GPT-5.4 is OpenAI’s algemene redeneermodel voor complex professioneel werk. De aankondiging brengt programmeren, redeneren en agentwerkwijzen samen met document-, spreadsheet- en presentatietaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De maker documenteert ook ingebouwd computergebruik voor het model binnen een aangesloten werkomgeving.
Lever voor kenniswerk het relevante materiaal, het beoogde publiek en de vereisten van het eindresultaat aan. Een voorbeeldtaak is meerdere projectdocumenten in een beslisnota om te zetten, met de aangeleverde feiten, hun onderlinge verbanden en de voorwaarden die een aanbeveling ondersteunen. Een spreadsheet- of presentatietaak vereist ook de brongegevens en de structuur of het sjabloon dat het resultaat moet volgen. De hulpmiddelen van de omgeving maken of bewerken de werkelijke bestanden; het geschreven antwoord van het model legt dat werk uit of stuurt het aan.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, gerelateerde projectbestanden en de te behouden voorwaarden van de wijziging aan. Vraag om een voorgestelde implementatie of gerichte beoordeling die op dat gedrag betrekking heeft. De aankondiging beschrijft langere werkwijzen die gebruik van hulpmiddelen, herziening van een resultaat en controle daarvan combineren. Lever voor visuele taken of computergebruik het werkelijke screenshot of de referentie en het doel aan. Het model kan het scherm interpreteren en een bewerking kiezen; de aangesloten omgeving voert de actie uit en geeft de nieuwe toestand terug.
OpenAI’s specificatie van GPT-5.4 vermeldt een contextvenster van 1.050.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 31 augustus 2025. De keuzes voor redeneerinspanning zijn none, low, medium, high en xhigh; none is de standaard. De context biedt ruimte voor het aangeleverde materiaal, relevante hulpmiddelresultaten, redeneren en het eindantwoord. Houd de definities en succescriteria van de taak duidelijk, vooral wanneer meerdere stappen van eerder bewijs afhangen.
De maker vermeldt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en afbeeldingsinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De hulpmiddelen omvatten afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, gehoste shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. De aankondiging legt het zoeken naar hulpmiddelen uit als het vinden van een benodigde hulpmiddeldefinitie zodra deze relevant wordt, in plaats van elke volledige definitie al in de begincontext te vereisen. De toepassing beheert haar bewerkingen en levert de werkelijke resultaten.
De aankondiging van het model beschrijft ook verbeterde documentverwerking en visueel begrip op hoge resolutie, plus bredere professionele taken die informatie uit meerdere webbronnen combineren. Bereid leesbare invoer voor en benoem welke details voor de vraag relevant zijn. Kies een concreet eindresultaat en bewijs om het te controleren: de voorgestelde wijziging en het betrokken gedrag, een gestructureerde verzameling bevindingen of een document dat aan de aangeleverde vereisten voldoet. Onderscheid het resultaat van een voltooide hulpmiddelactie van een stap die nog moet worden uitgevoerd, zodat het eindresultaat bruikbaar is om het werk voort te zetten.
", "aboutText": "GPT-5.4 is OpenAI’s algemene redeneermodel voor complex professioneel werk. De aankondiging brengt programmeren, redeneren en agentwerkwijzen samen met document-, spreadsheet- en presentatietaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De maker documenteert ook ingebouwd computergebruik voor het model binnen een aangesloten werkomgeving.\n\nLever voor kenniswerk het relevante materiaal, het beoogde publiek en de vereisten van het eindresultaat aan. Een voorbeeldtaak is meerdere projectdocumenten in een beslisnota om te zetten, met de aangeleverde feiten, hun onderlinge verbanden en de voorwaarden die een aanbeveling ondersteunen. Een spreadsheet- of presentatietaak vereist ook de brongegevens en de structuur of het sjabloon dat het resultaat moet volgen. De hulpmiddelen van de omgeving maken of bewerken de werkelijke bestanden; het geschreven antwoord van het model legt dat werk uit of stuurt het aan.\n\nLever voor programmeren het beoogde gedrag, gerelateerde projectbestanden en de te behouden voorwaarden van de wijziging aan. Vraag om een voorgestelde implementatie of gerichte beoordeling die op dat gedrag betrekking heeft. De aankondiging beschrijft langere werkwijzen die gebruik van hulpmiddelen, herziening van een resultaat en controle daarvan combineren. Lever voor visuele taken of computergebruik het werkelijke screenshot of de referentie en het doel aan. Het model kan het scherm interpreteren en een bewerking kiezen; de aangesloten omgeving voert de actie uit en geeft de nieuwe toestand terug.\n\nOpenAI’s specificatie van GPT-5.4 vermeldt een contextvenster van 1.050.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 31 augustus 2025. De keuzes voor redeneerinspanning zijn none, low, medium, high en xhigh; none is de standaard. De context biedt ruimte voor het aangeleverde materiaal, relevante hulpmiddelresultaten, redeneren en het eindantwoord. Houd de definities en succescriteria van de taak duidelijk, vooral wanneer meerdere stappen van eerder bewijs afhangen.