🇺🇸 vs 🇺🇸

GPT-5.4 vs GPT-5.2：价格、上下文和适用场景对比

比较 GPT-5.4 和 GPT-5.2 的输入价格、输出价格、上下文长度、能力范围和适用团队。

一句话结论

GPT-5.2 在价格结构上整体更轻，适合先作为成本基线；GPT-5.4 则更值得从能力边界继续确认。

这组模型的主要分歧在输入成本，长 prompt、RAG 检索和多轮上下文会显著放大差距。

GPT-5.4 的上下文优势足够明显，长文档、多文件代码库和复杂代理场景要优先看它。

这组对比更像同一供应商内部的高低配选择，通常接入成本接近，重点要看价格带和能力上限是否值得升级。

GPT-5.2 的输入价格更低，但差距没有大到能单独决定选型，仍然要结合输出成本和上下文能力一起看。

GPT-5.2 的输出价格略低，但这组对比更像是综合权衡，不是单纯拼生成单价。

GPT-5.4 的上下文窗口大约是 GPT-5.2 的 2.6 倍，更适合长文档、长代码库和复杂代理链路。

两者在模态能力上差异不大，这一页更应该重点看价格结构、上下文和供应商生态。

GPT-5.4 更适合偏向长上下文的任务结构。

GPT-5.4 的输入成本不占优，更适合在质量优先、调用量相对可控的场景下评估。

GPT-5.4 在长输出任务里需要更关注预算，尤其是回复偏长的工作流。

GPT-5.2 更适合偏向常规上下文的任务结构。

GPT-5.2 的输出成本更友好，适合长生成、报告、代码解释等结果较长的任务。

GPT-5.2 的输入价格也更低，如果你的任务 prompt 很长，它会更容易打平总预算。

GPT-5.2 的输入价格更低，约为 $1.75/百万 tokens，更适合高频调用或成本敏感的生产场景。

GPT-5.4 提供更大的上下文窗口，达到 1,050,000 tokens，更适合长文档分析、代码库问答和复杂代理流程。

GPT-5.4 来自 OpenAI，GPT-5.2 来自 OpenAI，如果你的选型重点是稳定生态、成本控制或上下文能力，这个对比页可以作为第一轮判断依据。

GPT-5.4 的上下文窗口更大，适合处理更长的文档或更复杂的代理链路；GPT-5.2 则更适合结构更清晰的常规任务。

GPT-5.2 在缓存命中场景下更值得关注，如果你的系统提示和固定上下文重复率高，这一项会直接影响长期成本。

如果你已经确定只看成本，优先保留 GPT-5.2 和 GPT-5.2；如果你还在看综合表现，就继续进入单模型页核对具体参数和价格页做 token 试算。

先看你的任务结构。如果输入内容很长、RAG 上下文很多，优先看 GPT-5.2 的输入价格；如果回复很长、输出占比高，先看 GPT-5.2 的输出价格。

GPT-5.4 的上下文窗口更大，所以更适合长文档、多文件代码库和复杂代理链路。是否值得为这个能力付费，还要结合你的真实任务长度判断。

这组对比属于同供应商内部选择，接入成本通常接近，所以更应该看价格带、能力分层和升级是否值得。

这组模型在模态能力上差异不大，可以先把重点放在价格结构、上下文和供应商生态。

下一步应该进入 GPT-5.4 或 GPT-5.2 的单模型页，核对更细的参数、相关模型和供应商信息，再决定是否进入实际测试。

在 mofcloud 查看更多关于 AI 基础设施、模型调用成本和资源优化的内容。