openai/gpt-5.4

256K context · $0.50 / M input tokens · $3.00 / M output tokens

GPT-5.4 OpenAI का capable frontier model है, जो GPT-5.5 से कम cost पर strong reasoning और multimodal performance प्रदान करता है।

मूल्य निर्धारण

उपयोग के अनुसार भुगतान

कोई अग्रिम लागत नहीं, केवल उतने के लिए भुगतान करें जितना आप उपयोग करते हैं

20% of official price

Input$2.50 / M$0.50 / M Tokens

Output$15.00 / M$3.00 / M Tokens

API उपयोग

API Access Guide

Base URLhttps://api.ourtoken.ai/v1

API Endpointresponses

Full URLhttps://api.ourtoken.ai/v1/responses

Model IDgpt-5.4

API Key प्राप्त करें

कोड उदाहरण

इस मॉडल के लिए OurToken API endpoint का उपयोग करें। नीचे दिए गए उदाहरण direct HTTP requests और मॉडल परिवार के लिए recommended endpoint का उपयोग करते हैं।

curl https://api.ourtoken.ai/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4",
    "input": "Hello!",
    "max_output_tokens": 256
  }'

Responses API संदर्भ

OpenAI Responses-संगत endpoint के साथ model response बनाएँ। यह format text input, message arrays, tools, reasoning controls, और multi-turn response continuation को support करता है।

Authorization

Content-Type	application/json
Authorization	Bearer YOUR_API_KEY

Request Body

फ़ील्ड	प्रकार	आवश्यक	विवरण
model	string	आवश्यक	कॉल करने के लिए Model ID।
input	string \| array<object>	वैकल्पिक	string या structured message array के रूप में input content।
instructions	string	वैकल्पिक	response पर लागू system या developer instructions।
max_output_tokens	integer	वैकल्पिक	model द्वारा generate किए जा सकने वाले output tokens की अधिकतम संख्या।
temperature	number	वैकल्पिक	Sampling temperature।
top_p	number	वैकल्पिक	Nucleus sampling parameter।
stream	boolean	वैकल्पिक	क्या streaming response लौटाना है।
tools	array<object>	वैकल्पिक	model के लिए उपलब्ध tools।
tool_choice	string \| object	वैकल्पिक	model tools कैसे चुनता है, इसे नियंत्रित करता है।
reasoning	object	वैकल्पिक	इसे support करने वाले models के लिए reasoning configuration।
previous_response_id	string	वैकल्पिक	conversation जारी रखने के लिए previous response ID।
truncation	"auto" \| "disabled"	वैकल्पिक	automatic context truncation को नियंत्रित करता है।

Response Body

फ़ील्ड	प्रकार	आवश्यक	विवरण
id	string	आवश्यक	unique response identifier।
object	"response"	आवश्यक	Responses API द्वारा लौटाया गया object type।
created_at	integer	आवश्यक	response बनाए जाने का Unix timestamp।
status	string	आवश्यक	response lifecycle status।
model	string	आवश्यक	वह model जिसने response बनाया।
output	array<object>	आवश्यक	model द्वारा लौटाए गए output items की array।
output[].content[].text	string	वैकल्पिक	output message item के अंदर text content।
usage	object	वैकल्पिक	response के लिए token usage information।
usage.prompt_tokens	integer	वैकल्पिक	Input token count।
usage.completion_tokens	integer	वैकल्पिक	Output token count।
usage.total_tokens	integer	वैकल्पिक	Total token count।
usage.prompt_tokens_details	object	वैकल्पिक	input token usage का breakdown।
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens	integer	वैकल्पिक	cache से served tokens।
usage.prompt_tokens_details.text_tokens	integer	वैकल्पिक	Text token count।
usage.prompt_tokens_details.audio_tokens	integer	वैकल्पिक	Audio token count।
usage.prompt_tokens_details.image_tokens	integer	वैकल्पिक	Image token count।
usage.completion_tokens_details	object	वैकल्पिक	output token usage का breakdown।
usage.completion_tokens_details.text_tokens	integer	वैकल्पिक	Text token count।
usage.completion_tokens_details.audio_tokens	integer	वैकल्पिक	Audio token count।
usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens	integer	वैकल्पिक	Reasoning token count।

