GPT-5.4 – OpenAI推出的专业级AI模型，支持百万上下文与任务自动化能力

GPT-5.4是什么？

GPT-5.4是OpenAI于2026年3月发布的GPT-5系列大语言模型，定位为面向专业工作的AI模型，重点提升推理能力、编程能力及任务执行能力。该模型将长上下文处理、工具调用、计算机操作和网页检索能力整合在统一架构中，支持约100万Token上下文长度，可处理复杂任务与多步骤业务流程。 在多模态能力方面，GPT-5.4支持文本与图像输入，可通过截图理解界面信息，并模拟鼠标和键盘完成跨应用操作。模型同时提供API接口，便于开发者接入自动化系统，但整体为闭源架构。 根据官方测试数据，GPT-5.4在计算机操作任务中成功率约为75%，在知识工作评估中约83%的任务达到专业水平，显示其在复杂任务处理与自动化执行方面具备较强能力，适用于内容生产、数据分析及流程自动化等场景。

GPT-5.4的核心功能

• 长上下文处理能力： GPT-5.4支持约百万级上下文长度，使其可以一次性处理大量文本内容，例如完整项目文档、长篇报告或多轮对话记录。在实际应用中，用户可以将多个数据源整合输入模型进行统一分析，例如SEO关键词库分析或商业方案整理，从而减少信息碎片化带来的效率损耗。
• 高级推理能力： GPT-5.4在推理能力方面进行了重点优化，能够进行多步骤逻辑分析与任务拆解。例如在商业策略制定中，可以从目标、资源、路径多个维度输出结构化方案，使其适用于复杂决策类任务。
• 代码生成与优化： 该模型继承并增强了GPT-5.3 Codex的能力，在代码生成、调试及优化方面表现稳定。开发者可以使用其生成完整功能模块或进行代码审查，提高开发效率。
• 工具调用与自动化能力： GPT-5.4支持调用多种工具，例如文件搜索、代码执行及网页检索。在实际应用中，可以构建自动化工作流，例如自动整理数据、生成报告、执行脚本等。
• 计算机操作能力： 该模型支持模拟鼠标和键盘操作，能够执行软件操作任务，例如打开应用、填写表单或执行脚本。这使其在自动化办公和智能代理领域具备实际应用价值。
• 多模态输入能力： GPT-5.4支持图像输入，可用于视觉分析、界面识别及数据提取。例如可以通过截图分析网页结构或识别界面元素，从而辅助自动化操作。

GPT-5.4的性能表现

知识工作能力

• GDPval 测试： GPT-5.4在知识工作评估中达到83.0%的任务达到或超过行业专家水平，相比GPT-5.2的70.9%有明显提升，说明其在复杂任务理解与执行方面更接近专业人士。
• 投行级表格建模： 在金融建模任务中达到87.3%，高于GPT-5.2的68.4%，适用于财务分析、数据建模等高精度场景。
• PPT生成能力： 在人类评审中，68%的评审更偏好GPT-5.4生成的内容，说明其在结构表达与内容组织方面更符合实际业务需求。

计算机操作能力

• OSWorld-Verified： GPT-5.4达到75.0%的任务成功率，超过人类基线72.4%，显著高于GPT-5.2的47.3%，体现其在真实计算机操作任务中的执行能力。
• WebArena-Verified： 达到67.3%，在浏览器操作任务中具备稳定表现，适用于自动化网页操作与数据获取。
• Online-Mind2Web： 达到92.8%，仅通过截图即可完成网页操作，说明其具备较强的视觉理解与任务执行能力。

编程能力

• SWE-Bench Pro： GPT-5.4达到57.7%，略高于GPT-5.3-Codex的56.8%，同时在延迟和Token效率方面表现更优。
• Terminal-Bench 2.0： 达到75.1%，在终端任务处理与命令执行方面表现稳定，适用于开发及自动化运维场景。

工具调用与搜索能力

• BrowseComp： GPT-5.4达到82.7%，Pro版本为89.3%，相比GPT-5.2的65.8%提升明显，说明其在网页检索与信息整合方面能力增强。
• Toolathlon： 达到54.6%，高于GPT-5.2的45.7%，在多步骤工具调用任务中表现更稳定。
• Token效率： 在保持相近准确率的前提下，Token消耗降低约47%，有助于降低API调用成本。

学术与推理能力

• GPQA Diamond： GPT-5.4达到92.8%，Pro版本为94.4%，在科学问答任务中接近高水平表现。
• Humanity’s Last Exam： 在工具辅助下达到52.1%，Pro版本为58.7%，在高难度综合测试中具备稳定表现。
• ARC-AGI-2： 达到73.3%，Pro版本为83.3%，相比GPT-5.2 Pro的54.2%有明显提升，说明其抽象推理能力增强。

可靠性与准确性

• 事实错误率： 单条事实错误概率降低约33%，在信息准确性方面有所提升。
• 整体回答可靠性： 完整回答出错率降低约18%，在复杂任务输出中稳定性更高。

GPT-5.4与主流模型对比

从对比来看，GPT-5.4在上下文长度方面具有明显优势，可以处理更复杂的任务。相比GPT-5.2，其推理能力和工具调用能力显著提升，更适合复杂业务场景。而在多模态能力方面，GPT-5.4支持图像输入，与其他主流模型处于同一水平。整体来看，GPT-5.4更偏向生产力工具，而非单纯对话模型。

如何使用GPT-5.4

1. 通过ChatGPT直接使用： 用户可以访问ChatGPT官网或官方App使用GPT-5.4，该模型已向Plus、Team及Pro用户开放，并作为默认思考模型替代GPT-5.2 Thinking。在实际使用中，适合用于内容创作、数据分析及日常任务处理。
2. 通过OpenAI API调用： 开发者可以通过API密钥调用gpt-5.4或gpt-5.4-pro模型端点，支持最高约100万Token上下文长度及工具搜索功能。在实际应用中，可以将模型集成到网站、自动化系统或SaaS产品中。
3. 结合工具实现自动化工作流： GPT-5.4支持工具调用与网页搜索能力，可以结合外部工具构建自动化流程。
4. 使用Codex处理编程任务： 用户可以通过Codex环境调用GPT-5.4进行代码生成与调试，例如输入/fast开启加速模式，或使用实验性100万上下文窗口处理大型代码项目。同时支持Playwright Interactive进行可视化调试，适用于前端开发、自动化测试及复杂工程项目。
5. 优化提示词与参数设置： 在使用GPT-5.4时，建议根据任务需求优化提示词结构，例如明确目标、输出格式及约束条件。

GPT‑5.4的产品定价

• ChatGPT 订阅
  • Plus/Business订阅：含 GPT-5.4 Thinking（每周3000次）。
  • Pro订阅：含 GPT-5.4 Pro（不限量）。
• API 按量计费
  • GPT-5.4：输入 $2.50/百万Token，缓存输入 $0.25/百万Token，输出 $15/百万Token。
  • GPT-5.4 Pro：输入 $30/百万Token，输出 $180/百万Token。

GPT-5.4的典型应用场景

• 内容创作： 可用于生成文章、营销文案及SEO内容，通过结构化输出提升内容质量和效率。
• 编程开发： 支持代码生成、调试及优化，可用于快速开发应用或提升开发效率。
• 数据分析： 可处理复杂数据并生成分析报告，适用于商业分析及运营优化。
• 自动化办公： 通过工具调用实现文档处理、数据整理及流程自动化。
• AI代理： 可作为智能代理执行复杂任务，例如自动操作软件或完成多步骤流程。

关于GPT-5.4的常见问题