GPT-5.4 更适合高质量输出还是低成本调用?
GPT-5.4 的定位要结合输入输出价格、上下文长度和供应商生态一起看。若你的调用量大,优先关注输入价格;若是复杂生成任务,则要更多考虑输出价格和稳定性。
OpenAI 当前面向复杂专业任务的旗舰模型,适合高要求推理、代码与代理工作流;标准价格适用于 270K tokens 以内输入,更长输入会触发更高费率。
| 输入价格(/百万 tokens) | $2.50 |
|---|---|
| 输出价格(/百万 tokens) | $15 |
| 缓存价格(/百万 tokens) | $0.25 |
| 上下文窗口 | 1,050,000 tokens |
| 最大输出 | 128,000 tokens |
| 更新时间 | 2026-03-12 |
| 文档链接 | 官方文档 |
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当前页面展示的是 OpenAI 官方价格页中的标准档价格。
当单次输入超过约 272K tokens 时,GPT-5.4 会进入更高费率档,输入和输出价格都会上浮。
适合图文问答、视觉理解和需要多模态输入的工作流。
上下文达到 1,050,000 tokens,适合长文档、长代码库和复杂代理任务。
输入价格为 $2.50/百万 tokens,更适合对质量要求更高的任务。
输出价格为 $15/百万 tokens,如果你的任务输出较长,预算要重点关注这一项。
粗略估算时,可以先把“输入 tokens 占比”和“输出 tokens 占比”拆开看,再决定是优先压缩提示词,还是优先控制生成长度。
缓存价格为 $0.25/百万 tokens,当系统提示和重复上下文占比较高时更有价值。
如果你需要图文混合输入,可以优先把 GPT-5.4 和其他多模态模型放在一起比较。
选择 GPT-5.4 时,建议同时看输入价格、输出价格、上下文窗口和供应商生态,不要只看单一单价。
如果你已经在使用 OpenAI 的其他模型,优先比较同供应商的高低配型号,迁移成本通常更低。
如果你的任务以长输出为主,GPT-5.4 的输出成本会放大整体预算,适合先和更低输出价模型比较。
第一步先确认任务是不是需要 多模态输入,避免能力过剩或能力不足。
第二步根据请求结构看成本重心:高频短输入更看输入价,长生成任务更看输出价。
第三步再结合上下文窗口和供应商生态,确认它是否适合落到你的生产链路里。
GPT-5.4 的定位要结合输入输出价格、上下文长度和供应商生态一起看。若你的调用量大,优先关注输入价格;若是复杂生成任务,则要更多考虑输出价格和稳定性。
建议同时看输入价格、输出价格、缓存价格和上下文窗口,因为真实成本往往由请求结构和返回长度共同决定,而不是只看单一价格指标。
这取决于你的任务结构。如果你需要的是 多模态能力,同时成本也在预算内,可以先用 GPT-5.4 做主候选;如果你对成本更敏感,建议再和同价位模型做一轮对比。
优先和 OpenAI 体系内的相邻型号,以及同样面向多模态任务的同价位模型比较,这样更容易看出它的真实定位。