GPT-5.4는 코딩과 전문 업무를 위한 OpenAI의 프런티어 모델로, 모델 페이지에서 “코딩과 전문 업무를 위한 더 저렴한 모델”로 포지셔닝됩니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $2.5/M
- 출력
- 텍스트 $15/M
- 캐시 읽기
- $1.25/M
- 컨텍스트
- 922K
- GPT-4o 대비
- 약 50% 저렴
- 지식 컷오프
- 2025-08
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 68개 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
사양 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급자 사양) | 1,050,000 |
|---|---|
| 최대 출력(공급자 사양) | 128,000 |
| 지식 컷오프 | 2025-08 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 |
|---|---|
| 최소 접두사 | 1,024 |
| 수명 | 5-10분, 최대 1시간 |
사고
| 공급자 파라미터 | reasoning.effort |
|---|---|
| 허용 값 | none · low · medium · high · xhigh |
| 기본값 | none 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 지원 |
| 사고 동작 | 인터리브드 사고를 지원합니다: 사고 이전과 사고 사이에 보이는 출력이 나오고, 도구 호출 사이에도 사고가 이루어집니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이가 받는 파라미터입니다. 위의 공급자 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|
- 1.05M 토큰 컨텍스트 / 128k 최대 출력
- 입력 272k 토큰을 초과하는 프롬프트는 입력 2배 / 출력 1.5배로 과금
- 추론 강도 none-xhigh
출처: OpenAI 공식 문서 ↗
프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정
GPT-5.4 통과 · 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.
출력 82 tok 지연 시간 1.9 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
GPT-5.4 통과 · 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. […]
출력 243 tok 지연 시간 3.0 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
GPT-5.4 통과 · 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"}
출력 39 tok 지연 시간 1.3 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
GPT-5.4 통과 · 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. […]
출력 154 tok 지연 시간 2.9 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
30초 만에 GPT-5.4 사용하기
OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. 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 소개
- 패밀리를 1,050,000 토큰 컨텍스트 윈도우(벤더 스펙)로 확장하고 128K 최대 출력 토큰을 제공하며, 이미지 입력, none부터 xhigh까지 조절 가능한 추론 강도, 할인된 캐시 입력, 웹 검색과 코드 인터프리터를 포함한 전체 호스팅 도구 세트를 지원하고 지식 컷오프는 2025년 8월입니다.
- 추론 강도의 기본값은 none이라 지연 시간은 낮게 유지되지만, 숙고가 필요한 작업은 따로 요청해야 한다는 뜻이기도 합니다.
- 출시 당시 OpenAI는 이 모델의 새로운 기능으로 네 가지를 짚었습니다.
- 1M급 컨텍스트 윈도우, 도구 검색, 내장 컴퓨터 사용, 그리고 장시간 세션을 위한 컴팩션입니다.
- 그 외에 도구 목록에는 파일 검색, 이미지 생성, 코드 인터프리터, 호스티드 셸, apply patch, 스킬, MCP가 있고, Chat Completions, Responses, Batch가 모두 지원됩니다.
- 계획에 넣어 둘 과금 방식이 하나 있습니다.
- 272K 입력 토큰을 넘는 프롬프트는 요청 전체에 대해 입력 2배, 출력 1.5배로 과금되므로, 추가 요금은 입력 크기로 촉발되지만 출력 요율까지 올립니다.
- 플래그십 성능이 프로덕션 경제성과 만나야 할 때의 기본 선택지입니다.
- Synthorai 고객은 게이트웨이의 OpenAI 호환 chat completions 엔드포인트로 GPT-5.4에 접근합니다.
자주 묻는 질문
GPT-5.4 API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네. 신규 계정에는 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $2.5 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 GPT-5.4에 약 8K 토큰짜리 요청을 49회쯤 보낼 수 있습니다.
GPT-5.4는 어떤 작업에 가장 강한가요?
1,050,000 토큰 컨텍스트 윈도우, 더 합리적인 플래그십급 옵션, 웹 검색 포함 전체 호스팅 도구 세트. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
GPT-5.4 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 GPT-5.4 가격은 입력 100만 토큰당 $2.5, 출력 100만 토큰당 $15입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $1.25입니다.
GPT-5.4의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
GPT-5.4의 컨텍스트 윈도우는 922K 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 128,000 토큰까지 출력할 수 있습니다.
GPT-5.4는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. OpenAI에서 처리하는 프롬프트는 코드를 바꾸지 않아도 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $1.25입니다(캐시되지 않으면 $2.5). 캐시되려면 프롬프트에 1,024토큰 이상의 변하지 않는 접두사가 있어야 합니다 (TTL 5-10분, 최대 1시간). 프롬프트 캐싱 가이드 →
GPT-5.4는 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="gpt-5.4"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
GPT-5.4의 지식 컷오프는 언제인가요?
공급자 공식 문서에 따르면 GPT-5.4의 지식 컷오프는 2025-08입니다(2026-07-09 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.