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# OpenAI GPT-5.4

> GPT-5.4 अपनाने के लिए reasoning controls, vision और computer use की जानकारी।

# OpenAI GPT-5.4

Production में `openai/gpt-5.4` सुरक्षित रूप से अपनाने के लिए यह गाइड इस्तेमाल करें।

GPT-5.4 में सबसे बड़ा बदलाव नया request format नहीं, बल्कि updated reasoning controls, vision handling और tool use है। 10 मार्च 2026 तक OpenAI के आधिकारिक GPT-5.4 docs `reasoning.effort`, बेहतर computer use और अधिक faithful image input पर ज़ोर देते हैं। वे GPT-5.4-विशिष्ट `phase` parameter का उल्लेख नहीं करते।

## माइग्रेशन quickstart

1. बाकी request बदले बिना model ID को `openai/gpt-5.4` करें।
2. Route के latency budget से मेल खाने वाला reasoning effort चुनें और test करें।
3. लागू होने पर vision, structured output और computer-use workflows फिर जाँचें।
4. GPT-5.4 को canary करें और पिछली route को fallback रखें।

## नया क्या है

* `reasoning.effort` में `none`, `low`, `medium`, `high` और `xhigh` मान हैं।
* GPT-5.4 high-fidelity visual perception के लिए `original` image detail जोड़ता है।
* Updated `computer` tool, GPT-5.4 computer-use workflows का आधिकारिक रास्ता है।
* GPT-5.4 लंबे tool use, बड़े context वाले काम और professional document workflows बेहतर करता है।

## एकीकरण में क्या बदलें

### 1. Reasoning settings की समीक्षा करें

GPT-4.1 या पुराने GPT-5 variant से आ रहे हों तो पुराने defaults को सही न मानें। Latency budget के अनुसार हर route को फिर test करें:

* low-latency routes के लिए `none` या `low`
* ज़्यादातर structured tasks के लिए `medium` या `high`
* गहरे reasoning या agent workflows के लिए `xhigh`

### 2. Vision pipelines की समीक्षा करें

अगर workflow में detailed screenshots, documents या UI localization शामिल है, तो नया `original` image-detail level जाँचें। इससे fidelity और cost दोनों बदलते हैं।

### 3. Computer-use routes फिर जाँचें

Browser या desktop automation tasks माइग्रेट करते समय `computer` tool के मौजूदा path पर अपडेट करें और steps की end-to-end completion फिर जाँचें।

## क्या जाँचें

### प्रॉम्प्ट की संगतता

* लंबे सिस्टम प्रॉम्प्ट
* जानकारी निकालने और वर्गीकृत करने वाले प्रॉम्प्ट
* फ़ॉर्मैटिंग पर निर्भर आउटपुट
* वे प्रॉम्प्ट जिनमें कार्य पर बने रहने के लिए पहले पुनःप्रयास करने पड़ते थे

### टूल और संरचित आउटपुट

* हर effort level पर schema adherence
* tool selection quality
* arguments की पूर्णता
* कई चरणों वाले computer-use flows की स्थिरता

### विज़न और संचालन

* `high` बनाम `original` detail पर screenshots और documents की समझ
* realistic load पर latency और token usage
* retry और timeout rate
* बदले जा रहे model की तुलना में प्रति सफल task लागत

## सुरक्षित rollout

1. GPT-5.4 को उन्हीं effort levels के साथ benchmark करें जिन्हें इस्तेमाल करने का इरादा है।
2. इमेज का उपयोग हो तो `original` को अलग से जाँचें, क्योंकि गुणवत्ता और लागत दोनों बदलती हैं।
3. डिफ़ॉल्ट रूट बदलने से पहले प्रोडक्शन प्रॉम्प्ट को छाया-मोड में चलाएँ।
4. पुराने OpenAI मॉडल या दूसरे प्रदाता को फ़ॉलबैक रखकर ट्रैफ़िक धीरे-धीरे बढ़ाएँ।

## स्रोत

* [GPT-5.4 का परिचय](https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4/)
* [GPT-5.4 model docs](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4)


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