GPT-5.5 ist das Spitzenmodell von OpenAI, das für komplexe professionelle Arbeitslasten konzipiert ist und auf GPT-5.4 mit stärkerer Argumentationsfähigkeit, höherer Zuverlässigkeit und verbesserter Token-Effizienz bei schwierigen Aufgaben aufbaut. Es verfügt über 1M+ Token...
GPT-5.5 ist ein Sprachmodell von OpenAI, das für erweiterte Ausgabe und multimodale Eingabe entwickelt wurde. Es akzeptiert Dateien, Bilder und Text und kann in einem einzigen Durchlauf bis zu…
Wenn eine Datei bereitgestellt wird, kann GPT-5.5 deren Inhalt lesen und analysieren. Dies umfasst das Extrahieren von Informationen aus Dokumenten, das Zusammenfassen ihrer Inhalte, das Beantworten von Fragen zum Material oder das Umwandeln der Daten in ein anderes Format. Beispielsweise könnten Sie eine mehrseitige PDF-Datei hochladen und um eine strukturierte Zusammenfassung oder bestimmte Datenpunkte bitten. Das Modell verarbeitet die Datei als Teil seiner Eingabe und kombiniert sie mit etwaigem Begleittext oder Bildern. Diese Fähigkeit ist nützlich für die Automatisierung von Dokumentenprüfungen, Datenextraktionen und Berichterstellung aus Dateien.
GPT-5.5 kann als Eingabe bereitgestellte Bilder interpretieren. Dazu gehört das Erkennen von Objekten, das Lesen von Text aus Bildern, das Beschreiben von Szenen, das Analysieren von Diagrammen und das Beantworten von Fragen zu visuellen Inhalten. Beispielsweise könnten Sie ein Diagrammbild bereitstellen und um eine schriftliche Interpretation der Trends bitten, oder ein Foto einer Tafel und die daraus resultierenden Aufgaben anfordern. Das Modell verarbeitet das Bild zusammen mit allen Text- und Dateieingaben und ermöglicht so multimodale Denkaufgaben, die visuelle und textuelle Informationen kombinieren.
Während GPT-5.5 große Ausgaben und multimodale Eingaben bietet, ist es für einfache Aufgaben möglicherweise übertrieben. Wenn Ihr Anwendungsfall nur kurze Textgenerierung umfasst (z. B. E-Mail-Antworten, kurze Code-Snippets, Klassifikation) ohne Datei- oder Bildeingabe, könnte ein kleineres, günstigeres Modell wie OpenAIs GPT-4o mini (falls verfügbar) kostengünstiger sein. Ebenso können Modelle mit kleineren Ausgabelimits ausreichen, wenn Sie keine 128k-Token-Ausgabe benötigen. Bewerten Sie Ihre typischen Ein- und Ausgabegrößen sowie Modalitätsanforderungen, bevor Sie GPT-5.5 wählen, um nicht für Kapazität zu bezahlen, die Sie nicht nutzen.
Die Punktzahl des Modells von 93,9 auf τ²-Bench deutet auf eine starke Leistung bei agentischen Aufgaben hin, die die Nutzung von Werkzeugen, die Befolgung mehrstufiger Anweisungen und die Aufrechterhaltung der Konsistenz über mehrere Aktionen hinweg umfassen. Dies schließt Szenarien wie Web-Surfen, API-Aufrufe, Datenbankabfragen oder die Ausführung von Code in einer Schleife ein. Die große Ausgabekapazität ermöglicht es dem Modell zudem, lange Ketten von Werkzeugaufrufen oder Denkschritten ohne Kürzung zu erzeugen. Allerdings spiegeln Benchmark-Ergebnisse die Leistung auf spezifischen Testsätzen wider; die tatsächliche agentische Leistung in der realen Welt kann je nach Komplexität der Aufgaben und der Qualität der verfügbaren Werkzeuge variieren.
