GPT-5.4 的 context window 大小是多少？

GPT-5.4 拥有高达 105 万 token 的 context window，使其能够在单个会话中处理海量文档或整个代码库。

GPT-5.4 API 的价格是多少？

标准定价为每 100 万输入 token 2.50 美元，每 100 万输出 token 15.00 美元，不过高 reasoning 变体可能会产生更高的费用。

GPT-5.4 是否支持 multimodal 视觉？

是的，它支持高达 1024 万总像素的高保真视觉感知，使其能够分析详细的屏幕截图和 UI 元素。

什么是 Mid-Response Steering？

此功能允许用户查看 model 规划的思考路径，并在 model 运行时进行调整，以确保输出符合用户的意图。

GPT-5.4 可以操作电脑吗？

是的，它具备原生 computer use 能力，通过视觉屏幕截图和坐标点击在 OSWorld-Verified 任务中取得了 75% 的评分。

Thinking 思考强度等级有哪些？

用户可以选择 Standard、Extended 或 Heavy 模式，以调整 model 在内部 chain-of-thought 处理上花费的时间。

GPT-5.4 在代码编写方面是否优于以前的版本？

是的，GPT-5.4 统一了该系列，在 SWE-Bench Verified (52.8%) 等 benchmark 上表现优异，同时保持了富有创意的个性。

GPT-5.4 支持 prompt caching 吗？

是的，它利用自动 prompt caching 显著降低了 1.05M context window 内重复输入的 latency 和成本。

GPT-5.4

GPT-5.4 是 OpenAI 的 frontier model，拥有 1.05M context window 和极致推理能力。它在自主 UI 交互和长篇数据分析方面表现卓越。

OpenAIGPT-5100 万 ContextReasoningMultimodal

openaiGPT-5March 4, 2026

上下文

1.1Mtokens

最大输出

128Ktokens

输入价格

$2.50/ 1M

输出价格

$15.00/ 1M

模态:TextImage

能力:视觉工具流式传输推理

基准测试

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%

查看API文档

关于 GPT-5.4

了解 GPT-5.4 的功能、特性以及它如何帮助您获得更好的效果。

长 Context 推理的前沿

GPT-5.4 代表了 GPT-5 系列的高性能演进，其特点是拥有行业领先的 105 万 token context window。该 model 专为处理海量数据集（如大型代码库或多年历史日志）而设计，同时不丧失执行高保真 reasoning 的能力。一个突出的功能是交互式的“Mid-Response Steering”，它允许用户实时视觉化监控并调整 model 的思考计划，确保输出完全符合复杂的多步骤意图。

统一智能与自主行动

从技术上讲，GPT-5.4 统一了之前 Codex 特定分支的世界级编程能力与标准 GPT-5 系列的创意细微差别。它具有专门的 “Thinking”模式，具备可调节的强度等级（Standard、Extended 和 Heavy），利用强化 chain-of-thought 处理来解决博士级别的科学和逻辑问题。除了文本，GPT-5.4 还引入了原生 computer use 能力，通过解释高保真视觉屏幕截图并执行基于坐标的点击，在 OSWorld-Verified 任务中获得了 75% 的评分。

效率与可靠性

OpenAI 报告称，与其前代产品相比，claim 级错误显著减少了 33%，这使得 GPT-5.4 成为自主 agentic 和高风险决策支持的首选。尽管功能强大，但它在设计上注重 token 和能源效率，与之前的迭代相比，能够以更低的成本进行长 context 处理。无论是管理整个企业代码库还是充当自主调度代理，GPT-5.4 都为生成式 AI 领域的可靠性和 agentic 性能树立了新标准。

GPT-5.4 的使用案例

发现使用 GPT-5.4 获得出色效果的不同方式。

大型代码库重构

同时提取和分析数百个源文件，以确保跨模块的一致性，并在整个代码库中识别深度语义 bug。

自主 Agentic 调度

通过视觉定位与电子邮件和日历交互，自主协调复杂的活动安排并发送后续沟通。

高保真建筑设计

使用超过 1,000 行精准、可用于模拟的代码，生成复杂的 3D 场景和结构规划（如功能性地铁站）。

长期科学规划

利用极致的 reasoning 能力解决博士级科学问题，并执行需要数小时持续状态管理的步骤分析。

网络安全事件调查

在单个 1.05M context 会话中处理海量原始日志数据，以自主识别、调查并报告安全违规行为。

交互式 Mid-Response Steering

在内部“思考”阶段纠正 model 的方向，调整架构选择或逻辑路径，而无需重新启动 prompt。

优势

局限性

前沿的 1.05M Context Window: 提供行业领先的能力，可以在单个 prompt 中处理海量数据集和代码库，且不会失去连贯性。

长 Context 性能衰减: 注意到一旦 context window 超过 256K token，高复杂度 reasoning 任务的性能会显著下降。

极高的 Reasoning 准确率: 在其高强度 reasoning 模式下，具备博士级科学知识（GPQA 达 84.2%）和完美的数学成绩（AIME 2025 达 100%）。

