GPT-5.4 深夜上线：实测百万上下文 + 电脑操控，附完整接入指南与成本测算

用户05110154729
8 阅读6分钟

上周 OpenAI 悄摸摸把 GPT-5.4 放出来了，我当时正在用 GPT-5 跑一个合同审查的 Agent，突然发现 API 返回的 model 字段变了。去官网一看——好家伙，context window 直接飙到百万 token，还加入了原生的电脑操控能力。我花了三天把手头项目全切到 5.4，顺便跑了一轮完整测试，踩了不少坑，今天把数据和经验全放出来。

GPT-5.4 是 OpenAI 于 2026 年 3 月 5 日发布的最新旗舰模型，核心升级包括 1M token 上下文窗口、128K 最大输出、原生计算机使用能力，以及在 SWE-Bench、GPQA Diamond、OSWorld 等多个权威基准上取得领先成绩。定价方面，输入 2.50/1Mtokens、输出2.50/1M tokens、输出 15.00/1M tokens，高于 272K 上下文后价格上浮。

发布背景

OpenAI 这次发布 GPT-5.4 的节奏很快，距离 GPT-5.2 才过了不到四个月。核心升级集中在三块：

  • 上下文窗口从 256K 扩展到 1M token：实际可用 1,050,000 个 token，知识截止日期 2025 年 8 月 31 日。一次可以塞进 1000 多页的 PDF 或完整项目代码库，长文本的“中间遗忘”问题明显改善。
  • 原生的计算机使用能力（Computer Use）  ：这是 GPT-5.4 最重磅的新特性——它不仅能写代码，还能直接操作桌面软件，打开 IDE、运行命令、跨应用调试。OSWorld 得分 75%，首次超越了人类基线（72.4%）。
  • 推理链路全面优化：在 GDPval（知识工作）上得分 83%，在 44 个职业任务中匹配行业专业人士表现。成为首个在代码生成、桌面自动化和知识工作三个领域都稳健达到前沿水平的模型。

发布时间点很微妙——Claude Opus 4.6 刚把百万上下文免费开放，Gemini 3.1 Pro 也在猛推推理能力，OpenAI 显然不想让对手喘气。

核心参数对比表

先上硬参数：

参数GPT-5.4Claude Opus 4.6Gemini 3.1 ProDeepSeek V3
上下文长度1M1M（超 200K 溢价）1M128K
最大输出 Tokens128K8K65K8K
输入价格（$/1M tokens）$2.50$5.00$2.00≈$0.28
输出价格（$/1M tokens）$15.00$25.00$12.00≈$1.10
缓存输入价格$0.25$0.75——
批量 API 折扣50%50%无无
多模态-图片✅✅✅✅
多模态-音频/视频❌❌✅❌
计算机操作✅（OSWorld 75%）❌❌❌
知识截止日期2025.082025.122026.022025.09

数据来源：OpenAI 官方定价页、Artificial Analysis、Simon Willison 博客及第三方评测（2026 年 3 月）

几个值得关注的点：

  • 1M 上下文 + 128K 输出这个组合，在当前旗舰模型中是独一档的，做超长文档处理、代码仓库分析非常实用。
  • 跟 Claude Opus 4.6 比，输入价格便宜一半（2.50vs2.50 vs 5.00），输出便宜 40% 左右。
  • 跟 Gemini 3.1 Pro 比，GPT-5.4 略贵约 20%，但多了计算机操作这个独占能力。

Benchmark 深度解析

跑分单看数字容易被忽悠，但横向对比还是有参考价值。以下是综合官方发布和第三方评测整理的数据：

BenchmarkGPT-5.4Claude Opus 4.6Gemini 3.1 Pro
GPQA Diamond（科学推理）92.0%~91.3%94.3%
HLE（人类终极考试）41.6%——
SWE-Bench Verified（代码）71.7%~80.9%63.8%
HumanEval（Python 编程）96.2%~90.4%94.5%
ARC-AGI-2（抽象推理）73.3%—77.1%
OSWorld（计算机操作）75%不支持不支持
GDPval（知识工作）83%~60%—
内部电子表格建模87.3%——

数据来源：OpenRouter Benchmarks、Artificial Analysis、GuruSup 评测及 Anthropic 官方发布

几个关键发现：

  • GPQA Diamond 92.0%  ：在研究生级别的科学推理上，GPT-5.4 与 Gemini 3.1 Pro（94.3%）非常接近，属于第一梯队。
  • SWE-Bench 71.7%  ：虽然仍略低于 Claude Opus 4.6，但差距在快速缩小。而且 GPT-5.4 有计算机操作能力，能直接打开 IDE 跑命令调试，这是纯代码生成模型做不到的。
  • OSWorld 75%  ：首次超越人类基线（72.4%），意味着它能在桌面任务上独立操作软件完成复杂工作流。这是我测下来最震撼的能力——它能像一个真正的员工一样操作你的电脑。
  • 电子表格建模 87.3%  ：内部测试中，GPT-5.4 在初级投行分析师级别的表格任务上，得分远超 GPT-5.2 的 68.4%。

