Legfontosabb tudnivalók
- Ötszintű következtetési erőfeszítés vezérlés: A
reasoning_effortparaméter (none-tól xhigh-ig) lehetővé teszi a fejlesztők számára a költség-minőség kompromisszum optimalizálását kérésenként -- egy FAQ-kra válaszoló chatbotnak nincs szüksége ugyanolyan mélységre, mint egy race condition-t debuggoló modellnek. - Az első általános célú modell Computer Use API-val: A GPT-5.4 képes látni a képernyőket, elemekre kattintani, szöveget gépelni és programozottan navigálni az alkalmazásokban, bár a screenshot oda-vissza utakból adódó látencia és az alkalmi félrekattintások korlátozzák a komplex munkafolyamatokat.
- ~80% a SWE-bench Verified teszten: Ezzel közvetlen versenybe kerül a Claude Opus 4.6-tal (80.8%), miközben az 7 hónap alatt kiadott öt GPT-5.x verzió az OpenAI gyorsuló iterációs ütemét mutatja.
- Árazás ~$10/$30 per millió tokens: Az olcsóbb GPT-5.3 Codex és a drágább Claude Opus 4.6 között helyezkedik el, a magasabb minőségű következtetéshez pedig prémium áron elérhető a GPT-5.4 Pro variáns.
GPT-5.4 megjelenési dátum, funkciók és árazás: Minden, amit tudnod kell (2026)
March 13, 2026 — Az OpenAI GPT-5.4 megérkezett. A 2026 március elején megjelent modell a GPT-5 sorozat legújabb tagja és a GPT-5.3 Codex közvetlen utódja. Konfigurálható következtetési erőfeszítéssel, Computer Use API-val, 272K kontextus ablakkal és a piacon lévő legjobb kódoló modellekkel vetekedő benchmark pontszámokkal a GPT-5.4 jelentős továbblépést jelent a fejlesztők és a vállalatok számára.
Ez a cikk minden fontos tudnivalót lefed: megjelenési részletek, főbb funkciók, árazás, benchmarkok, összehasonlítás a GPT-5.3 Codex és Claude Opus 4.6 modellekkel, valamint az API használatának megkezdése.
Megjelenési dátum és elérhetőség
A GPT-5.4 early March 2026-ban jelent meg. Két csatornán keresztül érhető el:
- OpenAI API — minden OpenAI fiókkal rendelkező fejlesztő számára elérhető. Mind a standard
gpt-5.4, mind a prémiumgpt-5.4-promodell ID-k élnek. - ChatGPT — elérhető Plus ($20/hónap), Pro ($200/hónap) és Enterprise előfizetőknek a chat felület modellválasztóján keresztül.
A kiadás folytatja az OpenAI gyors tempóját a GPT-5 családon belül:
| Modell | Megjelenési dátum |
|---|---|
| GPT-5 | August 2025 |
| GPT-5.1 | November 2025 |
| GPT-5.2 Codex | December 2025 |
| GPT-5.3 Codex | February 2026 |
| GPT-5.4 | March 2026 |
Minden iteráció specifikus képességekbeli hiányosságokat célzott meg. A GPT-5.4 a fejlesztői kontrollra, az ágens-alapú munkafolyamatokra és az Anthropic Claude Opus 4.6-tal szembeni benchmark szakadék bezárására összpontosít.
Újdonságok a GPT-5.4-ben
A GPT-5.4 több olyan jelentős képességet vezet be, amelyek megkülönböztetik elődjétől:
- Konfigurálható következtetési erőfeszítés — öt különálló szint (none, low, medium, high, xhigh), amelyek lehetővé teszik a fejlesztőknek annak szabályozását, hogy a modell milyen mélyen gondolkodjon a válaszadás előtt.
- Computer Use API — egy új felület, amely lehetővé teszi a GPT-5.4 számára a képernyők megtekintését, a kurzor mozgatását, az elemekre való kattintást, szöveg begépelését és az asztali alkalmazásokkal való programozott interakciót.
- 272K kontextus ablak — jelentős növekedés a GPT-5.3 Codex kontextus hosszához képest, lehetővé téve a fejlesztőknek nagyobb kódbázisok és dokumentumok betöltését egyetlen munkamenetbe.
- Javított kódolási benchmarkok — körülbelül 80% a SWE-bench Verified teszten, ami közvetlen versenybe állítja a Claude Opus 4.6-tal.
- GPT-5.4 Pro variáns — egy magasabb minőségű következtetési mód, amelyet összetett, több lépésből álló problémákhoz terveztek, ahol a pontosság fontosabb, mint a sebesség vagy a költség.
- Jobb utasításkövetés — csökkentett hallucinációs arány és a system prompthoz, valamint a strukturált kimeneti formátumokhoz való következetesebb igazodás.