\n\nDe maker vermeldt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en afbeeldingsinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De hulpmiddelen omvatten afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, gehoste shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. De aankondiging legt het zoeken naar hulpmiddelen uit als het vinden van een benodigde hulpmiddeldefinitie zodra deze relevant wordt, in plaats van elke volledige definitie al in de begincontext te vereisen. De toepassing beheert haar bewerkingen en levert de werkelijke resultaten.\n\nDe aankondiging van het model beschrijft ook verbeterde documentverwerking en visueel begrip op hoge resolutie, plus bredere professionele taken die informatie uit meerdere webbronnen combineren. Bereid leesbare invoer voor en benoem welke details voor de vraag relevant zijn. Kies een concreet eindresultaat en bewijs om het te controleren: de voorgestelde wijziging en het betrokken gedrag, een gestructureerde verzameling bevindingen of een document dat aan de aangeleverde vereisten voldoet. Onderscheid het resultaat van een voltooide hulpmiddelactie van een stap die nog moet worden uitgevoerd, zodat het eindresultaat bruikbaar is om het werk voort te zetten.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "e2591ee9745c07089417e387a1e1fd7dd862bcae3ee6b8811378cbf7128f238b", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nl-be", "methods": [ { "html": "openai/gpt-5.4:batchGPT-5.4 combineert redeneren, programmeren, visueel begrip en ingebouwd computergebruik voor complex professioneel werk. Lever tekst, afbeeldingen en een duidelijke taakomschrijving aan om documenten, code of een resultaat in meerdere stappen te ontwikkelen binnen een omgeving met aangesloten hulpmiddelen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-5.4 is OpenAI’s algemene redeneermodel voor complex professioneel werk. De aankondiging brengt programmeren, redeneren en agentwerkwijzen samen met document-, spreadsheet- en presentatietaken. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst. De maker documenteert ook ingebouwd computergebruik voor het model binnen een aangesloten werkomgeving.
Lever voor kenniswerk het relevante materiaal, het beoogde publiek en de vereisten van het eindresultaat aan. Een voorbeeldtaak is meerdere projectdocumenten in een beslisnota om te zetten, met de aangeleverde feiten, hun onderlinge verbanden en de voorwaarden die een aanbeveling ondersteunen. Een spreadsheet- of presentatietaak vereist ook de brongegevens en de structuur of het sjabloon dat het resultaat moet volgen. De hulpmiddelen van de omgeving maken of bewerken de werkelijke bestanden; het geschreven antwoord van het model legt dat werk uit of stuurt het aan.
Lever voor programmeren het beoogde gedrag, gerelateerde projectbestanden en de te behouden voorwaarden van de wijziging aan. Vraag om een voorgestelde implementatie of gerichte beoordeling die op dat gedrag betrekking heeft. De aankondiging beschrijft langere werkwijzen die gebruik van hulpmiddelen, herziening van een resultaat en controle daarvan combineren. Lever voor visuele taken of computergebruik het werkelijke screenshot of de referentie en het doel aan. Het model kan het scherm interpreteren en een bewerking kiezen; de aangesloten omgeving voert de actie uit en geeft de nieuwe toestand terug.
OpenAI’s specificatie van GPT-5.4 vermeldt een contextvenster van 1.050.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens, met een kennisgrens van 31 augustus 2025. De keuzes voor redeneerinspanning zijn none, low, medium, high en xhigh; none is de standaard. De context biedt ruimte voor het aangeleverde materiaal, relevante hulpmiddelresultaten, redeneren en het eindantwoord. Houd de definities en succescriteria van de taak duidelijk, vooral wanneer meerdere stappen van eerder bewijs afhangen.
De maker vermeldt de interfaces Responses, Chat Completions en Batch, streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestands- en afbeeldingsinvoer, zoeken op het web en in bestanden en promptcaching. De hulpmiddelen omvatten afbeeldingsgeneratie, code-interpretatie, gehoste shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. De aankondiging legt het zoeken naar hulpmiddelen uit als het vinden van een benodigde hulpmiddeldefinitie zodra deze relevant wordt, in plaats van elke volledige definitie al in de begincontext te vereisen. De toepassing beheert haar bewerkingen en levert de werkelijke resultaten.
De aankondiging van het model beschrijft ook verbeterde documentverwerking en visueel begrip op hoge resolutie, plus bredere professionele taken die informatie uit meerdere webbronnen combineren. Bereid leesbare invoer voor en benoem welke details voor de vraag relevant zijn. Kies een concreet eindresultaat en bewijs om het te controleren: de voorgestelde wijziging en het betrokken gedrag, een gestructureerde verzameling bevindingen of een document dat aan de aangeleverde vereisten voldoet. Onderscheid het resultaat van een voltooide hulpmiddelactie van een stap die nog moet worden uitgevoerd, zodat het eindresultaat bruikbaar is om het werk voort te zetten.
