OpenAI: GPT-5.4 Pro

GPT-5.4 Pro to model generowania tekstu od OpenAI, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu openai/gpt-5.4-pro. Należy do kategorii tekstowych i jest opisywany przez OpenAI jako jego najbardziej zaawansowany model, zbudowany na ujednoliconej architekturze GPT-5.4, z rozszerzonymi możliwościami rozumowania ukierunkowanymi na złożone zadania o wysokiej stawce.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki, a zwraca wyłącznie tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 1 050 000 tokenów, a maksymalna długość danych wyjściowych to 128 000 tokenów. Zachowanie związane z rozumowaniem jest udostępniane przez parametry żądania, a nie ustalone na stałe, więc możesz zdecydować, jak duży wysiłek rozumowania wewnętrznego model zastosuje do danego żądania.

Ponieważ łączy bardzo duże okno kontekstowe z danymi wejściowymi w postaci obrazów i plików oraz konfigurowalnym rozumowaniem, model nadaje się do pracy, w której dane wejściowe są długie lub niejednorodne, a odpowiedź musi się ostać przy wnikliwej analizie. Przykłady obejmują przegląd dużych zbiorów dokumentów lub baz kodu w jednym żądaniu, wydobywanie ustrukturyzowanych informacji ze zeskanowanych stron lub materiałów mieszanych, tekstowo-obrazowych, oraz wieloetapową analizę, w której model musi rozumować nad wieloma źródłami przed udzieleniem odpowiedzi. Ustrukturyzowane dane wyjściowe i wywoływanie narzędzi sprawiają, że można go używać jako komponentu decyzyjnego wewnątrz zautomatyzowanego potoku, a nie tylko jako punktu końcowego czatu.

Model wywołujesz przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu openai/gpt-5.4-pro, co oznacza, że istniejące zestawy SDK i klienty OpenAI działają po zmianie jedynie bazowego adresu URL i klucza. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools oraz verbosity. Użyj max_completion_tokens lub max_tokens, aby ograniczyć długość danych wyjściowych, reasoning_effort lub reasoning, aby kontrolować, ile rozumowania wykonuje model, response_format razem ze structured_outputs, gdy potrzebujesz, aby odpowiedź była zgodna ze schematem, oraz tools z tool_choice, gdy model powinien wywoływać funkcje zdefiniowane przez Ciebie. Parametr seed jest dostępny dla powtarzalności, a verbosity pozwala dostosować, jak rozbudowany jest generowany tekst.

Podane fakty nie obejmują limitów szybkości, wartości opóźnień ani dostępności regionalnej, więc sprawdź aktualną tabelę cen i limity swojego konta, zanim zdecydujesz się na ten model dla ruchu o dużym wolumenie. Jeśli Twoje zadanie polega na generowaniu tekstu krótkiej formy, które nie korzysta z kontekstu 1M tokenów ani konfigurowalnego rozumowania, prostszym rozwiązaniem może być mniejszy model z katalogu.