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GPT-5.4 AI 聊天助手

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。

輸入
提示詞 + 可選圖片
輸出
AI 聊天助手
點數
按次使用付費 — 點數依使用量計算
最適合
長篇策略 brief 和決策備忘錄
範例輸出

範例輸出

適合策略審查、領導層對齊與清楚取捨判斷。

Responses

線上試用

使用 GPT-5.4

輸入設定

準備這次執行

預估點數: 4+

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

用驗證過的提示詞開始使用 GPT-5.4

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

看看 GPT-5.4 的輸出長什麼樣

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。

聊天串

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

適合策略審查、領導層對齊與清楚取捨判斷。

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

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

最適合的任務

長篇策略 brief 和決策備忘錄橫跨混亂來源材料的研究綜整需要更強判斷的截圖或圖表分析面向利害關係人文件的高要求改寫

模型證明

聊天串

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。

董事會會議準備對話的對話預覽。

適合領導團隊在高風險審查前建立清楚的準備口徑。

董事會會議準備對話的對話預覽。

聊天串

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。

跨職能決策記錄對話的對話預覽。

讓後續工作基於實際決定的事項。

跨職能決策記錄對話的對話預覽。

聊天串

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。

產品策略情境地圖提示詞的對話預覽。

適合需求真實、但推進時機仍不明確的產品押注。

產品策略情境地圖提示詞的對話預覽。

聊天串

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。

營運計畫風險審查對話的對話預覽。

適合在計畫變成一組逾期任務之前使用。

營運計畫風險審查對話的對話預覽。

聊天串

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。

「高階簡報問答對話提示詞」的對話預覽。

將簡報轉成高階受眾可能提出的問題。

「高階簡報問答對話提示詞」的對話預覽。

聊天串

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。

董事會會議準備對話的對話預覽。

適合領導團隊在高風險審查前建立清楚的準備口徑。

董事會會議準備對話的對話預覽。

聊天串

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。

跨職能決策記錄對話的對話預覽。

讓後續工作基於實際決定的事項。

跨職能決策記錄對話的對話預覽。

聊天串

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。

產品策略情境地圖提示詞的對話預覽。

適合需求真實、但推進時機仍不明確的產品押注。

產品策略情境地圖提示詞的對話預覽。

聊天串

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。

營運計畫風險審查對話的對話預覽。

適合在計畫變成一組逾期任務之前使用。

營運計畫風險審查對話的對話預覽。

聊天串

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。

「高階簡報問答對話提示詞」的對話預覽。

將簡報轉成高階受眾可能提出的問題。

「高階簡報問答對話提示詞」的對話預覽。

決策適配

什麼情況下適合選這個模型

決策適配

適配訊號

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
對高要求推理工作有更高上限
比 GPT-5.2 更適合較重專案

最適合的任務

任務接近這些情境時使用

長篇策略 brief 和決策備忘錄橫跨混亂來源材料的研究綜整需要更強判斷的截圖或圖表分析面向利害關係人文件的高要求改寫切換到 Codex 或 Claude 前的一般高風險知識工作

安靜事實

確認輸入、輸出和點數

提供方

OpenAI

類別

對話

能力

Responses

點數模式

按次使用付費 — 點數依使用量計算

輸入路徑

提示詞 + 可選圖片

提示設定

最多 20,000 個字元

開發者存取

可透過 API 使用

確認模型欄位、參考媒體規則和點數行為後,可透過 Public API v1 呼叫 GPT-5.4。

常見問題

GPT-5.4 常見問題

比較替代模型

接下來可以考慮的其他模型

對話

GPT-5.5

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。

輸入提示詞 + 可選圖片
點數按量付費 - 依使用量消耗點數
最適合跨越冗長或零散來源資料的研究統整
對話

GPT-5.4 Codex

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。

輸入提示詞 + 可選圖片
點數按量付費 — 依使用量消耗點數
最適合Repo 級除錯和架構審查
對話

GPT-5.3 Codex

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。

輸入提示詞 + 可選圖片
點數按次使用付費 — 點數依使用量計算
最適合大型程式碼庫中的高難度除錯