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LLM चैटflagshipreasoning

GPT-5.4 Pro

द्वारा OpenAI · रिलीज़ March 2026

OpenAI का सबसे सक्षम मॉडल। GPT-5.4 Pro में 1M token context window, native computer use, tool search है और professional benchmarks पर नए रिकॉर्ड। deep reasoning, complex coding और long-horizon agentic workflows के लिए optimized।

LLM चैट

GPT-5.4 Pro

द्वारा संचालित OpenAI · Transformer (proprietary)

कॉन्टेक्स्ट विंडो

1M

पैरामीटर

Undisclosed

अधिकतम आउटपुट

128K

श्रेणी

LLM चैट

अवलोकन

GPT-5.4 Pro OpenAI का सबसे सक्षम मॉडल है, GPT-5.4 family का flagship जो frontier reasoning, coding और computer use को एक system में unify करता है। 1-million-token context window (272K standard, Codex experimental में 1M), 128K max output tokens — एक pass में पूरे codebases generate करने के लिए, native computer use जो screenshots के ज़रिए desktops से interact करता है, mouse/keyboard control करता है, browser automation के लिए Playwright code लिखता है, और tool search — tool definitions on demand load करने वाली agentic capability, हर request में tens of thousands tokens बचाती है।

Professional benchmarks पर GPT-5.4 Pro GDPval-AA leaderboard पर 1667 Elo के साथ #1, Claude Sonnet 4.6 (1633) और Opus 4.6 (1606) से आगे। Spreadsheet modeling पर 87.3% (GPT-5.2 के 68.4% बनाम), और human raters ने GPT-5.4 presentations को GPT-5.2 पर 68% बार prefer किया। Humanity's Last Exam पर 52.1%, किसी भी model में पहली बार 50% threshold पार। FrontierMath 47.6% (GPT-5.2 के 40.3% बनाम), ARC-AGI-1 93.7%, Pro mode में ARC-AGI-2 83.3% (standard GPT-5.4 73.3%)।

Computer use और agentic benchmarks पर GPT-5.4 Pro सचमुच अलग है। OSWorld-Verified पर 75.0% — human performance 72.4% से ऊपर, पिछला top model Kimi K2.5 63.3% था। पहली बार किसी AI model ने इस benchmark पर human-level performance पार की। Web browsing: BrowseComp पर 89.3% (Pro variant; standard GPT-5.4 82.7%), WebArena-Verified 67.3%, Online-Mind2Web 92.8%। Toolathlon 54.6%, मज़बूत autonomous tool use।

मॉडल predecessors की तुलना में false claims में 33% कमी और errors वाले responses में 18% कमी देता है। Steerability काफ़ी बेहतर — continue करने से पहले plan outline करता है, mid-response adjustments की अनुमति। Tool search हर context window में सभी definitions include करने के बजाय on demand load कर tens of thousands tokens बचाता है।

Native computer use screenshots, mouse/keyboard control और Playwright browser automation के ज़रिए काम करता है — desktop software, web forms, multi-tab workflows और complex GUI tasks autonomously execute कर सकता है। Legacy software, web applications और desktop tools से interact करने वाले enterprise automation scenarios के लिए uniquely suited।

Safety evaluations में chain-of-thought controllability study — models अपना reasoning effectively hide नहीं कर सकते, controllability rates 0.1% से 15.4%। OpenAI ने cyber safety stack expand किया और GPT-5.2 की तुलना में refusals कम किए, legitimate edge-case queries पर अधिक helpful, genuinely harmful requests पर compromise नहीं।

$30/M input और $180/M output पर, GPT-5.4 Pro उन teams के लिए priced है जिन्हें complex reasoning, long-horizon agentic workflows, professional-grade analysis और computer use/web browsing पर human-level performance से ऊपर absolute best performance चाहिए। अधिकांश production workloads के लिए $2.50/$15 पर standard GPT-5.4 same architecture fraction of cost पर देता है।

प्राइसिंग

मेट्रिककीमत
इनपुट /1M tokens₹3000.0000
आउटपुट /1M tokens₹18000.0000

1 क्रेडिट = ₹1 = $0.01 USD। कीमतें प्रोवाइडर से दिखाई गई हैं; CallMissed ~35% मार्कअप के साथ पास-थ्रू करता है।

मुख्य बातें

  • massive codebases और documents के लिए 1M token context window
  • Native computer use — desktop software operate कर सकता है
  • सही tools autonomously खोजने और use करने के लिए tool search
  • Professional benchmarks (SWE-Bench, GPQA, MATH) पर top scores

बेंचमार्क

बेंचमार्कस्कोर
GDPval83%
Spreadsheet Modeling87.3%
SWE-bench Pro57.7%
Terminal-Bench 2.075.0%
OSWorld-Verified75.0%
BrowseComp89.3%
WebArena-Verified67.3%
Online-Mind2Web92.8%
FrontierMath47.6%
Humanity's Last Exam52.1%
ARC-AGI-193.7%
ARC-AGI-283.3%
Toolathlon54.6%

तकनीकी विवरण

  • Context window: 1,000,000 tokens (272K standard, Codex experimental में 1M)
  • Max output: एक pass में पूरे codebases generate करने के लिए 128K tokens
  • Native computer use: screenshots के ज़रिए desktop interact, mouse/keyboard control, browser automation के लिए Playwright code
  • Tool search: on demand tool definitions load, प्रति request tens of thousands tokens बचाता है
  • Predecessors की तुलना में 33% कम false claims और 18% कम error-containing responses
  • Steerability: continue से पहले plan outline, mid-response adjustments
  • Proprietary Transformer architecture, undisclosed parameter count
  • Safety के लिए RLHF और extensive red-teaming के साथ post-trained
  • Structured outputs, function calling और JSON mode सपोर्ट
  • OpenAI API और CallMissed unified gateway के ज़रिए उपलब्ध

ताकतें

  • OpenAI का सबसे सक्षम मॉडल — GDPval पर #1, 1667 Elo
  • OSWorld-Verified 75.0% human performance (72.4%) से ऊपर
  • Native computer use GUI automation और desktop software operation सक्षम
  • 1M context window massive codebases और document collections संभालता है
  • 33% कम hallucinations और 18% कम error-containing responses
  • Tool search fully autonomous agentic workflows सक्षम

सीमाएं

  • Premium pricing $30/$180 per 1M tokens — high-value tasks के लिए
  • Model size के कारण अधिक latency — real-time chat के लिए ideal नहीं
  • मालिकाना और closed-source — self-hosting विकल्प नहीं
  • Simple tasks के लिए overkill जहाँ छोटे models काफी हैं

उपयोग के मामले

Complex reasoning tasksLarge codebase analysisएजेंटिक वर्कफ़्लोResearch और analysis

API उदाहरण

curl https://api.callmissed.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer cm_YOUR_KEY" \
  -d '{"model": "openai/gpt-5.4-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Analyze this codebase and suggest architectural improvements"}]}'

एंडपॉइंट: POST /v1/chat/completions · मॉडल ID: openai/gpt-5.4-pro

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