OpenAI

GPT 5.4 2026-03-05

Tipo
modelo de lenguaje
Contexto
1.050K tokens
Salida máxima
128K
Cadena para la API
azure_ai/gpt-5.4-2026-03-05

Precios por proveedor

Proveedor Entrada, $ por 1M Salida, $ por 1M En nuestros datos desde
Microsoft Foundry azure_ai/gpt-5.4-2026-03-05 $2,5 $15 31 jul. 2026
OpenAI $2,5 $15 31 jul. 2026
Microsoft Foundry azure/eu/gpt-5.4-2026-03-05 $2,75 $16,5 31 jul. 2026

Se muestra solo la tarifa base y solo precios por token. Las tarifas por lotes, reducidas o en caché, así como los precios por imagen o por segundo de vídeo, no entran en esta tabla: no se pueden poner en la misma columna que un precio por millón de tokens.

Un mismo proveedor aparece varias veces si vende este modelo con identificadores distintos y a precios distintos, por ejemplo con distinta precisión de pesos. El identificador se indica junto al nombre. Las ofertas idénticas llegadas de dos fuentes con grafías distintas se unen en una sola fila.

La fecha de la última columna es el día en que este precio entró por primera vez en nuestra recogida. El precio puede ser más antiguo: antes de ese día simplemente no lo registrábamos. Desde entonces no ha cambiado; si no, en su lugar habría una fila nueva con una fecha nueva.

Resultados de las mediciones

Conjunto de tareas Resultado Condiciones de ejecución Medido por
Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpiada 97,78 % esfuerzo: medium · con andamiaje ajustado Epoch evaluations
ARC-AGI — generalización a patrones nuevos 93,67 % esfuerzo: xhigh · con andamiaje ajustado
GPQA Diamond — preguntas de nivel de posgrado 91,07 % esfuerzo: medium · con andamiaje ajustado Epoch evaluations
Terminal-Bench — trabajo en la línea de comandos 81,8 % · con andamiaje ajustado https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0
FrontierMath, niveles 1–3 78,6 % esfuerzo: xhigh Epoch evaluations
WeirdML — tareas inusuales de aprendizaje automático 77,7 % esfuerzo: xhigh WeirdML Leaderboard
SWE-bench Verified — corrección de errores en repositorios 76,86 % esfuerzo: high · con andamiaje ajustado Epoch evaluations
ARC-AGI-2 73,95 % esfuerzo: xhigh
FrontierMath, nivel 4 — problemas de investigación 49 % esfuerzo: xhigh Epoch evaluations
SimpleQA Verified — exactitud factual 44,84 % esfuerzo: xhigh Epoch evaluations
Problemas de ajedrez 41,08 % esfuerzo: medium Epoch evaluations
APEX-Agents 36 % esfuerzo: xhigh
DeepResearch Bench — investigación profunda 35,09 % esfuerzo: low https://drb.futuresearch.ai/#drb autoinformado
Humanity’s Last Exam — preguntas de nivel experto 33,03 % esfuerzo: xhigh
GSO-Bench — optimización de código 31,37 % esfuerzo: xhigh https://gso-bench.github.io/index.html
CritPt — problemas de física 23,43 % esfuerzo: xhigh