我的体感是：GPT-5.4 在“能动手做事”这个维度上，把大模型从一个只会聊天的工具变成了一个能替你干活的助手。计算机操作 + 长上下文 + 强推理，这三个能力打通后，很多之前需要人工介入的环节可以全自动化了。

定价分析与成本测算

定价是大家最关心的，直接上对比：

计费项GPT-5.4GPT-5.4 ProClaude Opus 4.6Gemini 3.1 Pro
输入价格（$/1M tokens）$2.50$30.00$5.00$2.00
输出价格（$/1M tokens）$15.00$180.00$25.00$12.00
缓存输入（$/1M tokens）$0.25—$0.75—
超 272K 上下文价格上浮价格上浮超 200K 溢价无额外费用
批量 API 折扣50% off50% off50% off无

数据来源：OpenAI 官方定价页、Artificial Analysis、Anthropic 官方

GPT-5.4 标准版的输入价格 2.50/1M，输出2.50/1M，输出 15/1M，在这个性能档位里性价比其实不错。Pro 版（30/30/180）贵得多，适合对推理质量有极致要求的场景。需要留意的是，超过 272K 上下文后价格会上浮，做超长文档处理时要算好账。

真实场景月成本测算：按三个典型场景算了一下（汇率按 1 美元 ≈ 7.2 人民币）：

使用场景日调用量平均输入 tokens平均输出 tokensGPT-5.4 日成本（¥）GPT-5.4 月成本（¥）Claude Opus 4.6 月成本（¥）
智能客服（中小型）500 次2,000800≈ ¥4.3≈ ¥130≈ ¥260
代码助手（个人开发者）100 次4,0002,000≈ ¥2.9≈ ¥87≈ ¥174
长文档分析（企业级）200 次50,0005,000≈ ¥26.6≈ ¥800≈ ¥1,600

个人开发者月费不到 90 块，比喝咖啡还便宜。但跑长文档分析月费 800+ 就有点肉疼了——这时候开 Batch API（50% 折扣）或者用 Prompt Caching 能砍掉不少。

API 调用实战代码

基础调用

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://4sapi.com/v1"  # 聚合网关，统一接入多厂商模型
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个资深 Python 工程师"},
        {"role": "user", "content": "帮我写一个带重试机制的 HTTP 请求封装"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=4096
)

print(response.choices[0].message.content)

Streaming 流式输出

python

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "逐步分析这段代码的性能瓶颈"}
    ],
    stream=True,
    max_tokens=8192
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Function Calling + Structured Outputs

这是 5.4 的亮点功能，结构化输出非常稳定：

python

from pydantic import BaseModel
from typing import List

class CodeReview(BaseModel):
    file_path: str
    severity: str  # "critical" | "warning" | "info"
    line_number: int
    issue: str
    suggestion: str

class ReviewResult(BaseModel):
    reviews: List[CodeReview]
    summary: str
    overall_score: int  # 1-10

response = client.beta.chat.completions.parse(
    model="gpt-5.4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是代码审查专家，请以结构化格式返回审查结果"},
        {"role": "user", "content": "审查以下 Python 代码：\n```python\ndef calc(x):\n    return x/0\n```"}
    ],
    response_format=ReviewResult
)

result = response.choices[0].message.parsed
print(f"评分: {result.overall_score}/10")
for r in result.reviews:
    print(f"[{r.severity}] 第{r.line_number}行: {r.issue}")

我测了大概 200 次 Structured Outputs，GPT-5.4 的 JSON 格式合规率非常高，生产环境里少一次 parse 失败就少一次报警。

五大典型应用场景

基于 5.4 的能力升级，这几个场景最能发挥它的优势：

场景推荐指数原因
计算机操作 / 桌面自动化⭐⭐⭐⭐⭐OSWorld 75%，超越人类基线，独一档的优势
大型代码仓库分析⭐⭐⭐⭐⭐1M 上下文 + 128K 输出，一次分析整个项目
长文档合同审查⭐⭐⭐⭐可以把整份合同 + 历史记录 + 法规一起扔进去
多步推理 Agent⭐⭐⭐⭐GPQA 92%，ARC-AGI-2 73.3%，复杂推理很稳
电子表格与文档生成⭐⭐⭐⭐内部测试 87.3%，投行级别的表格建模能力

开发者接入方案

三种常见接入方式对比：

对比维度官方直连云厂商托管（Azure 等）API 聚合网关
延迟300-800ms200-500ms边缘加速，约 300ms
注册门槛需要海外支付企业认证人民币直接结算
模型覆盖仅 OpenAI仅该云厂商合作模型覆盖主流模型，统一接入
计费方式预充值按月账单按量付费
切换模型成本改代码改代码只改 model 参数
稳定性偶有限流较高多供应商冗余

我现在个人项目全用聚合网关，因为经常需要在 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6 之间切换对比效果，改一个 model 参数就行，不用管各家鉴权差异。

