OpenAI: GPT-5.4 (batch)

GPT-5.4 (batch) är en textgenereringsmodell från OpenAI, listad på api14 under modell-id openai/gpt-5.4:batch. Den tillhör OpenAIs GPT-5.4-linje, som leverantören beskriver som sin senaste frontier-modell och som en sammanslagning av Codex- och GPT-linjerna till ett enda system. Batch-varianten är den version du anropar via api14:s OpenAI-kompatibla endpoint.

Modellen tar emot text, bilder och filer som indata, och den returnerar text. Dess kontextfönster är 1 050 000 tokens, och maximal utdata är 128 000 tokens. Den kombinationen av ett mycket stort kontextfönster och en stor utdatabudget innebär att du kan skicka in långa dokument, kodbaser eller blandat text- och bildmaterial i en enda förfrågan och fortfarande ha utrymme kvar för ett omfattande genererat svar.

Eftersom den hanterar text, bilder och filer tillsammans passar modellen för arbete där indata inte är en enda ren sträng. Dokumentanalys och sammanfattning av långa filer, frågebesvarande grundat i en uppsättning uppladdade referenser, och extrahering av strukturerad data från rapporter eller skannat material är alla naturliga användningsområden. Parametrarna reasoning och tool gör den användbar för agentliknande arbetsflöden, där modellen avgör när den ska anropa en funktion och hur mycket intern resonering den ska lägga ned. Det stora utdatataket hjälper också för uppgifter som producerar långa artefakter, såsom detaljerade rapporter eller omfattande kodändringar, snarare än korta svar.

För att anropa den, skicka en förfrågan till api14:s OpenAI-kompatibla chat completions-endpoint med modell-id openai/gpt-5.4:batch. De stödda förfrågningsparametrarna är include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. I praktiken täcker tools och tool_choice funktionsanrop, response_format och structured_outputs täcker JSON- och schemabegränsad utdata, seed stöder reproducerbar sampling, och reasoning, reasoning_effort, include_reasoning och verbosity styr hur mycket resonering som exponeras och hur modellen anpassar sin ansträngning.

Tänk på utdatagränsen: 128 000 tokens är generöst men ändligt, så uppgifter som behöver producera mer än så i en enda omgång måste delas upp. Modellen producerar endast text, så allt som kräver genererade bilder eller ljud behöver en annan modell. Om din arbetsbelastning är liten, latenskänslig och inte drar nytta av ett kontextfönster på en miljon tokens eller av reasoning-kontroller, kan en lättare textmodell vara ett bättre val.