OpenAI

GPT 5.4 Pro

OpenAIトークンベースダイナミック価格設定
エイリアス:gpt-5.4-pro
APIキーを作成

Modelsell で gpt-5.4-pro API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。

textimagestreamingfunction_callingtoolsvisionweb_searchreasoningcontext:1050000
最低料金
料金の内訳を見る
コンテキスト
1.1M
最大入力ウィンドウ
最大出力
128K
1 回の応答あたりの最大トークン数
モダリティ
→
知識のカットオフ
Aug 2025
公開日
Mar 2026

サプライヤー別料金

OpenAI
-40%
Openai官方接口
standard入力 ≤ 272K トークン
入力/ 1M トークン
$18$30
出力/ 1M トークン
$108$180
long_context入力 > 272K トークン
入力/ 1M トークン
$36$60
出力/ 1M トークン
$162$270

機能 / サポートされるモダリティ

ストリーミング関数呼び出しツールビジョンウェブ検索理由
入力
出力

プロバイダーとデータ保護

プロバイダー
トークナイザー
o200k_base
ライセンス
Proprietary (commercial)プロプライエタリ
データ保持30 日デフォルトで上流の学習には使用されません

パフォーマンス

ベンチマーク

標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。

指標の出典:Artificial Analysis 2026-09-30·GPT 5.4 Pro

このモデルは現在のベンチマークスナップショットに含まれていません。

モデルや測定値がないことは 0 点を意味しません。

ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。

GPT 5.4 Pro について

深入检查复杂问题的关键环节

GPT-5.4 Pro 面向需要反复推敲的工作,例如梳理跨服务故障、比较架构方案、检查算法边界,或从多份技术材料中找出相互矛盾的条件。它使用更多计算进行推理,接受文本和图片,输出文字分析与代码,适合对结论细节有较高要求的任务。

百万级上下文可以容纳较长的设计文档、日志片段、代码和讨论记录。材料较多时,先说明时间顺序、版本与各自用途,再要求模型把证据组成完整链条。图片可用于补充架构图、界面状态或图表,让文字描述与可见现象一起参与分析。

把结论变成可检查的方案

排障时可以要求按“触发条件、传播路径、可观察证据、修复与验证”展开,避免只得到常见原因清单。方案比较则应明确约束,例如延迟、可用性、改造范围和恢复成本,并要求检查失败情景与反例。资料不足的部分应列成待验证问题,后续补充结果再继续推理。

模型在 Responses 中支持函数调用、搜索、文件检索和计算机操作等工具协作。应用需要配置工具权限与执行环境,并传回实际结果,让后续分析基于新的观察。

调用时预留等待时间

本模型使用 Responses API,reasoning.effort 可选 medium、high 和 xhigh,默认 medium。困难请求可能需要数分钟,应安排足够的超时和任务状态管理;应用支持时可采用后台执行。适合需要深入分析的工作,使用前可先明确本轮最重要的判断与交付结果。

使用例とプロンプト

分析跨服务故障

“结合调用链、错误日志、配置变更记录和架构图,重建这次超时发生的过程。检查哪些证据支持连接池耗尽,哪些现象还不能解释;比较临时缓解与长期修复方案,给出最小验证步骤及失败时的恢复条件。”

日志很多,应怎样提供?

先标明时间范围与服务关系,保留关键上下游记录,说明哪些字段可关联同一请求,减少无关重复材料。

如何选择推理档位?

从 medium 开始,复杂且需要更深入分析的任务再考虑 high 或 xhigh,同时预留更长等待时间并检查实际结果。

API を利用

API ドキュメント

コードサンプル

リクエストPOST/v1/chat/completions
リクエスト例
パラメータ
パラメータタイプデフォルト / 範囲説明
temperature
number
=10 ~ 2
サンプリング温度。低いほど決定論的になります
top_p
number
=10 ~ 1
核サンプリングの累積確率
max_tokens
integer>= 1レスポンスの最大トークン数
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
頻出トークンの繰り返しを抑制します
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
新しい話題への展開を促進します
stop
array—生成を停止する文字列を最大 4 個まで
seed
integer—可能な限り再現性のあるサンプリングシード
n
integer
=1>= 1
生成する候補数
stream
boolean
=false
Server-Sent Events でトークンをストリーミング
response_format
object—JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します
tools
array—モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言
tool_choice
string
autononerequired
ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名
logprobs
boolean
=false
トークンごとの対数確率を返します
top_logprobs
integer0 ~ 20トークンごとに返される上位対数確率の数
logit_bias
object—トークンごとの logit バイアス
user
string—悪用検知用のエンドユーザー識別子

置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。

認証

すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。

トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。

対応パラメータ

Generation parameters
パラメータタイプデフォルト / 範囲説明
temperature
number
=10 ~ 2
サンプリング温度。低いほど決定論的になります
top_p
number
=10 ~ 1
核サンプリングの累積確率
max_tokens
integer>= 1レスポンスの最大トークン数
frequency_penalty
number
=0-2 ~ 2
頻出トークンの繰り返しを抑制します
presence_penalty
number
=0-2 ~ 2
新しい話題への展開を促進します
stop
array—生成を停止する文字列を最大 4 個まで
seed
integer—可能な限り再現性のあるサンプリングシード
n
integer
=1>= 1
生成する候補数
stream
boolean
=false
Server-Sent Events でトークンをストリーミング
response_format
object—JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します
tools
array—モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言
tool_choice
string
autononerequired
ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名
logprobs
boolean
=false
トークンごとの対数確率を返します
top_logprobs
integer0 ~ 20トークンごとに返される上位対数確率の数
logit_bias
object—トークンごとの logit バイアス
user
string—悪用検知用のエンドユーザー識別子

レート制限

サプライヤーRPMTPMRPD
OpenAI無制限無制限無制限

制限なし

gpt-5.4-pro に関するよくある質問

gpt-5.4-pro とは?

Modelsell で gpt-5.4-pro API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。

gpt-5.4-pro を呼び出すには?

gpt-5.4-pro へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。

gpt-5.4-pro の料金体系は?

料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。

gpt-5.4-pro のコンテキストウィンドウは?

モデルカタログには 1050000 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。

gpt-5.4-pro の最大出力は?

モデルカタログには最大 128000 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。

自分のプロジェクトに gpt-5.4-pro が適しているか評価するには?

このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。