GPT-5.4のcontext windowはどのくらいですか？

GPT-5.4は、105万という膨大なtokenのcontext windowを備えており、大規模なドキュメントやコードリポジトリ全体を単一のセッションで処理することが可能です。

GPT-5.4のAPI料金はいくらですか？

標準価格は、入力100万tokenあたり2.50ドル、出力100万tokenあたり15.00ドルです。ただし、high-reasoningバリアントではより高いコストが発生する場合があります。

GPT-5.4はmultimodal visionをサポートしていますか？

はい、最大1,024万ピクセルの高精度なvision認識をサポートしており、詳細なスクリーンショットやUI要素の分析が可能です。

Mid-Response Steeringとは何ですか？

この機能により、ユーザーはmodelが計画している思考プロセスを確認し、modelの動作中に出力を調整して、結果がユーザーの意図に沿うように制御できます。

GPT-5.4はコンピュータを操作できますか？

はい、ネイティブのcomputer use機能を備えており、視覚的なスクリーンショットと座標クリックを用いたOSWorld-Verifiedタスクにおいて75%のスコアを達成しています。

Thinking effortレベルとは何ですか？

ユーザーはStandard、Extended、Heavyのモードを選択でき、modelが内部のchain-of-thought処理に費やす時間を調整できます。

GPT-5.4は以前のバージョンよりもコーディングに適していますか？

はい、GPT-5.4はシリーズを統合し、SWE-Bench Verified（52.8%）などのbenchmarkで優れたパフォーマンスを発揮しつつ、クリエイティブな個性も維持しています。

GPT-5.4はprompt cachingをサポートしていますか？

はい、自動的なprompt cachingを利用して、1.05Mのcontext window内での繰り返しの入力に対するlatencyとコストを大幅に削減します。

GPT-5.4

GPT-5.4は、1.05Mのcontext windowとExtreme Reasoningを備えたOpenAIのfrontier modelです。自律的なUI操作や長文データの分析に優れています。

OpenAIGPT-51M ContextReasoningマルチモーダル

openaiGPT-5March 4, 2026

コンテキスト

1.1Mトークン

最大出力

128Kトークン

入力価格

$2.50/ 1M

出力価格

$15.00/ 1M

モダリティ:TextImage

機能:ビジョンツールストリーミング推論

ベンチマーク

GPQA

84.2%

HLE

42%

MMLU

91%

MMLU Pro

76%

SimpleQA

56.7%

IFEval

92%

AIME 2025

100%

MATH

88.6%

GSM8k

99%

MGSM

96%

MathVista

74%

SWE-Bench

52.8%

HumanEval

85.1%

LiveCodeBench

72.5%

MMMU

84.2%

MMMU Pro

61%

ChartQA

89%

DocVQA

94%

Terminal-Bench

55%

ARC-AGI

52.9%

APIドキュメントを見る

GPT-5.4について

GPT-5.4の機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

Long-Context Reasoningの最前線

GPT-5.4はGPT-5シリーズの高性能進化版であり、業界をリードする105万tokenのcontext windowを特徴としています。このmodelは、大規模なコードリポジトリや数年分の履歴ログなどの膨大なデータセットを、高精度なreasoning能力を損なうことなく処理できるように特別に設計されています。特筆すべき機能は、インタラクティブな「Mid-Response Steering」です。これにより、ユーザーはmodelの思考計画をリアルタイムで視覚的に監視・調整でき、出力が複雑で多段階の意図に完全に一致することを保証できます。

統合された知性と自律的なアクション

技術的には、GPT-5.4は以前のCodex専用ブランチの持つ世界クラスのコーディング能力と、標準的なGPT-5シリーズのクリエイティブなニュアンスを統合しています。調整可能な努力レベル（Standard、Extended、Heavy）を備えた特化型の「Thinking」モードを搭載しており、強化されたchain-of-thought処理を利用して、博士号レベルの科学や論理の問題を解決します。テキスト以外では、GPT-5.4はネイティブのcomputer use機能を導入し、高精度の視覚的スクリーンショットの解釈と座標ベースのクリック実行により、OSWorld-Verifiedタスクで75%のスコアを達成しています。

効率性と信頼性

OpenAIの報告によると、前世代と比較してクレームレベルの誤りが33%大幅に減少しており、GPT-5.4は自律型エージェントや高度な意思決定支援における第一の選択肢となっています。その強力なパワーにもかかわらず、tokenとエネルギーの効率性を重視して設計されており、以前のイテレーションよりも安価なlong-context処理を可能にしています。企業全体のコードベースの管理から自律的なスケジューリングエージェントとしての活動まで、GPT-5.4は生成AIの展望における信頼性とagenticなパフォーマンスの新たな基準を打ち立てます。

GPT-5.4のユースケース

GPT-5.4を使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

大規模コードベースのリファクタリング

数百のソースファイルを同時に読み込んで分析し、モジュール間の整合性を確保しながら、リポジトリ全体にわたる深いセマンティックバグを特定します。

自律型Agenticスケジューリング

視覚的なグラウンディングを通じてメールやカレンダーとやり取りし、複雑なイベントスケジュールの調整やフォローアップの連絡を自律的に行います。

高精度な建築設計

1,000行を超える精密なシミュレーション対応コードを使用して、機能的な地下鉄駅などの複雑な3Dシーンや構造計画を生成します。

長期的な科学的計画

Extreme Reasoningを活用して博士号レベルの科学的問題を解決し、数時間にわたる一貫した状態管理を必要とする多段階の分析を実行します。

サイバーセキュリティのインシデント調査

1.05Mのcontext windowセッション内で膨大な量の生ログデータを処理し、セキュリティ侵害を自律的に特定、調査、報告します。

インタラクティブなMid-Response Steering

内部の「思考」フェーズ中にmodelの進む方向を修正し、promptを再開することなくアーキテクチャの選択やロジックの経路を調整します。

強み

制限

最先端の1.05M Context Window: 膨大なデータセットやコードベースに対して、一貫性を即座に失うことなく、単一のpromptでreasoningを行う業界最先端の能力を提供します。

