GPT-5.4-Pro 的技术规格
| 项目 | GPT-5.4-Pro |
|---|---|
| 提供方 | OpenAI |
| 模型家族 | GPT-5.4 |
| 模型层级 | Pro（高算力推理变体） |
| 输入类型 | 文本、图像 |
| 输出类型 | 文本 |
| 上下文窗口 | 1,050,000 tokens |
| 最大输出 tokens | 128,000 tokens |
| 知识截止日期 | 2025 年 8 月 31 日 |
| 推理级别 | medium、high、xhigh |
| 工具支持 | Web 搜索、文件搜索、代码解释器、图像生成 |
| API 支持 | Responses API（推荐） |
| 发布日期 | 2026 年 3 月 |
什么是 GPT-5.4-Pro？
GPT-5.4-Pro 是 GPT-5.4 模型家族中能力最强的 API 变体，专为极其复杂的推理、研究、编程和企业自动化任务而设计。
与标准版 GPT-5.4 模型相比，GPT-5.4-Pro 在生成响应前会使用 显著更多的内部算力进行“更深入思考”，因此在处理困难问题时能够提供更准确、更可靠的输出。
该模型针对金融分析、软件工程、科学研究以及大规模文档推理等专业工作负载进行了优化。
GPT-5.4-Pro 的主要特性
- 极强的推理性能： 使用额外算力，在复杂任务上生成更精确的答案。
- 105 万 token 上下文窗口： 可分析超大文档、数据集或整个代码仓库。
- 可配置的推理深度： 开发者可控制推理强度级别（
medium、high、xhigh）。 - 高级工具编排： 可通过 Responses API 与 Web 搜索、文件检索及其他工具协同工作。
- 支持长时间推理： 由于分配了更深层次的计算资源，复杂任务可能需要数分钟才能完成。
- 企业级可靠性： 面向要求最高答案准确性的高风险工作流而设计。
基准测试表现
OpenAI 报告称，GPT-5.4 模型在专业推理基准测试中取得了显著提升：
| 基准测试 | GPT-5.4 | GPT-5.2 |
|---|---|---|
| GDPval（知识工作） | 83.0% | 70.9% |
| OfficeQA | 68.1% | 63.1% |
| Investment Banking Modeling | 87.3% | 71.7% |
这些提升表明，GPT-5.4 在 复杂专业知识任务和分析型推理工作流 上具有更强表现。
GPT-5.4-Pro 则通过分配比标准版 GPT-5.4 更多的推理算力，进一步提升了可靠性。
GPT-5.4-Pro 与同类模型对比
| 模型 | 上下文窗口 | 主要优势 |
|---|---|---|
| GPT-5.4-Pro | 1.05M tokens | 最高推理准确性 |
| GPT-5.4 | 1.05M tokens | 速度与能力的平衡 |
| o3-pro | 更小 | 高效推理 |
| Gemini 3 Pro | ~1M tokens | 强大的多模态能力 |
关键结论：
当最高推理准确性比延迟或成本更重要时，请使用 GPT-5.4-Pro。
局限性
- 由于更深层推理计算，延迟更高
- 比标准版 GPT-5.4 更昂贵
- 不支持音频或视频生成
- 某些长任务可能需要数分钟才能完成
如何访问 GPT-5.4 pro API
步骤 1：注册并获取 API Key
登录 cometapi.com。如果您还不是我们的用户，请先注册。登录您的 CometAPI 控制台。获取接口访问凭证 API key。在个人中心的 API token 页面点击“Add Token”，获取 token key：sk-xxxxx 并提交。
步骤 2：向 GPT-5.4 pro API 发送请求
选择 “gpt-5.4-pro” 端点发送 API 请求，并设置请求体。请求方法和请求体可从我们网站的 API 文档中获取。我们的网站还提供 Apifox 测试以方便您使用。将 <YOUR_API_KEY> 替换为您账户中的实际 CometAPI key。base url 为 Responses。
将您的问题或请求插入到 content 字段中——这是模型将要响应的内容。处理 API 响应以获取生成的答案。
步骤 3：获取并验证结果
处理 API 响应以获取生成的答案。处理完成后，API 将返回任务状态和输出数据。
![看起来您可能指的是 Anthropic 的 “Claude 3 Opus”。截至我所知，官方未公布名为“Claude Opus 4.7”的型号。下面以 Claude 3 Opus 为例，演示如何通过 Anthropic Messages API 调用；请将模型名替换为您账户可用的最新型号（如 claude-3-opus-20240229 或 claude-3-opus-latest），并以实际可用清单为准。
基本步骤
- 获取 API Key：在 Anthropic 控制台创建并保存到环境变量 ANTHROPIC_API_KEY。
- 选择模型：确认账户可用的模型 ID（Opus/Sonnet/Haiku 等）。
- 发起请求：调用 /v1/messages，设置必要头与参数。
HTTP 调用示例（cURL）
POST https://api.anthropic.com/v1/messages
Headers:
x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY
anthropic-version: 2023-06-01
content-type: application/json
Body:
{
"model": "claude-3-opus-20240229",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.7,
"system": "You are a helpful assistant.",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Write a short introduction about quantum computing." }
]
}
]
}
Python 示例（官方 SDK）
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic() # 从环境变量 ANTHROPIC_API_KEY 读取密钥
msg = client.messages.create(
model="claude-3-opus-20240229",
max_tokens=512,
temperature=0.7,
system="You are a helpful assistant.",
messages=[
{"role": "user", "content": "Summarize the key features of your API."}
],
)
print(msg.content[0].text)
Node.js 示例（官方 SDK）
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY });
const resp = await client.messages.create({
model: "claude-3-opus-20240229",
max_tokens: 512,
temperature: 0.7,
system: "You are a helpful assistant.",
messages: [
{ role: "user", content: "Give me three tips for improving code readability." }
],
});
console.log(resp.content[0].text);
使用要点
- 必填参数：model、max_tokens；temperature 可按需调整（0–1）。
- system 用于设置全局角色或约束。
- content 支持多模态输入（type 可为 text 或 image）；仅文本时可直接传字符串（SDK 会处理）。
- 如果需要流式返回，使用 SDK 的流式方法或在 HTTP 中开启流式选项（SDK 更便捷）。
- 不同账号/区域可用模型可能不同，请在控制台或文档中确认当前可用的模型 ID。
如您确实指的是某个名为“Claude Opus 4.7”的特定版本，请提供精确的模型 ID 或链接，我可以据此给出对应的调用示例。否则，建议使用最新的 Claude 3 Opus 型号（如 claude-3-opus-20240229 或 claude-3-opus-latest）。](https://resource.cometapi.com/Anthropic-releases-Claude-Opus-4.7.webp)
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