OpenAI/gpt-5.4-text-to-text

gpt-5.4-text-to-text

OpenAI GPT 5.4 API สำหรับLLM การให้เหตุผล ช่วยเขียนโค้ด สรุป และงานเขียนธุรกิจ เสถียรและคุ้มค่าสำหรับทีมโปรดักชันและเวิร์กโฟลว์ที่ขยายได้. ใช้ API ของ GPT, Claude และ LLM อื่นที่เสถียรสำหรับ AI agent, chatbot, งานวิจัย, โค้ด, ระบบอัตโนมัติ และแอปอัจฉริยะ.

Text Chat

โมเดล Gpt 5.4 ที่เกี่ยวข้อง

gpt-5.4-text-to-texttext-to-text

gpt-5.4-image-to-textimage-to-text

gpt-5.4-web-searchweb-search

gpt-5.4-file-analysisfile-analysis

เอกสาร

ตัวอย่าง API

JavaScriptPythoncURL

ตัวอย่างการส่งคำขอ

const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
    Accept: 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-5.4-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a concise product update for a developer audience.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;

  buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
  const frames = buffer.split('\n\n');
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
    let eventName = 'message';
    const dataLines = [];

    for (const line of lines) {
      if (line.startsWith('event:')) {
        eventName = line.slice(6).trim();
      } else if (line.startsWith('data:')) {
        dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
      }
    }

    const raw = dataLines.join('\n').trim();
    if (raw === '[DONE]') {
      console.log('\nFinal text:', assistantText);
      continue;
    }

    let payload;
    try {
      payload = JSON.parse(raw);
    } catch {
      continue;
    }

    if (eventName === 'error' || payload.error) {
      const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
      throw new Error(msg);
    }

    const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
    if (delta?.content) {
      assistantText += delta.content;
      console.log(assistantText);
    }
  }
}

ตัวอย่างการส่งคำขอ

import json
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'Accept': 'text/event-stream',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'gpt-5.4-text-to-text',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Write a concise product update for a developer audience.',
            }
        ],
        'stream': True,
        'max_tokens': 2048,
    },
    stream=True,
)

response.raise_for_status()

event_name = 'message'
assistant_text = ''

for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
    if not raw_line:
        event_name = 'message'
        continue

    if raw_line.startswith('event:'):
        event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
        continue

    if raw_line.startswith('data:'):
        raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
        if raw_data == '[DONE]':
            print('\nFinal text:', assistant_text)
            continue

        payload = json.loads(raw_data)

        if event_name == 'error' or payload.get('error'):
            error = payload.get('error') or payload
            raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))

        choices = payload.get('choices') or []
        if choices:
            delta = choices[0].get('delta') or {}
            content = delta.get('content')
            if content:
                assistant_text += content
                print(content, end='', flush=True)

ตัวอย่างการส่งคำขอ

curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4-text-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a concise product update for a developer audience."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

เริ่มแชตใหม่

ส่งข้อความเพื่อเริ่มต้น

ราคา GPT 5.4 Text to Text

พารามิเตอร์	ราคา	ราคาเดิม	ส่วนลด

โทเค็น: input	$2.5000 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต	-	มาตรฐาน
โทเค็น: output	$15.0000 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต	-	มาตรฐาน

README

GPT 5.4 Text-to-Text API ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (โมเดล OpenAI ที่รวดเร็วและคุ้มค่าสำหรับเวิร์กโฟลว์ AI ระดับมืออาชีพ)

GPT 5.4 Text-to-Text API บน Flaq AI ให้การเข้าถึง OpenAI API สำหรับเวิร์กโฟลว์ระดับมืออาชีพที่ต้องการการให้เหตุผลที่เชื่อถือได้ ความช่วยเหลือด้านโค้ด และประสบการณ์ chat ที่ใช้งานได้จริง การผสานรวม OpenAI API ที่รวดเร็ว คุ้มค่า และใช้งานได้จริงนี้ ช่วยให้นักพัฒนาสร้างประสบการณ์ text-to-text ด้วยบริบทสนทนาที่ยืดหยุ่น task-aware prompting, tool workflows ที่รองรับ และการตั้งค่าเฉพาะ route บน Flaq AI สร้างมาสำหรับ production workloads จึงมอบวิธีที่มั่นคงให้ทีมเพิ่ม ความสามารถ AI ขั้นสูงโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานของโมเดล หรือเขียน provider-specific plumbing ตั้งแต่ต้น