長いContextでの劣化: context windowが256K tokenを超えると、非常に複雑なreasoningタスクにおけるパフォーマンスが大幅に低下することが指摘されています。

Extreme Reasoningの正確性: 高負荷のreasoningモードを使用することで、博士号レベルの科学知識（GPQAで84.2%）と完璧な数学スコア（AIME 2025で100%）を達成しています。

複雑なバージョニング体系: 5.1、5.2 Thinking、5.3 Codex、5.4といった複雑なラインナップは、APIデベロッパーやチャットユーザーにとって大きな認知的負荷となっています。

自律的なUI操作: 最先端の視覚的グラウンディングにより、OSWorld benchmarkにおいて75%の精度でソフトウェアやブラウザを操作できます。

Heavyモードにおける高いLatency: 最高レベルのreasoning effortモードでは内部のchain-of-thought処理に8分以上かかることがあり、リアルタイムの対話タスクには不向きです。

Tokenとエネルギーの効率性: OpenAIのこれまでで最も効率的なfrontier modelとして設計されており、GPT-5.2と比較して複雑なreasoningに必要なエネルギーコストが削減されています。

神経質なアライメント: 過度に積極的な安全性fine-tuningにより、無害な事実に関するトピックであっても、modelが不必要にユーザーに反論するような挙動を示すことがあります。

APIクイックスタート

openai/gpt-5.4

ドキュメントを見る

openai SDK

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI();

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-5.4",
    messages: [{ role: "user", content: "Analyze this 1.05M token log file for security threats." }],
    reasoning_effort: "heavy",
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of completion) {
    process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
  }
}

main();

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

GPT-5.4についてのユーザーの声

GPT-5.4についてコミュニティがどう思っているか見てください

“GPT-5が圧倒的な復活を遂げている... 生成されたコードは一行残らず完全に動作した。”

— immortalsol

“目玉機能は明らかに1Mのcontext windowだ。他のmodelがサポートしている約200kとは比較にならない。”

— Developer

hackernews

“ワォ、GPT 5.4はめちゃくちゃ良い。6.0へのメジャーアップデートでもおかしくないレベルだ。Codexがここまで進化するとは信じがたい。”

— Rahul Sood

twitter

“GPT-5.4はNYT Connectionsで94.0という極めて高いスコアを出した。一発で正解を導き出してくれる。”

— senko

hackernews

“GPT-5.4がArtificial Analysis Intelligence Indexに掲載された... Gemini 3.1 Proと同点だ。”

— AiBattle

twitter

“推論の深さが、ついにエンタープライズ規模のアーキテクチャ問題を扱えるレベルに達した。”

— CloudArchitect99

GPT-5.4についての動画

GPT-5.4についてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

“105万tokenのcontext window... これはとてつもなく長いcontext windowです。”

“5分22秒の思考の後、結果を受け取りました... これはよりagenticな方法でテストを行いました。”

“高精度な画像を認識する能力が更新され... 合計で最大1,024万ピクセルに対応しています。”

“modelは実際にWeb全体でリサーチを行い、自らのロジックを検証します。”

“これは、状態の維持が必要なagenticなワークフローにとって大きな飛躍です。”

“GPT 5.4にはすべてが詰まっています... 5.2とGPT 5.3 Codexを掛け合わせたようなモデルです。”

“コーディング能力は驚異的です。実質的に完璧と言っていいでしょう。”

“フロントエンドのセンスについては、Opus 4.6やGemini 3.1 Proにまだ及びません。”

“開発者の微妙な意図をより深く理解しているように感じられます。”

“1M tokenのwindowサイズを考えれば、価格設定は競争力があります。”

“明らかにOpenAIに対し、この100万コンテキスト能力に匹敵するmodelで対抗するようプレッシャーを与えています。”

“シングルショットで、このmodelがMinecraftのクローンを作成できるという事実は、ただただ驚くべきことです。”

“事実に関するハルシネーション率が33%減少しているのが確認できます。”

“reasoningモードはStandard、Extended、Heavyのレベルに分類されています。”

“OSWorld benchmarkにおける視覚的グラウンディングは、現在間違いなく業界をリードしています。”

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GPT-5.4のプロのヒント

GPT-5.4を最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

Reasoning Effortの切り替え

タスクの複雑さに応じて、Standard、Extended、またはHeavyのreasoning effortを使い分け、計算コストと出力品質のバランスを調整してください。

事前計画の監視

Thinkingバリアントを使用する際は、事前に提示される計画を監視してください。modelが提案したロジックの経路に誤りがあると思われる場合は、生成の途中で介入することが可能です。

戦略的なPrompt Caching

OpenAIの自動prompt cachingによるコスト削減を活用するため、静的で大規模なコンテキストブロックはpromptの冒頭に配置するようにしてください。

Contextの安定性管理

1.05Mのウィンドウは堅牢ですが、パフォーマンスが最も安定するのは最初の256K token以内と報告されています。重要な要約などはpromptの末尾付近に配置してください。

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