GPT-5.4: OpenAI का मॉडल
GPT-5 family का OpenAI workhorse। Claude Sonnet 4.6 के साथ ×1 credit baseline पर बैठता है और अधिकांश Codex-framework agents के लिए सही default है।
400K tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
Okou अब GPT-5.4 नहीं चलाता। यह पेज इसके स्पेसिफिकेशन, कीमत और बेंचमार्क के संदर्भ के लिए रखा गया है। इसी तरह के काम के लिए GPT 5.6 Luna का उपयोग करें।
GPT 5.6 Luna देखेंGPT-5.4, OpenAI के GPT-5 family का workhorse है — वह model जिसे आप default रूप से सर्वत्र चलाते रहते हैं। 74.9% पर vendor-reported SWE-bench Verified इसे coding पर Claude Sonnet 4.6 की उसी श्रेणी में रखता है, और इसकी tool-use accuracy वही है जिसके विरुद्ध अधिकांश production Codex-framework agents tuned होते हैं।
GPT-5.4 क्या है?
अप्रैल 2026 · GPT-5 family का workhorse। अधिकांश Codex-framework agents के लिए अनुशंसित default।
GPT-5.4, OpenAI की GPT-5 generation का workhorse है, जिसे अप्रैल 2026 में फ्लैगशिप GPT-5.5 और cost-optimised GPT-5.4 Mini के साथ रिलीज़ किया गया। OpenAI इसे Codex framework पर agents के लिए सर्वत्र-default के रूप में स्थापित करता है — वह model जिसे आप हर step पर चलाते रहते हैं जब तक कोई खास step 5.5 पर escalation को सही न ठहराए।
Architectural रूप से GPT-5.4, बाक़ी GPT-5 family के साथ 400K-token context window, reasoning_effort parameter, prompt caching और Responses API surface साझा करता है। GPT-5.5 के विरुद्ध विभाजन प्रति token compute निवेश का है: 5.4 तेज़ और सस्ता चलता है, 5.5 reasoning गहराई में अधिक निवेश करता है। GPT-5.4 Mini के विरुद्ध विभाजन उल्टा है — 5.4 उन steps के लिए अधिक quality वहन करता है जो वास्तव में agent run तय करते हैं।
GPT-5.4 में क्या उल्लेखनीय है
मुख्य architecture और capability विशेषताएँ।
GPT-5.4, बाक़ी GPT-5 family जैसी ही architecture का उपयोग करता है: 400K-token context window, चार levels (minimal, low, medium, high) पर reasoning_effort parameter, prompt caching जहाँ cached input input rate के दसवें हिस्से पर बिल होता है, और Responses API surface जिसका codex CLI default रूप से उपयोग करता है। Tool-use, structured outputs और computer-use समर्थित हैं। Inputs text, vision और code में multimodal हैं।
एक नज़र में specs
GPT-5.4 benchmarks
OpenAI की GPT-5 release सामग्री से vendor-reported scores, पिछली OpenAI generation के विरुद्ध deltas के साथ दिखाए गए। स्वतंत्र समीक्षाएँ GPT-5.4 को Claude Sonnet 4.6 की उसी coding-quality band में रखती हैं। Absolute प्रतिशतों को दिशासूचक मानें।
GPT-5.4 pricing
Provider सूची मूल्य, प्रति 1M tokens।
GPT-5.4 व्यवहार में कैसा प्रदर्शन करता है
Production agent runs से देखा गया व्यवहार।
Tool routing
मानक Codex-framework tool catalogue में ठोस baseline accuracy। जहाँ 5.5 आगे निकलता है वह कठिन edge cases (conditional tool selection, deeply nested arguments) पर है — नियमित मामलों के लिए 5.4 काफ़ी कम latency के साथ सही route करता है।
Code edits
मानक refactor और bug-fix workloads पर Claude Sonnet 4.6 के तुलनीय patch quality। जहाँ 5.5 आगे निकलना शुरू करता है वह multi-file changes पर है जहाँ patch को पहली बार में साफ़-सुथरा लागू होना है।
Speed
5.5 से काफ़ी तेज़ — Artificial Analysis के अनुसार medium effort पर लगभग 110 tokens/sec। यह एक कारण है कि 5.4, interactive chat replies और short agent loops के लिए default बना रहता है जहाँ user-visible latency मायने रखती है।
