OpenAI GPT-5.4 Pro 具有1.05M上下文和128K输出，通过OrcaRouter API访问。
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 是 OpenAI 开发的大型语言模型，通过 OrcaRouter 的 API 进行访问。它是于 2026 年 3 月 5 日发布的 GPT-5.4 Pro 系列的一个版本。该模型支持三种输入模态：文本、图像和文件。其上下文窗口为 1,050,000 个 token，单次补全最多可生成 128,000 个…
该模型擅长处理需要深入理解长上下文和多模态输入的任务。它可以总结超过一百万个标记的文档,基于详细的源材料回答问题,并生成全面的报告。在编程方面,它可以调试、解释和重构大型代码库。它支持翻译、创意写作以及从文件中提取数据。其多模态能力使其能够同时分析图像(例如截图、图表)并解读文件内容,从而实现复杂的工作流程,如自动化发票处理或科学论文审阅。
最佳使用场景包括处理整个法律案件文件、分析数百页的技术手册、生成书籍或剧本草稿等长篇幅内容，以及对大型数据集进行复杂推理。在企业环境中，可用于合同审查、合规检查和知识管理，尤其适用于文档冗长的场景。开发人员能利用其在超大型代码库中保持上下文一致的能力，进行代码审查、文档生成和重构。此外，将图表、医学影像或手写笔记与文本结合理解的多模态任务也是其重要应用方向。
对于短句级任务、简单分类或高吞吐量场景，选择更便宜的模型，无需大上下文。对于单轮聊天、简短文本翻译或短文章的基础摘要，较小上下文窗口（例如128K tokens）的模型成本更低、响应更快。此外，如果你的输入纯文本且低于100K tokens，较小的模型可能就足够了。1.05M上下文窗口会增加计算开销，用于微小提示效率低下。根据平均输入长度和任务复杂度来决策。
模型在单次上下文传递中处理长文档，利用其注意力机制在整个窗口内关联信息。即使相关细节相隔甚远，它也能准确检索事实、进行推理并生成连贯的摘要。例如，它可以回答需要联系一本书第1页和第1000页信息的问题。然而，过长的上下文可能会增加延迟和token用量。为获得最佳性能，请清晰构建提示词，并将重要信息置于上下文的开头或结尾附近。
此目录条目中未提供具体的基准测试分数。然而，根据其作为large-pro模型的设计，它在受益于长上下文推理的任务（例如大海捞针式检索、多文档问答和长文本摘要）中预计会有良好表现。其多模态输入使其能够理解并推理图像上下文。早期版本的GPT在语言理解与生成基准测试中已展现出强劲性能。该模型可能通过扩展上下文和更大输出容量在这些方面实现提升。
速度取决于输入长度、输出长度以及服务器负载。具有极大上下文窗口的模型因其处理大量令牌的计算成本，自然会导致每次请求的延迟更高。128,000个令牌的最大输出可能会导致完整长度输出的生成时间较长。对于实时应用，建议使用较小的模型或限制令牌数量。OrcaRouter的API可能提供流式响应以缩短首令牌时间。有关延迟的详细预期，请参考OrcaRouter的文档或使用代表性输入自行进行基准测试。
在极长上下文中，由于注意力稀释，模型可能表现下降，尽管它已针对此类使用进行优化。跨大上下文远距离部分的多跳推理仍可能失败。它不是搜索引擎，当信息缺失时可能产生幻觉。图像理解在面对低分辨率、严重失真或复杂图表时可能遇到困难。输出长度限制为128K个令牌；极长生成可能需要多次调用。此外，高令牌数量下的成本可能相当高。务必验证关键输出的准确性。
与早期的GPT模型（如GPT-4或GPT-4o）相比，此模型提供了显著更大的上下文窗口（1.05M对比通常的128K）以及更高的最大输出长度（128K对比4K-8K）。它还新增了文件输入模式，这是早期模型所不支持的。虽然没有给出标准基准测试上的确切性能提升，但更大的上下文使得此前无法实现的任务成为可能，例如无需分块即可处理整本书籍。如果你尚未超越GPT-4，此模型在能力上代表了重大升级。
此目录条目未提供该模型的定价详情。通常，OpenAI 模型的费用按输入和输出的 token 数量计算，图像处理另计。如需准确费率，请查阅 OrcaRouter 的定价页面或您的账户协议。请注意，由于大上下文窗口和高输出限制，单次请求可能消耗数百万个 token，导致每次调用成本高于较小模型。为控制成本，您可以设置最大 token 上限，并将输入长度限制为必要内容。
主要的权衡在于能力与成本之间。对于短输入使用1.05M的上下文窗口会浪费容量和资金。同样，生成128K个令牌成本高昂；对于较短的输出，应减少max_tokens参数。如果您的任务可以使用较小的模型（例如GPT-4o-mini）完成，那会更便宜。然而，对于真正需要大上下文的任务，该模型可能比使用较小模型通过多次API调用分块处理数据更具成本效益，因为它避免了额外的往返和手动拼接。
此目录条目未指定缓存策略。部分API提供商提供提示缓存功能，以减少重复前缀令牌的成本。请查看OrcaRouter的文档或联系支持人员，了解此模型是否支持缓存。如果支持缓存，您可以通过在多个请求中发送重复上下文来节省输入令牌。如果不支持，请考虑设计提示词以避免冗余数据。请始终查阅OrcaRouter的服务条款以获取最新信息。
为估算成本，请计算输入和预期输出中的大致 Token 数量。您可以使用 tiktoken 等库对文本进行分词。对于图像，将适用固定的 Token 成本（根据图像大小而变化；请参阅 OrcaRouter 文档）。将 Token 数量乘以每 Token 价格（输入、输出和图像）并求和。使用具有代表性的数据进行测试调用以优化估算。由于本模型的定价未提供，您必须单独获取费率卡。始终通过 OrcaRouter 的控制面板监控使用情况，以避免意外。
