如果你的程式目前還在呼叫 gpt-5.4，現在需要立刻換模型嗎？多數情況不用急著換，但新專案也不該再把 GPT-5.4 當成唯一預設。
GPT-5.4 在發布時帶來長上下文、原生電腦操作與更完整的代理工作流；到了 2026 年 8 月，OpenAI 官方模型頁已把 GPT-5.6 系列列為新的起點。先用現有工作負載量測升級收益，再決定是否換版。第一次建立測試流程，可搭配 AI API 串接教學 與 主流模型比較 使用。
GPT-5.4 是什麼？
OpenAI 在 2026 年 3 月 5 日發布 GPT-5.4，並同步提供 ChatGPT、API 與 Codex 使用。官方定位是處理專業知識工作、程式開發、工具使用與長流程代理任務的通用模型。
API model ID 是 gpt-5.4，官方列出的上下文窗口為 1,050,000 tokens、最大輸出 128,000 tokens，知識截止日為 2025 年 8 月 31 日。它支援 computer use、web search、file search 與 function calling 等工具。
標準 API 價格為每百萬 Token 輸入 US$2.50、快取輸入 US$0.25、輸出 US$15。這些是供應商標價，正式預算還要加上工具呼叫、失敗重試、儲存與監控成本。
這裡最容易被忽略的是長上下文計費。官方說明中，當輸入超過 272K tokens，整個請求的輸入價格會變成 2 倍、輸出價格為 1.5 倍。能塞進 105 萬 Token，不代表把所有資料一次塞滿最省錢，也不代表模型能同等精準地利用每一段內容。
到 2026 年 8 月，GPT-5.4 還是最新模型嗎？
GPT-5.4 已非最新型號。OpenAI 目前的模型文件把 GPT-5.6 系列列為新工作負載的建議起點：gpt-5.6-sol 偏向高難度推理與程式工作，gpt-5.6-terra 用來平衡能力與成本，gpt-5.6-luna 則面向大量、成本敏感的任務。
這不等於 GPT-5.4 突然不能用。既有系統若已通過驗收、輸出格式穩定，而且遷移沒有明顯收益，保留 GPT-5.4 一段時間是合理選擇。反過來說，新專案若沒有相容性包袱，就應從官方當前建議的模型做基準測試。
哪些專案先留在 GPT-5.4？
現有 prompt、JSON schema 與工具呼叫若已完成回歸測試，產品又依賴特定輸出風格，換模型會產生一筆不小的人工驗收成本。只要目前品質、延遲與單次成功成本都達標，保留 GPT-5.4 並安排正式遷移窗口很合理。使用 snapshot 鎖定行為的系統，更應先做平行測試。
長任務經常失敗、工具選擇不穩、同一工作要反覆補充指令，或 API 成本主要來自過多推理 Token 時，就值得拿 GPT-5.6 做對照。先把 5% 到 10% 的非高風險流量導向候選模型，觀察一段完整業務週期，再逐步提高比例。
GPT-5.4 與 DeepSeek V4 怎麼比？
原文把 DeepSeek V4 描述成 3 月初發布、1 兆參數且完全開源，這些說法沒有足夠官方資料支持。DeepSeek API 更新紀錄顯示，V4 是在 2026 年 4 月 24 日加入 API，正式 model ID 為 deepseek-v4-pro 與 deepseek-v4-flash；舊的 deepseek-chat、deepseek-reasoner 別名則於 7 月 24 日停止使用。
兩者比較應從部署需求開始。已深度使用 OpenAI Responses API、Codex 或 computer use 的團隊，可以先測 GPT-5.6，並以 GPT-5.4 當回歸基準。需要 OpenAI 相容或 Anthropic 相容介面、想降低單次推理成本時，才把 DeepSeek V4 納入同一測試集。
如果需求是本地部署或權重可下載，必須確認特定 DeepSeek V4 版本是否真的提供權重與適用授權；API 可用和開源自架是兩件不同的事。涉及個資、商業機密或受管制資料時，還要比較資料處理地區、保留政策與合約，Token 單價只是其中一項。
API 升級前，做一個 50 題測試集
最實用的做法，是從正式流量抽出 50 個具有代表性的任務。不要只放模型容易回答的題目，也要包含格式容易壞、工具容易選錯、資料不足應拒答的案例。
每個候選模型記錄四項數字：
- 任務成功率：答案是否真的完成使用者要做的事。
- 格式成功率：JSON、欄位與引用是否能被程式解析。
- 端到端延遲：從送出請求到產品取得可用結果的時間。
- 單次成功成本：總費用除以成功完成的案例，不只算每百萬 Token 標價。
假設便宜模型每次 US$0.01，卻只有 60% 成功率；另一個模型每次 US$0.015，但有 95% 成功率。後者的「每次成功成本」反而更低，也少掉重試和人工處理。
長上下文怎麼用才不浪費？
105 萬 Token 很適合跨文件分析，但不應取代資料整理。只放和問題有關的檔案，移除重複版本、建置產物與無關附件；在 prompt 指定需要引用的檔名或區段，要求回答附上依據。固定的大段說明可以使用 prompt caching，但仍要監控快取是否命中，以及實際節省多少費用。
如果每次問題只需要查 3 段內容，用 RAG 找出相關段落，通常會比把整個資料庫放進 context 更快、更便宜。若任務必須理解全域關係，例如跨檔案重構或完整合約一致性檢查，長上下文才真正有價值。
Computer use 可以直接碰正式系統嗎？
不建議一開始就給完整權限。GPT-5.4 的 computer use 能根據畫面操作滑鼠與鍵盤，也能搭配 Playwright 類工具執行網站流程，但模型仍可能點錯、讀錯狀態或在頁面改版後失效。
比較穩的上線順序是：先在測試帳號跑唯讀任務，再開放可復原的寫入，最後才評估付款、刪除或對外發布等高風險操作。高風險步驟應要求人工確認，並保存操作紀錄、輸入畫面與工具回傳結果。
結論：不要用版號替你做決策
GPT-5.4 仍是一個有明確規格、可鎖定 snapshot 的 API 模型，但 OpenAI 對新專案已有新的建議起點。既有專案可以保留，前提是品質與成本仍達標；新專案則應把 GPT-5.6 系列、DeepSeek V4 或其他候選模型放進同一套測試集比較。
最終請選擇在你的資料、工具與錯誤成本下，任務成功率最高的模型。公開榜單只能幫你挑候選名單，不能代替產品評測。
常見問題
GPT-5.4 API 現在還能用嗎？
OpenAI 目前仍保留 GPT-5.4 的 API 模型頁與 gpt-5.4、gpt-5.4-2026-03-05 識別碼。不過模型供應狀態可能調整，正式產品應定期查看模型與棄用公告，不要只依賴這篇文章。
GPT-5.4 的 105 萬 Token 可以放多少資料？
實際可放字數會受語言、程式碼、表格與 tokenizer 影響，不能用固定「幾本書」換算。超過 272K 輸入還會觸發較高計費，先用 API 回傳的 usage 數字做真實資料測試。
從 GPT-5.4 升級時只要改 model ID 嗎？
程式可能只需改 model ID，但產品不能只做這一步。至少要重測輸出格式、工具參數、拒答行為、延遲、Token 用量與關鍵任務成功率，再決定是否切換正式流量。