GPT-5.4とは？料金・従来モデルとの違い・性能・使い方・実際に利用した使用感も解説！

GPT-5.4は、OpenAIがChatGPT、API、Codexで2026年3月5日に提供を開始したモデルです。推論・コーディング・エージェント型ワークフローの進歩を一つに統合し、業務用途に向けた高性能と高効率を両立しているのが最大の特徴です。

GPT-5.2からの移行を検討している方、あるいはClaude CodeやGeminiと比較してどの用途に適しているか判断したい方にとって、意思決定の根拠となる情報を解説します。料金・性能・使い方・実際の使用感まで順を追って解説します。

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GPT-5.4とは？

GPT-5.4は、OpenAIが「業務用途向けとして最も高性能かつ効率的なフロンティアモデル」と位置づけるモデルです。GPT-5.3-Codexが持つ最先端のコーディング能力を取り込みながら、推論・知識業務・コンピュータ操作・ツール利用といった実務直結の領域を横断的に強化しています。

特に、スプレッドシート・プレゼンテーション・ドキュメントを扱うプロフェッショナルなタスク全般でモデルの動作が改善されており、複雑な実務を正確かつ効率よくこなせるよう設計されています。OpenAIはGPT-5.2比で応答品質の面でも大きく改善しており、個別の事実誤りが33%減少、回答全体での誤りは18%減少したと発表しています。

やり取りの回数を増やさずに求める成果を得やすくなっている点も、業務利用における実用上の強みです。

ChatGPTではGPT-5.4 ThinkingまたはGPT-5.4 Proとして提供され、回答冒頭で思考の進め方を示せるようになっています。これにより、返答の途中でも方針調整がしやすくなり、追加のやり取りなしに求める回答を得やすくなっています。

OpenAI初のコンピュータ操作ネイティブモデル

APIとCodexでは、GPT-5.4はOpenAI初の「ネイティブで最先端のコンピュータ操作能力を備えた汎用モデル」とされています。エージェントがコンピュータを操作し、複数のアプリケーションにまたがる複雑なワークフローを実行できる点が、従来モデルとの大きな違いです。

なお、最大100万トークンのコンテキストウィンドウはCodexおよびAPIでの利用時に適用されるものです。ChatGPTでのコンテキストウィンドウはGPT-5.2 Thinkingから変更されていない点に注意が必要です。

また、APIで272,000トークンを超える入力を行う場合は通常の2倍の料金が適用されます。

公式リリース

ChatGPTでの提供対象

GPT-5.4 Thinkingは、ChatGPT Plus・Business（旧Team）・Proのユーザーが利用できます。EnterpriseおよびEduプランのユーザーは、管理者設定から早期アクセスを有効にすることで利用可能です。

GPT-5.4 ProはProおよびEnterpriseプランで利用できます。

また、2026年3月17日にはGPT-5.4 miniおよびGPT-5.4 nanoが追加リリースされています。GPT-5.4 miniは以下ケースで使用されます。

• Freeプランを含む幅広いユーザーがThinking機能から利用可能
• GPT-5.4 Thinkingの利用上限に達した場合のフォールバックとしても機能

GPT-5.4 nanoはAPIでのみ提供されており、分類・データ抽出・ランキングといった大量処理や、サブエージェントとしての用途に適した最軽量モデルです。コスト最適化を重視する業務システムへの組み込みを検討している場合は、これらの小型モデルも選択肢に入れた設計が有効です。

API料金

API料金の比較をまとめると以下の通りです。

GPT-5.4はGPT-5.2より単価が高く設定されています。しかし、OpenAIはtool searchによるトークン使用量の最適化（最大47%削減）により多くのタスクで必要なトークン総数を抑えられると説明しています。

コスト評価にあたっては、単価だけでなくタスクあたりの総トークン消費量を基準に比較することを推奨します。

API料金はOpenAI Developersの料金ページをご確認ください。

なお、ChatGPTのGPT-5.2 Thinkingは2026年6月5日に廃止される予定です。現在GPT-5.2 ThinkingをAPIや業務フローに組み込んでいる場合は移行スケジュールの確認が必要です。

