OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K Ausgabe-Token, multimodale Eingabe, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 ist ein von OpenAI trainiertes Sprachmodell, das über OrcaRouter angeboten wird. Es akzeptiert Datei-, Bild- und Texteingaben und kann in einem einzigen Durchlauf bis zu…
Das Modell eignet sich gut für Aufgaben, die multimodale Eingaben mit umfangreichen Ausgaben kombinieren. Beispiele hierfür sind: Erstellen eines Finanzberichts aus hochgeladenen Tabellenkalkulationen (Datei) und Diagrammen (Bild); Verfassen einer Analyse eines Fotos in Kombination mit einer Textaufforderung; Erzeugen von umfangreichem Code aus Architekturdiagrammen; und Erstellen detaillierter wissenschaftlicher Erklärungen, die auf Abbildungen verweisen. Seine hohe τ²-Bench-Bewertung deutet darauf hin, dass es sich hervorragend für das Denken über lange Kontexte eignet, was es zu einer guten Wahl für mehrschrittige logische Probleme, narrative Generierung und komplexe Zusammenfassungen macht. Das Modell bewahrt die Kohärenz über sehr lange Ausgaben hinweg, was ein entscheidender Vorteil gegenüber Modellen mit kleineren Ausgabefenstern ist.
Für einfache Aufgaben, die keine multimodale Eingabe oder extrem lange Ausgabe erfordern, kann ein kleineres oder älteres Modell kosteneffizienter sein. Wenn Ihr Anwendungsfall beispielsweise kurze Frage-Antwort-Interaktionen oder grundlegende Textgenerierung umfasst, könnten Modelle wie OpenAI's GPT-4o-mini oder GPT-3.5 Turbo ausreichen. Falls Sie keine Datei- oder Bildeingabe benötigen, kann ein reines Textmodell Latenz und Kosten reduzieren. Die 128K-Ausgabekapazität wird am besten genutzt, wenn Sie diese Länge tatsächlich benötigen; bei kürzeren Ausgaben zahlen Sie für ungenutzte Kapazität. OrcaRouter bietet eine Reihe von Modellen, sodass Sie die günstigste Option auswählen können, die Ihren Aufgabenanforderungen entspricht.
Um multimodale Eingaben zu nutzen, senden Sie eine Anfrage an die API von OrcaRouter mit der Modell-ID „openai/gpt-5.5-2026-04-23“ und fügen Inhaltsblöcke für jede Modalität hinzu. Text wird als Standard-String-Inhalt bereitgestellt. Bilder können als URLs oder base64-kodierte Daten übergeben werden. Dateien werden über die API hochgeladen und per ID referenziert. Das Modell verarbeitet alle Modalitäten zusammen, sodass es über sie hinweg schlussfolgern kann. Beispielsweise könnten Sie das Modell bitten, eine PDF-Datei zu lesen, eine Infografik anzusehen und dann Fragen basierend auf beiden zu beantworten. Das Modell gibt eine Textvervollständigung mit bis zu 128.000 Token zurück.
τ²-Bench ist ein Benchmark, der zur Bewertung von Fähigkeiten des Long-Context Reasonings entwickelt wurde. Ein Ergebnis von 93,9 ordnet dieses Modell zu den besten Performern für Aufgaben, die die Aufrechterhaltung logischer Konsistenz über längere Sequenzen hinweg erfordern. Es spiegelt wahrscheinlich die Fähigkeit des Modells wider, mehrschrittiges Reasoning zu bewältigen, Fehlerakkumulation zu vermeiden und Informationen über große Ausgaben hinweg genau zu verarbeiten. Obwohl die genaue Methodik von τ²-Bench hier nicht im Detail beschrieben wird, deutet eine hohe Punktzahl darauf hin, dass das Modell für komplexe analytische Arbeiten zuverlässig ist. Benutzer sollten diesen Benchmark zusammen mit anderen Metriken betrachten, die für ihren spezifischen Anwendungsfall relevant sind.
