GPT-5.4とは？特徴・できること・料金と使い方、その後のモデルとの関係を解説

「GPT-5.4とはどのようなモデルなのか」「以前のモデルや、その後のモデルと何が違うのか知りたい」。ChatGPTやOpenAIのAPIを業務で使う企業から、こうした質問をいただく機会があります。

GPT-5.4は、OpenAIが2026年3月に公開した、仕事向けの高性能なAIのモデルです。公式の発表によると、コンピューターを操作する機能を備えた初の汎用のモデルで、最大100万トークンの文章を扱えます。ChatGPT、API、Codexで公開されました。

本記事では、OpenAIの公式の発表と解説の情報をもとに、GPT-5.4の特徴、できること、使える場所、APIの料金、業務での活用例、注意点、そしてその後に公開されたモデルとの関係までを整理します。

確認したいポイント	結論	詳細
GPT-5.4とは？	OpenAIの仕事向けの高性能なモデル	OpenAIが2026年3月に公開した、コーディングやコンピューターの操作、長い文章の処理に強いAIのモデルです。
主な特徴は？	コンピューターの操作と100万トークン	公式によると、コンピューターを操作する機能を備えた初の汎用のモデルで、最大100万トークンを扱えます。
どこで使える？	ChatGPT・API・Codex	公式によると、ChatGPT（GPT-5.4 Thinking）、API、Codexで公開され、上位版のGPT-5.4 Proもあります。
今も使うべき？	新しいモデルとの比較が必要	その後、より新しいモデルが公開されています。使う場面に合わせて、最新のモデルと比べて選びましょう。

この記事でわかること

• GPT-5.4とは何か、どのような特徴があるのか
• コンピューターの操作や100万トークンなど、主な機能
• ChatGPT・API・Codexでの使い方と、APIの料金
• 業務での活用例と、使うときの注意点
• その後に公開されたモデルとの関係と、選び方の考え方

ChatGPTやOpenAIのAPIを業務に活用したい企業の方へ ネクストスケールでは、AI活用の戦略設計から、ツールの選定、AIを活用したシステム開発、業務の自動化の仕組みづくり、社員研修までを一気通貫で支援しています。支援内容や料金、導入事例をまとめた資料を無料でお送りします。 資料請求はこちら

GPT-5.4とは

最初に、GPT-5.4がどのようなモデルなのかを確認しておきましょう。

OpenAIの仕事向けの高性能なモデル

OpenAIの公式の発表によると、GPT-5.4は、仕事のための、OpenAIの最も能力が高く効率的なモデルとして紹介されました。コーディング、コンピューターの操作、道具の検索、100万トークンの文章の処理などに強いとされています。

会話の相手としてだけでなく、仕事の作業を代わりに進めるエージェントとしての使い方を強く意識したモデルといえます。

公開の時期と使える場所

公式の発表によると、GPT-5.4は、ChatGPT（GPT-5.4 Thinkingとして）、API、Codexで公開されました。解説によると、公開は2026年3月5日とされています。

公式の発表によると、より高い性能を求める人向けに、GPT-5.4 Proも、ChatGPTとAPIで公開されました。

通常の作業はGPT-5.4、特に難しい作業はGPT-5.4 Proと使い分けることが想定されています。

GPTのシリーズの中での位置づけ

解説によると、GPT-5.4は、GPT-5.2 Thinkingに代わるモデルとして、ChatGPTに導入されたと紹介されています。また、コーディングに特化したモデルの強みを、汎用のモデルに取り込んだとも紹介されています。

OpenAIのモデルは、数か月ごとに新しい版が公開されることが多く、GPT-5.4もその流れの中の1つのモデルです。

GPT-5.4の主な特徴

公式の発表や解説にもとづいて、GPT-5.4の主な特徴を表で整理します。

主な特徴	内容（公式の発表や解説による）
コンピューターの操作	CodexとAPIで、AIがコンピューターを操作して作業を進められる
長い文章の処理	最大100万トークンの文章を扱える
コーディング	コーディングの能力が高く、Codexの系統の強みを取り込んだとされる
道具の検索	多くの道具の中から必要なものだけを読み込み、使うトークンを減らす
仕事の成果物の作成	表計算の資料、プレゼンテーション、コードなどの作成に強いとされる

