GPT-5.5 Pro هو نموذج عالي القدرة من OpenAI، مُحسَّن للتفكير العميق والدقة في المهام المعقدة والعالية المخاطر. يتميز بنافذة سياق تزيد عن مليون رمز (922 ألف إدخال، 128 ألف إخراج) مع دعم لـ...
OpenAI GPT-5.5 Pro هو نموذج رائد من OpenAI، يمثل أحدث ما توصلت إليه نماذج اللغة الضخمة. صُمم للمهام التي تتطلب قدرات استدلالية عالية، وفهمًا متعدد الوسائط، وأطوال إخراج واسعة. يقبل النموذج الإدخال من…
تتميز GPT-5.5 Pro في الاستدلال المعقد، وفهم السياق الطويل، والمعالجة متعددة الوسائط. يمكنها الإجابة على الأسئلة التي تتطلب منطقًا متعدد الخطوات، مثل البراهين الرياضية أو التفسير القانوني. مع حد إخراج يبلغ 100,000 رمز، يمكنها إنتاج قواعد كود كاملة، أو كتب، أو تقارير مفصلة في استدعاء API واحد. يدعم النموذج استدعاء الوظائف والإخراج المنظم، مما يتيح التكامل في سير العمل الآلي. فهمها للملفات والصور يسمح لها بتحليل الرسوم البيانية والمخططات والمستندات الممسوحة ضوئيًا. مقارنة بالنماذج السابقة، تقدم تماسكًا محسنًا على المقاطع الطويلة ومعالجة أفضل للتعليمات الدقيقة.
للمهام البسيطة مثل توليد النصوص القصيرة، الأسئلة والأجوبة الأساسية، أو التطبيقات منخفضة زمن الاستجابة، قد يكون نموذج أرخص مثل GPT-4.5 أو GPT-4o Mini أكثر ملاءمة. توفر هذه النماذج أداءً مناسبًا بتكلفة أقل واستهلاك أقل للرموز. أما التسعير المميز لنموذج GPT-5.5 Pro وقدرته على توليد مخرجات أطول فيُستغلان على أفضل وجه عندما تتطلب المهمة تفكيرًا عميقًا، أو مدخلات متعددة الوسائط، أو مخرجات طويلة جدًا. يتيح لك OrcaRouter توجيه الطلبات ديناميكيًا: يمكنك استخدام GPT-5.5 Pro للحالات المعقدة والرجوع إلى النماذج الأرخص للاستفسارات البسيطة، كل ذلك من خلال نقطة نهاية API نفسها.
نعم، يستطيع نموذج GPT-5.5 Pro توليد مخرجات منظمة مثل JSON أو XML أو مقتطفات أكواد بلغات برمجة متعددة. وهو يدعم تمرير مخطط JSON ضمن طلب واجهة API لفرض بنية إخراج محددة، كما يمكنه اتباع التعليمات لإنتاج بيانات صالحة ومنسّقة. هذا يجعله مناسبًا لبناء تطبيقات تتطلب استجابات قابلة للقراءة آليًا، مثل خطوط أنابيب استخراج البيانات، أو تنسيق واجهات API، أو توليد التقارير الآلي. ويتعامل النموذج أيضًا مع استدعاء الدوال بطريقة أصلية، مما يتيح له استدعاء أدوات خارجية بناءً على مطالبات المستخدم.
بصفته نموذجًا رائدًا، يُظهر GPT-5.5 Pro أداءً متطورًا في مجموعة متنوعة من معايير التفكير والفهم اللغوي والاستدلال متعدد الوسائط. يحتل باستمرار مرتبة بين أفضل النماذج في مهام مثل MMLU (فهم اللغة متعدد المهام)، وتحديات البرمجة (مثل HumanEval، SWE-bench)، والاستدلال البصري (مثل VQA، ChartQA). تختلف الدرجات الدقيقة حسب تاريخ التقييم والمنهجية، لكن النموذج يتفوق عادةً على أسلافه والعديد من المنافسين في الدقة. ومع ذلك، لا يوجد نموذج مثالي؛ فقد يواجه صعوبة في المجالات المتخصصة جدًا أو المطالبات الغامضة. يجب على المستخدمين الاختبار على مجموعات بيانات تمثيلية لقياس الأداء لحالة الاستخدام الخاصة بهم.
