OpenAI: GPT-5.4 (batch)

GPT-5.4 (batch) es un modelo de generación de texto de OpenAI, listado en api14 bajo el id de modelo openai/gpt-5.4:batch. Pertenece a la línea GPT-5.4 de OpenAI, que el proveedor describe como su modelo frontera más reciente y como una unificación de las líneas Codex y GPT en un único sistema. La variante batch es la versión que se invoca a través del endpoint compatible con OpenAI de api14.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y devuelve texto. Su ventana de contexto es de 1.050.000 tokens, y la salida máxima es de 128.000 tokens. Esa combinación de un contexto muy grande y un presupuesto de salida amplio significa que puedes proporcionar documentos largos, bases de código o material mixto de texto e imágenes en una sola solicitud y aún dejar espacio para una respuesta generada sustancial.

Debido a que maneja texto, imágenes y archivos en conjunto, el modelo encaja en trabajos donde la entrada no es una única cadena limpia. El análisis y resumen de documentos sobre archivos largos, la respuesta a preguntas fundamentada en un conjunto de referencias cargadas y la extracción de datos estructurados de informes o material escaneado son aplicaciones naturales. Los parámetros reasoning y tool lo hacen utilizable para flujos de trabajo de estilo agente, donde el modelo decide cuándo llamar a una función y cuánto razonamiento interno gastar. El amplio límite de salida también ayuda en tareas que producen artefactos largos, como informes detallados o cambios de código extensos, en lugar de respuestas cortas.

Para invocarlo, envía una solicitud al endpoint de chat completions compatible con OpenAI de api14 con el id de modelo openai/gpt-5.4:batch. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools y verbosity. En la práctica, tools y tool_choice cubren el llamamiento a funciones, response_format y structured_outputs cubren la salida JSON y restringida por esquema, seed admite muestreo reproducible, y reasoning, reasoning_effort, include_reasoning y verbosity controlan cuánto razonamiento se expone y cómo el modelo dosifica su esfuerzo.

Ten en cuenta el límite de salida: 128.000 tokens es generoso pero finito, así que las tareas que necesitan emitir más que eso en una sola pasada tienen que dividirse. El modelo solo produce texto, así que cualquier cosa que requiera imágenes o audio generados necesita un modelo diferente. Si tu carga de trabajo es pequeña, sensible a la latencia y no se beneficia de un contexto de un millón de tokens ni de controles de razonamiento, un modelo de texto más ligero puede ser una mejor opción.