OpenAI: GPT-5.4 Pro

GPT-5.4 Pro es un modelo de generación de texto de OpenAI, listado en api14 bajo el id de modelo openai/gpt-5.4-pro. Se sitúa en la categoría de texto y OpenAI lo describe como su modelo más avanzado, construido sobre la arquitectura unificada de GPT-5.4 con capacidades de razonamiento mejoradas orientadas a tareas complejas y de alto riesgo.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y devuelve únicamente texto. Su ventana de contexto es de 1.050.000 tokens, y la longitud máxima de salida es de 128.000 tokens. El comportamiento de razonamiento se expone a través de parámetros de la solicitud en lugar de estar fijado, por lo que puedes decidir cuánto esfuerzo de razonamiento interno aplica el modelo a una solicitud determinada.

Debido a que combina una ventana de contexto muy grande con entradas de imágenes y archivos y razonamiento configurable, el modelo encaja en trabajos donde la entrada es larga o heterogénea y la respuesta debe resistir un examen minucioso. Algunos ejemplos incluyen revisar grandes conjuntos de documentos o bases de código en una sola solicitud, extraer información estructurada de páginas escaneadas o material mixto de texto e imágenes, y análisis de varios pasos donde el modelo necesita razonar sobre muchas fuentes antes de responder. Las salidas estructuradas y el llamado a herramientas hacen que sea utilizable como el componente de toma de decisiones dentro de una tubería automatizada, y no solo como un endpoint de chat.

Llamas al modelo a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo openai/gpt-5.4-pro, lo que significa que los SDK y clientes de OpenAI existentes funcionan con solo un cambio de URL base y clave. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools y verbosity. Usa max_completion_tokens o max_tokens para acotar la longitud de salida, reasoning_effort o reasoning para controlar cuánto razonamiento realiza el modelo, response_format junto con structured_outputs cuando necesites que la respuesta se ajuste a un esquema, y tools con tool_choice cuando el modelo deba llamar a funciones que definas. El parámetro seed está disponible para reproducibilidad, y verbosity te permite ajustar cuán extenso es el texto generado.

Los datos proporcionados no incluyen límites de velocidad, cifras de latencia ni disponibilidad regional, así que consulta la tabla de precios en vivo y los límites de tu cuenta antes de comprometerte con este modelo para tráfico de alto volumen. Si tu tarea es generación de texto de formato corto que no se beneficia de un contexto de 1M de tokens o de razonamiento configurable, un modelo más pequeño del catálogo puede ser una opción más simple.