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GPT-5.4の性能のすごいところは？

GPT-5.4は、知識業務・コーディング・コンピュータ操作・ツール利用・学術評価・抽象的推論など、幅広い領域で前世代モデルからの性能向上が確認されています。

下表はOpenAI社内モデル間の主要ベンチマーク比較です。GPT-5.4はGPT-5.3-CodexおよびGPT-5.2をすべての指標で上回っています。

ただし、コーディング領域ではClaude Opus 4.6が依然として競合上位に位置しており、用途によって最適なモデルは異なります。

知識業務での性能

知識業務の性能評価において、GPT-5.4はGPT-5.4が最も強みを発揮する領域です。44職種にまたがる実務タスクを対象にしたベンチマーク「GDPval」で83.0%を記録しており、GPT-5.2の70.9%から大きく向上しています。

OpenAIによれば、業界専門職と同等以上の成果を出せるタスクが過半数に達したとされています。

OpenAIは特に、スプレッドシート・プレゼンテーション・ドキュメントの作成・編集能力の強化に注力したと述べています。社内ベンチマークの投資銀行モデリングタスクではGPT-5.4が87.3%を記録し、GPT-5.2の68.4%を大幅に上回りました。

OfficeQAでも68.1%（GPT-5.2は63.1%）と高い数値を示しており、財務・法務・営業資料といった実務成果物の品質が求められる業種での活用に適性が高いと言えます。

なお前述のとおり、GPT-5.2比での事実誤りは個別の主張で33%、回答全体で18%それぞれ減少しており、知識業務においては回答精度と信頼性の両面で実用水準が引き上げられています。

コーディング性能

公式リリースから引用

SWE-Bench Pro（公開版）においてGPT-5.4は57.7%を記録しており、OpenAI社内モデルではGPT-5.3-Codex（56.8%）・GPT-5.2（55.6%）を上回っています。あわせて、各推論負荷設定においてGPT-5.3-Codexより低いレイテンシを実現しており、コーディング性能と応答速度のバランスが改善されています。

一方で、SWE-benchにおける競合比較ではClaude Opus 4.6が引き続き優位なポジションを維持しています。純粋なコーディング単体性能を最優先する場合は、Claude Codeとの比較検討が推奨されます。

GPT-5.4のコーディング領域における強みは、コーディング単体性能よりも、知識業務・コンピュータ操作・ツール利用を組み合わせた統合的なエージェント処理にあります。

上記動画は、GPT-5.4が細かな指定を含まない単一のプロンプトから生成したテーマパーク経営シミュレーションゲームです。Playwright（Interactive）を活用することで、構築したアプリをその場でテストする機能を備えており、コードの生成からデバッグ・動作確認までを一連の流れで完結できます。

コンピュータ操作と視覚認識

GPT-5.4の差別化が最も明確に現れているのが、コンピュータ操作と視覚認識の領域です。デスクトップ環境をスクリーンショットとキーボード・マウス操作で扱う能力を測定するベンチマーク「OSWorld-Verified」において、GPT-5.4は成功率75.0%を記録しました。

これはGPT-5.2の47.3%を大幅に上回り、さらに人間の平均成績72.4%も超えています。この結果は、画面を認識しながら操作を判断するタスクにおいて、GPT-5.4が人間と同等以上の精度で動作できることを示しています。

GUIベースのレガシーシステム操作やAPIを持たないSaaSの自動化など、従来はRPA等でなければ自動化が難しかった領域への適用可能性を広げるものです。

ツール利用とウェブ検索

外部ツールやウェブ検索を活用するエージェント型タスクでも、GPT-5.4は前世代モデルから大きく向上しています。

ウェブ検索能力を評価する「BrowseComp」では82.7%を記録し、GPT-5.2の65.8%を上回りました。上位モデルのGPT-5.4 Proは89.3%に達しており、高度な情報探索・リサーチ業務への適性が示されています。

複数ツールを組み合わせた多段階処理能力を評価する「Toolathlon」でも54.6%（GPT-5.2は45.7%）と改善されており、複数システムをまたぐ業務フローの自動化に向けた実用水準が引き上げられています。

これらのエージェント性能を支える仕組みとして、GPT-5.4では「tool search」が新たに導入されました。

従来はエージェントが利用しうるすべてのツール定義を事前にコンテキストへ含める設計が一般的でしたが、tool searchではモデルが必要なタイミングで該当ツールの定義を動的に検索・読み込む方式に変わっています。

OpenAIの検証では、同等の精度を維持しながらトークン使用量を最大47%削減できることが確認されており、MCPサーバーなど大規模なツールエコシステムを運用している環境でのコスト・レイテンシ改善に直接つながります。