تعتمد زمنية الاستجابة لـ GPT-5.5 Pro على طول الإدخال وحجم الإخراج المطلوب وحمل الخادم الحالي. بالنسبة للاستفسارات القصيرة ذات المخرجات المتواضعة، تبدأ الردود عادةً في غضون ثوانٍ قليلة. أما بالنسبة للمخرجات الطويلة جدًا (مثل 100 ألف رمز)، فقد تكون زمنية الاستجابة الأولية أعلى لأن النموذج يعالج السياق الكامل. وبمجرد بدء التوليد، تتدفق الرموز باستمرار بمعدل مشابه للنماذج الرائدة الأخرى (مثل عشرات الرموز في الثانية). يعمل OrcaRouter على تحسين التوجيه لتقليل زمنية الاستجابة عن طريق اختيار عقدة الاستدلال الأقرب المتاحة. السرعات الدقيقة ليست ثابتة وقد تختلف؛ لذا ينبغي على المستخدمين إجراء اختبار زمنية الاستجابة في بيئتهم الخاصة.
تشمل نقاط القوة التفوق في الاستدلال، والتماسك الطويل، والتعامل مع الوسائط المتعددة، وقدرة إخراج كبيرة. وهي قوية بشكل خاص في المهام التي تتطلب منطقًا خطوة بخطوة، والكتابة الإبداعية، وتوليد الأكواد. أما القيود فتشمل التكلفة الأعلى مقارنة بالنماذج الأصغر، وعدم الاتساق أحيانًا عندما تكون التعليمات غامضة. وقد تُنتج أيضًا هلوسات—معلومات تبدو معقولة ولكنها غير صحيحة—خاصة في مواضيع خارج بيانات تدريبها. يعتمد حد معرفة النموذج على تدريب OpenAI؛ فهو لا يمتلك معلومات في الوقت الفعلي إلا إذا تم توفيرها في الاستفسار. يجب على المستخدمين تنفيذ خطوات تحقق للتطبيقات الحرجة. أيضًا، الحد الأقصى للإخراج البالغ 100 ألف يشير إلى التوليد؛ ولم يتم تحديد نافذة السياق للإدخال ولكن من المعروف أنها كبيرة جدًا.
تسعير GPT-5.5 Pro على OrcaRouter يتبع هيكل أسعار OpenAI، حيث يتم عادةً الفوترة لكل مليون رمز (token) لكلٍ من المدخلات والمخرجات. لا توجد رسوم اشتراك منفصلة لاستخدام النموذج عبر OrcaRouter تتجاوز تكلفة الرمز الواحد. قد يضيف OrcaRouter رسوم خدمة شفافة أو هامش ربح فوق تسعير OpenAI الأساسي، وهو ما يتم الإفصاح عنه في لوحة التحكم. وفقًا لأحدث المعلومات، يتم فوترة رموز المدخلات ورموز المخرجات بأسعار مختلفة، حيث تكون المخرجات غالبًا أكثر تكلفة. لا توجد خطط شهرية ثابتة؛ أنت تدفع فقط مقابل ما تستخدمه. للحصول على التسعير الدقيق الحالي، راجع صفحة تسعير OrcaRouter أو الأسعار الرسمية من OpenAI.
باعتبار GPT-5.5 Pro نموذجًا رائدًا، فهو أكثر تكلفة لكل رمز (token) مقارنة بالعديد من النماذج الأخرى. ومع ذلك، فإن قدرته على إنتاج مخرجات طويلة في استدعاء واحد يمكن أن تقلل الحاجة إلى جولات متعددة من التوليد. بالنسبة للمهام التي تتطلب دقة عالية وتفكيرًا عميقًا، قد تكون التكلفة مبررة بفضل الوقت المُوفر وتحسينات الجودة. للاستخدام عالي الحجم، فكّر في استخدام التخزين المؤقت (إذا كان مدعومًا من OrcaRouter) أو تجميع الطلبات لتقليل التكلفة الإضافية لكل رمز. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك مزج النماذج عبر توجيه OrcaRouter: استخدم GPT-5.5 Pro فقط للأجزاء الأكثر تطلبًا في سير العمل، واستخدم نماذج أرخص للمهام الفرعية الأبسط.
