OpenAI: GPT-5.4 (batch)

GPT-5.4 (batch) è un modello di generazione di testo di OpenAI, elencato su api14 con l'id modello openai/gpt-5.4:batch. Appartiene alla linea GPT-5.4 di OpenAI, che il provider descrive come il suo modello frontier più recente e come un'unificazione delle linee Codex e GPT in un unico sistema. La variante batch è la versione che si chiama tramite l'endpoint compatibile con OpenAI di api14.

Il modello accetta testo, immagini e file come input e restituisce testo. La sua finestra di contesto è di 1.050.000 token, e l'output massimo è di 128.000 token. Questa combinazione di un contesto molto ampio e di un grande budget di output significa che puoi fornire documenti lunghi, codebase o materiale misto di testo e immagini in una singola richiesta e lasciare comunque spazio per una risposta generata sostanziosa.

Poiché gestisce insieme testo, immagini e file, il modello è adatto a lavori in cui l'input non è una singola stringa pulita. Analisi e riassunto di documenti su file lunghi, risposta a domande basata su un insieme di riferimenti caricati ed estrazione di dati strutturati da report o materiale scansionato sono tutti casi d'uso naturali. I parametri reasoning e tool lo rendono utilizzabile per flussi di lavoro in stile agente, in cui il modello decide quando chiamare una funzione e quanto ragionamento interno spendere. Il grande limite di output aiuta anche per attività che producono artefatti lunghi, come report dettagliati o modifiche estese al codice, invece di risposte brevi.

Per chiamarlo, invia una richiesta all'endpoint chat completions compatibile con OpenAI di api14 con l'id modello openai/gpt-5.4:batch. I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. In pratica, tools e tool_choice coprono la chiamata di funzioni, response_format e structured_outputs coprono l'output JSON e vincolato da schema, seed supporta un campionamento riproducibile, e reasoning, reasoning_effort, include_reasoning e verbosity controllano quanto ragionamento viene esposto e come il modello calibra il suo sforzo.

Tieni presente il limite di output: 128.000 token è generoso ma finito, quindi le attività che devono emettere più di tanto in una sola passata devono essere suddivise. Il modello produce solo testo, quindi qualsiasi cosa richieda immagini o audio generati necessita di un modello diverso. Se il tuo carico di lavoro è piccolo, sensibile alla latenza e non trae beneficio da un contesto da un milione di token o dai controlli di reasoning, un modello di testo più leggero potrebbe essere più adatto.