OpenAI: GPT-5.4 (batch)

GPT-5.4 (Batch) ist ein Textgenerierungsmodell von OpenAI, das auf api14 unter der Modell-ID openai/gpt-5.4:batch gelistet ist. Es gehört zur GPT-5.4-Reihe von OpenAI, die der Anbieter als sein neuestes Frontier-Modell und als Vereinigung der Codex- und GPT-Reihen zu einem einzigen System beschreibt. Die Batch-Variante ist die Version, die Sie über den OpenAI-kompatiblen Endpunkt von api14 aufrufen.

Das Modell akzeptiert Text, Bilder und Dateien als Eingabe und gibt Text zurück. Sein Kontextfenster beträgt 1.050.000 Tokens, und die maximale Ausgabe beträgt 128.000 Tokens. Diese Kombination aus einem sehr großen Kontext und einem großen Ausgabebudget bedeutet, dass Sie lange Dokumente, Codebasen oder gemischtes Text- und Bildmaterial in einer einzigen Anfrage übermitteln und trotzdem Raum für eine umfangreiche generierte Antwort lassen können.

Da es Text, Bilder und Dateien gemeinsam verarbeitet, eignet sich das Modell für Arbeiten, bei denen die Eingabe keine einzelne saubere Zeichenkette ist. Dokumentenanalyse und Zusammenfassung über lange Dateien, Fragebeantwortung auf Basis einer Reihe hochgeladener Referenzen und Extraktion strukturierter Daten aus Berichten oder gescanntem Material passen alle gut dazu. Die Parameter reasoning und tool machen es für agentenartige Workflows nutzbar, bei denen das Modell entscheidet, wann es eine Funktion aufruft und wie viel interne Schlussfolgerung es aufwendet. Die hohe Ausgabeobergrenze hilft zudem bei Aufgaben, die lange Artefakte erzeugen, wie ausführliche Berichte oder umfangreiche Codeänderungen, statt kurzer Antworten.

Um es aufzurufen, senden Sie eine Anfrage an den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt von api14 mit der Modell-ID openai/gpt-5.4:batch. Die unterstützten Anfrageparameter sind include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools und verbosity. In der Praxis decken tools und tool_choice den Funktionsaufruf ab, response_format und structured_outputs decken JSON- und schemaeingeschränkte Ausgabe ab, seed unterstützt reproduzierbares Sampling, und reasoning, reasoning_effort, include_reasoning und verbosity steuern, wie viel Schlussfolgerung offengelegt wird und wie das Modell seinen Aufwand dosiert.

Behalten Sie das Ausgabelimit im Auge: 128.000 Tokens sind großzügig, aber endlich, sodass Aufgaben, die mehr als das in einem Durchgang ausgeben müssen, aufgeteilt werden müssen. Das Modell gibt nur Text aus, sodass alles, was generierte Bilder oder Audio erfordert, ein anderes Modell benötigt. Wenn Ihre Arbeitslast klein und latenzempfindlich ist und nicht von einem Kontext mit einer Million Tokens oder von Reasoning-Steuerungen profitiert, könnte ein leichteres Textmodell besser passen.