能力 vs 帳單
指數 71.5 對應 Σ $210.0／MTok，Value 0.34。高指數不自動等於該買——看任務失敗成本是否撐得住溢價。
均衡候補CF-1.3math
GPT-5.4 Pro
GPT-5.4 Pro 定位為「均衡候補」：Cheese Index 71.5（#6）。沒有單一極端優勢，但可作為穩健備援或 A/B 對照組。場景上最貼近「均衡穩健」。
2026-10-01 快照。 OpenAI · 1 路交叉訊號 · 最佳 Fit 均衡穩健 · OpenAI
CHEESE INDEX
68.3#23
DEPTH
82.3
OPS
—
VALUE
0.33
BALANCE
—
CONSENSUS
—
Σ COST
$210.0
LATENCY
—
優勢訊號
- 專長「math」相對群體抬升 +11.8。
- 場景 Fit 首選「均衡穩健」（30.5）。
- 深度複合 71.6，能力覆蓋面不只單一軸。
風險與缺口
- 交叉訊號偏少，指數對單一來源較敏感。
- 綜合標價偏高（Σ $210.0／MTok），需用 Value／Pareto 證明溢價合理。
- 尚無部署體感訊號，上線前請補延遲／吞吐實測。
- 長程軸覆蓋不足，長 horizon 任務勿只看總指數。
- 深度維度覆蓋偏低，專長判斷可信度有限。
深度雷達
實線＝本模型 · 虛線＝群體中位
芝士軸
—
場景 Fit
★ 均衡穩健
成本優先
生成原型
編碼代理
長程任務
關鍵取捨
專長對齊
相對群體在「math」抬升 +11.8。任務面不匹配時，抬升無法兌換成產品價值。
部署體感
Ops—
Latency—
Throughput—
I / O$30 / $180
尚無 Ops 訊號：上線前請補延遲與吞吐實測。
驗證清單
- 用 3–5 個自家真實任務（含失敗案例）跑 A/B，勿只看排行分數。
- 記錄延遲 p50／p95、錯誤率與單位任務成本，對齊 Ops／Value 敘事。
- 上線後追 7 日指數波動與產品 KPI，決定是否留在短名單。
能力細節
math ★
reasoning ★