您通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 调用模型。基础 URL 为 https://api.orcarouter.ai/v1。请求中使用模型 ID "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05"。使用 OrcaRouter 提供的 API 密钥进行身份验证。用于聊天式交互的端点为 /chat/completions。示例 Python 代码：openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000)。该 API 支持标准参数。确保您的客户端使用 OrcaRouter 基础 URL 和您的 API 密钥。
支持标准 OpenAI 聊天补全参数：model（必需）、messages（包含 role 和 content 的对象数组）、max_tokens（最高 128000）、temperature（0-2，默认 1）、top_p、n、stop、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias、user、stream（布尔值，用于流式输出）以及 response_format（例如 json_object）。对于多模态输入，请在 content 中包含类型为 "image_url" 的图片部分或文件附件（具体参见 OrcaRouter 的文档，因为文件输入为非标准参数，请核实细节）。此外，还可能支持 functions、tools 和 tool_choice 等参数。
要从任何兼容OpenAI的API迁移，请将基础URL改为https://api.orcarouter.ai/v1，并将模型名称更新为"openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05"。使用你的OrcaRouter API密钥替换原提供商的密钥。如果你使用的是OpenAI的SDK，其他所有代码（如消息结构、参数）保持不变。对于非OpenAI的API，你可能需要调整为OpenAI的请求格式。先用一个简单请求进行测试。OrcaRouter可能有不同的速率限制，请查阅其文档。对于文件输入，请确保你的客户端能按需以base64或URL形式发送文件。
基础URL: https://api.orcarouter.ai/v1。模型ID: "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05"。您必须在每次请求中包含确切的模型ID字符串。基础URL指向实现OpenAI模式的v1 API端点。无论使用哪种编程语言，请在代码中使用这些值。例如，在JavaScript中：openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'。确保没有尾随斜杠或额外字符。
GPT-4o拥有128K令牌的上下文窗口，最大输出为16K令牌（约）。此模型提供8倍上下文和8倍输出。GPT-4o还支持多模态输入（部分版本支持文本、图像、音频），但缺少文件输入模式。此模型包含文件支持。在能力方面，GPT-4o足以处理大多数低于100K令牌的任务。如果您的工作需要处理超长文档或文件，此模型是明显的升级。对于短任务，GPT-4o可能更具成本效益。
Anthropic的Claude 3.5 Sonnet拥有200K token的上下文窗口和8K token的最大输出。本模型在这两项指标上均超越它（1.05M上下文，128K输出）。Claude还支持多模态输入（文本、图像），但不支持文件输入。Claude以强大的指令遵循和安全特性著称。对于极长上下文任务，本模型可能优于Claude。然而，如果您的优先考虑是成本或需要更低延迟的小型模型，Claude可能是更好的选择。两个模型均可通过OrcaRouter使用。
Google 的 Gemini 1.5 Pro 提供高达 100 万 token 的上下文窗口（与同类模型相当）以及 8K token 的最大输出。该模型在上下文方面略有优势（105 万比 100 万），且输出容量更大（128K 比 8K）。Gemini 还支持多模态输入（文本、图像、音频、视频）和文件输入，但本模型不支持视频。Gemini 可能在涉及音频或视频的任务中表现出色。对于纯文本、图像和具有极长上下文及输出的文件处理，该模型具有竞争力。
当您需要在单次API调用中获得最大的可用上下文窗口（1.05M tokens）和最大的输出容量（128K tokens）时，请选择此模型。它特别适用于总结整个书籍系列、分析完整的法律档案或生成详尽报告等任务。如果您的输入包含文件（如PDF、电子表格）以及文本和图像，该模型支持所有三种类型。对于更简单的任务，GPT-4o-mini、Claude Haiku或Gemini Flash等替代方案提供更低的成本和更快的响应；请根据权衡进行选择。
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-2026-03-05",
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。
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}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