OpenAI: GPT-5.4 (batch)

GPT-5.4 (batch) to model generowania tekstu od OpenAI, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu openai/gpt-5.4:batch. Należy do linii GPT-5.4 OpenAI, którą dostawca opisuje jako swój najnowszy model frontier oraz jako unifikację linii Codex i GPT w jeden system. Wariant batch to wersja, którą wywołujesz przez endpoint zgodny z OpenAI w api14.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki, a zwraca tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 1 050 000 tokenów, a maksymalne wyjście to 128 000 tokenów. To połączenie bardzo dużego kontekstu i dużego budżetu wyjściowego oznacza, że możesz dostarczyć długie dokumenty, bazy kodu lub mieszany materiał tekstowy i obrazowy w jednym żądaniu, a mimo to pozostawić miejsce na obszerną wygenerowaną odpowiedź.

Ponieważ obsługuje razem tekst, obrazy i pliki, model nadaje się do pracy, w której dane wejściowe nie są pojedynczym czystym ciągiem znaków. Analiza i streszczanie dokumentów na długich plikach, odpowiadanie na pytania na podstawie zestawu przesłanych materiałów referencyjnych oraz ekstrakcja danych strukturalnych z raportów lub zeskanowanych materiałów to naturalne zastosowania. Parametry reasoning i tool czynią go użytecznym w przepływach pracy w stylu agentowym, gdzie model decyduje, kiedy wywołać funkcję i ile wewnętrznego rozumowania poświęcić. Wysoki limit wyjścia pomaga również w zadaniach tworzących długie artefakty, takich jak szczegółowe raporty lub rozbudowane zmiany w kodzie, a nie krótkie odpowiedzi.

Aby go wywołać, wyślij żądanie do endpointu chat completions zgodnego z OpenAI w api14 z identyfikatorem modelu openai/gpt-5.4:batch. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools i verbosity. W praktyce tools i tool_choice obejmują wywoływanie funkcji, response_format i structured_outputs obejmują dane wyjściowe w formacie JSON i ograniczone schematem, seed wspiera powtarzalne próbkowanie, a reasoning, reasoning_effort, include_reasoning i verbosity kontrolują, ile rozumowania jest ujawniane i jak model rozkłada swoje wysiłki.

Pamiętaj o limicie wyjścia: 128 000 tokenów to dużo, ale skończenie, więc zadania wymagające wygenerowania większej liczby tokenów w jednym przebiegu trzeba podzielić. Model zwraca wyłącznie tekst, więc wszystko, co wymaga generowanych obrazów lub dźwięku, potrzebuje innego modelu. Jeśli Twoje obciążenie jest małe, wrażliwe na opóźnienia i nie korzysta z miliona tokenów kontekstu ani z kontroli rozumowania, lżejszy model tekstowy może być lepszym wyborem.