Especificações técnicas do GPT-5.4-Pro
| Item | GPT-5.4-Pro |
|---|---|
| Fornecedor | OpenAI |
| Família de modelos | GPT-5.4 |
| Nível do modelo | Pro (variante de alto compute para raciocínio) |
| Tipos de entrada | Text, Image |
| Tipos de saída | Text |
| Janela de contexto | 1,050,000 tokens |
| Máx. de tokens de saída | 128,000 tokens |
| Data de corte de conhecimento | Aug 31, 2025 |
| Níveis de raciocínio | medium, high, xhigh |
| Suporte a ferramentas | Web search, file search, code interpreter, image generation |
| Suporte de API | Responses API (recomendado) |
| Lançamento | March 2026 |
O que é o GPT-5.4-Pro?
GPT-5.4-Pro é a variante de API de maior capacidade da família de modelos GPT-5.4, projetada para tarefas de raciocínio extremamente complexas, pesquisa, programação e automação corporativa.
Em comparação com o modelo GPT-5.4 padrão, o GPT-5.4-Pro usa significativamente mais compute interno para “pensar mais” antes de produzir respostas, o que leva a resultados mais precisos e confiáveis em problemas difíceis.
O modelo é otimizado para cargas de trabalho profissionais, como análise financeira, engenharia de software, pesquisa científica e raciocínio sobre documentos em larga escala.
Principais recursos do GPT-5.4-Pro
- Desempenho extremo de raciocínio: Usa compute adicional para produzir respostas mais precisas em tarefas complexas.
- Janela de contexto de 1.05M tokens: Permite a análise de documentos, conjuntos de dados ou repositórios inteiros extremamente grandes.
- Profundidade de raciocínio configurável: Desenvolvedores podem controlar os níveis de esforço de raciocínio (
medium,high,xhigh). - Orquestração avançada de ferramentas: Funciona com pesquisa na web, recuperação de arquivos e outras ferramentas por meio da Responses API.
- Suporte a raciocínio de longa duração: Tarefas complexas podem levar minutos para serem concluídas devido à alocação mais profunda de compute.
- Confiabilidade de nível corporativo: Projetado para fluxos de trabalho críticos que exigem máxima precisão nas respostas.
Desempenho em benchmarks
A OpenAI relata melhorias significativas em benchmarks de raciocínio profissional com os modelos GPT-5.4:
| Benchmark | GPT-5.4 | GPT-5.2 |
|---|---|---|
| GDPval (trabalho do conhecimento) | 83.0% | 70.9% |
| OfficeQA | 68.1% | 63.1% |
| Modelagem em banco de investimento | 87.3% | 71.7% |
Essas melhorias destacam o desempenho mais forte do GPT-5.4 em tarefas complexas de conhecimento profissional e fluxos de trabalho de raciocínio analítico.
O GPT-5.4-Pro melhora ainda mais a confiabilidade ao alocar mais compute de raciocínio do que o modelo GPT-5.4 padrão.
GPT-5.4-Pro vs. modelos comparáveis
| Modelo | Janela de contexto | Ponto forte principal |
|---|---|---|
| GPT-5.4-Pro | 1.05M tokens | Máxima precisão de raciocínio |
| GPT-5.4 | 1.05M tokens | Equilíbrio entre velocidade e capacidade |
| o3-pro | Menor | Raciocínio eficiente |
| Gemini 3 Pro | ~1M tokens | Fortes capacidades multimodais |
Conclusão principal:
Use o GPT-5.4-Pro quando a máxima precisão de raciocínio for mais importante do que latência ou custo.
Limitações
- Maior latência devido ao raciocínio mais profundo
- Mais caro do que o GPT-5.4 padrão
- Sem geração de áudio ou vídeo
- Algumas tarefas longas podem levar minutos para serem concluídas
Como acessar a API do GPT-5.4 pro
Etapa 1: Cadastre-se para obter a chave de API
Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu CometAPI console. Obtenha a credencial de acesso (API key) da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.
Etapa 2: Envie requisições para a API do GPT-5.4 pro
Selecione o endpoint “gpt-5.4-pro” para enviar a requisição de API e defina o corpo da requisição. O método e o corpo da requisição são obtidos na nossa documentação de API no site. Nosso site também oferece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua CometAPI key real da sua conta. A base url é Responses.
Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.
Etapa 3: Recuperar e verificar os resultados
Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.