OpenAI GPT-5.4 Pro，具有1.05M上下文和128K輸出，通過OrcaRouter API訪問。
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 是 OpenAI 推出的大型語言模型，透過 OrcaRouter 的 API 存取。它屬於 GPT-5.4 Pro 系列，於 2026 年 3 月 5 日發布。該模型支援三種輸入模態：文字、圖片與檔案。其上下文窗口為 1,050,000 個 tokens，單次生成最多可達 128,000 個…
該模型在需要深入理解長上下文及多模態輸入的任務中表現出色。它能總結超過一百萬個標記的文檔、根據詳細的原始資料回答問題，並生成全面的報告。在程式設計方面，它能夠對大型程式碼庫進行除錯、解釋和重構。它支援翻譯、創意寫作以及從檔案中提取資料。其多模態能力使其能夠同時分析圖像（例如螢幕截圖、圖表）並解讀檔案內容，從而實現自動化發票處理或科學論文審查等複雜工作流程。
最佳使用案例包括處理完整法律案件檔案、分析數百頁的技術手冊、生成書籍或劇本草稿等長篇內容，以及對大型資料集進行複雜推理。在企業環境中，它可用於合約審查、合規檢查以及文件長度較長的知識管理。開發人員則能受益於其在極大型程式碼庫中維持上下文的能力，適用於程式碼審查、文件生成和重構。多模態任務（例如同時解讀圖表、醫學影像或手寫筆記與文字）也是其強項應用。
對於短句級別任務、簡單分類或高吞吐量場景（無需長上下文）時，選擇較便宜的模型。對於單輪對話、簡短文句翻譯或短文章的基本摘要，使用較小上下文窗口（如128K tokens）的模型能提供較低成本與更快的回應速度。此外，若你的輸入純為文字且少於100K tokens，較小的模型可能也足夠。1.05M的上下文窗口會增加計算負擔，將其用於極簡提示詞效率不佳。請評估平均輸入長度與任務複雜度來做決定。
該模型在單一上下文傳遞中處理長篇文件，利用其注意力機制在整個視窗內關聯資訊。即使相關細節分散在不同位置，它仍能準確提取事實、進行推理，並生成連貫的摘要。例如，它可以回答連結書籍第1頁與第1000頁資訊的問題。不過，過長的上下文可能會增加延遲和Token使用量。為達到最佳效能，請清晰結構化提示詞，並將重要資訊放在上下文的開頭或結尾附近。
此目錄條目未提供具體的基準評分。然而，根據其作為大型專業模型的設計，預期在受益於長上下文推理的任務上表現良好，例如大海撈針式檢索、多文件問答以及長篇摘要。其多模態輸入使其能夠理解並推理圖像內容。早期版本的GPT已在語言理解與生成基準上展現出強大效能。此模型可能透過擴展上下文與更大的輸出容量，進一步提升這些表現。
速度取決於輸入長度、輸出長度及伺服器負載。具有極大上下文窗口的模型，因處理大量token的計算成本，每個請求自然會有較高的延遲。最大輸出128,000個token可能導致完整輸出的生成時間較長。對於即時應用，建議使用較小的模型或限制token數量。OrcaRouter的API可能提供串流回應以減少首次輸出延遲。如需詳細的延遲預期，請參閱OrcaRouter的文件，或使用代表性輸入自行進行基準測試。
模型在極長上下文中可能因注意力稀釋而表現下降，儘管其已針對此類使用場景進行最佳化。跨大型上下文遠端片段的多跳推理仍可能失敗。此模型並非搜尋引擎，在資訊缺失時可能產生幻覺。對於低解析度、嚴重扭曲或複雜圖表，影像理解能力可能受限。輸出長度上限為128K Token；極長生成可能需要多次呼叫。此外，高Token數量的使用成本可能相當可觀。務必驗證關鍵輸出的準確性。
相較於較早的 GPT 模型如 GPT-4 或 GPT-4o，此模型提供了大幅更大的上下文視窗（1.05M 對比通常的 128K）以及更高的最大輸出（128K 對比 4K-8K）。它還新增了檔案輸入模式，這是早期模型所不支援的。官方並未提供在標準基準測試中的確切性能提升數據，但更大的上下文能夠處理先前無法實現的任務，例如無須分段即可處理整本書籍。如果您尚未從 GPT-4 升級，此模型代表了容量上的重大升級。
此型號的定價細節未在此目錄條目中提供。通常，OpenAI 模型按輸入和輸出的 token 計費，圖像處理會產生額外費用。如需確切費率，請查閱 OrcaRouter 的定價頁面或您的帳戶協議。請注意，由於大上下文視窗和高輸出限制，單一請求可能會消耗數百萬個 token，導致每次呼叫的成本高於較小型號。為控制成本，您可以設定最大 token 上限，並僅傳送必要的內容作為輸入。
主要的權衡在於能力與成本之間。對短輸入使用1.05M上下文視窗會浪費容量與金錢。同樣地，生成128K tokens相當昂貴；對於較短的輸出，請減少max_tokens參數。如果你的任務可以用較小的模型（例如GPT-4o-mini）完成，那將會更便宜。然而，對於真正需要大上下文的任務，此模型可能比使用較小模型跨多個API呼叫分塊數據更具成本效益，因為它避免了額外的往返與手動拼接。
此目錄項目中未指定快取策略。部分 API 提供者提供提示詞快取，以減少重複前綴權杖的成本。請查看 OrcaRouter 的文件或聯絡支援，以了解此模型是否支援快取。如果支援快取，您可以透過在多個請求中發送重複的上下文來節省輸入權杖。如果不支援，請考慮設計您的提示詞，盡可能避免冗餘資料。請務必查閱 OrcaRouter 的服務條款以獲取最新資訊。
要估算成本，請計算輸入和預期輸出的近似 token 數量。您可以使用 tiktoken 等程式庫對文字進行 token 化。對於圖片，則適用固定 token 成本（根據圖片大小而異；請參閱 OrcaRouter 文件）。將 token 數量乘以每個 token 的價格（輸入、輸出和圖片）並加總。使用具有代表性的資料進行測試呼叫，以完善估算。由於此模型的定價未提供，您必須另行取得費率表。請務必透過 OrcaRouter 儀表板監控使用情況，以避免意外。
