OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K رمز إخراج، إدخال متعدد الوسائط، τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 هو نموذج لغوي تم تدريبه بواسطة OpenAI ويتم تقديمه عبر OrcaRouter. يقبل هذا النموذج إدخالات الملفات والصور والنصوص، ويمكنه توليد ما يصل إلى 128,000 رمز في عملية إكمال واحدة.…
النموذج مناسب تمامًا للمهام التي تدمج المدخلات متعددة الوسائط مع المخرجات الواسعة. تشمل الأمثلة: إنشاء تقرير مالي من جداول بيانات (ملف) ومخططات (صورة) مرفوعة؛ كتابة تحليل لصورة فوتوغرافية مقترنة بمطالبة نصية؛ إنتاج نصوص برمجية طويلة من مخططات معمارية؛ وإنشاء شروحات علمية مفصلة تستند إلى أشكال بيانية. تشير درجته العالية في اختبار τ²-Bench إلى تفوقه في التفكير عبر السياقات الطويلة، مما يجعله خيارًا جيدًا للمشكلات المنطقية متعددة الخطوات، وتوليد السرد، والتلخيص المعقد. يحافظ النموذج على الترابط عبر المخرجات الطويلة جدًا، وهي ميزة رئيسية مقارنة بالنماذج ذات نوافذ الإخراج الأصغر.
بالنسبة للمهام البسيطة التي لا تتطلب إدخالًا متعدد الوسائط أو مخرجات طويلة جدًا، قد يكون النموذج الأصغر أو الأقدم أكثر فعالية من حيث التكلفة. على سبيل المثال، إذا كانت حالتك الاستخدامية تتضمن أسئلة وأجوبة قصيرة أو توليد نصوص أساسية، فقد تكون نماذج مثل OpenAI's GPT-4o-mini أو GPT-3.5 Turbo كافية. بالإضافة إلى ذلك، إذا كنت لا تحتاج إلى إدخال ملفات أو صور، فإن النموذج النصي فقط يمكن أن يقلل من زمن الاستجابة والتكلفة. تُستخدم سعة الإخراج البالغة 128K بأفضل صورة عندما تكون بحاجة فعلية إلى ذلك الطول؛ أما بالنسبة للمخرجات الأقصر، فأنت تدفع مقابل سعة غير مستخدمة. يقدم OrcaRouter مجموعة من النماذج، لذا يمكنك اختيار الخيار الأرخص الذي يلبي متطلبات مهمتك.
لاستخدام الإدخال متعدد الوسائط، ترسل طلبًا إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ OrcaRouter باستخدام معرف النموذج "openai/gpt-5.5-2026-04-23" وتضمين كتل محتوى لكل وسيط. النص يُقدم كمحتوى نصي قياسي. يمكن تمرير الصور كعناوين URL أو بيانات مشفرة بـ base64. يتم رفع الملفات عبر API والإشارة إليها بواسطة معرف. يعالج النموذج جميع الوسائط معًا، مما يسمح له بالاستدلال عبر هذه الوسائط. على سبيل المثال، يمكنك أن تطلب من النموذج قراءة ملف PDF، النظر إلى رسم بياني معلوماتي (صورة)، ثم الإجابة على أسئلة بناءً على كليهما. يُرجع النموذج إكمالاً نصيًا يصل إلى 128,000 رمز.
τ²-Bench هو معيار مصمم لتقييم قدرات الاستدلال في السياقات الطويلة. درجة 93.9 تضع هذا النموذج ضمن أفضل الأداء في المهام التي تتطلب الحفاظ على الاتساق المنطقي عبر تسلسلات طويلة. من المحتمل أن يعكس ذلك قدرة النموذج على التعامل مع الاستدلال متعدد الخطوات، وتجنب تراكم الأخطاء، ومعالجة المعلومات بدقة عبر المخرجات الكبيرة. على الرغم من عدم تفصيل المنهجية الدقيقة لـ τ²-Bench هنا، فإن الدرجة العالية تشير إلى أن النموذج موثوق للعمل التحليلي المعقد. يجب على المستخدمين النظر في هذا المعيار إلى جانب مقاييس أخرى ذات صلة بحالة الاستخدام الخاصة بهم.
تعتمد السرعة وزمن الاستجابة على عدة عوامل، منها حجم الإدخال، طول الإخراج، والحمل الحالي لواجهة API. توليد 128 ألف توكن سيستغرق وقتاً أطول بطبيعة الحال مقارنة بتوليد رد قصير. توفر OrcaRouter استجابات متدفقة للتعامل مع المخرجات الطويلة بكفاءة. لم يُنشر زمن الاستجابة النموذجي لهذا النموذج، ولكن يمكنك توقع أن المخرجات الأكبر ستتطلب وقتاً أطول. للتطبيقات في الوقت الفعلي، يُنصح باستخدام نموذج أقصر أو تعيين حدود معقولة لـ max_tokens. يُوصى باختبار عبء العمل الخاص بك لفهم خصائص زمن الاستجابة. تساعد البنية التحتية لـ OrcaRouter في تقليل التباين، لكن تكاليف الشبكة والمعالجة تظل قائمة.