コンピューターの操作

公式の発表によると、GPT-5.4は、CodexとAPIで、コンピューターを操作する機能を備えた、OpenAI初の汎用のモデルです。AIのエージェントがコンピューターを操作し、複数のアプリにまたがる複雑な作業を進められるとされています。

解説によると、画面を見て、カーソルを動かし、クリックや入力をするといった操作ができると紹介されています。

これまで人が画面を見ながら行っていた作業を、AIに任せられる可能性が広がります。一方で、誤った操作のリスクもあるため、使い方には注意が必要です。

公式の発表では、エージェントがアプリをまたいで複雑な作業を進められることが強調されています。

100万トークンの文章の処理

公式の発表によると、GPT-5.4は、最大100万トークンの文章を扱えます。AIのエージェントが、長い時間をかけて作業を計画し、実行し、確認するのに役立つとされています。

大量の資料や、大きなプログラムのコードを一度に読み込ませて作業させられるのが利点です。

解説によると、1回の応答で出力できる量は最大12万8千トークンと紹介されています。

解説によると、一定の長さを超える文章を扱う場合は、料金が高くなる仕組みがあると紹介されています。

道具の検索

解説によると、APIでは、多くの道具（外部の機能）の中から、必要なときに必要な道具の説明だけを読み込む「道具の検索」の機能が加わったと紹介されています。これにより、複雑な作業で使うトークンを大きく減らせるとされています。

多くの外部の機能と連携するAIのエージェントを作る場合に、特に役立つ機能です。

解説によると、この機能で複雑な作業のトークンの使用量を大きく減らせるとされています。

効率の向上

公式の発表によると、GPT-5.4は、1トークンあたりの料金はGPT-5.2より高いものの、トークンの効率が高いため、多くの作業で必要なトークンの総量を減らせるとされています。

つまり、1回あたりの料金だけでなく、作業を終えるまでの総額で比べることが大切です。

AIのモデルの選び方や業務での活用に迷っている方へ 業務の内容や使う量を伺い、ChatGPTやOpenAIのAPIのモデルの選び方、費用の見積もり、安全な利用環境の整備、AIを活用したシステム開発の進め方を無料でご提案します。オンラインで30分からご相談いただけます。 相談予約はこちら

GPT-5.4でできること

ここでは、GPT-5.4でできることの例を紹介します。

仕事の成果物の作成

解説によると、GPT-5.4は、表計算の資料、プレゼンテーション、コードなどの、そのまま使える仕事の成果物の作成に強いと紹介されています。

ただし、作られた成果物は、人が内容を確認してから使うことが前提です。

コーディング

CodexでGPT-5.4を使うと、プロジェクトのコードを読み、変更し、テストするといった開発の作業を、エージェントに任せられます。

作られたコードは、人のレビューとテストを経てから本番の環境に反映しましょう。

コンピューターの操作を伴う作業の自動化

APIのコンピューターの操作の機能を使えば、画面を操作して進める作業を、AIのエージェントに任せる仕組みを作れます。複数のアプリをまたいだ定型の作業の自動化などが考えられます。

これまでの決まった手順で動く自動化の仕組みでは難しかった、画面の変化に応じた作業にも対応できる可能性があります。

長い資料の分析

大量の文書やコードを一度に読み込ませ、全体を踏まえた分析や要約を依頼できます。

分析の結果は、元の資料と照らし合わせて確認しましょう。

GPT-5.4の使い方

GPT-5.4は、使う場所によって使い方が異なります。

ChatGPTで使う

公式の発表によると、ChatGPTでは、GPT-5.4 Thinkingとして公開されました。モデルの選択画面で選んで使います。使えるモデルは、プランや時期によって異なるため、画面で確認しましょう。

