Для GPT-5.4 используйте Responses API.
О модели
GPT-5.4 — модель OpenAI для сложных профессиональных задач, включая программирование. Принимает текст и изображения, отвечает текстом.
OpenAI называет её универсальной моделью поколения GPT-5.4 и указывает, что это первая основная модель со встроенным управлением компьютером и с поддержкой сжатия контекста (compaction).
Контекст 1 млн токенов появился именно с GPT-5.4; уровень рассуждений задаётся от none до xhigh, по умолчанию рассуждения выключены (none).
Поддерживает вызов функций, ответы по JSON Schema и потоковый ответ.
Стоимость
Текущая стоимость использования этой модели:
Что оплачивается | Стоимость |
|---|---|
Входные токены | от 250₽ за 1 млн токенов |
Выходные токены | от 1 500₽ за 1 млн токенов |
Чтение из кэша | от 25₽ за 1 млн токенов |
Веб-поиск | 1 000₽ за 1 000 запросов |
Как считается расход
-
Учитываются все токены
И входные (input), и сгенерированные моделью (output)
Характеристики
Параметр | Значение |
|---|---|
Вход | Текст, изображения |
Выход | Текст |
Контекст | 1 050 000 токенов |
Максимальный ответ | 128 000 токенов |
Рассуждения | Уровни none, low, medium, high, xhigh |
Уровень рассуждений по умолчанию | none |
Срез знаний | 31 августа 2025 |
Дата выхода | 5 марта 2026 |
Сравнение с соседними моделями
Модель | Назначение по данным OpenAI | Контекст | Максимальный вход | Уровни рассуждений | Уровень по умолчанию | SWE-Bench Pro (Public) |
|---|---|---|---|---|---|---|
GPT-5.4 (эта модель) | Универсальная модель: рассуждения, код, многошаговые агенты | 1 050 000 токенов | — | От none до xhigh | none | 57,7 % |
GPT-5.4 Pro | Трудные задачи, где нужны дополнительные вычисления | 1 050 000 токенов | — | От medium до xhigh | medium | — |
GPT-5.4 mini | Большой поток запросов: код, работа с компьютером, агенты | 400 000 токенов | 272 000 токенов | От none до xhigh | none | 54,4 % |
GPT-5.4 nano | Скорость и стоимость: классификация, извлечение данных, ранжирование | 400 000 токенов | 272 000 токенов | От none до xhigh | none | 52,4 % |
Бенчмарки
Бенчмарк | Результат | Условия |
|---|---|---|
GDPval (победы или ничьи) | 83 % | Уровень рассуждений xhigh |
SWE-Bench Pro (Public) | 57,7 % | Уровень рассуждений xhigh |
OSWorld-Verified | 75 % | Уровень рассуждений xhigh |
Toolathlon | 54,6 % | Уровень рассуждений xhigh |
BrowseComp | 82,7 % | Уровень рассуждений xhigh |
API
Эндпоинт
POST https://api.akashilab.ru/v1/responsesimport osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI( api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"], base_url="https://api.akashilab.ru/v1",)response = client.responses.create( model="gpt-5.4", reasoning={"effort": "low"}, instructions="Отвечай кратко и по делу.", input="Объясни, что такое идемпотентность.",)print(response.output_text)Параметры
Параметр | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
model | string | обязательный | ID модели: gpt-5.4. |
input | string или array | обязательный | Текст запроса или список сообщений. Содержимое сообщения — блоки input_text и input_image. |
instructions | string | — | Системная инструкция для этого запроса. |
max_output_tokens | integer | — | Максимальный ответ в токенах, от 1 до 128 000, включая токены рассуждений. |
stream | boolean | false | Потоковый ответ: текст приходит событиями response.output_text.delta. |
reasoning | object | — | Поле effort задаёт уровень рассуждений: none, low, medium, high или xhigh. По умолчанию none. |
text | object | — | Поле format со схемой json_schema (name, schema, strict) включает ответ по JSON Schema. Поле verbosity — low, medium или high — задаёт подробность ответа. |
tools | array | — | Ваши функции: type function, name, description и parameters. |
tool_choice | string или object | auto | Вызывать ли функцию: auto — решает модель, none — не вызывать, required — вызвать обязательно; объект {"type": "function", "name": "..."} требует конкретную функцию. |
store | boolean | false | Сохранить ответ на стороне шлюза на 30 дней, чтобы продолжить диалог через previous_response_id. |
previous_response_id | string | — | ID сохранённого ответа (store: true), после которого продолжается диалог. |
Важно знать
-
Параметры temperature, top_p и logprobs принимаются только при уровне рассуждений none; при любом другом запрос возвращает ошибку.
-
При ручном переносе истории в длинных агентных сценариях сохраняйте поле phase у сообщений ассистента: без него вступление модели может быть принято за финальный ответ.
-
Ответ сохраняется только при store: true; продолжить диалог через previous_response_id можно для сохранённого ответа в течение 30 дней.
-
Параметры conversation и background не поддерживаются.