मॉडल परिचय

OpenAI gpt-5.4

GPT-5.4 OpenAI का capable frontier model है, जो GPT-5.5 से कम cost पर strong reasoning और multimodal performance प्रदान करता है।

GPT-5.4 256K token context window के साथ professional tasks की विस्तृत range में high-quality reasoning, coding और analysis देता है। यह intelligence और cost के बीच उत्कृष्ट balance प्रदान करता है, जिससे यह उन production workloads के लिए practical choice बनता है जिन्हें GPT-5.5 की पूरी power की जरूरत नहीं होती।

यह बेहतरीन क्यों है

GPT-5.5 की तुलना में काफी lower price point पर strong reasoning और coding performance।
Large documents और complex workflows के लिए उपयुक्त 256K token context window।
Reliable function calling के साथ text और image inputs support करता है।
High-volume production use cases के लिए intelligence और cost का अच्छा balance।
अन्य OpenAI models की तरह उसी OurToken unified API endpoint के माध्यम से accessible।

मुख्य विशेषताएँ

Context Window: 256000 tokens
Max Output: 32000 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported
Input: Text, Image
Output: Text

विशिष्टताएँ

ProviderOpenAI

Model TypeLarge Language Model (LLM)

ArchitectureTransformer (Frontier)

Context Window256000 tokens

Max Output32000 tokens

InputText, Image

OutputText

VisionSupported

Function CallingSupported

Developers के लिए GPT 5.4 API Features

Clear GPT 5.4 API pricing, coding workflows, multimodal input और cost-aware production routing के लिए OurToken पर GPT 5.4 API का उपयोग करें।

API Access

OurToken के unified endpoint के माध्यम से GPT 5.4 API call करें और अपनी integration को OpenAI-compatible workflow के करीब रखें। Developers GPT 5.4 test कर सकते हैं, provider options compare कर सकते हैं, और model access दोबारा बनाए बिना evaluation से production तक जा सकते हैं।

Pricing Clarity

High-volume traffic scale करने से पहले GPT 5.4 API pricing review करें। OurToken input और output tokens के लिए current GPT 5.4 price दिखाता है, जिससे teams coding, document analysis और automated workflows के लिए GPT 5.4 API cost estimate कर सकती हैं।

Coding Workflows

Code generation, debugging, refactoring, software planning और instruction-following tasks के लिए GPT 5.4 का उपयोग करें। यह section GPT 5.4 API कैसे Codex-style developer workflows support कर सकता है, यह समझाकर gpt 5.4 codex search intent को भी serve करता है।

Long Context

जब आपके product को large documents, longer prompts, code-heavy context या extended business workflows चाहिए हों, तब GPT 5.4 API का उपयोग करें। 256K context window teams को एक request में evidence, instructions और task constraints शामिल करने की जगह देता है।

Multimodal Input

Document understanding, visual analysis और multimodal product features के लिए text और image inputs भेजें। GPT 5.4 API उन teams के लिए अच्छा काम करता है जिन्हें written instructions, screenshots, diagrams या image-backed support workflows पर reasoning चाहिए।

Structured Output

Function calling, structured responses और explicit output formats के साथ predictable application logic बनाएं। GPT 5.4 API production systems को support कर सकता है जहां downstream automation को stable JSON-like results, tool calls और repeatable behavior चाहिए।

OurToken पर GPT 5.4 API का उपयोग कैसे करें

API key बनाएं, GPT 5.4 API चुनें, pricing compare करें, फिर coding, structured output और production quality test करें।