你可以通過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 來呼叫模型。基礎 URL 為 https://api.orcarouter.ai/v1。在請求中使用模型 ID "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05"。使用 OrcaRouter 提供的 API 金鑰進行驗證。聊天式互動的端點為 /chat/completions。Python 範例程式碼：openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000)。此 API 支援標準參數。請確保你的客戶端使用 OrcaRouter 的基礎 URL 和你的 API 金鑰。
支援標準的 OpenAI 聊天補全參數：model（必填）、messages（包含 role 與 content 的物件陣列）、max_tokens（最多 128000）、temperature（0-2，預設值 1）、top_p、n、stop、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias、user、stream（布林值，用於串流），以及 response_format（例如 json_object）。對於多模態輸入，請在 content 中加入 type 為 "image_url" 的圖片部分，或依 OrcaRouter 的文件附加檔案（因檔案輸入非標準，請確認細節）。functions、tools 與 tool_choice 等參數也可能可用。
若要從任何相容 OpenAI 的 API 遷移，請將您的基礎 URL 變更為 https://api.orcarouter.ai/v1，並將模型名稱更新為 "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05"。使用您的 OrcaRouter API 金鑰取代先前供應商的金鑰。若您使用的是 OpenAI 的 SDK，所有其他程式碼（訊息結構、參數）保持不變。對於非 OpenAI 的 API，您可能需要調整為 OpenAI 的請求格式。先以簡短請求進行測試。OrcaRouter 可能有不同的速率限制；請查閱其文件。若涉及檔案輸入，請確認您的客戶端能依需求以 base64 或 URL 形式傳送檔案。
Base URL: "https://api.orcarouter.ai/v1"。模型 ID："openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05"。你必須在每個請求中包含確切的模型 ID 字串。Base URL 指向實現 OpenAI 架構的 v1 API 端點。無論使用哪種程式語言，請在程式碼中使用這些值。例如，在 JavaScript 中：openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'。確保沒有尾隨斜線或多餘字元。
GPT-4o 具有 128K 個令牌的上下文視窗，最大輸出約為 16K 個令牌。此模型提供 8 倍的上下文和 8 倍的輸出量。GPT-4o 也支援多模態輸入（某些版本中的文字、圖像、音訊），但缺乏檔案輸入模態。此模型包含檔案支援。在能力方面，GPT-4o 足以處理大多數 100K 令牌以下的任務。如果您的任務需要處理極長的文件或檔案，此模型是明顯的升級。對於簡短任務，GPT-4o 可能更具成本效益。
Anthropic 推出的 Claude 3.5 Sonnet 擁有 20 萬 Token 的上下文視窗和 8K Token 的最大輸出。此模型在兩項指標上均超越它（105 萬上下文、128K 輸出）。Claude 也支援多模態輸入（文字、圖像），但不支援檔案輸入。Claude 以強大的指令遵循能力和安全功能聞名。對於極長上下文的任務，此模型可能優於 Claude。但若您的首要考量是成本，或需要更小、更低延遲的模型，Claude 可能是更佳選擇。兩種模型均可透過 OrcaRouter 取得。
由 Google 推出的 Gemini 1.5 Pro 提供高達 100 萬個 token 的上下文視窗（具可比性），以及最高 8K token 的輸出。此模型在上下文方面略佔優勢（105 萬 vs 100 萬），並擁有更大的輸出量（128K vs 8K）。Gemini 也支援多模態輸入（文字、圖片、音訊、影片）與檔案輸入，但此模型不支援影片。Gemini 在涉及音訊或影片的任務中可能表現出色。對於需要極長上下文與輸出的純文字、圖片及檔案處理，此模型極具競爭力。
當您需要在單次API調用中獲得最大的可用上下文窗口（1.05M tokens）和最大的輸出容量（128K tokens）時，請選擇此模型。它特別適合於總結整個系列書籍、分析完整法律檔案或生成詳盡報告等任務。如果您的輸入包含文件（如PDF、試算表）以及文字和圖像，此模型支援全部三種。對於較簡單的任務，GPT-4o-mini、Claude Haiku或Gemini Flash等替代方案提供更低的成本和更快的回應；請根據取捨選擇。
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-2026-03-05",
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_2026_03_05,
title = {openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 API},
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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