قد يوفر OrcaRouter تخزينًا مؤقتًا اختياريًا للاستجابات لتجنب الحساب المكرر للطلبات المتكررة. إذا تم تمكينه، عند إرسال نفس الإدخال تمامًا (بما في ذلك البيانات متعددة الوسائط) مرة أخرى، يتم إرجاع استجابة مخزنة دون تحمل تكاليف استنتاج النموذج. يمكن أن يؤدي ذلك إلى خفض النفقات بشكل كبير للتطبيقات التي تحتوي على العديد من الاستعلامات المتطابقة أو المتشابهة جدًا. سياسات التخزين المؤقت، TTL، والأهلية يتم تحديدها بواسطة OrcaRouter؛ يمكنك تكوين إعدادات التخزين المؤقت لكل استدعاء API. لاحظ أن الاستجابات المخزنة لا تعكس المعلومات المحدثة أو التغييرات في سلوك النموذج، لذا استخدم التخزين المؤقت بحكمة للمحتوى الثابت. راجع وثائق OrcaRouter للحصول على التفاصيل.
قم بالوصول إلى GPT-5.5 Pro عبر نقطة نهاية API المتوافقة مع OpenAI من OrcaRouter على الرابط https://api.orcarouter.ai/v1. استخدم معرف النموذج "openai/gpt-5.5-pro" في طلباتك. تتوقع API المعلمات القياسية لـ OpenAI: مصفوفة الرسائل (مع دور ومحتوى)، وmax_tokens، وtemperature، إلخ. للإدخال متعدد الوسائط، قم بتضمين أجزاء الصور في المحتوى باستخدام تنسيق عنوان URL للبيانات أو مرجع ملف. مثال على استدعاء curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_ORCAROUTER_KEY" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.5-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "صف هذه الصورة"}], "max_tokens": 5000 }'
يمكنك استخدام جميع معاملات OpenAI القياسية مع واجهة OrcaRouter API: temperature (0-2، الافتراضي 1)، top_p، max_tokens (حتى 100,000)، frequency_penalty، presence_penalty، تسلسلات الإيقاف (stop sequences)، و seed للحصول على نتائج قابلة لإعادة الإنتاج. للإخراج المنظم، يمكنك تمرير response_format مع مخطط JSON. للإدخال متعدد الوسائط، يمكنك تضمين image_url أو file_url في مصفوفة content. معاملات OrcaRouter الإضافية مثل cache و model fallback وتفضيلات التوجيه متاحة عبر الرؤوس المخصصة أو حقول الجسم الإضافية (انظر الوثائق). تُرجع واجهة API استجابة JSON قياسية تحتوي على choices وإحصائيات الاستخدام ومعلومات النموذج.
عملية الترحيل بسيطة لأن واجهة OrcaRouter البرمجية متوافقة مع OpenAI. غيّر base_url من https://api.openai.com/v1 إلى https://api.orcarouter.ai/v1. استبدل مفتاح API الخاص بك بمفتاح API من OrcaRouter. حدّث اسم النموذج إلى "openai/gpt-5.5-pro" (مع الاحتفاظ باسم نموذج OpenAI كبادئة). جميع هياكل الطلب والاستجابة الأخرى تظل متطابقة. إذا كنت تستخدم مكتبة openai الخاصة بلغة Python، فما عليك سوى تحديث تهيئة العميل: from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="YOUR_ORCAROUTER_KEY", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-5.5-pro", messages=[...] ) اختبر أولاً في بيئة اختبارية.