API Key Generate करें

OurToken API key बनाएं और उसे secure server-side environment variable में store करें। इससे आपका backend client-side code में credentials expose किए बिना GPT 5.4 API call करने का stable तरीका पाता है।

Model ID Select करें

Chat completions requests भेजते समय model value के रूप में gpt-5.4 का उपयोग करें। अपनी documentation को GPT 5.4 API access पर focused रखें ताकि developers model behavior, provider routes और deployment requirements compare कर सकें।

Unified API Call करें

OpenAI-compatible client के साथ OurToken unified API endpoint के माध्यम से requests भेजें। Teams GPT 5.4 test कर सकती हैं, response quality compare कर सकती हैं, और हर provider या routing option के लिए code दोबारा लिखने से बच सकती हैं।

Pricing Compare करें

Production rollout से पहले GPT 5.4 API pricing को expected request volume, prompt size और output length के विरुद्ध compare करें। Monthly workload spend estimate करने के लिए displayed GPT 5.4 price और GPT 5.4 API cost का उपयोग करें।

Outputs Configure करें

जब आपकी application को predictable responses चाहिए हों, तब structured output rules, schemas या function calling जोड़ें। Production automation से connect करने से पहले GPT 5.4 API को tool-heavy workflows के साथ test किया जा सकता है।

Codex Workflows Test करें

Review, debugging, patch planning और repository-aware instructions जैसे representative coding tasks run करें। Developers के लिए API setup clear रखते हुए gpt 5.4 codex intent address करने की यह सही जगह है।

GPT 5.4 API FAQ

GPT 5.4 API pricing, GPT 5.4 price, API cost, Codex-style workflows, model access और provider comparisons के बारे में उत्तर।

GPT 5.4 API क्या है?

GPT 5.4 API applications में OpenAI के GPT 5.4 model का उपयोग करने का API route है, जहां reasoning, coding support, image input, function calling और structured output की जरूरत होती है। OurToken पर teams model ID details, pricing और unified access के साथ GPT 5.4 API evaluate कर सकती हैं।

OurToken पर GPT 5.4 API pricing की cost कितनी है?

OurToken पर GPT 5.4 API pricing current project data का पालन करती है: $0.50 per million input tokens और $3.00 per million output tokens, original pricing $2.50 और $15.00 के रूप में दिखाई गई है। Traffic scale करने से पहले spend estimate करने के लिए GPT 5.4 price का उपयोग करें।

Production workloads के लिए GPT 5.4 API cost क्या है?

GPT 5.4 API cost prompt size, output length, request volume और आपकी app tool या structured-output workflows कितनी बार उपयोग करती है, इस पर निर्भर करती है। Displayed GPT 5.4 API pricing से शुरू करें, फिर real monthly usage estimate करने के लिए representative prompts test करें।

क्या GPT 5.4 API Codex-style coding tasks के लिए उपयोगी है?

हां। GPT 5.4 API debugging, code review, refactoring, patch planning और instruction-following workflows support कर सकता है। gpt 5.4 codex की searches आमतौर पर उन developers की ओर इशारा करती हैं जो GPT 5.4 की तुलना Codex-style coding assistants और agent workflows से कर रहे हैं।

मैं GPT 5.4 API access कैसे करूं?

OurToken API key बनाएं, unified endpoint का उपयोग करें, और model value के रूप में gpt-5.4 भेजें। इससे developers को direct GPT 5.4 API workflow मिलता है, जबकि pricing review, provider comparison और production testing एक जगह रहते हैं।

मुझे GPT 5.4 API providers की तुलना कैसे करनी चाहिए?

GPT 5.4 API availability, latency, reliability, GPT 5.4 pricing, structured output support और function calling behavior के आधार पर providers compare करें। Production decisions के लिए, अपने prompts test करें क्योंकि provider performance workloads और traffic patterns के अनुसार vary कर सकती है।