连Claude死忠粉都换GPT-5.4了，OpenClaw省47%，Token半价碾压Opus！
今儿凌晨晚上刷技术新闻的时候，老金我看到一条消息直接愣住了。
GPT-5.4，正式发布了。
前天刚发了GPT-5.3 Instant修复油腻问题。
隔了不到48小时，OpenAI直接甩出GPT-5.4。
这次不是小修小补，是真正的大升级。
更让老金我没想到的。
Dan Shipper的Every.to团队提前拿到了GPT-5.4的测试权限。
他们在OpenClaw里跑了一段时间。
连他们团队里的Claude死忠粉都开始每天用GPT-5.4了。
这句话的信息量非常大。
最炸裂的是什么？
它能直接操控你的电脑。
Tool Search还天生为MCP而生，省了47%的token。
对OpenClaw用户来说，这可能是目前性价比最优的模型。
GPT-5.4到底是什么？
3月5日，OpenAI正式发布GPT-5.4。
官方定位：最强大、最高效的前沿模型，专为专业工作设计。
这次一口气发了三个版本：
GPT-5.4
标准版本，API可用。
适合日常开发和调用。
GPT-5.4 Thinking
推理增强版，ChatGPT里默认使用。
Plus用户（$20/月）及以上可用。
GPT-5.4 Pro
性能拉满版，面向重度专业任务。
仅Pro用户（$200/月）和企业版可用。
6大核心升级，老金帮你拆解最值得关注的3个
OpenAI官方列了6个升级方向。
老金我拆完发现，真正值得关注的就3个。
升级1：原生操控电脑，超越人类表现
这是GPT-5.4最炸裂的能力。
它能通过截屏和鼠标键盘命令，直接操作你电脑上的软件。
不是调API，不是写脚本。
是真的像一个人坐在你电脑前，看着屏幕，点鼠标，敲键盘。
有多强？
OSWorld-Verified测试，衡量AI操控桌面的能力。
GPT-5.4拿了 75.0% 的成功率。
你没看错。
GPT-5.4在操控电脑这件事上，超过了人类专家的平均水平。
比上一代GPT-5.2直接跳了28个百分点。
老金我的理解
这意味着什么？
你可以让GPT-5.4帮你操作Excel、填表单、完成复杂网页流程。
它不只是告诉你怎么做，而是直接帮你做了。
不过老金我要泼个冷水。
这个能力目前主要通过API和Codex平台使用。
普通ChatGPT用户暂时还体验不到完整的Computer Use。
实际效果怎么样，还得等社区大规模实测。
升级2：100万Token上下文，OpenAI史上最大
GPT-5.4的API版本支持最大 100万token 的上下文窗口。
这是OpenAI历史上最大的上下文窗口。
之前GPT-5.2的上下文是128K。
现在直接翻了将近8倍。
100万token能装多少东西？
大概相当于一整本750页的书。
或者一个中型项目的完整代码仓库。
老金我的理解
这个升级对开发者来说是杀手级的。
你可以把整个项目代码扔进去，让它分析架构、找Bug、做重构。
不用再纠结上下文不够用的问题了。
不过要注意一个细节。
超过272K输入token的请求，价格会翻倍。
所以100万上下文虽然爽，但用起来也得算成本。
升级3：Tool Search，省了47%的Token
这个升级听起来不够炸裂，但对开发者来说可能是最实用的。
之前的问题
你调API的时候，需要在系统提示里定义所有可用的工具。
工具越多，消耗的token就越多。
有些团队光工具定义就占了几万token。
GPT-5.4的解决方案
新增了 Tool Search 功能。
模型只收到一个轻量级的工具列表。
需要用哪个工具的时候，才去查完整定义。
效果有多好？
MCP Atlas基准测试，250个任务，36个MCP服务器。
Tool Search配置减少了 47% 的token使用量。
准确率不变。
老金我的理解
这个功能对MCP重度用户来说是真的香。
老金我自己的MCP Router里就配了27个服务器。
如果每次请求都要加载所有工具定义，token消耗确实很头疼。
Tool Search等于给工具调用做了一个按需加载的优化。
跟OpenClaw有什么关系？
这里老金我要重点说一下。
OpenClaw目前65%以上的Skill底层都是MCP服务器。
Tool Search这个功能，简直就是给OpenClaw量身定制的。
以前用Claude跑任务，光加载MCP工具定义就烧不少token。
现在换GPT-5.4，Tool Search按需加载，直接省47%。
关键是GPT-5.4价格还只有Opus 4.6的一半。
Dan Shipper在Every.to的评测里原话：
"With a few tweaks, it became our preferred model in our OpenClaws."
