openai/gpt-5.4
256K 上下文 · $0.50 / M 输入 Token · $3.00 / M 输出 Token
GPT-5.4 是 OpenAI 的前沿模型，在推理和多模态性能上表现出色，价格低于 GPT-5.5，适合对成本敏感的生产工作负载。
2026-07-09 06:37:12 UTC
价格
按量计费
无需预付，仅按实际使用量收费
API 使用
API 接入指南
代码示例
使用 OurToken API 端点调用该模型。下面的示例使用原生 HTTP 请求，并采用该模型家族推荐的接口格式。
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 参考
通过 OpenAI Responses 兼容端点创建模型响应。该格式支持文本输入、消息数组、工具调用、推理配置和多轮响应延续。
认证方式
| Content-Type | application/json |
| Authorization | Bearer YOUR_API_KEY |
Request Body
| 字段 | 类型 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| model | string | 必填 | 要调用的模型 ID。 |
| input | string | array<object> | 可选 | 输入内容，可以是字符串或结构化消息数组。 |
| instructions | string | 可选 | 应用到响应的系统或开发者指令。 |
| max_output_tokens | integer | 可选 | 模型可生成的最大输出 Token 数。 |
| temperature | number | 可选 | 采样温度。 |
| top_p | number | 可选 | 核采样参数。 |
| stream | boolean | 可选 | 是否返回流式响应。 |
| tools | array<object> | 可选 | 提供给模型使用的工具列表。 |
| tool_choice | string | object | 可选 | 控制模型如何选择工具。 |
| reasoning | object | 可选 | 支持推理模型的推理配置。 |
| previous_response_id | string | 可选 | 用于延续对话的上一条 response ID。 |
| truncation | "auto" | "disabled" | 可选 | 控制是否自动截断上下文。 |
Response Body
| 字段 | 类型 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| id | string | 必填 | 唯一响应标识。 |
| object | "response" | 必填 | Responses API 返回的对象类型。 |
| created_at | integer | 必填 | 响应创建时的 Unix 时间戳。 |
| status | string | 必填 | 响应生命周期状态。 |
| model | string | 必填 | 生成响应的模型。 |
| output | array<object> | 必填 | 模型返回的输出项数组。 |
| output[].content[].text | string | 可选 | 输出消息项中的文本内容。 |
| usage | object | 可选 | 该响应的 Token 用量信息。 |
| usage.prompt_tokens | integer | 可选 | 输入 Token 数。 |
| usage.completion_tokens | integer | 可选 | 输出 Token 数。 |
| usage.total_tokens | integer | 可选 | 总 Token 数。 |
| usage.prompt_tokens_details | object | 可选 | 输入 Token 用量明细。 |
| usage.prompt_tokens_details.cached_tokens | integer | 可选 | 从缓存命中的 Token 数。 |
| usage.prompt_tokens_details.text_tokens | integer | 可选 | 文本 Token 数。 |
| usage.prompt_tokens_details.audio_tokens | integer | 可选 | 音频 Token 数。 |
| usage.prompt_tokens_details.image_tokens | integer | 可选 | 图像 Token 数。 |
| usage.completion_tokens_details | object | 可选 | 输出 Token 用量明细。 |
| usage.completion_tokens_details.text_tokens | integer | 可选 | 文本 Token 数。 |
| usage.completion_tokens_details.audio_tokens | integer | 可选 | 音频 Token 数。 |
| usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens | integer | 可选 | 推理 Token 数。 |
模型介绍
OpenAI gpt-5.4
GPT-5.4 是 OpenAI 的前沿模型，在推理和多模态性能上表现出色，价格低于 GPT-5.5，适合对成本敏感的生产工作负载。
GPT-5.4 在广泛的专业任务中提供高质量的推理、编程和分析能力，支持 256K Token 上下文窗口。 它在智能水平与成本之间取得了出色的平衡，是不需要 GPT-5.5 全部能力时的高性价比替代方案。
亮点说明
- 强大的推理和编程能力，价格显著低于 GPT-5.5。
- 256K Token 上下文窗口，适合大型文档和复杂工作流。
- 支持文本和图像输入，函数调用稳定可靠。
- 高智能水平与成本的良好平衡，适合高并发生产场景。
- 通过 OurToken 统一 API 接入，与其他 OpenAI 模型共用同一端点。
关键特性
- 上下文窗口：256000 tokens
- 最大输出：32000 tokens
- 视觉能力：支持
- 函数调用：支持
- 输入：文本、图像
- 输出：文本
规格参数
面向开发者的 GPT 5.4 API 功能
在 OurToken 使用 GPT 5.4 API，覆盖 GPT 5.4 API pricing、代码工作流、多模态输入和成本可控的生产路由。
API 接入
通过 OurToken 统一端点调用 GPT 5.4 API，并保持接近 OpenAI 兼容的集成方式。开发团队可以测试 GPT 5.4、比较 provider 选择，并在不重建模型接入的情况下进入生产环境。
清晰价格
在扩大高流量调用前查看 GPT 5.4 API pricing。OurToken 展示当前 GPT 5.4 price 的输入和输出 Token 成本，帮助团队估算代码、文档分析和自动化工作流的 GPT 5.4 API cost。
代码工作流
将 GPT 5.4 用于代码生成、调试、重构、软件规划和指令跟随任务。这个模块也承接 gpt 5.4 codex 搜索意图，说明 GPT 5.4 API 如何支持 Codex 风格的开发者工作流。
长上下文
当产品需要大型文档、较长提示词、代码密集上下文或扩展业务流程时，可以使用 GPT 5.4 API。256K 上下文窗口让团队能在一次请求中放入证据、指令和任务约束。
多模态输入
面向文档理解、视觉分析和多模态产品功能发送文本与图像输入。GPT 5.4 API 适合需要结合书面指令、截图、图表或图片上下文进行推理的团队。
结构化输出
通过函数调用、结构化响应和明确输出格式构建可预测的应用逻辑。GPT 5.4 API 适合下游自动化需要稳定 JSON-like 结果、工具调用和可重复行为的生产系统。
如何在 OurToken 使用 GPT 5.4 API
先创建 API key，选择 GPT 5.4 API，比较 pricing，再测试代码、结构化输出和生产质量。
生成 API Key
在 OurToken 创建 API key，并安全保存到服务端环境变量中。这样后端可以稳定调用 GPT 5.4 API，同时避免把凭证暴露在客户端代码里。
01选择模型 ID
发送 chat completions 请求时，将 model 字段设置为 gpt-5.4。文档应聚焦 GPT 5.4 API 接入，方便开发者比较模型行为、provider 路由和部署要求。
02调用统一 API
通过 OurToken 统一 API 端点和 OpenAI 兼容客户端发送请求。团队可以测试 GPT 5.4、比较响应质量，并避免为每个 provider 或路由选项重写代码。
03比较价格
生产上线前，根据请求量、提示词长度和输出长度比较 GPT 5.4 API pricing。使用页面展示的 GPT 5.4 price 和 GPT 5.4 API cost 估算每月工作负载支出。
04配置输出
当应用需要可预测响应时，加入结构化输出规则、Schema 或函数调用。GPT 5.4 API 可以先在工具密集型工作流中测试，再接入生产自动化。
05测试 Codex 工作流
运行代码审查、调试、补丁规划和仓库级指令等代表性任务。这里适合承接 gpt 5.4 codex 搜索意图，同时保持 API 设置对开发者清晰。
06GPT 5.4 API 常见问题
解答 GPT 5.4 API pricing、GPT 5.4 price、API cost、Codex 风格工作流、模型接入和 provider 比较问题。
