OpenAI: GPT-5.4 Pro

GPT-5.4 Pro est un modèle de génération de texte d'OpenAI, répertorié sur api14 sous l'identifiant de modèle openai/gpt-5.4-pro. Il appartient à la catégorie texte et est décrit par OpenAI comme son modèle le plus avancé, s'appuyant sur l'architecture unifiée de GPT-5.4 avec des capacités de raisonnement améliorées visant des tâches complexes et à enjeux élevés.

Le modèle accepte du texte, des images et des fichiers en entrée, et il renvoie uniquement du texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 050 000 tokens, et la longueur maximale de sortie est de 128 000 tokens. Le comportement de raisonnement est exposé via des paramètres de requête plutôt que d'être fixe, ce qui vous permet de décider de l'effort de raisonnement interne que le modèle applique à une requête donnée.

Parce qu'il combine une très grande fenêtre de contexte avec des entrées d'images et de fichiers et un raisonnement configurable, le modèle convient aux travaux où l'entrée est longue ou hétérogène et où la réponse doit résister à un examen minutieux. Les exemples incluent l'analyse de grands ensembles de documents ou de bases de code en une seule requête, l'extraction d'informations structurées à partir de pages numérisées ou de matériel mixte texte et image, et l'analyse en plusieurs étapes où le modèle doit raisonner sur de nombreuses sources avant de répondre. Les sorties structurées et l'appel d'outils le rendent utilisable comme composant décisionnel au sein d'un pipeline automatisé, et pas seulement comme point de terminaison de chat.

Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle openai/gpt-5.4-pro, ce qui signifie que les SDK et clients OpenAI existants fonctionnent avec seulement un changement d'URL de base et de clé. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools et verbosity. Utilisez max_completion_tokens ou max_tokens pour borner la longueur de sortie, reasoning_effort ou reasoning pour contrôler la quantité de raisonnement effectuée par le modèle, response_format avec structured_outputs lorsque vous avez besoin que la réponse soit conforme à un schéma, et tools avec tool_choice lorsque le modèle doit appeler des fonctions que vous définissez. Le paramètre seed est disponible pour la reproductibilité, et verbosity vous permet d'ajuster l'ampleur du texte généré.

Les faits fournis n'incluent pas les limites de débit, les chiffres de latence ou la disponibilité régionale, donc vérifiez le tableau des prix en direct et les limites de votre compte avant de vous engager sur ce modèle pour un trafic à volume élevé. Si votre tâche est de la génération de texte court qui ne bénéficie pas d'un contexte de 1M tokens ou d'un raisonnement configurable, un modèle plus petit du catalogue peut être plus adapté.