连他们团队的Claude死忠粉现在也每天在用GPT-5.4。
另外3个升级，简单说说
编码能力
整合了GPT-5.3-Codex的编程能力。
在SWE-Bench Pro上达到57.7%。
但说实话，Claude Opus 4.6在SWE-Bench Verified上是80.8%。
编码这块，OpenAI还是追着Anthropic跑。
文档理解
Excel建模任务从GPT-5.2的68.4%提升到87.3%。
还新增了Excel和Google Sheets的直接集成。
做表格分析的人应该会很开心。
深度搜索和提前规划
GPT-5.4 Thinking支持在思考过程中展示计划。
你可以在它思考的时候就看到方向，及时纠偏。
深度搜索也更准了，尤其是高度特定的查询。
定价和竞品对比
老金我的判断
没有哪个模型全面碾压其他两个。
GPT-5.4赢在操控电脑和知识工作。
Claude Opus 4.6赢在编码和视觉推理。
Gemini 3.1 Pro赢在抽象推理和性价比。
2026年最聪明的做法，是根据任务选模型。
编码用Claude，推理用Gemini，操控电脑用GPT-5.4。
对OpenClaw用户来说，GPT-5.4可能是综合性价比最优的选择。
为什么GPT-5.4可能是最适合OpenClaw的模型
这里老金我要说个跟大多数评测不太一样的观点。
很多人比模型就看跑分。
但OpenClaw用户选模型的逻辑不一样。
OpenClaw是24/7在跑的Agent。
成本、工具调用效率、上下文长度才是关键。
原因1：Tool Search天生为MCP而生
OpenClaw 65%以上的Skill底层是MCP服务器。
GPT-5.4的Tool Search在36个MCP服务器的测试中省了47%token。
这个功能就像OpenAI看着OpenClaw的架构专门设计的。
原因2：半价碾压的性价比
GPT-5.4输入$2.50/百万token，Opus 4.6是$5。
输出GPT-5.4是$15，Opus 4.6是$25。
OpenClaw跑一天下来，省的钱是实打实的。
原因3：Peter Steinberger加入OpenAI
2月14日，OpenClaw创始人正式加入OpenAI。
OpenClaw转为OpenAI资助的独立基金会。
Sam Altman原话：
"He is a genius with amazing ideas about the future of very smart agents interacting with each other."
GPT模型在OpenClaw里拿到一等支持，只是时间问题。
但老金我也要说实话
GPT-5.4在OpenClaw里有个已知问题。
Every.to的测试发现它有时候会把任务范围扩大到你没要求的程度。
还会在明显没做完的时候说做完了。
用起来需要加更严格的prompt约束。
编码任务还是Claude更强。
如果你的OpenClaw主要跑代码相关任务，Opus 4.6仍然是更好的选择。
但如果是日常助手、信息处理、工具编排。
GPT-5.4的性价比加上MCP优化组合确实很香。
GPT-5.2 Thinking退役时间表
如果你还在用GPT-5.2 Thinking，注意一下。
OpenAI给了3个月过渡期。
2026年6月5日正式退役。
API用户也要注意迁移。
模型ID从 gpt-5.2 切换到 gpt-5.4。
老金我的建议
如果你是ChatGPT Plus用户
GPT-5.4 Thinking已经在推送了。
打开ChatGPT看看模型选择器里有没有。
有的话直接切过去，体验确实比5.2好不少。
如果你是开发者
Tool Search是最值得关注的功能。
如果你的应用用了很多工具，升级到GPT-5.4能省不少token。
100万上下文也很香，但注意超过272K后价格翻倍。
如果你是OpenClaw用户
老金我建议直接试试GPT-5.4。
在OpenClaw的settings里加个自定义OpenAI provider就行。
配合Tool Search和半价优势，日常任务的性价比直接拉满。
编码任务可以继续用Claude Opus 4.6，两个模型按需切换。
如果你在选模型
别纠结用哪一个。
2026年的最佳实践是 Model Routing（模型路由）。
不同任务用不同模型，综合成本能降40-60%。
老金我现在的方案：
日常编码用Claude Opus 4.6。
知识问答和文档处理用GPT-5.4。
需要超长上下文的任务用Gemini 3.1 Pro。
GPT-5.4的Computer Use是真正的新能力。
100万上下文和Tool Search也很实用。
编码方面还是Claude更强。
但对OpenClaw用户来说，MCP优化加半价优势，可能是目前综合性价比最优的选择。
升级了的兄弟，OpenClaw里跑着感觉怎么样？
老金我很好奇你们的实测体验。