将 stream 参数设为 true 即可支持流式传输。API 会返回包含增量内容的 chunks，与标准 OpenAI 流式传输一致。请注意，由于上下文较大，首个 token 的生成时间可能比小型模型更长。流式传输可以在完整响应生成的同时，向用户展示部分结果。使用相同的 chat.completions 端点，并设置 stream: true。
没有基准测试分数，无法直接比较性能。不过，GPT-5.4 Pro 的上下文窗口达到 1,050,000 个词元，大于典型的 GPT-5.3 Pro（其上下文窗口可能更小）。128,000 个词元的最大输出也超越了早期模型。在模态方面，两者均支持文本、图像和文件。关键区别在于上下文容量，这使得 GPT-5.4 Pro 更擅长处理超长文档。
Claude 4 Opus by Anthropic 同样提供较大的上下文窗口（通常约为 200,000 个 token）。GPT-5.4 Pro 的 1,050,000 token 窗口明显更大。不过，Claude 4 Opus 在精度和安全性方面可能具有不同的优势。两者均支持多模态输入。在没有公开基准测试的情况下，用户应根据自身数据进行评估。OrcaRouter 可能提供这两种模型进行并排对比。
Gemini Ultra 2 by Google 支持多达 1,000,000 个令牌的上下文窗口（在某些配置下），与 GPT-5.4 Pro 类似。两者都具有较大的最大输出能力。Gemini Ultra 2 还支持图像和视频输入；GPT-5.4 Pro 不直接支持视频。选择可能取决于具体任务需求和生态系统兼容性。OrcaRouter 通过同一 API 提供对这两种模型的访问。
对于不超过128,000个token的查询，使用GPT-5.2 Turbo、GPT-4o Mini或Claude 3 Haiku等模型更具成本效益且速度更快。如果任务仅涉及文本（无图像），更小型的纯文本模型甚至更便宜。GPT-5.4 Pro最好保留给需要其巨大上下文的场景，例如分析整本书或大量日志文件。对于日常聊天来说，它显得大材小用。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| 阶梯 | 输入 / 1M tokens | 输出 / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| 阶梯按每次请求的输入 token 数确定 | ||
基于标价的估算
阶梯定价——此估算使用基础档位费率。
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
@misc{orcarouter_gpt_5_4_pro,
title = {GPT-5.4 Pro API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro}
}OpenAI. (2026). GPT-5.4 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro