我們需要決定 Rivya 這個迭代應該優先補齊提示詞示例覆蓋,還是先清理模型樣本。
決策:先優先補齊提示詞示例覆蓋。 背景:模型頁現在使用由提示詞衍生的示例,而舊示例仍作為庫存保留。 選項:現在清理舊樣本、現在補齊提示詞覆蓋,或拆分這個迭代。 建議:先為尚未覆蓋的模型補上提示詞示例,再於後續清理舊相容資料。 風險:暫時性媒體 URL 仍會阻礙最終媒體治理。 下一個里程碑:每個聊天和音訊模型至少有一個已發布的提示詞示例。
GPT-5.4 是 Rivya 高階的通用 GPT 選項,適合嚴肅研究、長 brief 分析、截圖推理和面向利害關係人的寫作。當 GPT-5.2 顯得太輕,但任務又比 code-first Codex 專案更廣時,可以使用它。
範例輸出
適合策略審查、領導層對齊與清楚取捨判斷。
Responses
範例輸出
適合策略審查、領導層對齊與清楚取捨判斷。
請 Rivya 處理更深入的分析、研究綜整、程式碼審閱,或更高要求的多步驟對話任務。
Rivya 中高階決策備忘錄提示詞的對話預覽。
輸出
適合策略審查、領導層對齊與清楚取捨判斷。
最適合
支援
線上試用
輸入設定
對話控制
選擇 Rivya 何時可以搜尋網頁、應使用多高的推理強度,以及所選模型支援時是否包含模型思考內容。
網頁搜尋
允許支援的模型在回覆時擷取即時網頁結果。
推理強度
使用模型預設值,或在可用時要求更強或更輕的推理層級。
開始一段對話,把規劃、提示詞和創意方向整理成一條可重用的脈絡。
提示詞起步
不想從空白提示開始時,可使用已映射到 GPT-5.4 的模板,讓第一次執行更穩。
模型證明
先使用上方線上試用,再對照這些範例結果判斷完成度、節奏和任務適配度,之後再決定是否在 Studio 消耗更多點數。
請 Rivya 處理更深入的分析、研究綜整、程式碼審閱,或更高要求的多步驟對話任務。
Rivya 中高階決策備忘錄提示詞的對話預覽。
輸出
適合策略審查、領導層對齊與清楚取捨判斷。
主要範例
Rivya 中高階決策備忘錄提示詞的對話預覽。
輸入
提示詞 + 可選圖片
觀察重點
Rivya 中高階決策備忘錄提示詞的對話預覽。
每次使用點數
按次使用付費 — 點數依使用量計算
為什麼這個模型有效
更強的複雜分析和多步驟規劃
支援視覺輸入,最多 6 張圖片
適合結構化任務和工具導向對話
最適合的任務
模型證明
決策適配
決策適配
最適合的任務
任務接近這些情境時使用
GPT-5.4 常見問題
比較替代模型
OpenAI 在 Rivya 上的進階 GPT 對話模型,適合在任務簡報需要更多推理空間時處理複雜推理、圖像輔助分析、研究統整和結構化寫作。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 - 依使用量消耗點數。
OpenAI 在 Rivya 上更高階的 Codex 模型,為要求較高的 repo 級開發專案提供更強的程式碼能力、結構化推理和工具導向協作。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 — 依使用量消耗點數。
OpenAI 在 Rivya 上最新、能力最強的 Codex 模型。它結合最先進的程式碼生成能力與更深入的代理式推理,適合最嚴苛的開發專案。
為什麼考慮它
如果任務適配度接近這個方向,可以考慮它:大型程式碼庫中的高難度除錯。