يقدم GPT-5.5 Pro تحسينات جوهرية مقارنةً بـ GPT-4.5 في مجالات الاستدلال والفهم متعدد الوسائط وطول المخرجات. بينما لا يزال GPT-4.5 نموذجًا قادرًا، فإن GPT-5.5 Pro يتعامل مع تعليمات أكثر تعقيدًا، ويعالج الصور والملفات بشكل أصلي، ويمكنه توليد ما يصل إلى 100,000 رمز لكل استجابة مقارنة بالحدود الأدنى لـ GPT-4.5. ومع ذلك، فإن GPT-4.5 غالبًا ما يكون أرخص وأسرع في المهام البسيطة، مما يجعله خيارًا أفضل للتطبيقات عالية الإنتاجية ومنخفضة التعقيد. من حيث أداء المعايير، يحقق GPT-5.5 Pro عادةً نتائج أعلى في مهام المنطق والبرمجة والأسئلة البصرية. يتيح لك OrcaRouter استخدام كلا النموذجين بالتبادل حسب حالة الاستخدام.
GPT-5.5 Pro يبني على قدرات GPT-4o متعددة الوسائط مع تفكير محسّن وحد إخراج أكبر بكثير (100k مقارنة بـ 16k النموذجية لـ GPT-4o). كلا النموذجين يدعمان إدخال النص والصورة والملفات، لكن GPT-5.5 Pro يكون عادةً أكثر دقة في مهام التفكير المعقدة ويحافظ على تناسق أفضل عبر المخرجات الطويلة. GPT-4o، كونه أقدم وأقل تكلفة، لا يزال خيارًا قويًا للعديد من التطبيقات؛ فهو يقدم أوقات استجابة أسرع للمخرجات القصيرة. عندما لا تتطلب المهمة مخرجات طويلة للغاية أو تفكيرًا من الدرجة الأولى، يمكن أن يكون GPT-4o بديلاً فعالاً من حيث التكلفة. يدعم OrcaRouter كلا النموذجين، مما يتيح اختيار النموذج الديناميكي.
كل من GPT-5.5 Pro وClaude 3.5 Sonnet هما نموذجان رائدان من موفريهما. يوفر GPT-5.5 Pro سعة إخراج أكبر (100k رمز) ويدعم إدخال الملفات والصور بشكل مشابه لـ Claude. في المعايير، غالبًا ما يتفوق GPT-5.5 Pro في مهام الاستدلال والبرمجة، بينما قد يبرز Claude 3.5 Sonnet في السلامة والفائدة والحوار الدقيق. يعتمد الاختيار بينهما غالبًا على متطلبات المهمة المحددة وتفضيلات النظام البيئي. يتيح لك OrcaRouter استدعاء أي من النموذجين عبر نفس API، مما يسهل المقارنة والتبديل. قد تختلف الأسعار؛ قارن التكاليف لكل رمز على صفحة التسعير الخاصة بـ OrcaRouter.
تصبح مزايا GPT-5.5 Pro واضحة في المهام التي تتطلب استدلالًا عميقًا، وفهمًا متعدد الوسائط، ومخرجات طويلة جدًا. النماذج مفتوحة المصدر (مثل Llama 3 و Mistral) فعالة من حيث التكلفة لتوليد النصوص البسيطة ويمكن تشغيلها محليًا. ومع ذلك، فإنها تفتقر عادةً إلى نفس مستوى تطور الاستدلال، ودعم الوسائط المتعددة، وحدود الرموز المخرجة. إذا كان تطبيقك يتطلب دقة عالية في المهام المعقدة، فإن GPT-5.5 Pro يستحق الاستثمار. بالنسبة للمهام المباشرة مثل التلخيص أو التصنيف، قد يكون النموذج مفتوح المصدر المضبوط كافيًا ويقلل التكاليف. يقدم OrcaRouter كلاً من النماذج المملوكة ومفتوحة المصدر، مما يسمح لك باختيار الأنسب.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.5-pro",
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 |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ 1.1M | $60.00 | $270.00 |
| 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.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-proفتح @misc{orcarouter_gpt_5_5_pro,
title = {GPT-5.5 Pro API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5-pro}
}OpenAI. (2026). GPT-5.5 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5-pro