ChatGPTでは、新しいモデルの公開に合わせて、選べるモデルが入れ替わることがあります。

APIで使う

公式の発表によると、APIでは、「gpt-5.4」というモデルの名前で使えます。GPT-5.4 Proは、「gpt-5.4-pro」というモデルの名前で使えます。

モデルの名前：gpt-5.4

モデルの名前（上位版）：gpt-5.4-pro

解説によると、GPT-5.4 Proは、難しい依頼では数分かかる場合があると紹介されています。

解説によると、OpenAIは、時間のかかる依頼には背景で処理する仕組みを使うことを勧めていると紹介されています。

Codexで使う

Codexでは、GPT-5.4を使って、コーディングやコンピューターの操作を伴う作業を進められます。

Codexは、ChatGPTのアカウントでログインして使えます。使えるモデルは、Codexの版や設定によって異なります。

APIの料金

公式の発表と解説にもとづいて、APIの料金を表で整理します。

モデル	APIの料金（入力/出力・100万トークンあたり、解説による）
GPT-5.4	2.50ドル / 15ドル
GPT-5.4 Pro	30ドル / 180ドル
Batch・Flexの処理	通常の料金の半額（公式の発表より）
Priorityの処理	通常の料金の2倍（公式の発表より）

通常の料金

解説によると、GPT-5.4のAPIの料金は、100万トークンあたり入力2.50ドル、出力15ドルとされています。GPT-5.4 Proは、入力30ドル、出力180ドルと紹介されています。

解説によると、同じ内容を繰り返し読み込ませる場合（キャッシュ）は、入力の料金が大きく割り引かれると紹介されています。

処理の方法による料金の違い

公式の発表によると、BatchとFlexの処理は通常の料金の半額、Priorityの処理は通常の料金の2倍で使えます。すぐに結果が必要でない処理は、BatchやFlexを使うと費用を抑えられます。

逆に、すぐに結果が必要な重要な処理は、Priorityの処理を検討するとよいでしょう。

費用の考え方

前述のとおり、公式の発表では、1トークンあたりの料金は上がった一方、トークンの効率が高いとされています。実際の費用は、作業を終えるまでに使うトークンの総量で考えましょう。

最新の料金は、OpenAIの公式の料金のページで確認しましょう。

生成AIの業務活用やシステム開発を検討している方へ ネクストスケールの支援内容や生成AIの業務活用の進め方、料金プラン、導入事例をまとめた資料をご用意しています。社内での検討資料としてもご活用ください。 資料請求はこちら

APIで使うときの設計のポイント

GPT-5.4などのモデルをAPIで自社のシステムに組み込むときの、設計のポイントを紹介します。

モデルの名前を設定で管理する

モデルの名前をプログラムに直接書き込むのではなく、設定で管理しておくと、新しいモデルへの切り替えが簡単になります。モデルが頻繁に更新されるため、切り替えやすい設計が大切です。