GPT-5.4は、知識業務、コーディング、コンピュータ操作、ツール利用、学術評価、抽象的推論など、広い領域で性能向上が示されています。

主要ベンチマークの比較を整理すると以下の通りで、他のモデルと比較してすべての指標において優れた成績を残しています。

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GPT-5.4の使い方は？

GPT-5.4の使い方は、ChatGPT、API、Codexの3つで整理できます。

ChatGPTで使う方法

ChatGPTでは、Plus、Team、ProのユーザーがGPT-5.4 Thinkingを利用できます。画面左上のモデル選択トグルを展開し（画像①）、Thinkingを選択（画像②）することでGPT-5.4 Thinkingを利用することができます（2026年3月時点での情報です）。

一方GPT-5.4 Proは、ProおよびEnterpriseプランで利用可能です。Thinkingの場合と同様にモデル一覧を開き、Proを選択することで利用可能です。

APIで使う方法

APIでは、GPT-5.4は「gpt-5.4」、GPT-5.4 Proは「gpt-5.4-pro」というモデル名で利用できます。

APIでは、文章生成や要約、コード生成といった通常のAI利用に加えて、ツール呼び出しやエージェント型ワークフローにも対応しています。これにより、外部APIや社内システムと連携しながら複数ステップの処理を自動化することが可能です。

以下はPythonのコード例になります。

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",
    input="生成AIの今後の発展について簡潔に説明してください"
)

print(response.output[0].content[0].text)

Codexで使う方法

CodexでもGPT-5.4が順次提供されています。Codexのアプリケーションのインストールが済んでいない方はこちらからインストールをしてください。

Codexを開いたら、テキストボックスの左下（上画像参照）からモデルをGPT-5.4にすることで利用可能となります。

GPT-5.4を試してみた結果

ChatGPTでGPT-5.4 Thinkingの思考力や文章力を確認し、コーディングに特化した環境であるCodexを使いGPT-5.4のコーディング性能を試しました。

ChatGPTでGPT-5.4 Thinkingを利用

推論モデルは実行に時間がかかる傾向にあり、GPT-5.4 Thinkingも例外ではなく、回答の作成に数分から十数分程度かかります。その代わりに、回答内容のクオリティは高い傾向にあります。

以下はトヨタ自動車の決算短信を元にレポートを作成してもらい、さらにxlsx形式で出力させたものを抜粋したものになります。

細かい指示は全くしていないのにも関わらず、プロンプト一つでファイルをプレビュー・ダウンロード可能な状態で出力してくれました。ページも活用しながら多角的に見やすく情報をまとめており、Office系の利用に力を入れていることが伺えます。

また、従来のモデルでもかなりできるようになってはいましたが、大学レベルの数学の問題なども正確かつ分かりやすく解法を説明することができており、改めて性能の高さを実感しました。

CodexでGPT-5.4を利用

上記の動画は、GPT-5.4がCodexで作成したスネークゲームです。

作成に10分程かかっており早いとは言えませんが、エラーが発生した場合には、自ら原因を特定し解決していたため手間はかかりませんでした。一回の指示で0からTypescriptベースのブラウザアプリを完成させ、次の指示でテスト用のローカルホストのURLを出力できており、やり取りが少なく済む点が長所と言えます。

CursorやClaude Code等と比較し、特別優れた点があるというわけではないように感じましたが、少なくとも同程度の性能や使い勝手ではあり、好みがわかれる部分です。

ユーザーの声

以下ではGPT-5.4を使ったユーザーの感想をご紹介します。概ね肯定的な意見が多く、特にGPT-5.4自立性について言及してる投稿が目立ちました。

一方で、コーディングという面では、使い慣れたClaude Codeといったツールの方が使いやすい方もいるようです。

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GPT-5.4についてよくある質問まとめ

まとめ

GPT-5.4は、推論、コーディング、コンピュータ操作、ツール利用、ウェブ検索を横断して強化された推論モデルです。特に知識業務、エージェント型ワークフロー、スプレッドシートやプレゼンテーションなどの実務成果物の作成において、従来モデルより高い性能と効率を示しています。

ChatGPT、API、Codexのいずれでも使い道が明確であり、特に複雑な業務や長時間のワークフローを扱いたい場合に、有力な選択肢になりえます。

ただし、自社の業務フローへの具体的な組み込みや、Claude Code・Geminiとの比較選定は、開発スタック・チーム体制・既存システムの条件によって最適解が変わります。ツール選定から開発会社の選定まで、専門的な観点で整理したい場合はAI Marketへの無料相談をご活用ください。

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