A következtetési erőfeszítés (Reasoning Effort) magyarázata
A GPT-5.4 építészetileg legérdekesebb újdonsága a konfigurálható következtetési erőfeszítés. Egyetlen következtetési mód helyett a fejlesztők mostantól beállíthatnak egy reasoning_effort paramétert öt szinttel. Ez szabályozza, hogy mennyi belső "gondolkodást" végezzen a modell a válasz generálása előtt.
Az öt szint
| Szint | Viselkedés | Legjobb felhasználás | Relatív költség |
|---|---|---|---|
| none | Nincs chain-of-thought következtetés. Közvetlen válaszgenerálás. | Egyszerű keresések, osztályozás, formázási feladatok | Legalacsonyabb |
| low | Minimális következtetés. Gyors elemzés alapvető logikával. | Összegzés, egyszerű Q&A, adatkinyerés | Alacsony |
| medium | Kiegyensúlyozott következtetés. Lefedi a legtöbb általános célú felhasználási esetet. | Tartalomgenerálás, standard kódolási feladatok, fordítás | Közepes |
| high | Mély következtetés. Több lépésből álló elemzés önjavítással. | Komplex hibakeresés, architektúrális döntések, kutatási szintézis | Magas |
| xhigh | Maximális következtetési mélység. Kiterjesztett chain-of-thought verifikációval. | Újszerű algoritmus tervezés, matematikai bizonyítások, kritikus kódvizsgálat | Legmagasabb |
Mikor melyik szintet használjuk
A következtetési erőfeszítés paraméter közvetlen kontrollt ad a fejlesztőknek a költség-minőség kompromisszum felett. Egy FAQ-kra válaszoló chatbotnak nincs szüksége ugyanolyan mélységű következtetésre, mint egy párhuzamos kód race condition hibáját kereső modellnek.
A gyakorlatban a medium a megfelelő alapértelmezés a legtöbb alkalmazáshoz. Használja a none vagy low szinteket a nagy áteresztőképességű folyamatokhoz, ahol a látencia számít. Tartsa fenn a high és xhigh szinteket olyan feladatokhoz, ahol a helyesség kritikus, és hajlandó megfizetni az árát.
A paraméter kérésenként állítható, így dinamikusan módosíthatja a következtetési erőfeszítést az egyes lekérdezések összetettsége alapján ugyanazon az alkalmazáson belül.
Computer Use API
A GPT-5.4 bevezeti az OpenAI első Computer Use API-ját, amely lehetővé teszi a modell számára az asztali környezetekkel való interakciót screenshotok, kurzormozgások, kattintások és billentyűzetbevitel segítségével.
Mire képes
- Látja a képernyőt — a modell screenshotokat kap az aktuális asztali állapotról.
- Mozgatja a kurzort — precíz kurzorpozicionálás specifikus koordinátákra.
- Kattint és gépel — bal/jobb kattintás, dupla kattintás, húzás és billentyűzetbevitel.
- Navigál az alkalmazásokban — menüket nyit meg, tabokat vált, űrlapokat tölt ki, párbeszédpanelekkel lép interakcióba.
- Több lépésből álló munkafolyamatokat hajt végre — több műveletet láncol össze olyan feladatok elvégzéséhez, mint a költségjelentések benyújtása, szoftverbeállítások konfigurálása vagy tesztcsomagok futtatása GUI-n keresztül.
Hogyan működik
A Computer Use API egy cikluson keresztül működik: a modell kap egy screenshotot, dönt egy műveletről, végrehajtja azt az API-n keresztül, kap egy új screenshotot, amely tükrözi az eredményt, és ismétli a folyamatot. A fejlesztők határozzák meg az elérhető műveleti teret, a modell pedig ezen korlátok között tervez.
Korlátok
Ez egy első generációs implementáció, és fontos figyelmeztetésekkel jár:
- Látencia — minden művelethez szükség van egy screenshot oda-vissza útra, ami a komplex munkafolyamatokat lassabbá teszi a szkriptelt automatizálásnál.
- Pontosság — a modell félrekattinthat vagy félreazonosíthat UI elemeket, különösen a vizuálisan sűrű felületeken.
- Biztonság — ha hozzáférést adunk egy modellnek a számítógép vezérléséhez, az gondos sandboxing eljárást igényel. Az OpenAI javasolja a computer use feladatok futtatását izolált virtuális gépeken.
- Nincs pixel-tökéletes precizitás — a modell közelítő koordinátákkal dolgozik, ami problémákat okozhat apró UI elemek esetén.
A Claude Computer Use funkcióját már ismerő fejlesztők számára a koncepció hasonló. Az OpenAI implementációja hasonló funkcionalitást kínál a következtetési erőfeszítés vezérlésének hozzáadott előnyével.