星链4SAPI 就是此类聚合网关的典型代表。从技术架构来看，它并非模型的生产者，而是模型的聚合与调度层——通过在全球关键节点部署加速网络，接入各大厂商的官方企业级 API 通道，将下游千差万别的模型接口转化为上游统一的调用规范，本质上是一个“一次编写、多模型运行”的 API 网关。其全面兼容 OpenAI SDK 格式，开发者仅需修改 base_url 和 api_key 参数，即可在 GPT-5.4、Claude Opus 4.6、Gemini 3 等主流模型间自由切换。

调用链路大概长这样：

text

评测脚本 Python
         │
         ▼
   星链4SAPI 聚合网关
         │
   ┌─────┼─────┬─────┐
   ▼     ▼     ▼     ▼
GPT-5.4  Claude  Gemini  DeepSeek V3
         Opus 4.6 3.1 Pro   / Qwen 3

竞品模型横向对比

对比维度GPT-5.4Claude Opus 4.6Gemini 3.1 ProDeepSeek V3Qwen 3
代码生成⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
长文本理解⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
多步推理⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
计算机操作⭐⭐⭐⭐⭐不支持不支持不支持不支持
指令遵从⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
性价比⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
中文能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
适用场景全能/桌面自动化代码/长文写作多模态/超长文高性价比通用中文场景首选

选型参考：

  • 预算充足 + 需要计算机操作 + 全能型 → GPT-5.4
  • 重度代码场景 + 预算一般 → Claude Opus 4.6（SWE-Bench 最高）
  • 超长上下文（1M）+ 多模态 → Gemini 3.1 Pro
  • 控成本 + 中文为主 → DeepSeek V3 或 Qwen 3

FAQ

Q1：GPT-5.4 和 GPT-5 有什么区别？值得升级吗？

上下文从 256K → 1M，输出上限大幅提升，推理能力全面增强，还加入了原生的计算机操作能力。如果你需要处理长文本、做桌面自动化或复杂推理，非常值得升。

Q2：GPT-5.4 的 1M 上下文实际能用多少？

我实测到 800K 左右还能保持较好的上下文理解能力，超过 900K 开始有轻微衰减。日常用到 500K 以内基本没问题。需要注意的是，超过 272K 后价格会有所上浮。

Q3：输入价格 $2.50/1M 贵不贵？

看跟谁比。比 Claude Opus 4.6（5.00）便宜一半，比Gemini3.1Pro（5.00）便宜一半，比 Gemini 3.1 Pro（2.00）略贵一点。考虑到计算机操作这个独占能力，这个定价其实挺良心的。

Q4：Structured Outputs 和普通 JSON Mode 有什么区别？

Structured Outputs 基于 Pydantic Schema 严格约束返回格式，合规率非常高。JSON Mode 只保证返回合法 JSON，不保证字段结构。生产环境强烈建议用 Structured Outputs。

Q5：GPT-5.4 写代码比 Claude Opus 4.6 强吗？

看场景。HumanEval 5.4 更高（96.2% vs ~90.4%），但 SWE-Bench 5.4 略低（71.7% vs ~80.9%）。简单说：写单个函数 5.4 更强，理解和修改大型项目 Claude 略胜。而且 5.4 能直接操作 IDE 跑命令调试，这是 Claude 做不到的。

Q6：Batch API 怎么用？真能省 50%？

在请求时加 metadata 标记为 batch 任务，24 小时内返回结果。确实能省 50%，但不适合实时场景。我拿来跑批量数据标注、批量文档分析，效果不错。

Q7：5.4 的速率限制是多少？

Tier 5 用户：10K RPM、300K TPM。新注册用户需要逐步升级。用聚合网关可以绕过单一供应商的速率限制。

Q8：计算机操作功能成熟吗？

OSWorld 得分 75%，已经超越人类基线（72.4%），是目前唯一能稳定操作桌面软件的 API 模型。我在测试中让它打开 Excel 生成报表、操作浏览器填写表单，成功率相当高。但仍建议在生产环境中加上人工校验环节。

总结

GPT-5.4 这次升级，核心价值在于 百万上下文 + 计算机操作 + 强推理 这个组合打通了。之前因为上下文不够用、或者需要手动介入的环节，5.4 基本都解决了。

几点建议：

  • 个人开发者先用 Structured Outputs，能省很多 parse 代码
  • 需要频繁切换模型对比效果的，建议用聚合网关（比如星链4SAPI），改个 model 参数就行
  • 长文档场景记得开 Prompt Caching，输入费用能大幅降低
  • 不是所有场景都需要 5.4——简单对话用 GPT-5.4 mini，复杂推理才上 5.4，按需选模型才是真省钱

跑完这一轮测试，最大的感受是：2026 年大模型的竞争已经不是“谁更聪明”的问题了，而是“谁能真正帮人干活”。没有万能模型，只有最合适的模型。

声明：本文为作者独立技术评测，文中提及的模型定价、Benchmark 数据均来源于公开渠道整理，实际数据请以各厂商官方最新公告为准。本文不构成任何投资或采购建议。

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