각 요청에 대해 Auto, TokenLab Verified 또는 Official를 선택할 수 있으며, 가격은 사전에 표시됩니다. 새로운 기능 확인하기

OpenAI: GPT-5.4

더 낮은 비용으로 코딩 및 컴퓨터 사용 워크플로우를 지원하는 에이전트용 GPT 모델
모델 비교
gpt-5.4
사용 가능OpenAI채팅입력 캐싱 시 90% 할인
입력 / 출력-30%
$2.50 / $15.00$1.75 / $10.50
컨텍스트
1.05M
최대 출력
128K
모달리티
비전채팅
기능
도구 사용프롬프트 캐시추론

GPT-5.4 소개

GPT-5.4는 복잡한 전문 업무를 위한 OpenAI의 플래그십 모델로, 전체 코드베이스와 문서 세트를 담을 수 있을 만큼 큰 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며, 추론 강도를 '없음(none)'부터 '매우 높음(xhigh)'까지 설정할 수 있고(기본값은 '없음'), 도구 목록에 컴퓨터 사용 기능이 추가되었습니다. 지식 컷오프 시점은 2025년 8월입니다.

강점

  • 컴퓨터 사용은 지원되는 도구 중 하나로, 스크린샷을 통해 소프트웨어를 조작할 수 있습니다.
  • 추론 강도는 '없음'에서 '매우 높음'까지 설정 가능하며 기본값은 '없음'으로, 단순한 호출을 빠르게 처리합니다.
  • 함수 호출, 구조화된 JSON 출력, 프롬프트 캐싱 및 이미지 입력을 지원합니다.
  • 대형 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있어 긴 코드베이스와 문서 모음을 다루기에 적합합니다.

다른 모델이 필요한 경우

  • OpenAI 공식 페이지에서는 현재 새로운 작업에 대해 GPT-5.5와 같은 이후 출시 모델을 사용하도록 안내하고 있습니다.
  • 추론 강도가 기본적으로 '없음'으로 설정되어 있으므로, 어려운 작업은 명시적으로 강도를 높여야 합니다.
  • 텍스트만 반환하며, 이미지나 오디오는 반환하지 않습니다.

시작하기

  1. API 키 만들기

    Console에서 키를 만들고 플랫폼의 모든 모델에 사용하세요.

  2. 첫 번째 요청 보내기

    사용 중인 언어의 예시를 복사하여 엔드포인트에 실행하세요.

    텍스트-텍스트Responses API
    POST/v1/responses
    API 형식:
    curl https://api.tokenlab.sh/v1/responses \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
      -d '{
        "model": "gpt-5.4",
        "input": "Hello!"
      }'

가격 책정

Verified 가격은 Verified에 적용되며 대부분의 모델에서 더 저렴합니다. Official 가격은 모델 제조사가 공개한 가격으로, 더 안정적인 Official 경로에 적용됩니다. Auto는 요청을 완료한 경로의 가격으로 청구합니다.

입력 토큰 <= 272K

1M Token 당
Official 가격
입력 $2.50 / 출력 $15.00 / 캐시 읽기 $0.25
Verified 가격
입력 $1.75 / 출력 $10.50 / 캐시 읽기 $0.175
할인
-30%

입력 토큰 272K-1.05M

1M Token 당
Official 가격
입력 $5.00 / 출력 $22.50 / 캐시 읽기 $0.50
Verified 가격
입력 $3.50 / 출력 $15.75 / 캐시 읽기 $0.35
할인
-30%
프롬프트 캐시 가격

캐시 읽기

Official 가격
$0.25
Verified 가격
$0.175
할인
-30%
도구 사용료

모델이 도구를 사용할 때만 호출당 비용이 부과됩니다.

웹 검색

Official 가격
$0.01/검색
Verified 가격
$0.007/검색
할인
-30%

사용량 및 활동

성공률은 완료된 요청의 비율입니다. 지연 시간은 전체 응답에 걸리는 시간이며, P95는 요청의 95%가 해당 시간 내에 완료되었음을 의미합니다.

사용량 및 가용성

지난 24시간
요청
성공률
P95 지연 시간
총 토큰
모델 성능
30일 성공률
99.5%
30일 요청 수
100+
마지막 활동
21분 전

데이터는 상태 확인을 제외한 집계된 사용자 요청을 기반으로 합니다.

Console에서 열기

Console에서 GPT-5.4을 열고 프롬프트를 수정하거나 전송하세요.

/v1/responses에서 gpt-5.4로 짧은 메시지를 테스트합니다. 응답, 지연 시간, 비용을 확인하세요.

