OpenAI: GPT-5.4 (batch)

GPT-5.4 (batch) is een tekstgeneratiemodel van OpenAI, vermeld op api14 onder het model-id openai/gpt-5.4:batch. Het behoort tot OpenAI's GPT-5.4-lijn, die de provider beschrijft als zijn nieuwste frontier-model en als een vereniging van de Codex- en GPT-lijnen in een enkel systeem. De batch-variant is de versie die je aanroept via api14's OpenAI-compatibele endpoint.

Het model accepteert tekst, afbeeldingen en bestanden als invoer, en het retourneert tekst. Het contextvenster is 1.050.000 tokens, en de maximale uitvoer is 128.000 tokens. Die combinatie van een zeer grote context en een groot uitvoerbudget betekent dat je lange documenten, codebases of gemengd tekst- en beeldmateriaal in een enkele aanvraag kunt aanleveren en toch ruimte overhoudt voor een substantieel gegenereerd antwoord.

Omdat het tekst, afbeeldingen en bestanden samen verwerkt, is het model geschikt voor werk waarbij de invoer geen enkele schone string is. Documentanalyse en samenvatting over lange bestanden, vraagbeantwoording op basis van een set geüploade referenties, en extractie van gestructureerde data uit rapporten of gescand materiaal passen allemaal goed. De parameters reasoning en tool maken het bruikbaar voor agent-achtige workflows, waarbij het model beslist wanneer het een functie aanroept en hoeveel interne redenering het besteedt. Het grote uitvoerplafond helpt ook bij taken die lange artefacten produceren, zoals gedetailleerde rapporten of uitgebreide codewijzigingen, in plaats van korte antwoorden.

Om het aan te roepen, stuur je een aanvraag naar api14's OpenAI-compatibele chat completions-endpoint met het model-id openai/gpt-5.4:batch. De ondersteunde aanvraagparameters zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools en verbosity. In de praktijk dekken tools en tool_choice het aanroepen van functies, dekken response_format en structured_outputs JSON en door schema beperkte uitvoer, ondersteunt seed reproduceerbare sampling, en regelen reasoning, reasoning_effort, include_reasoning en verbosity hoeveel redenering wordt blootgesteld en hoe het model zijn inspanning doseert.

Houd de uitvoerlimiet in gedachten: 128.000 tokens is ruim, maar eindig, dus taken die in een enkele doorgang meer dan dat moeten uitvoeren, moeten worden opgesplitst. Het model voert alleen tekst uit, dus alles waarvoor gegenereerde afbeeldingen of audio nodig is, vereist een ander model. Als je workload klein en latentiegevoelig is en geen baat heeft bij een context van een miljoen tokens of bij reasoning-besturing, kan een lichter tekstmodel beter passen.