تشمل نقاط القوة قدرة إخراج عالية (128K رمز)، ودعم إدخال متعدد الوسائط، واستدلال قوي في السياقات الطويلة كما يُقاس بواسطة τ²-Bench. من المحتمل أن يؤدي النموذج أداءً جيدًا في المهام التي تتطلب إنشاء محتوى طويل ومتماسك من مدخلات متنوعة. قد تتضمن القيود تكلفة أعلى مقارنة بالنماذج الأصغر وزمن استجابة محتمل للمخرجات الطويلة جدًا. بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أنه يعالج مدخلات الصور والملفات، إلا أن أداءه في المهام البصرية المحددة (مثل التعرف الدقيق على الأشياء) قد لا يضاهي نماذج الرؤية المتخصصة. يُشار إلى حد معرفة النموذج من خلال تاريخ إصداره (2026-04-23)، مما يعني أنه لا يمكنه معرفة الأحداث بعد ذلك التاريخ. يجب على المستخدمين التحقق من الحقائق للتطبيقات الحرجة.
تعتمد تسعيرة نموذج openai/gpt-5.5-2026-04-23 على استخدام الرموز (tokens)، مع معدلات منفصلة لرموز الإدخال والإخراج. تفرض OrcaRouter رسومًا لكل مليون رمز، ويمكن الاطلاع على المعدلات الدقيقة على صفحة تسعير OrcaRouter. نظرًا للحد الأقصى الكبير لإخراج النموذج (128 ألف رمز)، فإن إنشاء استجابات طويلة سيؤدي بطبيعة الحال إلى تكاليف إخراج أعلى. قد تكون هناك أيضًا رسوم إضافية لمعالجة الملفات أو الصور. من المهم مراقبة استهلاك الرموز للتحكم في النفقات. توفر OrcaRouter تحليلات الاستخدام للمساعدة في تتبع التكاليف. لا توجد رسوم شهرية ثابتة؛ أنت تدفع فقط مقابل ما تستخدمه.
المقايضة الأساسية هي بين القدرات المتقدمة للنموذج وتكلفته. بالنسبة للمهام التي تتطلب فعليًا إخراج 128K وإدخال متعدد الوسائط، يمكن لهذا النموذج أن يكون أكثر كفاءة من البدائل الأخرى (مثل الاستدعاءات المتعددة لنموذج أصغر). ومع ذلك، بالنسبة للمهام الأقصر أو الأبسط، فإن استخدام نموذج أرخص (مثل GPT-4o-mini أو GPT-3.5 Turbo) سيقلل التكاليف. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك تحديد عدد رموز الإخراج بقيمة أقل لتجنب دفع ثمن السعة غير المستخدمة. لا تفرض OrcaRouter رسومًا على الطلبات الفاشلة أو التخزين المؤقت (حيثما ينطبق ذلك)، ولكن يجب عليك مراجعة سياسة التسعير المحددة لهذا النموذج.
قد يُطبّق OrcaRouter آليات تخزين مؤقت (caching) تقلل التكاليف للاستعلامات المتكررة المتطابقة. ومع ذلك، فإن سلوك التخزين المؤقت لهذا النموذج غير موثق بشكل صريح هنا. عادةً، يمكن للعمليات القابلة للقراءة فقط على الردود المخزنة مؤقتًا أن تقلل من استهلاك الرموز (token consumption). إذا تم تفعيل التخزين المؤقت، فقد ترى تكاليف مخفضة للاستعلامات الشائعة. يجب على المطورين مراجعة وثائق OrcaRouter للحصول على أحدث سياسات التخزين المؤقت. كأفضل ممارسة، صمّم الاستعلامات لتكون قابلة للتكرار، وفكّر في استخدام استراتيجيات تخزين مؤقت خارجية إذا كانت واجهة البرمجة لا توفرها. لاحظ أن الاستعلامات الديناميكية أو المخصصة لمستخدم معين قد لا تستفيد من التخزين المؤقت.
لاستخدام النموذج، قم بتعيين نقطة نهاية API الخاصة بك إلى https://api.orcarouter.ai/v1 وقم بتضمين معرف النموذج "openai/gpt-5.5-2026-04-23" في طلبك. واجهة API متوافقة مع OpenAI، لذا يمكنك استخدام SDK القياسي لـ OpenAI أو أي عميل HTTP يدعم نقطة نهاية محادثات الإكمال. مرر مفتاح API الخاص بك في رأس Authorization. قم ببناء مصفوفة الرسائل (messages) باستخدام خصائص role و content. بالنسبة للمدخلات متعددة الوسائط، قم بتضمين خصائص image_url أو file_id في المحتوى. عيّن max_tokens إلى قيمة تصل إلى 128,000. سيحتوي الرد على النص المُنشأ. مثال لـ curl (غير مقدم هنا) متاح في وثائق OrcaRouter.