τ²-Bench ist ein Benchmark, der die Fähigkeit eines Agenten bewertet, komplexe, mehrschrittige Aufgaben mit Hilfe von Werkzeugen auszuführen. Er testet, wie gut ein Modell Anweisungen befolgen, Aktionen planen, externe Werkzeuge (wie Suchmaschinen, Code-Interpreter oder APIs) nutzen und Fehler über mehrere Schritte hinweg korrigieren kann. Die von GPT-5.5 erreichte Punktzahl von 93,9 platziert es auf einem hohen Leistungsniveau in diesem Benchmark und zeigt, dass das Modell agentische Arbeitsabläufe zuverlässig und mit minimalen Fehlern ausführen kann. Dies ist ein einzelner Datenpunkt; andere Benchmarks können andere Stärken oder Schwächen aufweisen.
Die τ²-Bench-Bewertung von 93,9 deutet darauf hin, dass GPT-5.5 besonders gut bei Aufgaben ist, die anhaltendes Denken und die Nutzung von Werkzeugen über mehrere Schritte hinweg erfordern. Der Benchmark belohnt Modelle, die Anweisungen richtig interpretieren, die richtigen Werkzeuge auswählen und aus Fehlern lernen können. Daher ist GPT-5.5 wahrscheinlich gut geeignet für die Entwicklung autonomer Agenten, die Aufgaben mit begrenztem menschlichem Eingreifen erledigen müssen. Darüber hinaus kann der große Ausgabespielraum des Modells in Szenarien helfen, in denen die Zwischenschritte des Denkens lang sind. Allerdings sind Benchmarks eng gefasst; andere Fähigkeiten wie kreatives Schreiben oder Allgemeinwissen werden von τ²-Bench möglicherweise nicht direkt gemessen.
Die bereitgestellten Daten enthalten nur eine einzelne Benchmark-Bewertung (τ²-Bench) und geben keine Leistung bei anderen gängigen Benchmarks wie MMLU, HumanEval oder GSM8K an. Daher werden hier allgemeines Wissen, mathematisches Denken und Codegenerierungsfähigkeiten nicht quantifiziert. Die Eingabekontextlänge des Modells wird ebenfalls nicht angegeben, daher müssen Sie möglicherweise für Ihren spezifischen Anwendungsfall testen. Darüber hinaus kann das Modell möglicherweise Bilder und Dateien verarbeiten, es werden jedoch keine Latenzwerte oder Fehlerraten angegeben. Benutzer sollten GPT-5.5 an ihren eigenen Aufgaben bewerten, um seine praktischen Einschränkungen zu verstehen.
Die bereitgestellten Daten enthalten keine Latenz- oder Geschwindigkeitswerte für GPT-5.5. Als großes Modell mit 128k-Token-Ausgabefähigkeit hängen die Antwortzeiten von mehreren Faktoren ab: der Länge sowohl der Eingabe als auch der Ausgabe, der Komplexität der Anfrage und der aktuellen Serverlast auf OrcaRouter. Bei kurzen Eingabeaufforderungen und geringen Ausgaben kann die Latenz akzeptabel sein; bei maximalen Ausgabelängen kann sie deutlich länger sein. Um die Geschwindigkeit abzuschätzen, können Sie das Modell mit der API von OrcaRouter und typischen Nutzlasten für Ihren Anwendungsfall benchmarken. In den verfügbaren Informationen werden keine Dienstgütegarantien erwähnt.
Preisdetails für GPT-5.5 sind in den bereitgestellten Daten nicht enthalten. Bei OrcaRouter werden Gebühren in der Regel auf der Grundlage der Anzahl der Eingabe- und Ausgabetoken berechnet, mit separaten Tarifen für Text-, Bild- und Dateiverarbeitung. Für genaue Preise konsultieren Sie die Preisliste von OrcaRouter oder wenden Sie sich an deren Support. Beachten Sie, dass große Ausgabetoken (bis zu 128k) bei langen Generierungen erhebliche Kosten verursachen können. Daher ist es ratsam, in Ihren API-Aufrufen einen geeigneten `max_tokens`-Parameter festzulegen, um die Kosten zu kontrollieren.
