GPT-5.4 Pro 是 OpenAI 最先進的模型，基於 GPT-5.4 的統一架構，並針對複雜、高風險任務強化了推理能力。它擁有超過 100 萬 Token 的上下文視窗（922K 輸入，128K...
OpenAI GPT-5.4 Pro 是 OpenAI 推出的大型語言模型，提供 1,050,000 個 token 的上下文窗口及最多 128,000 個 token 的輸出。它可接受文字、圖像及檔案輸入，讓使用者直接提交長篇文件、圖片及其他檔案類型。該模型可透過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 存取，base_url 為…
GPT-5.4 Pro 擅長於需要保留極長上下文的任務。例如：總結整本書籍長度的文字、分析多檔案研究資料、生成包含廣泛背景的全面報告、維持連貫的長時間對話，以及對包含圖片的文件進行多模態推理。其較大的輸出 token 限制也允許生成長篇幅內容，無需多次連續呼叫。
對於簡短、簡單的任務，例如回答單一問題、分類文字或翻譯幾句話，具有較低上下文容量的小型模型（例如 GPT-4o Mini 或 GPT-4.1 Nano）通常在成本和延遲方面更具效率。GPT-5.4 Pro 的巨大上下文窗口和高容量伴隨著更高的每 token 定價和較慢的回應時間。僅在任務確實需要該範圍時才選擇它。
是的，GPT-5.4 Pro 可以接收圖片作為多輪對話的一部分，並擁有非常大的總上下文。您可以在 1,050,000 個 token 的限制內，將多張圖片與文字交錯放入。每張圖片會根據其解析度消耗相應的 token。這使得能夠執行諸如分析帶有圖表的掃描書頁，或回顧帶有逐步圖片的長篇視覺教學等任務。
是的，作為 OpenAI 相容 API 的一部分，支援函式呼叫和工具使用。您可以定義函式，並讓模型決定何時呼叫它們。大的上下文視窗允許儲存許多工具呼叫歷史，使得在長時間的對話中能夠進行擴展的代理工作流程。這對於需要多步推理和外部資料檢索的複雜自動化非常有用。
根據現有資訊，目前尚未有公開的 OpenAI GPT-5.4 Pro 基準評分。該模型在 MMLU、HumanEval 或 GSM8K 等標準指標上的表現尚未公布。在缺乏此類數據的情況下，無法直接與其他模型（例如 GPT-5.3 Pro 或 Claude 4）進行性能比較。使用者應在其特定任務上內部評估該模型，以判斷其適用性。
在單一請求中處理1,050,000個token會顯著增加首次token生成時間（time-to-first-token）以及整體延遲。模型必須對整個上下文計算注意力，這在計算上是耗費資源的。如果模型難以定位相關資訊，則在上下文結尾附近的任務準確度可能會下降；這是所有長上下文模型已知的限制。為獲得最佳結果，請將關鍵資訊放置在開頭或結尾附近。
主要限制包括：與較小型模型相比，每個token的成本較高；由於長時間上下文處理導致回應速度較慢；在大型上下文中間部分埋藏的細節可能出現準確度下降；以及缺乏公開驗證的基準效能。此外，最大輸出為128,000個token，雖然很大，但對於非常長的生成內容仍可能需要多次呼叫。輸入模式僅限於文字、圖片和檔案；不直接支援音訊和影片。
擁有典型128,000個token上下文的模型（例如GPT-4o）無法處理超過該限制的輸入。GPT-5.4 Pro的1,050,000個token容量允許在單次請求中處理大約8倍以上的文字，使其在長篇文件分析方面表現優異，但對於短任務來說可能過於強大。其取捨在於，較小的模型查詢完成速度更快且成本更低。來自相似規模模型的基準測試顯示，在適合較小視窗的任務上，效能可能相當。
GPT-5.4 Pro 的定價未在所提供的資訊中公開詳細說明。通常，具有非常大上下文視窗的模型會對輸入和輸出按 token 計費，且相較於較小的變體通常收費更高。OrcaRouter 根據總 token 用量計費。用戶應查閱 OrcaRouter 的定價頁面以了解當前費率。由於上下文龐大，即使單次請求也可能消耗數百萬個 token，因此成本可能迅速累積。
主要的取捨在於 token 消耗。使用完整 1,050,000 token 上下文的單次請求，其成本比例遠高於使用 4,000 token 的請求。對於大多數查詢都很簡短的應用場景，GPT-5.4 Pro 可能在經濟上並不划算。請考慮快取常用上下文，或使用較便宜的模型進行初步過濾。部分使用者可受惠於 OrcaRouter 的快取功能，以避免重複處理相同的上下文。