المعلمات الرئيسية تشمل: model (سلسلة نصية، مضبوطة على "openai/gpt-5.5-2026-04-23")، messages (مصفوفة من كائنات الرسائل)، max_tokens (عدد صحيح يصل إلى 128,000)، temperature (عدد عشري، عادةً 0-2)، top_p (عدد عشري)، n (عدد المخرجات المكتملة)، stream (قيمة منطقية)، stop (مصفوفة من السلاسل النصية)، و presence_penalty/frequency_penalty. للإدخال متعدد الوسائط، استخدم content parts مع دعم النص، image_url (مع خيار detail)، و file_id. يدعم النموذج استدعاء الدوال واستخدام الأدوات (إذا كان مفعّلاً من قبل OpenAI). راجع وثائق OrcaRouter للحصول على القائمة الكاملة للمعلمات المدعومة وأي قيم افتراضية خاصة بالنموذج.
الانتقال إلى واجهة OrcaRouter API سهل لأنها متوافقة مع OpenAI. استبدل عنوان URL الأساسي الحالي بـ https://api.orcarouter.ai/v1 وقم بتغيير معرف النموذج إلى "openai/gpt-5.5-2026-04-23". حدّث آلية التحقق لاستخدام مفتاح OrcaRouter API. لا حاجة لتغييرات في تنسيق الطلب إذا كنت تستخدم بالفعل هيكل الدردشة من OpenAI. تأكد من أن نظامك يتعامل مع الاختلافات المحتملة في حدود المعدل والزمن المستغرق. توفر OrcaRouter أدلة إرشادية ودعمًا للانتقال. اختبر بضع طلبات قبل تحويل حركة المرور الإنتاجية.
كلاهما نماذج من OpenAI، لكن gpt-5.5-2026-04-23 يوفر حدًا أكبر بكثير للإخراج (128 ألف رمز مقارنة بـ 4,096 رمزًا في GPT-4o) ويدعم إدخال الملفات والصور (GPT-4o يدعم أيضًا الرؤية، لكن معالجة الملفات قد تختلف). من المرجح أن تكون درجة τ²-Bench البالغة 93.9 أعلى من أداء GPT-4o في الاستدلال طويل السياق، رغم عدم تقديم مقارنات مباشرة. من المتوقع أن تكون الأسعار أعلى بسبب سعة الإخراج الأكبر. للمهام القصيرة، قد يكون GPT-4o أكثر فعالية من حيث التكلفة. للمهام التي تتطلب مخرجات طويلة جدًا أو إدخال ملفات متعددة الوسائط، فإن النموذج الأحدث أكثر ملاءمة.
كلود 3.5 سونيت (من أنثروبيك) لديه أقصى إخراج يبلغ 8,192 رمزًا، وهو أقل بكثير من 128 ألف. كما يدعم إدخال النصوص والصور ولكن ليس تحميل الملفات بنفس الطريقة. في الاستدلال طويل السياق، تُعرف نماذج كلود بأدائها العالي، لكن مقارنات المعايير المحددة غير متاحة. تسعير نماذج كلود يكون لكل رمز أيضًا. الفارق الرئيسي هو سعة الإخراج؛ إذا كنت بحاجة إلى إنشاء محتوى طويل جدًا، فإن نموذج OpenAI هذا هو الخيار الواضح. وإلا، فقد يعتمد القرار على عوامل أخرى مثل تفضيلات الأمان أو التكامل مع النظام البيئي.
يوفر Gemini 1.5 Pro (من Google) نافذة سياق كبيرة تصل إلى مليون رمز (token) لكن حدود الإخراج أقل (حوالي 8,192 رمزًا). وهو يدعم النصوص والصور والصوت والفيديو. لم يتم تقديم درجة τ²-Bench لـ Gemini، لكن نماذج Google عمومًا تتفوق في المهام متعددة الوسائط. تكمن قوة نموذج OpenAI في حد إخراج الرموز العالي ودرجة الاستدلال ذات السياق الطويل القوية. الاختيار بينهما يتضمن مقايضات: يوفر Gemini سياق إدخال أكبر ووسائط إضافية، بينما يوفر هذا النموذج مخرجات أطول. يمكن لكلاهما التعامل مع المدخلات متعددة الوسائط، لكن تختلف تفاصيل معالجة الملفات.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.5-2026-04-23",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| الفئة | الإدخال / 1M توكن | الإخراج / 1M توكن | قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| يتم تحديد الفئة حسب عدد رموز الإدخال لكل طلب | |||
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تسعير متدرّج — يستخدم هذا التقدير أسعار المستوى الأساسي.
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
ما يتحدث عنه المطورون هذا الأسبوع
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23فتح @misc{orcarouter_gpt_5_5_2026_04_23,
title = {openai/gpt-5.5-2026-04-23 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.5-2026-04-23 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23