Cost efficiency
Sonnet 4.6 quality band में output व्यवहार के साथ ×1 credits। पहले से Codex framework पर मौजूद teams के लिए, यह cost/quality का sweet spot है — केवल उन्हीं steps पर 5.5 पर promote करें जिन्हें इसकी साफ़ ज़रूरत हो।
Hallucination behaviour
OpenAI द्वारा GPT-5 generation के साथ शिप किए गए calibration सुधारों को विरासत में लेता है। GPT-4 series की तुलना में आत्मविश्वास से गलत उत्तर देने की कम प्रवृत्ति, खासकर अपने training horizon के बाहर के सवालों पर।
GPT-5.4 के लिए सर्वश्रेष्ठ agent tasks
Codex framework पर default agent step
यदि आपका agent पहले से codex CLI या किसी Codex-framework integration पर बना है, तो GPT-5.4 स्वाभाविक सर्वत्र-default है। ×1 credits, interactive उपयोग के लिए पर्याप्त तेज़, उन नियमित tool calls के लिए पर्याप्त सटीक जो अधिकांश agent runs पर हावी रहते हैं।
GPT-5.4 को कब छोड़ें
GPT-5.4 को सबसे कठिन reasoning, computer-use या multi-file code-edit steps पर छोड़ दें जहाँ 5.5 उल्लेखनीय रूप से अग्रणी है, और high-volume bulk classification या pre-filter काम पर जहाँ 5.4 Mini vendor स्तर पर चार गुना सस्ता है।
GPT-5.4 बनाम अन्य models
GPT-5.4 बनाम GPT-5.5
वही family, अलग positioning। 5.5 (×2) आपको सबसे मज़बूत reasoning, computer-use और first-attempt code quality देता है; 5.4 (×1) आपको वही context window और feature set आधी credit लागत और उल्लेखनीय रूप से अधिक speed पर देता है। default रूप से 5.4 का उपयोग करें; केवल उन्हीं steps पर 5.5 पर escalate करें जिन्हें इसकी साफ़ ज़रूरत हो।
GPT-5.4 बनाम Claude Sonnet 4.6
दो ×1 baselines, हर ecosystem में एक। Sonnet 4.6, Claude Code framework पर चलता है; GPT-5.4, Codex पर चलता है। इस आधार पर चुनें कि आपके मौजूदा agents और tool definitions किस framework को लक्षित करते हैं। raw output quality पर वे इतने क़रीब हैं कि अपने workload पर A/B-testing करना सही रास्ता है।
GPT-5.4 बनाम GPT-5.4 Mini
वही family, अलग positioning। 5.4 (×1) प्रति token अधिक reasoning quality वहन करता है; 5.4 Mini (×0.3) आपको bulk और pre-filter काम के लिए काफ़ी सस्ता विकल्प देता है। fan-out classification के लिए 5.4 Mini का उपयोग करें और agent run तय करने वाले steps के लिए 5.4 का।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
GPT-5.4 का context window क्या है?
400,000 tokens, प्रति response 128K tokens तक output के साथ। पूरा window standard rates पर बिल होता है।
क्या GPT-5.4 images संभाल सकता है?
हाँ। GPT-5.4 multimodal है। यह text और code के साथ image inputs natively स्वीकार करता है।
मुझे Claude Sonnet 4.6 के बजाय GPT-5.4 कब चुनना चाहिए?
जब आपका agent पहले से Codex framework पर बना हो या आपको OpenAI ecosystem (tool catalogue, structured outputs, Responses API) चाहिए। दोनों ×1 credits पर बैठते हैं, इसलिए लागत समान है और चुनाव framework तथा behaviour fit पर आ जाता है।
क्या GPT-5.4 prompt caching का समर्थन करता है?
हाँ। Cached input $0.25 प्रति 1M tokens पर बिल होता है — cached हिस्से पर 10× छूट।
विकल्प
Okou पर GPT-5.4 की उपलब्धता
GPT-5.4 को Okou की सूची से हटा दिया गया है, इसलिए इसे अब चैट या वर्कफ़्लो में नहीं चुना जा सकता, और यह आपकी अपनी API की के साथ भी उपलब्ध नहीं है। GPT 5.6 Luna उसी कॉस्ट-सेविंग टियर को कवर करता है।