Ohne spezifische Preisgestaltung gelten allgemeine Abwägungen. Modelle mit größerer Ausgabekapazität und multimodalem Input sind in der Regel pro Token teurer als einfachere Alternativen. Für Aufgaben, die nicht den vollen 128k-Ausgabeumfang oder multimodale Eingaben erfordern, kann ein kleineres Modell wirtschaftlicher sein. Zusätzlich fallen für die Verarbeitung von Bildern und Dateien zusätzliche Kosten an, die oft nach Größe oder Anzahl der Bilder berechnet werden. Wenn Ihre Pipeline hauptsächlich Text verwendet, überlegen Sie, ob die Datei-/Bildfunktionen den höheren Preis rechtfertigen. Caching oder Batch-Verarbeitung können die Kosten senken; fragen Sie bei OrcaRouter nach verfügbaren Rabatten für wiederholte Inhalte.
Die bereitgestellten Informationen geben keine Caching-Mechanismen für GPT-5.5 auf OrcaRouter an. Caching kann Kosten senken, indem zuvor berechnete Ergebnisse für identische oder ähnliche Anfragen wiederverwendet werden. Einige API-Anbieter bieten automatisches Caching für häufig verwendete Prompts an. Um festzustellen, ob Caching verfügbar ist, überprüfen Sie die Dokumentation von OrcaRouter oder wenden Sie sich an den Support. Falls Caching nicht verfügbar ist, könnten Sie einen eigenen Cache auf Anwendungsebene implementieren, um redundante Aufrufe zu vermeiden, insbesondere bei häufigen Abfragen oder statischen Eingaben.
Um die Kosten zu schätzen, benötigen Sie die Preise pro Token für Eingabe und Ausgabe sowie eventuelle Zuschläge für Bilder oder Dateien. Da die Preise nicht angegeben sind, können Sie zunächst einige Testaufrufe mit repräsentativen Payloads durchführen und den abgerechneten Betrag im OrcaRouter-Nutzungsdashboard überprüfen. Bei reinen Textaufrufen multiplizieren Sie die Anzahl der Eingabe-Token und der Ausgabe-Token mit den jeweiligen Preisen. Bei multimodalen Aufrufen zählen Sie Bilder und Dateigrößen gemäß den Preisregeln von OrcaRouter. Beachten Sie, dass das maximale Ausgabelimit von 128k zu einer hohen Token-Nutzung führen kann; das Setzen eines niedrigeren `max_tokens`-Limits kann unerwartete Kosten verhindern.
Sie können GPT-5.5 über die OpenAI-kompatible API von OrcaRouter aufrufen. Die Basis-URL lautet https://api.orcarouter.ai/v1. Verwenden Sie die Modell-ID "openai/gpt-5.5" in Ihren Anfragen. Jede standardmäßige OpenAI-Clientbibliothek (Python, JavaScript usw.) kann verwendet werden, indem Sie einfach die Basis-URL und den API-Schlüssel ändern. Beispiel mit der openai-Bibliothek von Python: setzen Sie `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` und `openai.api_key = "your-key"`. Rufen Sie dann `openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.5", messages=[...])` auf.
Da OrcaRouter einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt bereitstellt, können Sie die meisten Standardparameter der OpenAI Chat Completion API verwenden. Dazu gehören `temperature`, `max_tokens`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop` und `n`. Für multimodale Eingaben können Sie Bild- oder Dateiinhalte im Nachrichtenarray gemäß dem OpenAI Vision API-Format einfügen (mittels `content` mit Typ `image_url` oder `file`). Der Parameter `max_tokens` steuert die Ausgabelänge bis zu 128.000. Beachten Sie, dass ein zu hoher Wert für `max_tokens` die Latenz und die Kosten erhöhen kann.
Die Migration ist unkompliziert dank der API-Kompatibilität. Ersetzen Sie Ihre OpenAI-Basis-URL durch die von OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1) und aktualisieren Sie Ihren API-Schlüssel. Ändern Sie den Modellnamen von `gpt-5.5` (oder was auch immer Sie bei OpenAI verwendet haben) in `openai/gpt-5.5`. Die meisten Code-Änderungen beschränken sich auf die Konfiguration. Falls Sie OpenAI-spezifische Funktionen genutzt haben, die von OrcaRouter nicht unterstützt werden (z. B. einige Streaming- oder Funktionsaufruf-Varianten), testen Sie diese, um die Kompatibilität sicherzustellen. Das gleiche Nachrichtenformat, einschließlich multimodaler Inhalte, funktioniert wie erwartet.