사용 사례

적합한 용도
  • 추론
  • 비전
  • 컴퓨터 사용 에이전트

    스크린샷을 기반으로 브라우저나 데스크톱 앱을 제어하여 양식 작성 및 데이터 입력 작업을 수행합니다.

  • 대규모 코드베이스 작업

    여러 소스 파일을 한 번에 로드하고, 모듈 간의 연결성을 유지하면서 조율된 변경 사항을 적용합니다.

  • 전문적인 분석

    긴 서류, 보고서, 계약서를 검토하고 사용된 구절을 참조하는 구조화된 결과물을 생성합니다.

  • 도구 활용형 어시스턴트

    모델 전환 없이 웹 검색, 파일 검색, MCP 서버, 사용자 정의 함수를 하나의 대화 내에서 결합하여 사용합니다.

프롬프트 예제

벤더 포털을 열고 지난달 송장을 다운로드한 뒤, 우리 기록과 일치하지 않는 합계 금액을 나열하세요.

이 12개의 소스 파일을 읽고 요청이 컨트롤러에서 데이터베이스로 어떻게 전달되는지 설명하세요.

두 연례 보고서 사이에서 변경된 위험 요소를 요약하세요.

이 모델은 조건부 요금제입니다. 월간 토큰 총량만으로는 신뢰할 수 있는 견적을 낼 수 없습니다. 요청 사양, 캐시, 해당 시간대에 맞는 상세 요금을 사용하세요.

FAQ

OpenAI의 GPT-5.4 모델이란 무엇인가요?

GPT-5.4는 복잡한 전문 업무를 위한 OpenAI의 모델로, 컴퓨터 사용 기능, 긴 컨텍스트 윈도우, '없음'에서 '매우 높음'까지의 추론 강도 설정을 제공합니다. 또한 동일한 요청 내에서 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있습니다.

GPT-5.4는 기본적으로 추론을 수행하나요?

아니요. OpenAI는 기본 추론 강도를 '없음'으로 설정하고 있어, 일반적인 호출 시에는 추론 단계를 건너뜁니다. 단계별 사고가 필요한 작업의 경우 '낮음'에서 '매우 높음'으로 설정하십시오.

GPT-5.4가 컴퓨터를 제어할 수 있나요?

컴퓨터 사용 기능이 지원 도구 목록에 포함되어 있습니다. 이를 통해 스크린샷, 클릭, 타이핑을 반복하며 화면을 조작할 수 있어 양식 작성이나 애플리케이션 간 이동이 가능합니다.

GPT-5.4가 지원하지 않는 기능은 무엇인가요?

OpenAI 모델 페이지에 따르면 실시간(Realtime) 세션이나 파인튜닝은 지원하지 않습니다. 함수 호출, 구조화된 출력, 프롬프트 캐싱은 지원하므로 기존 OpenAI 스타일의 클라이언트 코드는 모델 이름만 변경하여 그대로 사용할 수 있습니다.

GPT-5.4와 GPT-5.4 mini 및 nano의 관계는 어떻게 되나요?

mini와 nano는 서브 에이전트나 단순 작업을 위한 더 작고 저렴한 모델로, 컨텍스트 윈도우가 더 작습니다. GPT-5.4는 복잡한 작업을 위한 전체 모델입니다.

GPT-5.4 의 가격은 얼마인가요?

TokenLab 에서 GPT-5.4 은 입력 $1.75 / 출력 $10.50 1M Token 당 입니다. 자세한 내역은 위 가격 표를 확인하세요. 요금은 청구 단위, 사양, 사용량에 따라 달라집니다. 모델의 상세 요금에서 동일한 조건끼리 비교하세요. 단일 요금으로 총비용이 결정되지 않습니다.

GPT-5.4의 컨텍스트 윈도우와 출력 제한은 어떻게 되나요?

GPT-5.4은 최대 1,050,000 토큰의 컨텍스트를 지원하며, 한 번의 응답으로 최대 128,000 토큰까지 출력합니다.

GPT-5.4 은 어떤 엔드포인트를 써야 하나요?

GPT-5.4에 대해 https://api.tokenlab.sh/v1/responses를 사용하세요. 아래 요청 예시는 일치하는 코드 형태를 보여줍니다.

GPT-5.4 은 어떤 오퍼레이션을 지원하나요?

GPT-5.4은(는) 텍스트-텍스트을(를) 지원합니다. 엔드포인트와 요청 예시를 보려면 위에서 작업을 선택하세요.

GPT-5.4 비교하기

출처

2026. 10. 2. 검토 완료

GPT-5의 다른 모델

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