GPT-5.4-2026-03-05 の技術仕様
| 項目 | GPT-5.4-2026-03-05 |
|---|---|
| モデルファミリー | GPT-5 |
| 提供元 | OpenAI |
| リリース日 | 2026年3月5日 |
| コンテキストウィンドウ | 1,050,000 tokens |
| 最大出力トークン数 | 128,000 |
| 入力タイプ | テキスト、画像 |
| 出力タイプ | テキスト |
| 音声 | 未対応 |
| 推論コントロール | なし、低、中、高、超高 |
| ツールサポート | Web検索、ファイル検索、コードインタプリタ、画像生成 |
| ナレッジカットオフ | 2025年8月31日 |
| スナップショットの安定性 | ロックされたモデル挙動 |
GPT-5.4 とは？
GPT-5.4 は、直近の推論系およびコーディング系（GPT-5.3-Codex を含む）の改良を統合し、プロフェッショナルなナレッジワークに特化した単一モデルとして提供される統合フロンティアリリースです。より深く、指示に追従可能な推論のための「Thinking」モデルであり、最高の性能/スループットを求める顧客向けの「Pro」バリアントとして位置づけられています。リリースの主なテーマは、(1) 長大なコンテキストとドキュメント規模の理解、(2) ツールおよび「コンピューター操作」機能の強化（アプリ操作、スプレッドシート/プレゼン編集）、(3) 事実誤りの削減とより強力な多段階計画です。
GPT-5.4 の主な特長
- 大規模ロングコンテキスト能力（実験的に 1M+ トークン対応）：GPT-5.4 は実験的に 1.05M トークンのセッション（価格/制限あり）をサポートし、全書籍/全コードベース規模の推論や複数文書の統合を可能にします。一般提供では標準ウィンドウは ≈272K トークンのままです。
- 強化された多段ツール使用とネイティブな「コンピューター操作」：エージェント的なワークフロー向けに、デスクトップ/ブラウザー制御（コンピューター操作インターフェース経由のキーボード/マウス）、ラウンドをまたいで持続するウェブ検索、新しい Tool Search によるコネクタ/ツールの効率的な発見を実現。複数のコンピューター操作・ウェブエージェント系ベンチマークで最先端の達成度を報告。
- スプレッドシート、ドキュメント、プレゼンテーションの生成/編集：オフィスワークフロー向けに特化調整。社内ベンチマークではスプレッドシート・モデリングやプレゼン品質で大幅な向上を確認。リリースに合わせて ChatGPT for Excel アドインも提供開始。
- 操作性（Steerability）と推論モード：「Thinking」モードは長いタスクに対して明示的な計画/前書きを生成し、生成途中での指示調整（mid-response steering）をサポート。推論の労力レベルにより、レイテンシとより深い多段推論のトレードオフが可能。
- マルチモーダル理解の強化：高解像度画像やチャート（画像入力）の解釈能力を向上し、ドキュメント理解やプレゼン作成に活用。
- セーフティ姿勢：OpenAI は GPT-5.4 を高いサイバー能力を持つモデルとみなし、GPT-5.3-Codex の軽減策に類似した強化されたセーフガードを適用。
ベンチマーク性能
| GPT-5.4 | GPT-5.3-Codex | GPT-5.2 | |
|---|---|---|---|
| GDPval（勝利または同点） | 83.0% | 70.9% | 70.9% |
| SWE-Bench Pro（公開） | 57.7% | 56.8% | 55.6% |
| OSWorld-Verified | 75.0% | 74.0%* | 47.3% |
| Toolathlon | 54.6% | 51.9% | 46.3% |
| BrowseComp | 82.7% | 77.3% | 65.8% |
GPT-5.4 と同等モデルの比較
| モデル | コンテキストウィンドウ | 主要な強み |
|---|---|---|
| GPT-5.4-2026-03-05 | 1,050,000 tokens | 最前線の推論 + エージェントワークフロー |
| GPT-5.3 Instant | Smaller | 日常タスクで高速 |
| Claude Opus / Sonnet | ~200k tokens | 長文推論 |
| Gemini 3 Pro | ~1M tokens | マルチモーダル推論 |
重要な違い：GPT-5.4 は、特に外部ツール連携時に、プロフェッショナルの生産性ワークフローとエージェント機能に強くフォーカスしています。
代表的な本番ユースケース
- エンタープライズの文書・コンプライアンス業務：長大な契約の処理、義務抽出、複数文書コーパス横断の解説草案作成（単一セッションでの統合に 272K→1M のコンテキストオプションが有効）。
- スプレッドシート自動化と財務モデリング：平易な英語仕様からの数式生成、マルチシートモデル構築、入力整合の突合—投資銀行ジュニア職レベルのタスクで大幅な改善を報告。
- エージェント自動化と「コンピューター操作」：自動ブラウザー/デスクトップ作業（インストール、QA、ツールオーケストレーション）や多段ツールチェーン（提携例として Zapier 連携）。
- ソフトウェアエンジニアリングとコード保守：コード生成、リファクタリング、ターミナル/CLI エージェントタスク（Terminal-Bench での向上を報告）。大規模コードベースではロングコンテキストが有用だが、タスクのヒューリスティクスに基づく検証が必要。
- ナレッジワーカーの支援：リサーチ統合（BrowseComp の改善）、プレゼンのスライド生成やビジュアルデザイン。
GPT-5.4 API へのアクセス方法
ステップ1：APIキーの取得
cometapi.com にログインします。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。CometAPI console にサインインします。インターフェースのアクセス認証用 API キーを取得します。personal center の API token で「Add Token」をクリックし、トークンキー sk-xxxxx を取得して送信します。
ステップ2：GPT-5.4 API にリクエストを送信
エンドポイント「gpt-5.4」を選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社ウェブサイトの API ドキュメントから取得できます。利便性のために Apifox テストも提供しています。アカウントの実際の CometAPI キーで <YOUR_API_KEY> を置き換えます。ベースURLは Chat Completions および Responses です。
content フィールドに質問またはリクエストを挿入します—モデルはこれに応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。
ステップ3：結果の取得と検証
API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返します。