OpenAI: GPT-5.4 (batch)

GPT-5.4 (batch) est un modèle de génération de texte d'OpenAI, répertorié sur api14 sous l'identifiant de modèle openai/gpt-5.4:batch. Il appartient à la gamme GPT-5.4 d'OpenAI, que le fournisseur décrit comme son modèle de pointe le plus récent et comme une unification des gammes Codex et GPT en un seul système. La variante batch est la version que vous appelez via le point de terminaison compatible OpenAI d'api14.

Le modèle accepte du texte, des images et des fichiers en entrée, et il renvoie du texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 050 000 tokens, et la sortie maximale est de 128 000 tokens. Cette combinaison d'un contexte très volumineux et d'un large budget de sortie signifie que vous pouvez fournir de longs documents, des bases de code ou du matériel mixte texte et image en une seule requête tout en laissant de la place pour une réponse générée substantielle.

Parce qu'il traite ensemble le texte, les images et les fichiers, le modèle convient aux travaux où l'entrée n'est pas une simple chaîne propre. L'analyse et le résumé de documents sur de longs fichiers, les questions-réponses fondées sur un ensemble de références téléversées, et l'extraction de données structurées à partir de rapports ou de documents numérisés sont autant d'usages naturels. Les paramètres reasoning et tool le rendent utilisable pour des flux de travail de type agent, où le modèle décide quand appeler une fonction et combien de raisonnement interne dépenser. Le plafond de sortie élevé aide aussi pour les tâches qui produisent de longs artefacts, comme des rapports détaillés ou des modifications de code étendues, plutôt que des réponses courtes.

Pour l'appeler, envoyez une requête au point de terminaison de complétions de chat compatible OpenAI d'api14 avec l'identifiant de modèle openai/gpt-5.4:batch. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools et verbosity. En pratique, tools et tool_choice couvrent l'appel de fonctions, response_format et structured_outputs couvrent la sortie JSON et contrainte par schéma, seed prend en charge un échantillonnage reproductible, et reasoning, reasoning_effort, include_reasoning et verbosity contrôlent la quantité de raisonnement exposée et la manière dont le modèle régule son effort.

Gardez la limite de sortie à l'esprit : 128 000 tokens est généreux mais fini, donc les tâches qui doivent émettre plus que cela en une seule passe doivent être découpées. Le modèle produit uniquement du texte, donc tout ce qui nécessite des images ou de l'audio générés requiert un autre modèle. Si votre charge de travail est petite, sensible à la latence et ne bénéficie pas d'un contexte d'un million de tokens ni des contrôles de raisonnement, un modèle de texte plus léger peut mieux convenir.