GPT 5.4 Pro
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OpenAI | contexto de 1,050,000 tokens | $30.00/M entrada, $180.00/M salida. GPT-5.4 Pro es el modelo más avanzado de OpenAI, basado en la arquitectura unificada de GPT-5.4 con capacidades mejoradas de razonamiento para tareas complejas y de alta importancia. Cuenta con una ventana de contexto de más de 1M tokens (922K entrada, 128K salida) con soporte para entradas de texto e imagen. Optimizado para razonamiento paso a paso, seguimiento de instrucciones y precisión, GPT-5.4 Pro sobresale en codificación agentiva, flujos de trabajo de contexto largo y resolución de problemas en múltiples pasos.
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
GPT-5.4 Pro es el modelo más capaz de OpenAI, diseñado para trabajos complejos y de alta exigencia que requieren razonamiento sostenido y seguimiento preciso de instrucciones. Su ventana de contexto supera el millón de tokens, lo que lo hace práctico para bases de código muy grandes, documentos extensos y pipelines agenticos de múltiples pasos. Con un costo de $30 por millón de tokens de entrada y $180 por millón de tokens de salida, está claramente orientado al uso profesional y empresarial, no a consultas casuales.
Conocido por
- Ventana de contexto de más de un millón de tokens, capaz de manejar documentos o bases de código muy grandes en una sola pasada.
- Razonamiento paso a paso mejorado para resolver problemas de múltiples etapas y tareas agenticas complejas.
- Acepta entradas tanto de texto como de imagen.
- Fuerte seguimiento de instrucciones, útil para flujos de trabajo estructurados y de alta precisión.
Cuidado con
- El costo de salida de $180 por millón de tokens lo hace caro rápidamente; ejecuciones agenticas largas pueden acumular facturas serias.
- Pesos cerrados, solo API — no hay despliegue local ni uso sin conexión.
- No se publican detalles en la ficha del modelo; la arquitectura interna y los datos de entrenamiento no se divulgan.
Prompts para probar
Auditar una base de código grande
Estoy pegando el código fuente completo de un servicio web en Python a continuación. Lee cada archivo, identifica las tres fuentes más probables de una fuga de memoria bajo alta concurrencia, explica por qué cada una es un problema y sugiere una solución concreta para cada una. Prioriza los problemas que sobrevivirían a una revisión estándar de código.
Plan agentico de múltiples pasos
Estás planificando un pipeline automatizado que ingiere un contrato legal de 500 páginas, extrae todas las cláusulas de obligaciones con sus plazos y responsables, señala cualquier cláusula que entre en conflicto y genera un resumen estructurado en JSON. Describe cada paso, las herramientas que usarías y dónde es esencial la revisión humana.
Razonar sobre un dilema difícil
Una startup tiene un runway de $400k, dos ingenieros y tres direcciones de producto: apostar fuerte por un acuerdo empresarial que está a 60 días de cerrarse, pivotar a una app de consumo con señales de crecimiento más rápido o licenciar la tecnología central a un competidor más grande. Analiza la decisión paso a paso, expone las suposiciones clave y da una recomendación con tu razonamiento.
Comparar con
- gpt-oss-120bModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.15/M entrada, $0.60/M salida
- gpt-oss-20bModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.02/M entrada, $0.09/M salida
- GPT-6 LunaModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $0.10/M entrada, $0.50/M salida
- GPT-5.6 LunaModelo solo APIContexto de 1,050,000 tokens · $0.20/M entrada, $1.20/M salida
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Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar GPT-5.4 Pro localmente?
- No. Los pesos no están liberados; el modelo está disponible solo a través de la API de OpenAI.
- ¿Cuánto cuesta GPT-5.4 Pro y qué tan grande es su contexto?
- OpenAI cobra $30.00 por millón de tokens de entrada y $180.00 por millón de tokens de salida; la ventana de contexto es de poco más de un millón de tokens, con 922K utilizables para entrada y 128K para salida.
- ¿En qué se diferencia GPT-5.4 Pro del GPT-5.4 estándar?
- GPT-5.4 Pro se basa en la misma arquitectura unificada pero está específicamente optimizado para un razonamiento mejorado, mayor precisión y las demandas de flujos agenticos y de contexto largo donde el modelo estándar puede quedarse corto.
Veredicto del capitánLa herramienta adecuada cuando la precisión y la escala del contexto realmente importan — solo asegúrate de que la factura no duela más que el problema.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
GPT 5.4 Pro es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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