把专业材料组织成工作成果
GPT-5.4 的重点不只是概括材料，还包括文档、表格和演示内容的创建与修改。给出业务背景、数据口径及交付要求后，可用于组织分析结构、解释计算逻辑、起草正文与演示大纲，让内容更接近可以审阅和继续加工的成果。
Overview
API
Pricing
规格与接口特性
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
- 原生上下文
- 最高 1M tokens
- 输入与输出
- 文本、图像输入；文本回复与工具调用
- 原生推理控制
- 官方展示 none 至 xhigh 的推理设置
- 原生工具能力
- 电脑使用、Tool Search、多步骤工具调用
- 消息式图像精度
- image_url.detail：auto、low、high
- 输出组织
- 流式回复；接口提供 JSON 与结构化输出配置
原生规格描述模型能力；本平台的输入组织、工具配置与输出控制按所选调用入口使用。
核心能力
了解 gpt-5.4 能为你的工作带来什么。
把编码与视觉检查连起来
它融合 GPT-5.3-Codex 的编码能力，并结合更强的视觉理解，适合同时处理代码、报错和界面截图。开发者可以让模型提出修复方案、生成修改代码，再依据运行结果继续迭代；接入测试工具后，还可围绕页面实际表现开展检查。
为多步骤工具任务做规划
GPT-5.4 原生支持电脑使用与 Tool Search，能够围绕截图判断操作，并按需查找工具定义。对于需要读信息、调用业务函数、整理结果的任务，它适合作为规划与决策核心；执行程序负责完成动作，并把结果交回模型继续处理。
适用场景
从具体任务出发，找到模型发挥作用的位置。
经营分析与汇报准备
输入经营数据文本、指标定义和图表截图，要求模型解释变化、区分事实与假设，并起草管理层摘要。交付物可以包含异常清单、分析段落和演示大纲；若需要可下载的表格或演示文件，应再接入文件制作工具完成排版与导出。
前端开发与缺陷排查
将需求、相关代码、错误日志及页面截图一起提交，让 GPT-5.4 分析交互问题、提出组件修改和测试步骤。适合既涉及代码逻辑又涉及视觉布局的任务，交付修复代码、原因说明与验收清单，并用真实浏览器测试确认最终表现。
长文档审阅与差异分析
把合同、规范或项目资料整理成带章节编号的文本，明确需要比较的条款和审阅目标。模型可辅助梳理定义、查找前后不一致之处、形成差异表与追问清单；保留原文位置，便于审阅者回到材料核实，而不是只接收一份笼统摘要。
如何选择这个模型
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
从 GPT-5.2 或 Codex 如何选择
相比 GPT-5.2，GPT-5.4 更强调专业成果制作、视觉理解和多步骤工具协作；相比 GPT-5.3-Codex，它将编码能力放进更通用的工作模型中。若任务同时包含代码、业务文档和界面观察，GPT-5.4 更值得优先测试，但不应理解为每项编码任务都必然更强。
标准版、Pro 与调用方式
GPT-5.4 是本型号，GPT-5.4 Pro 是面向更复杂任务的独立变体，不是同一 ID 的设置开关。接入时，复杂工具流程可从 Responses 开始；已有 messages 应用可使用 Chat Completions；主要需要连续文字交流时，可用 AI Chat 简化会话管理。
开始使用
从一次小规模任务到正式接入。
准备任务与材料
明确目标、必要输入与输出要求，使用真实业务样例作为起点。
在 API 调试区试用
打开试用页，确认此入口支持的参数，再提交小规模任务查看结果。
按 API 文档接入
保留完整模型 ID，使用文档规定的请求格式，并在 Pricing 页确认计费规则。
使用边界
在正式使用前，了解输出质量与能力范围。
- 长上下文表示可以容纳更多材料，不代表所有细节都能被同等准确地提取。跨章节核对、密集数字比较与多份合同审阅，仍建议标记章节、分阶段提问，并要求答案保留原文依据，避免一次提交后只检查最终摘要。
- 电脑使用能力不等于普通请求会自动操作浏览器或桌面。点击、输入、执行代码和保存文件都需要可执行的工具环境；涉及发送消息、修改记录或提交业务数据时，应设置确认步骤，并检查执行结果后再继续。
- 视觉理解不是直接绘图或语音功能。密集截图应保留清晰文字，必要时拆分局部；Chat Completions 的图像 detail 使用 auto、low 或 high。办公内容生成也不自动等于得到可下载文件，文件制作需要配套工具。
常见问题
解答使用 gpt-5.4 时的常见疑问。
GPT-5.4 和 GPT-5.4 Thinking 是两个模型吗？
GPT-5.4 Thinking 是 GPT-5.4 在 ChatGPT 中的产品形态，API 调用使用 gpt-5.4。ChatGPT 中的过程提示、交互调整等体验不能直接视为 API 回复的一部分；gpt-5.4-pro 则是另一个独立变体。
GPT-5.4 的图片应该怎么提交？
使用 Chat Completions 时，在同一条消息的 content 数组中放入 text 和 image_url，文字说明希望识别、比较或解释什么。图像可设置 auto、low 或 high 精度；分析小字和复杂界面时，清晰截图通常比笼统提问更重要。
GPT-5.4 能自动执行代码和点击网页吗？
模型具备相关规划与指令生成能力，但执行动作需要应用提供工具。函数调用返回后，应由程序执行并回传结果；浏览器或桌面操作也需要相应环境。仅发送一句操作要求，不会自动建立完整的执行与验证流程。
怎样控制 GPT-5.4 的推理深度？
GPT-5.4 的官方原生评测使用了 none 至 xhigh 的推理设置。在本平台，Responses 提供 reasoning 对象，Chat Completions 提供 reasoning_effort 字段，但两者不能直接照搬同一组档位：Chat Completions 当前参数枚举不包含 none。配置时应使用所选入口对 gpt-5.4 有效的档位，并用真实任务比较回答质量与等待时间；不应把共享枚举中的 minimal、max 等值直接视为本型号支持的设置。
怎样让 GPT-5.4 保持多轮交流？
使用消息式入口时，将相关历史消息继续放入 messages；Responses 可在 input 中组织对话历史。若想简化文字会话管理，可选择 AI Chat，持续传入 stateful=true 与返回的 id，并通过 preset 设置长期角色和回答要求。
模型资料 · 更新日期：2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。
Input
$0.50per 1M tokens
Official $2.50
Output
$3.00per 1M tokens
Official $15.00
−79%vs official
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