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GPT-5.4 AI チャットアシスタント

GPT-5.4 は、本格的なリサーチ、長いブリーフの分析、スクリーンショット推論、ステークホルダー向け文書に使える Rivya の上位汎用 GPT 選択肢です。GPT-5.2 では軽すぎるが、コード優先の Codex プロジェクトより広いタスクに使ってください。

入力
プロンプト + 任意の画像
出力
AI チャットアシスタント
クレジット
従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適
長い戦略ブリーフと意思決定メモ
出力例

出力例

戦略レビュー、リーダーシップの認識合わせ、明確なトレードオフ判断に適しています。

レスポンス

オンライン試用

GPT-5.4 を使う

入力設定

この実行を準備

見込みクレジット: 4+

チャット設定

Rivya がいつウェブ検索を使うか、どの程度の推論を行うか、選択したモデルが対応している場合にモデルの思考内容を含めるかを選択します。

ウェブ検索

対応モデルが返信中にライブのウェブ検索結果を取得できるようにします。

推論

モデルのデフォルトを使うか、利用可能な場合はより強い、または軽い推論レベルを指定します。

会話を開始して、計画、プロンプト、クリエイティブ方針を再利用できる 1 つのスレッドにまとめましょう。

プロンプトスターター

実績あるプロンプトで GPT-5.4 を始める

空白のプロンプトより良い初回結果がほしい場合は、GPT-5.4 にすでに紐づけられたテンプレートを使えます。

モデル実例

GPT-5.4 の出力例を見る

上のオンライン試用を使い、その後これらの出力例と比較して、仕上がり、リズム、タスク適性を判断してから Studio でさらにクレジットを使ってください。

チャットスレッド

より深い分析、リサーチ統合、コードレビュー、または要求度の高い複数ステップのチャットタスクを Rivya に依頼してください。

Rivyaでのエグゼクティブ意思決定メモプロンプトのチャットプレビュー。

出力

戦略レビュー、リーダーシップの認識合わせ、明確なトレードオフ判断に適しています。

主なサンプル

戦略レビュー、リーダーシップの認識合わせ、明確なトレードオフ判断に適しています。

Rivyaでのエグゼクティブ意思決定メモプロンプトのチャットプレビュー。

入力

プロンプト + 任意の画像

注目ポイント

Rivyaでのエグゼクティブ意思決定メモプロンプトのチャットプレビュー。

1 回あたりのクレジット

従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費

このモデルが合う理由

このモデルが合う理由

より強い複雑分析と複数ステップ計画

最大 6 枚の画像に対応する画像理解

構造化タスクとツール志向の会話に適している

最適なタスク

最適なタスク

長い戦略ブリーフと意思決定メモ整理しにくい資料をまたぐリサーチ統合より強い判断が必要なスクリーンショットやグラフ分析ステークホルダー向け文書の要求度の高いリライト

モデル実例

チャットスレッド

より深い分析、リサーチ統合、コードレビュー、または要求度の高い複数ステップのチャットタスクを Rivya に依頼してください。

取締役会ミーティング準備チャットの会話プレビュー。

リーダーシップチームが重要なレビュー前に、簡潔な準備を行う必要があるときに役立ちます。

取締役会ミーティング準備チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より深い分析、リサーチ統合、コードレビュー、または要求度の高い複数ステップのチャットタスクを Rivya に依頼してください。

部門横断の意思決定ログチャットの会話プレビュー。

フォローアップ作業を、実際に決まったことに基づけます。

部門横断の意思決定ログチャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より深い分析、リサーチ統合、コードレビュー、または要求度の高い複数ステップのチャットタスクを Rivya に依頼してください。

プロダクト戦略シナリオマップの会話プレビュー。

需要は実在する一方で、着手タイミングがまだ不確かなプロダクト上の賭けに適しています。

プロダクト戦略シナリオマップの会話プレビュー。

チャットスレッド

より深い分析、リサーチ統合、コードレビュー、または要求度の高い複数ステップのチャットタスクを Rivya に依頼してください。

運用計画リスクレビューチャットの会話プレビュー。

計画が期限超過タスクの山になる前に使えるレビューです。

運用計画リスクレビューチャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より深い分析、リサーチ統合、コードレビュー、または要求度の高い複数ステップのチャットタスクを Rivya に依頼してください。

エグゼクティブブリーフィングQ&Aチャットの会話プレビュー。

ブリーフィングを、上位層の聞き手が実際に尋ねそうな質問へ変換します。

エグゼクティブブリーフィングQ&Aチャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より深い分析、リサーチ統合、コードレビュー、または要求度の高い複数ステップのチャットタスクを Rivya に依頼してください。

取締役会ミーティング準備チャットの会話プレビュー。

リーダーシップチームが重要なレビュー前に、簡潔な準備を行う必要があるときに役立ちます。

取締役会ミーティング準備チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より深い分析、リサーチ統合、コードレビュー、または要求度の高い複数ステップのチャットタスクを Rivya に依頼してください。

部門横断の意思決定ログチャットの会話プレビュー。

フォローアップ作業を、実際に決まったことに基づけます。

部門横断の意思決定ログチャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より深い分析、リサーチ統合、コードレビュー、または要求度の高い複数ステップのチャットタスクを Rivya に依頼してください。

プロダクト戦略シナリオマップの会話プレビュー。

需要は実在する一方で、着手タイミングがまだ不確かなプロダクト上の賭けに適しています。

プロダクト戦略シナリオマップの会話プレビュー。

チャットスレッド

より深い分析、リサーチ統合、コードレビュー、または要求度の高い複数ステップのチャットタスクを Rivya に依頼してください。

運用計画リスクレビューチャットの会話プレビュー。

計画が期限超過タスクの山になる前に使えるレビューです。

運用計画リスクレビューチャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より深い分析、リサーチ統合、コードレビュー、または要求度の高い複数ステップのチャットタスクを Rivya に依頼してください。

エグゼクティブブリーフィングQ&Aチャットの会話プレビュー。

ブリーフィングを、上位層の聞き手が実際に尋ねそうな質問へ変換します。

エグゼクティブブリーフィングQ&Aチャットの会話プレビュー。

判断材料

このモデルが適している場面

判断材料

適性の手がかり

より強い複雑分析と複数ステップ計画
最大 6 枚の画像に対応する画像理解
構造化タスクとツール志向の会話に適している
要求の高い推論作業により高い上限
重めのプロジェクトで GPT-5.2 から強く一段上げられる

最適なタスク

タスクがこのような場合に使えます

長い戦略ブリーフと意思決定メモ整理しにくい資料をまたぐリサーチ統合より強い判断が必要なスクリーンショットやグラフ分析ステークホルダー向け文書の要求度の高いリライトCodex や Claude に切り替える前の、重要度の高い汎用ナレッジワーク

確認データ

確認すべき入力、出力、クレジット

プロバイダー

OpenAI

カテゴリ

チャット

機能

レスポンス

クレジットモデル

従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費

入力経路

プロンプト + 任意の画像

プロンプト設定

最大 20,000 文字

開発者アクセス

API から利用可能

モデルフィールド、参照メディアルール、クレジット挙動を確認した後、Public API v1 から GPT-5.4 を呼び出せます。

FAQ

GPT-5.4 FAQ

代替モデルを比較

次に検討したい他のモデル

チャット

GPT-5.5

Rivya で使える OpenAI の高度な GPT チャットモデルです。ブリーフにより多くの余地が必要なときの複雑な推論、画像対応分析、リサーチ統合、構造化された文章作成に向いています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合
チャット

GPT-5.4 Codex

Rivya で使える OpenAI の上位 Codex モデルです。要求の高いリポジトリ規模の開発プロジェクトに向けて、より強いコーディング、構造化推論、ツール志向の協業を備えています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー
チャット

GPT-5.3 Codex

Rivya で使える OpenAI の最新かつ最も高性能な Codex モデルです。最先端のコード生成とより深いエージェント型推論を組み合わせ、最も要求の高い開発プロジェクトに対応します。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 大きなコードベースでの難しいデバッグ。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適大きなコードベースでの難しいデバッグ