openai/gpt-5.4

LLM

GPT 5.4 API by OpenAI

openai/gpt-5.4

Gpt-5.4

Advanced multimodal model optimized for reasoning, coding, content generation, and complex problem-solving with strong accuracy and reliability.

GPT 5.4 ha sido desarrollado por OpenAI. Atlas Cloud (operado por Atlas Cloud AI LLC) proporciona acceso al modelo, pero no es su propietario. Todas las marcas comerciales pertenecen a sus respectivos titulares.

Parámetros

Ejemplo de código
import os
from openai import OpenAI

# Multimodal Understanding Example
# Image: use base64 encoding (data:image/png;base64,...) or a public URL

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-5.4",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "data:image/png;base64,<BASE64_IMAGE_DATA>"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Please describe the content of this image"
                }
            ]
        }
    ],
    max_tokens=64000,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

Instalar

Instala el paquete de dependencias necesario.

pip install requests

Autenticación

Todas las solicitudes de API requieren autenticación mediante una clave de API. Puedes obtener tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Encabezados HTTP

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Mantén tu clave de API segura

Nunca expongas tu clave de API en código del lado del cliente ni en repositorios públicos. Usa variables de entorno o un proxy de backend en su lugar.

Enviar una solicitud

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "openai/gpt-5.4",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "what is difference between http and https"
        }
    ],
    "max_tokens": 64000,
    "temperature": 0.7,
    "stream": False
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Schema de entrada

Los siguientes parámetros se aceptan en el cuerpo de la solicitud.

Total: 5Obligatorio: 2Opcional: 3

modelstringrequired

The model ID to use for the completion.

Example: "openai/gpt-5.4"

messagesarray[object]required

A list of messages comprising the conversation so far.

rolestringrequired

The role of the message author.

systemuserassistant

contentstring | array[object]required

Plain text, or an array of content parts for multimodal input. Combine a media part with a text part to ask a question about the media. Accepts image (png, jpeg, webp, gif).

max_tokensinteger

The maximum number of tokens to generate in the completion. The maximum value is the model's context length minus the prompt length.

Min: 1

temperaturenumber

Controls the variety of the model's responses. Lower values make output more predictable and deterministic, higher values more diverse and random.

Default: 1Min: 0Max: 2

streamboolean

If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.

Default: false

Ejemplo de cuerpo de solicitud

{
  "model": "openai/gpt-5.4",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "data:image/png;base64,<BASE64_IMAGE_DATA>"
          }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "Please describe the content of this image"
        }
      ]
    }
  ],
  "max_tokens": 64000,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Schema de salida

La API devuelve una respuesta compatible con ChatCompletion.

idstringrequired

Unique identifier for the completion.

objectstringrequired

Object type, always "chat.completion".

Default: "chat.completion"

createdintegerrequired

Unix timestamp of when the completion was created.

modelstringrequired

The model used for the completion.

choicesarray[object]required

List of completion choices.

indexintegerrequired

Index of the choice.

messageobjectrequired

The generated message.

finish_reasonstringrequired

The reason generation stopped.

stoplengthcontent_filter

usageobjectrequired

Token usage statistics.

prompt_tokensintegerrequired

Number of tokens in the prompt.

completion_tokensintegerrequired

Number of tokens in the completion.

total_tokensintegerrequired

Total tokens used.

Ejemplo de respuesta

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "model-name",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I assist you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 30
  }
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integra más de 400 modelos de IA directamente en tu asistente de codificación con IA. Un solo comando para instalar y luego usa lenguaje natural para generar imágenes, videos y chatear con LLM.

Clientes compatibles

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ clientes compatibles

Instalar

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configurar clave de API

Obtén tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud y configúrala como variable de entorno.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Funcionalidades

Una vez instalado, puedes usar lenguaje natural en tu asistente de IA para acceder a todos los modelos de Atlas Cloud.

Generación de imágenesGenera imágenes con modelos como Nano Banana 2, Z-Image y más.

Creación de videosCrea videos a partir de texto o imágenes con Kling, Vidu, Veo, etc.

Chat con LLMChatea con Qwen, DeepSeek y otros modelos de lenguaje de gran escala.

Carga de mediosSube archivos locales para flujos de trabajo de edición de imágenes e imagen a video.

Más información

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server conecta tu IDE con más de 400 modelos de IA a través del Model Context Protocol. Funciona con cualquier cliente compatible con MCP.

Clientes compatibles

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ clientes compatibles

Instalar

npx -y atlascloud-mcp

Configuración

Agrega la siguiente configuración al archivo de configuración de MCP de tu IDE.

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Herramientas disponibles

atlas_generate_imageGenera imágenes a partir de indicaciones de texto.

Salida Máxima:128.00K

$5/30M Entrada/Salida

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