GPT-5.4 はコーディングとプロフェッショナルな作業向けの OpenAI のフロンティアモデルで、モデルページでは「コーディングとプロフェッショナルな作業のためのより手頃なモデル」と位置づけられています。
- 入力
- テキスト 画像 $2.5/M
- 出力
- テキスト $15/M
- キャッシュ読み取り
- $1.25/M
- コンテキスト
- 922K
- GPT-4o 比
- 約 50% 割安
- 知識カットオフ
- 2025-08
ベンチマーク
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種 60 モデル中の料金の位置
このバーは、Synthorai 上の同種モデルの中でこのモデルの価格がどこに位置するかを示します。両端には最も安いモデルと最も高いモデルの名前が入ります。表示は基本料金で、バッチ・リージョン・キャッシュ書き込みの割引は料金ページにあります。
スペックと制限
トークン
| コンテキストウィンドウ(ベンダー仕様) | 1,050,000 |
|---|---|
| 最大出力(ベンダー仕様) | 128,000 |
| 知識カットオフ | 2025-08 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 1,024 |
| 保持時間 | 5〜10 分、最大 1 時間 |
思考
| ベンダー側パラメータ | reasoning.effort |
|---|---|
| 指定可能な値 | none · low · medium · high · xhigh |
| デフォルト | none リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | インターリーブ思考に対応します。思考の前や合間に可視の出力が入り、ツール呼び出しの間にも思考が入ります。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ面——上のベンダーマッピングが適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 → テキスト |
|---|
- 1.05M トークンのコンテキスト / 128k 最大出力。
- 入力 272k トークンを超えるプロンプトは入力 2 倍 / 出力 1.5 倍で課金されます。
- 推論エフォートは none から xhigh。
1つのプロンプト — ゲートウェイ経由で測定
GPT-5.4 パス · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate and evaluate additional internal steps before producing an answer, which increases the total tokens processed and therefore the cost per request. It also tends to increase latency and can trigger more tool calls, retries, or longer context retention, all of which compound usage-based charges. So even if user traffic stayed flat, the average cost per interaction rose materially once reasoning was turned on.
出力 82 tok レイテンシ 1.9 s
指示追従（ちょうど三文 — 数えられる）、読み手に合わせた調整（CFO 向けの語り口）、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
GPT-5.4 パス · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: best = max(best, cur) cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original code was counting *matching transitions* between adjacent elements instead of the *length of the run itself*, so a single element started at `0` instead of `1`, making all run lengths off by one. It also only updated `best` inside the equality case, which means the final run could be lost if the loop ended before a change triggered any correction logic. […]
出力 243 tok レイテンシ 3.0 s
修正が実際に正しいか（実行可能か）、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
GPT-5.4 パス · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
出力 39 tok レイテンシ 1.3 s
スキーマ遵守（フィールドをでっち上げない）、ハルシネーション圧（guidance は明示的に保留されている）、そして構造化出力の経路の違い。
GPT-5.4 パス · 126 words, 0 banned, 1 question
Today we’re introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores prompt results and reuses them across supported model providers. Teams can reduce latency, lower repeated compute costs, and keep application behavior more consistent when identical or near-identical prompts appear in production. Prompt Cache works at the gateway layer, so developers can adopt it without rewriting provider integrations or changing routing logic. Built-in controls let you set cache keys, expiration policies, and privacy rules for sensitive workloads. Need faster responses without duplicating optimization work for each vendor? With shared observability, you can track hit rates, savings, and cache performance in one place. […]
出力 154 tok レイテンシ 2.9 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文）、文体の指紋、そして長さの制御。
30 秒で GPT-5.4 を使う
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.4",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.4",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-5.4",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-5.4")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));GPT-5.4 について
- ファミリーを 1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウ(ベンダー仕様)へ拡張し、128K の最大出力トークンを備え、画像入力、none から xhigh まで設定可能な推論エフォート、割引されるキャッシュ入力、そしてウェブ検索とコードインタープリターを含むホストされたツールセット一式に対応し、知識カットオフは 2025 年 8 月です。
- 推論エフォートの既定は none で、レイテンシは低く保たれますが、じっくり考える作業は明示的に要求する必要があります。
- ローンチ時に OpenAI はこのモデルの新機能として 4 つを挙げました。
- 1M クラスのコンテキストウィンドウ、ツール検索、組み込みのコンピュータ使用、そして長時間セッションのためのコンパクションです。
- それ以外にもツールリストはファイル検索、画像生成、コードインタープリター、ホストされたシェル、apply patch、スキル、MCP に及び、Chat Completions、Responses、Batch のすべてに対応します。
- 計画に織り込むべき価格の仕組みが 1 つあります。
- 入力が 272K トークンを超えるプロンプトはリクエスト全体が入力 2 倍・出力 1.5 倍で課金されるため、割増は入力サイズによって発動しますが出力の単価も引き上げます。
- フラッグシップの能力と本番のコスト効率を両立させる必要があるときの既定の選択肢です。
- Synthorai のお客様は、ゲートウェイの OpenAI 互換 chat completions エンドポイント経由で GPT-5.4 を利用できます。
よくある質問
GPT-5.4 API は無料で試せますか?
はい。新規アカウントには 10 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、カード登録は不要です。入力 $2.5/M で計算すると、このクレジットだけで GPT-5.4 に対して約 49 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
GPT-5.4 は何が得意ですか?
1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウ、より手頃なフラッグシップ級の選択肢、ウェブ検索を含むホストされたツールセット一式。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく「このモデルについて」セクションをご覧ください。
GPT-5.4 の料金はいくらですか?
Synthorai 上の GPT-5.4 は入力 100 万トークンあたり $2.5、出力 100 万トークンあたり $15 です。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。キャッシュ済み入力トークンは $1.25/M で課金されます。
GPT-5.4 はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい、自動で有効です。OpenAI 経由のプロンプトはコード変更なしでキャッシュされます。キャッシュ済み入力トークンは $1.25/M(未キャッシュは $2.5/M)で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の安定したプレフィックスが必要です(TTL 5〜10 分、最大 1 時間)。 プロンプトキャッシュガイド →
GPT-5.4 を利用するには?
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="gpt-5.4" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
GPT-5.4 の知識カットオフはいつですか?
ベンダー公式ドキュメントによると、GPT-5.4 の知識カットオフは 2025-08 です(2026-07-09 時点)。
関連モデル
比較
このページの値はすべてベンダー自身のドキュメント(上部にリンク)から転記し、確認した日付を付しています。価格はカタログ全体で比較しますが、ベンダーごとに定義が異なる仕様値は差異を明記するにとどめ、図表で比較はしません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。