Streaming wird über die OpenAI-kompatible API von OrcaRouter unterstützt. Setzen Sie in Ihrer Anfrage `stream=True`, um Token inkrementell zu empfangen. Dies kann die wahrgenommene Latenz bei langen Ausgaben verbessern und ermöglicht es Ihnen, Text zu verarbeiten, sobald er eintrifft. Bei großen Ausgaben (bis zu 128k Token) kann Streaming entscheidend sein, um Zeitüberschreitungen zu vermeiden. Beachten Sie, dass Streaming die Kostenberechnung nicht anders beeinflusst als Nicht-Streaming (Sie bezahlen alle generierten Token). Stellen Sie sicher, dass Ihr Client Streaming-Antworten verarbeiten kann, insbesondere bei multimodalen Eingaben, bei denen das erste Ereignis verzögert eintreffen kann, während das Modell Bilder verarbeitet.
Im Vergleich zu früheren Modellen wie GPT-4, GPT-4 Turbo oder GPT-4o bietet GPT-5.5 eine größere maximale Ausgabe (128k vs. typischerweise 4k–32k bei älteren Varianten) sowie multimodale Eingabefähigkeiten (Datei, Bild, Text). Der τ²-Bench-Wert von 93,9 deutet auf eine verbesserte agentische Leistung hin. Die genauen Unterschiede in Architektur und Trainingsdaten sind jedoch nicht öffentlich bekannt. Ältere Modelle können für einfachere Aufgaben schneller oder günstiger sein. Für reine Textaufgaben, die keine große Ausgabe oder multimodale Eingabe erfordern, könnte ein kleineres Modell effizienter sein.
Direkter Vergleich ist ohne Benchmark-Daten zu denselben Aufgaben eingeschränkt. Viele Mitbewerber (z.B. Anthropic Claude, Google Gemini) unterstützen ebenfalls multimodale Eingaben und verfügen über große Kontextfenster. Der τ²-Bench-Wert von 93,9 für GPT-5.5 ist ein Indikator für die agentische Leistung; andere Modelle können ähnliche oder abweichende Werte aufweisen. GPT-5.5's maximale Ausgabe von 128k ist relativ hoch. Bei der Wahl zwischen Anbietern sollten Faktoren wie die Preisgestaltung auf OrcaRouter, API-Stabilität, spezifische Modalitätsunterstützung (Dateiformate) und die Latenzanforderungen Ihrer Anwendung berücksichtigt werden.
Open-Source-Modelle (z. B. Llama 3, Mistral) sind oft günstiger und bieten volle Kontrolle über die Bereitstellung, verfügen jedoch möglicherweise nicht über das gleiche Maß an multimodaler Integration oder agentischer Leistung. GPT-5.5, das über OrcaRouter zugänglich ist, ist ein geschlossenes kommerzielles Modell mit API-Preisen. Seine 128k-Ausgabekapazität und die Möglichkeit zur Bildeingabe sind Funktionen, die Open-Source-Modelle ohne zusätzliche Infrastruktur möglicherweise nicht erreichen. Für sensible Daten, die eine lokale Bereitstellung erfordern, könnte Open-Source vorzuziehen sein. Für Bequemlichkeit und umfassende Fähigkeiten direkt einsatzbereit ist GPT-5.5 auf OrcaRouter eine starke Option.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Stufe | Eingabe / 1M Tokens | Ausgabe / 1M Tokens | Cache-Lesen / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| Stufe wird durch die Eingabe-Token-Anzahl jeder Anfrage bestimmt | |||
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Gestaffelte Preise — diese Schätzung verwendet die Basisstufe.
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5Öffnen @misc{orcarouter_gpt_5_5,
title = {GPT-5.5 API},
author = {OpenAI},
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}OpenAI. (2026). GPT-5.5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5