令人困惑的版本方案: 5.1、5.2 Thinking、5.3 Codex 和 5.4 变体构成的复杂产品线给 API 开发者和 Chat 用户带来了显著的认知负担。

自主 UI 交互: state-of-the-art 的视觉定位使 model 能够以 75% 的 OSWorld benchmark 准确率与软件及浏览器进行交互。

Heavy 模式下的高 Latency: 最高强度的 reasoning 模式可能需要超过 8 分钟来处理内部 chain-of-thought，因此不适合实时交互任务。

Token 与能源效率: 作为 OpenAI 迄今为止最高效的 frontier model，与 GPT-5.2 版本相比，降低了复杂 reasoning 所需的能源成本。

过度对齐倾向: 激进的安全 fine-tuning 可能会导致反向行为，使 model 在无害的事实性话题上不必要地反驳用户。

API快速入门

openai/gpt-5.4

查看文档

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();

安装SDK并在几分钟内开始进行API调用。

人们对 GPT-5.4 的评价

看看社区对 GPT-5.4 的看法

“GPT-5 正在强势回归... 它生成的每一行代码都完全可以运行。”

— immortalsol

“核心功能显然是 1M context window，而其他 model 仅支持约 200k。”

— Developer

hackernews

“哇，GPT-5.4 强得离谱。它本该是一个跨代升级的 6.0 版本。很难相信 Codex 已经发展到这种地步。”

— Rahul Sood

twitter

“GPT-5.4 在 NYT Connections 挑战中获得了 94.0 的超高分。它总能第一次就做对。”

— senko

hackernews

“GPT-5.4 现已列入人工智能分析指数... 与 Gemini 3.1 Pro 并列第一。”

— AiBattle

twitter

“reasoning 深度终于达到了可以处理企业级架构问题的水平。”

— CloudArchitect99

关于 GPT-5.4 的视频

观看关于 GPT-5.4 的教程、评测和讨论

“105 万 token 的 context window... 这是一个非常大的窗口。”

“在经过 5 分 22 秒的思考后，我们得到了结果... 它确实以一种更具 agentic 的方式进行了测试。”

“更新了观察高保真图像的能力... 总像素高达 1024 万。”

“该 model 实际上会在网络上进行研究以验证自己的逻辑。”

“对于需要持久状态的 agentic 工作流来说，这是一个巨大的飞跃。”

“GPT-5.4 拥有一切... 基本上可以看作是 GPT-5.2 和 GPT-5.3 Codex 的完美结合体。”

“它的代码编写能力强得离谱。简直无懈可击。”

“在前端审美方面，它仍落后于 Opus 4.6 和 Gemini 3.1 Pro。”

“感觉它对开发者细微意图的理解要好得多。”

“考虑到 100 万 token 的窗口大小，这个价位非常有竞争力。”

“这显然给 OpenAI 带来了压力，促使其推出一款能够匹配 100 万 context 能力的 model。”

“在 single shot 下，该 model 能够创建一个 Minecraft 克隆版，这太了不起了。”

“我们看到事实性幻觉率降低了 33%。”

“reasoning 模式分为 Standard、Extended 和 Heavy 三个级别。”

“在 OSWorld benchmark 上的视觉定位目前处于行业领先地位。”

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GPT-5.4专业提示

专家提示助您充分利用GPT-5.4。

切换 Reasoning 强度

根据任务的复杂程度，使用 Standard、Extended 或 Heavy 的 reasoning 强度，以平衡计算成本和输出质量。

监控预设规划

使用 Thinking 变体时，请关注其预设规划；如果 model 提议的逻辑路径看起来有误，你可以在生成中途进行干预。

策略性 Prompt Caching

将大型静态 context 块放置在 prompt 的开头，以利用 OpenAI 的自动 prompt caching 来节省成本。

管理 Context 稳定性

虽然 1.05M 窗口非常强大，但据报道性能在最初的 256K token 内最为稳定；请将关键摘要放在 prompt 末尾附近。

用户评价

用户怎么说

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