複数のモデルを切り替えて試せる仕組みにしておくと、新しいモデルの評価もしやすくなります。

作業に合わせてモデルを使い分ける

すべての処理に高性能のモデルを使う必要はありません。簡単な処理は軽いモデル、複雑な処理は高性能のモデルと使い分けると、品質と費用の釣り合いをとりやすくなります。

処理の内容に応じて自動でモデルを切り替える仕組みを作る方法もあります。

長い文章は必要な分だけ渡す

100万トークンを扱えても、関係のない文章まで渡すと、費用が上がり、回答の質が下がることもあります。作業に必要な情報だけを渡す工夫をしましょう。

解説によると、一定の長さを超えると料金が高くなるとも紹介されているため、渡す文章の長さを意識しましょう。

エラーと費用の監視

APIのエラーへの対応、利用の量と費用の監視、上限の設定などを、仕組みとして用意しておきましょう。

想定外の大量の利用による費用の増加を防ぐためにも、監視の仕組みは欠かせません。

新しいモデルで動作を確かめる

新しいモデルに切り替える前に、実際の業務のデータで結果を比べ、問題がないかを確かめましょう。本番の環境に反映する前に、検証の環境で動作を確かめることが大切です。

本番の前に検証の環境で動作を確かめる考え方は、ステージング環境とは？本番・開発・テスト環境との違いと構築時の注意点を解説でも紹介しています。

関連記事：ステージング環境とは？本番・開発・テスト環境との違いと構築時の注意点を解説

モデルを選ぶときの観点

GPT-5.4を含め、AIのモデルを選ぶときの観点を整理します。

作業の内容

コーディング、長い資料の分析、コンピューターの操作、日常の文章の作成など、作業の内容によって、向いているモデルが異なります。

OpenAI以外の会社のモデルも含めて、作業に合ったモデルを選ぶ考え方もあります。

品質・速さ・費用

高性能のモデルほど品質は高い傾向がありますが、費用が高く、処理に時間がかかる場合があります。作業に必要な品質を見極めて選びましょう。

お客さまへの即時の回答など、速さが重要な作業では、軽いモデルのほうが向いている場合もあります。

提供の継続性

長く使うシステムに組み込む場合は、モデルの提供の予定や、新しいモデルへの移行のしやすさも考えましょう。

提供元の発表の頻度や、移行の案内の丁寧さも、選ぶうえでの参考になります。

実際の作業で比べる

最も確実なのは、実際の業務の作業で、複数のモデルを試して比べることです。同じ依頼と同じデータで比べると、違いがわかりやすくなります。

比べた結果は記録して社内で共有しておくと、次にモデルを見直すときの参考になります。

その後に公開されたモデルとの関係

GPT-5.4の公開の後も、OpenAIは新しいモデルを次々と公開しています。

新しいモデルが公開されている

解説によると、GPT-5.4の後にも、GPT-5.5などの新しいモデルが公開されていると紹介されています。2026年10月の時点では、ChatGPTやAPIで使える最新のモデルは、GPT-5.4とは異なる場合があります。

新しいモデルでは、性能や料金、使える機能が変わっている場合があるため、GPT-5.4の情報だけで判断しないことが大切です。

モデルは定期的に入れ替わる

OpenAIのモデルは、新しいモデルの公開に合わせて、古いモデルが一定の期間の後に提供を終えることがあります。解説によると、GPT-5.4の公開の際も、前のモデルは一定の期間の後に提供を終えると案内されたと紹介されています。

そのため、特定のモデルに依存しすぎないシステムの設計が大切です。

今からGPT-5.4を選ぶかどうか

これから新しく使い始める場合は、最新のモデルと性能や料金を比べて選びましょう。すでにGPT-5.4を使ったシステムがある場合は、提供の終了の予定を確認し、新しいモデルへの移行を計画しておくことが大切です。

移行の際は、同じ依頼で新旧のモデルの結果を比べ、回答の形式や品質が変わっていないかを確かめましょう。

移行の手順と確認の結果は、記録に残しておくと、次の移行の際にも役立ちます。

最新のモデルの情報は、OpenAIの公式の発表やAPIの資料で確認しましょう。

GPT-5.4の登場で変わったこと

GPT-5.4の公開は、AIの使われ方の変化を示す出来事でもありました。

AIが作業を進める時代へ

GPT-5.4は、質問に答えるだけでなく、コンピューターを操作し、長い作業を計画して実行することを強く意識したモデルでした。AIのエージェントが仕事を進めるという使い方が、より現実的になったといえます。

仕事の成果物を作るAI

解説によると、GPT-5.4は、そのまま使える仕事の成果物の作成を重視したモデルと紹介されています。AIの役割が、相談相手から作業の担い手へと広がっていることがわかります。