OrcaRouter 可能提供快取機制，能夠快取提示前綴或整個上下文區塊。當重複發送相同輸入時，快取可避免重新處理 token，從而降低成本和延遲。對於 GPT-5.4 Pro 而言，快取較長的常見前綴（例如系統提示與文件）尤其有利。請參閱 OrcaRouter 的文件，以了解具體的快取政策與定價。
使用標準聊天補全端點，基本 URL 為 https://api.orcarouter.ai/v1。將模型參數設定為 openai/gpt-5.4-pro。使用 curl 的範例： 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 }' 請確保您的 API 金鑰具有此模型的存取權限。
API 支援所有標準 OpenAI 聊天完成參數：model、messages、max_tokens、temperature、top_p、n、stream、stop、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias、user、tools、tool_choice 和 response_format。對於 GPT-5.4 Pro，max_tokens 最高可設為 128,000。上下文視窗限制包含輸入與輸出 token；請確保總 token 數（messages + max_tokens）不超過 1,050,000。
將您應用程式的基礎URL修改為 https://api.orcarouter.ai/v1，並將模型ID變更為 openai/gpt-5.4-pro。使用您的 OrcaRouter API 金鑰，而不是 OpenAI 的金鑰。如果您的現有程式碼使用了 OpenAI Python SDK，請更新 base_url 和模型名稱。無需進行其他程式碼變更。請確保您的 API 金鑰擁有此模型的權限。先用小規模的上下文進行測試，以驗證相容性。
是的，透過將 stream 參數設為 true 即可支援串流。API 會像標準 OpenAI 串流一樣回傳包含 delta 內容的區塊。請注意，由於上下文較大，首次生成 token 的時間可能比使用較小模型時更長。串流可以在完整回應生成期間，幫助向用戶顯示部分結果。使用相同的 chat.completions 端點，並設定 stream: true。
沒有基準測試分數，無法直接比較效能。不過，GPT-5.4 Pro 的上下文視窗達 1,050,000 個 token，比典型的 GPT-5.3 Pro（上下文可能較小）更大。最大輸出 128,000 個 token 也超越了較早的模型。在模式方面，兩者都支援文字、圖片和檔案。關鍵差異在於上下文容量，使 GPT-5.4 Pro 更適合處理非常長的文件。
Anthropic 的 Claude 4 Opus 也提供了大型上下文視窗（通常約 200,000 tokens）。GPT-5.4 Pro 的 1,050,000 tokens 視窗則明顯更大。然而，Claude 4 Opus 在精確度和安全性方面可能具有不同的優勢。兩者都支援多模態輸入。在缺乏公開基準測試的情況下，使用者應根據自己的數據進行評估。OrcaRouter 可能同時提供這兩種模型進行並排比較。
Gemini Ultra 2 by Google 支援最高 1,000,000 個 token 的上下文視窗（在某些配置中），類似於 GPT-5.4 Pro。兩者皆具備大規模輸出能力。Gemini Ultra 2 也支援圖片與影片輸入；GPT-5.4 Pro 不直接支援影片。選擇可能取決於具體任務需求和生態系統相容性。OrcaRouter 透過同一 API 提供對兩種模型的存取。
對於少於或等於128,000個token的查詢，像GPT-5.2 Turbo、GPT-4o Mini或Claude 3 Haiku這類模型更具成本效益且速度更快。若任務僅涉及文字（無圖片），較小的純文字模型甚至可以更便宜。GPT-5.4 Pro最好保留給需要其龐大上下文的情況使用，例如分析整本書或大型日誌檔案。對於一般對話來說，它屬於大材小用。
相容 OpenAI——沿用你現有的 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| 階梯 | 輸入 / 1M tokens | 輸出 / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| 階梯依每次請求的輸入 token 數確定 | ||
基於標價的估算
階梯定價——此估算使用基礎級距費率。
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@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