GPT-5.4 重磅发布：OpenAI 最强专业模型，原生计算机使用能力

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核心要点

• 最强专业模型：GPT-5.4 在专业任务中 83% 的情况下优于人类办公人员，文档创建、电子表格分析、演示文稿设计表现卓越
• 原生计算机使用：OpenAI 首个搭载原生计算机使用能力的通用模型，支持多步骤跨应用工作流
• 百万级上下文：API 版本支持最高 100 万 tokens 上下文窗口，OpenAI 迄今最大
• 更少错误：单项声明错误率降低 33%，整体回答错误率降低 18%
• 三大版本：标准版（GPT-5.4）、Thinking（深度分析）、Pro（高性能企业级）

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背景介绍

• GPT-5.4（标准版）：通用旗舰模型，适合日常和专业任务
• GPT-5.4 Thinking：深度分析与多步骤问题推理
• GPT-5.4 Pro：高性能企业级版本，专为规模化应用优化

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详细解析

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核心特性

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性能亮点

• GDPval 83%：在专业知识工作评测中，83% 的任务优于人类办公人员
• 擅长文档创建、电子表格分析、演示文稿设计
• 金融插件支持 Microsoft Excel 和 Google Sheets

• OpenAI 首个在 Codex 和 API 中搭载原生计算机使用能力的通用模型
• OSWorld-Verified 基准测试达 75%
• 支持跨应用多步骤自动化工作流

• SWE-Bench Pro 达 57.7%，持续提升
• APEX-Agents 和 WebArena Verified 均排名第一
• Token 效率显著提升，解决相同问题所需 tokens 大幅减少

• 单项声明错误率比 GPT-5.2 降低 33%
• 整体回答错误率降低 18%

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技术规格

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三大版本对比

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实际应用

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推荐场景

1. 企业办公自动化：文档创建、电子表格分析、演示文稿设计
2. 软件工程开发：代码生成、Bug 修复、自主编程代理
3. 深度研究分析：长文档分析、跨源研究、数据挖掘
4. 自主代理工作流：计算机使用、多步骤跨应用自动化
5. 金融数据处理：Excel/Sheets 金融插件、报表生成

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代码示例

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标准调用

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-apiyi-key",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

# 使用 GPT-5.4 标准版
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "分析这份季度财务报告，生成关键指标摘要和趋势预测..."
        }
    ],
    max_tokens=8192
)

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

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使用 GPT-5.4 Pro

# 使用 GPT-5.4 Pro 处理高性能企业级任务
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "设计一个完整的微服务架构，包含服务发现、负载均衡、熔断器和分布式追踪..."
        }
    ],
    max_tokens=16384
)

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

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最佳实践

1. 选择合适的版本：
   • GPT-5.4：日常专业任务，平衡性能与成本
   • GPT-5.4 Thinking：需要深度推理的复杂问题
   • GPT-5.4 Pro：企业级高吞吐量应用
2. 充分利用百万级上下文：
   • 100 万 token 上下文可容纳整个代码库或多份长文档
   • 注意超过 272K tokens 时价格会调整
3. 利用计算机使用能力：
   • 通过 Codex 和 API 构建自主代理
   • 实现跨应用多步骤自动化工作流

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价格与可用性

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定价信息

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优惠活动

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可用模型

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购买渠道

• 官网：apiyi.com
• API 端点：https://api.apiyi.com/v1
• 支持 OpenAI 原生格式
• 兼容所有 OpenAI SDK

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总结与建议

• 专业之王：83% 任务优于人类办公人员
• 原生计算机使用：首个搭载原生 CUA 的通用模型
• 百万级上下文：100 万 tokens，OpenAI 最大
• 更少错误：错误率降低 18-33%

1. 日常专业任务：使用 GPT-5.4 标准版，性能与成本平衡
2. 深度分析推理：使用 GPT-5.4 Thinking，复杂问题首选
3. 企业级应用：使用 GPT-5.4 Pro，高吞吐低延迟
4. 成本敏感场景：GPT-5.2 仍是性价比之选

• 需要自动化办公流程的企业用户
• 构建自主代理和工作流的开发者
• 处理超长文档和代码库的专业用户
• 追求最高准确性的研究人员