POST /v1/batchestexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldendpoint | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten /v1/chat/completions | Standaard— |
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten openai/gpt-5.4:batch | Standaard— |
Veldrequests | Typebatch_item[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldrequests[].custom_id | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldrequests[].body.messages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldcompletion_window | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten 24h | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldrequests[].body.model | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten openai/gpt-5.4:batch, openai/gpt-5.4 | Standaard— |
Veldprovider.only | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten openai | Standaard— |
Veldprovider.allow_fallbacks | Typeboolean|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten false, null | Standaard— |
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parameterrepresentation | Contractinline requests[]; elk item bevat custom_id en body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Contract/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | ContractDe aanroeper kan de daadwerkelijke UTF-8 JSONL lokaal in requests[] inlezen. Er wordt geen uploaddoel, input_file_id of bestandsverwijzing gebruikt. Ontbrekend of leeg klantmateriaal stopt de voorbereiding vóór POST. |
Parameterserialization_order | Contractendpoint, model, provider (indien opgegeven), completion_window (indien opgegeven), requests als laatste |
Parameteroptional_controls | Contractprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | ContractAanvraagbodies voor tekst via Chat Completions in de gedocumenteerde inline Batch-structuur. |
Levenscyclus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · daadwerkelijke response.id uit de oorspronkelijke aanmaakrespons; dezelfde gebruiker/sleutel/groep
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.015 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en met272.000 | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.015 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00025 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 2 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan272.000 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.005 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0225 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0005 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-5.4:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-5.4:batch', 'openai/gpt-5.4']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.4:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\ninline JSON uit results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nBewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar de volledige oorspronkelijke status-JSON, elk resultaat/custom_id en de volledige respons- of foutbody. Sla voltooide results[] op als JSONL, zonder te filteren.
Bewaar de oorspronkelijke bewerkings-ID. 503 result_pending_check bevat X-Should-Retry:false; dien een oorspronkelijke batch met onbekende status nooit opnieuw in.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldresults[].custom_id | Typestring |
Veldresults[].response.body.choices[].message.content | Typestring|null |
Veldresults[].error | Typeobject|null |
Veldusage | Typeobject|null |
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldendpoint | Typestring |
Veldstatus | Typestring |
Veldrequest_counts | Typeobject |
Veldresults[].id | Typestring |
Veldresults[].response.status_code | Typeinteger |
Veldresults[].response.request_id | Typestring |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeOngeldige gedocumenteerde inline structuur, dubbele sleutels, ongeldige itemidentiteit of conflict met de geconfigureerde modelmogelijkheden. | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór elke nieuwe indiening. |
Antwoord401 · authentication_error | VoorwaardeOngeldige API-sleutel. | Volgende stapGebruik de geautoriseerde Ailoot-sleutel. |
Antwoord403 · permission_error | VoorwaardeBatch-groep niet beschikbaar. | Volgende stapControleer de toegangsrechten van de sleutel/groep. |
Antwoord422 · invalid_request_error | VoorwaardeBatch wordt via het saldo gefactureerd; aanmaken via een abonnement wordt geweigerd. | Volgende stapGebruik de geautoriseerde groep die via het saldo wordt gefactureerd. |
Antwoord422 · price_unavailable | VoorwaardeVoor de Batch-invoer kan geen prijsraming worden gemaakt. | Volgende stapBewaar de respons; gebruik de gedocumenteerde invoer voor deze familie. |
Antwoord402 · billing_error | VoorwaardeReservering voor Batch niet beschikbaar. | Volgende stapLos het toelatingsprobleem op vóór een nieuwe aanvraag. |
Antwoord503 · price_unavailable | VoorwaardePrijs voor de Batch-methode/native tarieven niet beschikbaar. | Volgende stapBewaar de respons; vervang de prijzen niet. |
Antwoord503 · api_error | VoorwaardeDe exacte leveranciersroute is niet beschikbaar. | Volgende stapBewaar de respons voor het herstel van de route. |
Antwoord503 · result_pending_check | VoorwaardeHet oorspronkelijke resultaat moet gecontroleerd worden; X-Should-Retry:false. | Volgende stapBewaar de oorspronkelijke operation_id/id en lees de status ervan uit; herhaal de oorspronkelijke POST nooit. |
Antwoord404 · not_found | VoorwaardeBewerking voor de Batch-status ontbreekt of behoort toe aan een andere identiteit. | Volgende stapGebruik de exacte oorspronkelijke id en dezelfde gebruiker/sleutel/groep. |
Ailoot Ultra openai/gpt-5.4:batch
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.