人の役割も変わる

AIが作業を進めるようになるほど、人には、作業の指示、結果の確認、判断の責任といった役割が求められます。AIを上手に使いこなす力が、これからの仕事でますます重要になります。

業務で使うときの注意点

GPT-5.4などのOpenAIのモデルを業務で使う場合は、次の点に注意が必要です。

コンピューターの操作の機能は慎重に使う

AIにコンピューターを操作させる場合は、誤った操作や、想定外の動きのリスクがあります。操作できる範囲を限定し、重要な操作の前には人の確認を入れるようにしましょう。

本番の環境や、重要なデータを扱うコンピューターでは使わず、隔離された環境で試すことから始めましょう。

解説によると、OpenAIは、GPT-5.4をサイバーセキュリティの面で高い能力を持つモデルとして扱い、安全の対策を講じていると紹介されています。

データの扱いを確認する

社外秘の情報や個人の情報を扱う場合は、使うプランやAPIのデータの扱いの条件を確認しましょう。セキュリティを重視した生成AIの環境づくりについては、AOAIとは？Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い・導入の進め方を解説でも紹介しています。

AIがコンピューターを操作する場合は、画面に表示される情報もAIに渡ることを意識しておきましょう。

AIの出力を確認する

高性能のモデルでも、誤りが含まれることがあります。重要な判断や、社外に出す内容は、人が確認してから使いましょう。

数字、固有名詞、法律や制度に関わる内容は、特に注意して確認しましょう。

費用の管理

長い文章や高性能の版（Pro）を使うと、費用が大きくなりやすいです。費用の上限の設定や、作業に合ったモデルの選択で、費用を管理しましょう。

利用の状況を定期的に確認し、必要以上に高いモデルを使っていないかを見直すことも大切です。

業務での活用例

ここでは、GPT-5.4のような高性能のモデルの業務での活用例を紹介します。

資料の作成

会議の資料、報告書、表計算の集計などの作成を任せ、人が内容を確認して仕上げる使い方が考えられます。

資料の構成の案を先に作ってもらい、人が確認してから中身を作ってもらうと、手戻りを減らせます。

システム開発の支援

Codexを使って、機能の追加、不具合の修正、テストの作成などを効率化できます。AIを活用したシステムの開発は、ネクストスケールのAIシステム開発でも支援しています。

AIに任せる作業と、人が確認する作業を分けて、開発の流れを設計することが大切です。

業務の自動化

APIとコンピューターの操作の機能を組み合わせ、複数のアプリにまたがる定型の作業を自動化する仕組みを作れます。AIのエージェントを使った業務の自動化の考え方は、AIエージェント 自動化｜RPAとの違い・自動化の5段階・失敗しない設計手順で詳しく解説しています。