คุณสมบัติหลักของ GPT 5.4 Text-to-Text API

การให้เหตุผลด้วยข้อความขั้นสูง: จัดการ prompts ที่ซับซ้อน คำสั่งหลายขั้นตอน งานโค้ด และ professional writing workflows ด้วยความเข้าใจภาษาที่เชื่อถือได้
Output ที่รับรู้บริบทสนทนา: รักษาบริบทก่อนหน้าที่มีประโยชน์ใน multi-turn chat เพื่อให้ทีมปรับ drafts, decisions, code explanations และ research notes ได้
การควบคุม API ที่ยืดหยุ่น: ใช้บริบทสนทนา task-aware prompting, tool workflows ที่รองรับ และ การตั้งค่าเฉพาะ route บน Flaq AI เพื่อกำกับคำของ่ายๆ การวิเคราะห์เชิงลึก และ production automation
การรองรับเครื่องมือสำหรับ Production: เชื่อมต่อ tool workflows, retrieval, automation และฟีเจอร์แอปขั้นสูงที่รองรับ โดยไม่ต้องเปิดเผยการตั้งค่าระดับล่างของผู้ให้บริการ
การผสานรวมที่คุ้มค่า: สร้างฟีเจอร์ text-to-text ผ่าน Flaq AI ด้วย routing ที่ชัดเจน หน้าโมเดลที่เสถียร และ API messaging ที่ทนทานสำหรับ production workflows
Workflow ที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา: ใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติ structured prompts และ route-specific inputs เพื่อ เดินจาก prototype ไปสู่ production ได้อย่างรวดเร็ว

วิธีใช้ GPT 5.4 Text-to-Text API สำหรับการสร้างข้อความบน Flaq AI

Input: prompts ภาษาธรรมชาติ system instructions บริบทสนทนา และข้อกำหนดงานแบบมีโครงสร้าง
Output: คำตอบข้อความคุณภาพสูงที่ส่งผ่านการผสานรวม chat API ที่เสถียรบน Flaq AI
Route Configuration: ออกแบบมาสำหรับ conversational text workflows พร้อมบริบทที่ยืดหยุ่นและการรองรับ follow-up
Configuration: บริบทสนทนาที่ยืดหยุ่น task-aware prompting, tool workflows ที่รองรับ และ route-specific settings บน Flaq AI
Capabilities: Long-form reasoning, coding help, summarization, multilingual writing, structured output planning, และ conversational assistance ผ่านการผสานรวม OpenAI API ที่รวดเร็ว คุ้มค่า และใช้งานได้จริง

กรณีใช้งานที่เหมาะที่สุดสำหรับการผสานรวม GPT 5.4 Text-to-Text API

Productivity ของนักพัฒนา: ร่างโค้ด อธิบายระบบ รีวิวไอเดียการ implementation และเร่ง engineering workflows ผ่าน chat API ที่เชื่อถือได้
งานเขียนและวิเคราะห์ธุรกิจ: สร้าง briefs, reports, summaries, emails และเอกสารกลยุทธ์ด้วย tone ที่สม่ำเสมอและโครงสร้างชัดเจน
Research และ Knowledge Work: วิเคราะห์แหล่งข้อมูลซับซ้อน เปรียบเทียบตัวเลือก และสร้าง synthesis สำหรับทีม product, market และ operations
Automation สำหรับ Customer Support: ขับเคลื่อน support assistants ที่ตอบคำถาม ทำตาม policies และ รักษาสไตล์สนทนาที่เป็นธรรมชาติ
การผลิตคอนเทนต์หลายภาษา: สร้างและปรับคอนเทนต์ข้ามภาษา พร้อมรักษาความหมาย formatting และ brand voice ให้สอดคล้องกัน

หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้ prompts ไฟล์ที่อัปโหลด และ workflows ของแอปเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยและการใช้งานของ OpenAI หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจ input เพื่อหา restricted content ทำคำขอให้ง่ายขึ้น แล้วลองใหม่

GPT 5.4 Text-to-Text เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

GPT 5.4 vs. Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.7 เด่นด้าน reasoning ระยะยาวอย่างรอบคอบและ Claude-style agent workflows ส่วน GPT 5.4 มอบพฤติกรรมแบบ OpenAI-native, application tooling ที่กว้าง และเส้นทาง API ที่คุ้นเคยสำหรับทีมที่ กำลังสร้างบน ecosystem ของ OpenAI อยู่แล้ว
GPT 5.4 vs. Claude Sonnet 4.6 Claude Sonnet 4.6 เน้นสมดุลที่รวดเร็วระหว่าง intelligence และ latency ส่วน GPT 5.4 เป็น ตัวเลือกที่แข็งแรงเมื่อผู้พัฒนาต้องการพฤติกรรมโมเดล OpenAI, chat workflows ที่ยืดหยุ่น และ text-to-text capabilities ที่ผสานไว้ บน Flaq AI
GPT 5.4 vs. Gemini โมเดล Gemini น่าสนใจสำหรับ use cases แบบ Google-native multimodal และ workspace-adjacent ส่วน GPT 5.4 แตกต่างด้วย OpenAI-style reasoning คุณภาพข้อความที่เชื่อถือได้ และการผสานรวมที่ production-friendly
GPT 5.4 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasoner ได้รับความนิยมสำหรับการทดลอง reasoning ที่คุ้มค่า ส่วน GPT 5.4 มอบ ประสบการณ์ API แบบ managed สำหรับ text-to-text workflows ระดับมืออาชีพ โดยเฉพาะในจุดที่ reliability และ ecosystem support สำคัญ
GPT 5.4 vs. Llama โมเดล Llama ให้ความยืดหยุ่นแบบ open-model และการควบคุม deployment แก่ทีม ส่วน GPT 5.4 ช่วยลด ภาระด้าน infrastructure และส่งมอบ API ที่ scalable สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการการผสานรวมรวดเร็วและคุณภาพ output ที่สม่ำเสมอ