



const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const response = await client.responses.create({
model: 'openai/gpt-5-4',
input: 'Write a one-sentence bedtime story about a unicorn.',
});
console.log(response.output_text);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.responses.create(
model="openai/gpt-5-4",
input="Write a one-sentence bedtime story about a unicorn."
)
print(response.output_text)

GPT-5.4
专为高级推理、多模态理解、长上下文处理和现实世界编码任务而设计的高性能大型语言模型。
GPT-5.4 API 究竟是什么?
与早期主要优化流畅性的GPT模型不同,GPT-5.4在结构化推理和多步骤问题解决方面更进一步。它不仅能生成看似合理的文本,还能像一位深思熟虑的分析师那样解决问题,权衡证据,发现矛盾,并得出有理有据的结论。
该模型旨在大规模地在企业工作流程、开发人员工具链和研究环境中运行,能够处理从快速摘要任务到一次处理跨越数千个标记的多文档分析的所有任务。
更智能、更快速、更互联
GPT-5.4 不仅仅是一次升级,它代表了新一代认知人工智能的性能。凭借增强的 Transformer 架构和改进的训练流程,它在处理文本、图像和结构化数据输入时,都能展现出卓越的流畅性、逻辑连贯性和上下文记忆能力。
主要亮点
- 扩展上下文窗口: 可处理和记住超过一百万个令牌,非常适合处理整本书、技术文档或大量的聊天记录。
- 无与伦比的推理能力: 能够以接近人类的准确度解决复杂的逻辑链、数学证明和编程任务。
- 自适应多模态: 能够无缝理解和生成文本、代码、图像和音频描述。
- 主动学习: 根据用户输入中的细微模式不断改进响应,以实现更灵敏、更人性化的对话。
API定价
- 输入:3.25 美元
- 缓存输入:0.33 美元
- 输出:19.50 美元
技术规格
对于正在评估 GPT-5.4 是否适合集成的开发人员和工程师来说,这里将更详细地介绍一下该模型在技术上带来了哪些优势。
- 模型系列:GPT-5系列(OpenAI)
- 架构:基于Transformer的自回归语言模型,并采用RLHF进行微调
- 输入方式:文本+图像输入;文本输出
- 上下文窗口:超过 128,000 个词元——一次处理即可支持书籍长度的文档
- 输出长度:在数千个词元之间保持连贯性的扩展输出
- 支持的语言:100多种自然语言;强大的多语言性能
- 主要应用场景:推理、编码、分析、文档质量保证、对话式人工智能、智能体任务
核心能力
长语境智能
GPT-5.4 引入了持久上下文跟踪功能,能够在海量文档和多轮对话中保持语义的完整性。这项功能使技术手册、法律分析或创意写作序列化等专业应用能够有效避免连贯性和语气的损失。
例子: GPT-5.4 可以分析一份 200 页的研究报告,总结其核心见解,并生成针对不同受众(从科学家到投资者)的简洁建议。
多模态推理引擎
除了文本之外,GPT-5.4 还能原生处理视觉元素、数值数据和符号逻辑。它只需一次提示即可描述图像、解读图表或生成结构化的 JSON 输出。这种集成的推理流程支持人工智能驱动设计、合成生物学和数据可视化等领域的高级工作流程。
规模化绩效
GPT-5.4 采用优化的推理算法和分布式计算技术,即使在企业级工作负载下也能提供高吞吐量和低延迟。它旨在满足从智能代理到自主分析系统等全球规模应用的严苛需求。
通过设计实现伦理智能
OpenAI 秉承其对负责任人工智能的承诺,通过透明的对齐流程、内容安全层以及改进的幻觉和偏见检测,持续推进人工智能的发展。GPT-5.4 采用改进的基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 模型,以确保更安全、更真实的交互体验。
GPT-5.4 是为哪些用户设计的?
GPT-5.4 是一款专业级模型。它并非普通的聊天机器人,而是基础设施。它真正大放异彩的应用场景也印证了这一点。
- 软件开发人员: 能够跨语言和框架生成、调试和审查代码,包括大规模的架构决策和重构。
- 研究与学术界: 文献综合、假设分析、结构化总结以及处理复杂的多源数据集。
- 产品与内容团队: 高质量的长篇写作、结构化的内容生成、语气一致的品牌文案以及多语言本地化。
- 数据与分析: 自然语言到 SQL 的转换、报告叙述、从大型数据集中提取洞察以及对结构化输入进行分析推理。
何时应该坚持使用 GPT-40 或更小的模型
GPT-5.4 并非总是最佳选择。对于高容量、对延迟要求高的任务——例如简单的分类、简短的问答、实时聊天——轻量级的模型在成本和速度方面往往更具优势。只有当输出质量至关重要,且任务真正需要深度推理或长上下文理解时,GPT-5.4 才能发挥作用。



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