自動化する作業は、影響の小さい作業から始め、動作を確かめながら範囲を広げるようにしましょう。

関連記事：AIエージェント 自動化 RPAとの違い・自動化の5段階・失敗しない設計手順【2026年版】

部署別の活用例

ここでは、部署ごとの高性能のモデルの活用例を紹介します。

営業・マーケティングの部署

提案の資料やプレゼンテーションの下書き、市場の情報の分析などに活用できます。

顧客の情報を扱う場合は、データの扱いの条件に注意しましょう。

管理部門

規程や契約書などの長い資料の読み込みと論点の整理、表計算の集計の自動化などに活用できます。

法律や規程に関わる内容は、最終的に専門家や担当者が確認することが前提です。

開発の部署

Codexを使った機能の追加や不具合の修正、コンピューターの操作の機能を使ったテストの自動化などに活用できます。

開発の部署では、新しいモデルの公開の情報を追いかけ、定期的に使うモデルを見直すことも大切です。

社内で導入する進め方

会社でGPT-5.4などのモデルを使う場合は、段階を踏んで進めることが大切です。

使う目的と範囲を決める

ChatGPTで社員が使うのか、APIで自社のシステムに組み込むのかによって、必要な準備が異なります。どの業務で、誰が使うのかを決めましょう。

すでに個人のアカウントで使っている社員がいる場合は、利用の状況を把握するところから始めましょう。

利用のルールを決める

入力してよい情報、使うモデル、出力の確認の手順、費用の上限などを、社内のルールとして決めておきましょう。

ルールは、わかりやすい文書にまとめて、使う社員全員に共有しましょう。

小さく試して広げる

影響の小さい業務で試し、作業の時間や品質、費用がどう変わったかを確認してから、範囲を広げましょう。AIで業務を効率化する方法の全体像は、AIで業務効率化する方法とは？活用例・おすすめツール・導入手順を解説でも紹介しています。

うまくいった使い方や依頼の文章は、社内で共有すると、ほかの部署にも活用が広がりやすくなります。

関連記事：AIで業務効率化する方法とは？活用例・おすすめツール・導入手順を解説

GPT-5.4に関するよくある質問

最後に、GPT-5.4についてよく寄せられる質問と、その回答を紹介します。

GPT-5.4とGPT-5.4 Proの違いは？

公式の発表によると、GPT-5.4 Proは、複雑な作業で最大の性能を求める人向けのモデルです。解説によると、料金はGPT-5.4より大幅に高く、処理に時間がかかる場合があるとされています。

多くの作業では、GPT-5.4で十分な場合が多いため、難しい作業に絞ってProを使うとよいでしょう。

無料のプランでも使える？

ChatGPTで使えるモデルは、プランや時期によって異なります。最新の状況は、ChatGPTの画面や公式の料金のページで確認しましょう。

業務で使う場合は、データの扱いの条件も含めて、プランを選びましょう。

GPT-5.4は今も使える？

APIでは、モデルの名前を指定して使える場合がありますが、新しいモデルの公開に合わせて提供が終わることもあります。OpenAIの公式の資料で、提供の状況を確認しましょう。

提供の終了の予定がわかったら、早めに新しいモデルでの動作を確かめ、移行の準備を進めましょう。

社員がChatGPTなどの生成AIを業務で安全に使いこなせるよう、生成AI活用研修などで基礎をそろえておくのも効果的です。

ChatGPTやOpenAIのモデルを業務に定着させたい方へ モデルの選定から、費用の管理、安全な利用環境とルールの整備、社員向けの研修、AIを活用したシステム開発、業務の自動化まで、伴走して支援します。お気軽にご相談ください。 相談予約はこちら

まとめ｜GPT-5.4の特徴を理解し、最新のモデルと比べて選ぼう

GPT-5.4は、OpenAIが2026年3月に公開した、仕事向けの高性能なAIのモデルです。コンピューターを操作する機能を備えた初の汎用のモデルで、最大100万トークンの文章を扱え、ChatGPT、API、Codexで公開されました。解説によると、APIの料金は入力2.50ドル、出力15ドル（100万トークンあたり）です。

その後、より新しいモデルも公開されているため、これから使う場合は最新のモデルと比べて選び、すでに使っている場合は移行の計画を立てましょう。詳しくは、OpenAIの公式の発表「Introducing GPT-5.4」で確認できます。

ネクストスケールでは、AI活用の戦略設計から、ツールの選定、AIを活用したシステム開発、業務の自動化の仕組みづくり、社員研修までを一気通貫で支援しています。支援の詳細はAIコンサル・AX伴走支援のページで紹介していますので、生成AIの活用をどこから進めるか迷っている場合も、お気軽にご相談ください。

生成AIの業務活用を一緒に進めませんか AIのモデルの選定から、安全な利用環境とルールの整備、AIを活用したシステム開発、業務の自動化、社員への定着までをご支援します。しつこい営業はいたしませんので、まずは無料相談をご利用ください。 相談予約はこちら