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快速结论

  • 适合高复杂度问答、方案推演、代码分析与多步骤任务拆解。
  • 使用 OpenAI 兼容格式：POST /v1/chat/completions，可直接复用现有 OpenAI SDK 工作流。
  • 支持 stream=true 的 SSE 流式返回，适合 IDE、终端助手与实时交互场景。

关键参数

  • model | string | 必填 | gpt-5.4 | - | 模型名称，使用当前页面模型 ID（例如 gpt-5.4）。
  • messages | object[] | 必填 | - | - | 对话消息列表，按时间顺序排列；角色支持 system、user、assistant。
  • max_tokens | integer | 可选 | - | >=1 | 生成内容的最大 token 数量（不设置时使用模型默认上限）。
  • stream | boolean | 可选 | false | - | 是否启用流式输出（SSE）。
  • temperature | number | 可选 | 1 | 0-2 | 采样温度，控制输出随机性。
  • top_p | number | 可选 | 1 | 0-1 | 核采样概率阈值，建议不要同时大幅调整 temperature 与 top_p。
  • stop | string | string[] | 可选 | - | - | 停止序列，最多支持 4 个。
  • Authorization | HTTP Header | 必填 | - | - | Bearer Token 认证：Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>。

常见错误

  • 400 invalid_request_error: 触发=请求体缺少必填字段或字段类型不匹配。; 修复=校验 model、messages 与参数类型。; 重试=修正请求后重试。
  • 401 authentication_error: 触发=鉴权头缺失、格式错误或密钥失效。; 修复=确认 Authorization 头和密钥有效性。; 重试=修复鉴权后重试。
  • 429 rate_limit_error: 触发=请求频率、并发或当前额度命中上游限流策略。; 修复=先做指数退避重试，并检查当前请求节奏、并发设置和额度使用情况。; 重试=建议 1s/2s/4s + 抖动；连续触发时再收紧提交节奏。

gpt-5.4

gpt-5.4 是面向复杂推理与高质量文本/代码生成的高阶通用模型。本页聚焦 OpenAI Chat Completions 接入、关键参数与工程落地做法，帮助你从验证快速迁移到生产。

模型類型：
價格： Input 150 積分/1M, Output 900 積分/1M
输入消息开始测试模型。

生成案例

探索 gpt-5.4 的生成效果

使用同款模型生成
gpt-5.4 guide example 1

gpt-5.4 #1

gpt-5.4 guide example 2

gpt-5.4 #2

gpt-5.4 guide example 3

gpt-5.4 #3

透明計價

gpt-5.4 價格

Text usage is billed by actual token consumption. Final billing follows the current account quote.

儲值積分
Input 150 積分/1M, Output 900 積分/1M

為什麼選擇 ToAPIs

Why call gpt-5.4 through ToAPIs?

Keep model access, API keys, billing, and usage management in one workflow.

复杂推理与任务分解

适合长链路问题拆解、技术方案比较与多约束条件下的决策支持。

高质量代码与技术内容生成

可用于代码解释、重构建议、测试样例与技术文档初稿生成。

OpenAI 兼容接入

可直接使用 OpenAI Chat Completions 请求结构，降低接入与迁移成本。

Connect in three steps

Create a key, send a compatible chat request, and monitor usage.

  1. 1

    Step 1

    创建 API Key，并在请求头设置 Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>。

  2. 2

    Step 2

    向 /v1/chat/completions 发送 POST，请求体至少包含 model 与 messages。

  3. 3

    Step 3

    按场景设置 max_tokens、temperature、top_p、stop 等参数。

When to use gpt-5.4

Use case 1

需要处理高复杂度推理、技术评估、编码分析或长上下文问答。

Use case 2

需要 OpenAI SDK 兼容接入，快速落地聊天与助手能力。

Use case 3

需要流式输出构建实时交互体验。

常見問題

gpt-5.4 FAQ

gpt-5.4 最适合哪些任务？

适合复杂推理、技术问答、代码分析与高质量内容生成等高价值任务。

怎么最快接入？

使用 OpenAI 兼容格式，POST 到 /v1/chat/completions，至少传 model 与 messages。

流式输出怎么处理？

设置 stream=true 后按 SSE 事件增量处理内容，最终以 finish_reason 收尾。

temperature 和 top_p 怎么选？

一般优先调 temperature；若需更强概率裁剪再调 top_p，避免同时大幅调整两者。

gpt-5.4 API

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