OpenAI: GPT-5.4 Pro

GPT-5.4 Pro ist ein Textgenerierungsmodell von OpenAI, gelistet auf api14 unter der Modell-ID openai/gpt-5.4-pro. Es befindet sich in der Kategorie Text und wird von OpenAI als sein fortschrittlichstes Modell beschrieben, das auf der vereinheitlichten Architektur von GPT-5.4 aufbaut und über erweiterte Reasoning-Fähigkeiten für komplexe Aufgaben mit hohem Einsatz verfügt.

Das Modell akzeptiert Text, Bilder und Dateien als Eingabe und gibt ausschließlich Text zurück. Sein Kontextfenster beträgt 1.050.000 Token, und die maximale Ausgabelänge liegt bei 128.000 Token. Das Reasoning-Verhalten wird über Anforderungsparameter offengelegt und ist nicht fest vorgegeben, sodass Sie entscheiden können, wie viel internen Reasoning-Aufwand das Modell für eine bestimmte Anfrage betreibt.

Da es ein sehr großes Kontextfenster mit Bild- und Dateieingaben sowie konfigurierbarem Reasoning kombiniert, eignet sich das Modell für Arbeiten, bei denen die Eingabe lang oder heterogen ist und die Antwort einer genauen Prüfung standhalten muss. Beispiele sind die Überprüfung großer Dokumentensätze oder Codebasen in einer einzigen Anfrage, die Extraktion strukturierter Informationen aus gescannten Seiten oder gemischtem Text- und Bildmaterial sowie mehrstufige Analysen, bei denen das Modell über viele Quellen reasoning betreiben muss, bevor es antwortet. Strukturierte Ausgaben und Tool-Aufrufe machen es als entscheidungsfindende Komponente innerhalb einer automatisierten Pipeline nutzbar und nicht nur als Chat-Endpunkt.

Sie rufen das Modell über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID openai/gpt-5.4-pro auf, was bedeutet, dass bestehende OpenAI-SDKs und Clients nur eine Änderung der Basis-URL und des Schlüssels benötigen. Die unterstützten Anforderungsparameter sind include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools und verbosity. Verwenden Sie max_completion_tokens oder max_tokens, um die Ausgabelänge zu begrenzen, reasoning_effort oder reasoning, um zu steuern, wie viel Reasoning das Modell ausführt, response_format zusammen mit structured_outputs, wenn die Antwort einem Schema entsprechen soll, und tools mit tool_choice, wenn das Modell von Ihnen definierte Funktionen aufrufen soll. Der Parameter seed ist für Reproduzierbarkeit verfügbar, und mit verbosity können Sie anpassen, wie ausführlich der generierte Text ist.

Die angegebenen Fakten enthalten keine Ratenlimits, Latenzwerte oder regionale Verfügbarkeit. Prüfen Sie daher die aktuelle Preistabelle und Ihre Kontolimits, bevor Sie sich für dieses Modell bei hohem Verkehrsaufkommen entscheiden. Wenn Ihre Aufgabe die Generierung von Kurztexten ist, die nicht von einem Kontextfenster von 1 Mio. Token oder konfigurierbarem Reasoning profitiert, könnte ein kleineres Modell im Katalog eine einfachere Wahl sein.