Árazási részletek
A GPT-5.4 ára körülbelül $10 per millió input tokens és $30 per millió output tokens. Így viszonyul a többi vezető modellhez:
| Modell | Input (1M tokens után) | Output (1M tokens után) | Kontextus ablak |
|---|---|---|---|
| GPT-5.4 | $10 | $30 | 272K |
| GPT-5.4 Pro | Magasabb (sávos) | Magasabb (sávos) | 272K |
| GPT-5.3 Codex | $2 | $8 | 200K |
| Claude Opus 4.6 | $15 | $75 | 200K |
| Claude Sonnet 4.6 | $3 | $15 | 200K |
| DeepSeek V4 | $2.19 | $8.78 | 128K |
Legfontosabb megállapítások:
- A GPT-5.4 jelentősen olcsóbb, mint a Claude Opus 4.6, miközben hasonló benchmark teljesítményt nyújt. $30 per millió output tokens szemben a $75-tel, a költségkülönbség jelentős méretekben.
- A GPT-5.4 drágább, mint a GPT-5.3 Codex, ami érthető a szélesebb körű képességei miatt. A GPT-5.3 Codex továbbra is jobb választás a tiszta kódolási feladatokhoz, ahol a költségvetés számít.
- A DeepSeek V4 a legolcsóbb opció, de lemarad a legtöbb benchmarkon, és hiányoznak belőle a computer use és a következtetési erőfeszítés funkciók.
- A GPT-5.4 Pro variáns sávos árazást használ, amely a következtetési erőfeszítés szintjével együtt növekszik. Az xhigh következtetés esetén a költségek jelentősen magasabbak lehetnek az alapmodellnél.
Benchmarkok
A GPT-5.4 erős teljesítményt nyújt a kódolási és következtetési benchmarkokon. Így áll a versenyben:
Kódolási benchmarkok
| Benchmark | GPT-5.4 | GPT-5.3 Codex | Claude Opus 4.6 | DeepSeek V4 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | ~80.0% | 75.2% | 80.8% | 70.4% | 68.9% |
| HumanEval | 95.1% | 93.8% | 94.6% | 90.2% | 91.4% |
| MBPP+ | 89.7% | 87.1% | 90.2% | 84.5% | 85.8% |
Következtetési benchmarkok
| Benchmark | GPT-5.4 (xhigh) | Claude Opus 4.6 | GPT-5.3 Codex |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 74.8% | 75.2% | 71.3% |
| MATH-500 | 97.2% | 96.8% | 95.4% |
| ARC-AGI | 62.1% | 59.4% | 55.8% |
Elemzés: A GPT-5.4 bezárja a szakadékot a Claude Opus 4.6-tal szemben a SWE-bench Verified teszten, ami a legszorosabban figyelt kódolási benchmark. A 0.8 százalékpontos különbség (80.0% vs. 80.8%) a legtöbb gyakorlati alkalmazásnál a mérési hiba határain belül van. A HumanEval teszten a GPT-5.4 enyhe vezetést szerez. A következtetési benchmarkok xhigh erőfeszítés mellett minden téren versenyképesek, a GPT-5.4 különösen erős teljesítményt mutat az ARC-AGI teszten.
GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex
Ha már használja a GPT-5.3 Codex modellt, íme, mit kap a GPT-5.4-re való váltással:
| Funkció | GPT-5.3 Codex | GPT-5.4 |
|---|---|---|
| Kontextus ablak | 200K | 272K |
| Következtetési erőfeszítés | Fix | Konfigurálható (5 szint) |
| Computer use | Nem | Igen |
| SWE-bench Verified | 75.2% | ~80.0% |
| API árazás (input) | $2/1M | $10/1M |
| API árazás (output) | $8/1M | $30/1M |
| Sebesség (tok/s) | Nagyon gyors (Codex-Spark: 1000+) | Mérsékelt |
| Elsődleges erősség | Gyors kódolás, CLI használat | Általános célú, ágens feladatok |
Érdemes frissíteni? Ez a felhasználási esettől függ.
- Frissítsen, ha szüksége van computer use képességekre, konfigurálható következtetési mélységre, hosszabb kontextusra vagy a lehető legmagasabb kódolási pontosságra.
- Maradjon a GPT-5.3 Codex-nél, ha a sebesség és a költség a prioritás, ha kódolás-központú folyamatot épít, vagy ha nincs szüksége az ágens funkciókra.
A GPT-5.3 Codex nem kerül kivezetésre. Mindkét modell más szegmenseket szolgál ki, és az OpenAI továbbra is támogatja a teljes GPT-5 családot.
GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6
Ez az az összehasonlítás, amit a legtöbb fejlesztő figyel. A GPT-5.4 és a Claude Opus 4.6 a két legképzettebb modell 2026 márciusában, és fej-fej mellett haladnak a különböző kategóriákban.
| Kategória | GPT-5.4 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | ~80.0% | 80.8% |
| HumanEval | 95.1% | 94.6% |
| Kontextus ablak | 272K | 200K |
| Következtetési vezérlők | 5 konfigurálható szint | Standard |
| Computer use | Igen (új) | Igen (érett) |
| Többfájlos refaktorálás | Jó | Kiváló |
| Utasításkövetés | Nagyon jó | Kiváló |
| Árazás (output) | $30/1M tokens | $75/1M tokens |
| Kódbázis megértése | Erős | Kategóriaelső |
Ahol a GPT-5.4 nyer:
- Árazás. $30 per millió output tokens a $75-tel szemben, a GPT-5.4 kevesebb mint feleannyiba kerül.
- Következtetési erőfeszítés vezérlők. A következtetés kérésenkénti szabályozásának lehetősége valódi architektúrális előny a produkciós rendszerek számára.
- Nagyobb kontextus ablak. A 272K a 200K-val szemben több helyet biztosít a nagy kódbázisoknak.
Ahol a Claude Opus 4.6 nyer:
- SWE-bench. A 0.8 százalékpontos előny kicsi, de következetes.
- Többfájlos refaktorálás. A Claude továbbra is kiváló a nagy, összekapcsolt kódbázisok közötti összefüggések megértésében.
- Computer use érettsége. Az Anthropic korábban indította el a computer use funkciót, és több ideje volt a felhasználói élmény finomítására.
- Utasításkövetés. A Claude Opus 4.6 valamivel megbízhatóbb a komplex, több feltételt tartalmazó promptek követésében.
Az ítélet: A legtöbb fejlesztő számára a GPT-5.4 jobb értéket kínál az alacsonyabb árazásának és a rugalmas következtetési vezérlőinek köszönhetően. Az összetett kódolási projekteknél, ahol a való világ szoftvermérnöki feladatainak pontossága a legfőbb prioritás, a Claude Opus 4.6 megőrzi enyhe előnyét. Sok csapat úgy találja majd, hogy mindkét modell használata — GPT-5.4 a nagy volumenű feladatokhoz, Claude Opus 4.6 a kritikus kódvizsgálatokhoz — az optimális stratégia.
Hogyan kezdjünk hozzá
API gyorsútmutató
A GPT-5.4 használatának megkezdése az OpenAI API-n keresztül percekbe telik.
1. Telepítse az SDK-t:
pip install openai --upgrade
2. Alapvető completion:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a senior software engineer."},
{"role": "user", "content": "Review this function for bugs and suggest improvements."}
],
reasoning_effort="high"
)
print(response.choices[0].message.content)
3. Következtetési erőfeszítés szintek használata:
# Gyors, olcsó osztályozás — nincs szükség következtetésre
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4",
messages=[{"role": "user", "content": "Is this a bug report or feature request?"}],
reasoning_effort="none"
)
# Komplex hibakeresés — maximális következtetés
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4",
messages=[{"role": "user", "content": "Why does this concurrent map access cause a race condition?"}],
reasoning_effort="xhigh"
)
4. GPT-5.4 Pro a kritikus feladatokhoz:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Design a distributed consensus algorithm for this use case."}],
reasoning_effort="xhigh"
)
ChatGPT hozzáférés
Ha Ön ChatGPT Plus, Pro vagy Enterprise előfizető, válassza ki a GPT-5.4-et a modell legördülő menüből a chat felületen. További beállítás nem szükséges.
Összegzés
A GPT-5.4 az OpenAI eddigi legképzettebb és legsokoldalúbb modellje. A konfigurálható következtetési erőfeszítés, a computer use képességek, a 272K kontextus ablak és a Claude Opus 4.6-hoz mérhető benchmark eredmények kombinációja erős választássá teszi a produkciós AI rendszereket építő fejlesztők számára.
Az árazás agresszív. A Claude Opus 4.6 output tokens költségének nagyjából 40%-áért kínált hasonló teljesítménnyel a GPT-5.4 megváltoztatja a frontier modellek skálázott futtatásának gazdaságtanát. A következtetési erőfeszítés paraméter a költségkontroll egy újabb dimenzióját adja hozzá, amelyet jelenleg egyetlen más szolgáltató sem kínál.
Ennek ellenére a GPT-5.4 nem egyértelmű győztes minden kategóriában. A Claude Opus 4.6 továbbra is vezet a SWE-bench teszten és a többfájlos refaktorálásban. A GPT-5.3 Codex pedig gyorsabb és olcsóbb marad a tiszta kódolási munkákhoz. A legjobb modell attól függ, hogy mit épít.
A legtöbb csapat számára, akik 2026 márciusában értékelik az AI stackjüket, a GPT-5.4 komoly megfontolást érdemel — akár elsődleges modellként, akár egy többmodelles stratégia részeként, amely kihasználja az erősségeit a kiegészítő modellek mellett.