Geschwindigkeit und Latenz hängen von mehreren Faktoren ab, darunter Eingabegröße, Ausgabelänge und aktuelle API-Auslastung. Die Erzeugung von 128K Tokens dauert naturgemäß länger als die Erzeugung einer kurzen Antwort. OrcaRouter bietet gestreamte Antworten, um lange Ausgaben effizient zu verarbeiten. Typische Latenzen für dieses Modell sind nicht veröffentlicht, aber Sie können erwarten, dass größere Ausgaben mehr Zeit benötigen. Für Echtzeitanwendungen sollten Sie ein kürzeres Modell in Betracht ziehen oder vernünftige max_tokens-Grenzen festlegen. Es wird empfohlen, mit Ihrer spezifischen Arbeitslast zu testen, um die Latenzeigenschaften zu verstehen. Die Infrastruktur von OrcaRouter trägt dazu bei, die Variabilität zu reduzieren, aber Netzwerk- und Verarbeitungsoverhead bestehen weiterhin.
Zu den Stärken gehören eine hohe Ausgabekapazität (128K Tokens), Unterstützung für multimodale Eingaben und eine starke Langzeit-Kontextlogik, gemessen an τ²-Bench. Das Modell wird wahrscheinlich gut bei Aufgaben abschneiden, die das Erzeugen langer, kohärenter Inhalte aus verschiedenen Eingaben erfordern. Zu den Einschränkungen können höhere Kosten im Vergleich zu kleineren Modellen und potenzielle Latenz bei sehr langen Ausgaben gehören. Außerdem: Während es Bild- und Dateieingaben verarbeitet, könnte seine Leistung bei spezifischen visuellen Aufgaben (z. B. feinkörnige Objekterkennung) nicht mit spezialisierten Bildmodellen mithalten. Der Wissensstand des Modells wird durch sein Versionsdatum (2026-04-23) impliziert, was bedeutet, dass es keine Ereignisse nach diesem Datum kennen kann. Benutzer sollten Fakten für kritische Anwendungen überprüfen.
Die Preisgestaltung für openai/gpt-5.5-2026-04-23 basiert auf der Token-Nutzung, mit getrennten Tarifen für Eingabe- und Ausgabe-Tokens. OrcaRouter berechnet pro Million Tokens, und die genauen Tarife sind auf der OrcaRouter-Preisseite verfügbar. Aufgrund des großen Ausgabelimits des Modells (128K Tokens) fallen bei langen Textausgaben naturgemäß höhere Ausgabekosten an. Es können auch Zuschläge für Datei- oder Bildverarbeitung anfallen. Es ist wichtig, den Token-Verbrauch zu überwachen, um die Kosten zu kontrollieren. OrcaRouter bietet Nutzungsanalysen, um die Kostenverfolgung zu unterstützen. Es gibt keine festen monatlichen Gebühren; Sie zahlen nur für das, was Sie nutzen.
Der primäre Kompromiss besteht zwischen den fortschrittlichen Fähigkeiten des Modells und seinen Kosten. Für Aufgaben, die tatsächlich 128K Ausgabe und multimodale Eingabe erfordern, kann dieses Modell effizienter sein als alternative Ansätze (z. B. mehrere Aufrufe eines kleineren Modells). Bei kürzeren oder einfacheren Aufgaben senkt die Verwendung eines günstigeren Modells (wie GPT-4o-mini oder GPT-3.5 Turbo) die Kosten. Darüber hinaus können Sie die Anzahl der Ausgabetoken auf eine niedrigere Zahl begrenzen, um die Zahlung für ungenutzte Kapazität zu vermeiden. OrcaRouter berechnet keine Kosten für fehlgeschlagene Anfragen oder Caching (wo anwendbar), aber Sie sollten die spezifische Preisrichtlinie für dieses Modell überprüfen.
OrcaRouter kann Caching-Mechanismen implementieren, die Kosten für wiederholte identische Prompts senken. Das Caching-Verhalten für dieses Modell ist hier jedoch nicht explizit dokumentiert. In der Regel können schreibgeschützte Operationen auf zwischengespeicherten Antworten den Token-Verbrauch senken. Wenn Caching aktiviert ist, könnten Sie reduzierte Kosten für häufige Abfragen sehen. Entwickler sollten die OrcaRouter-Dokumentation auf die neuesten Caching-Richtlinien überprüfen. Als bewährte Vorgehensweise sollten Sie Prompts reproduzierbar gestalten und die Verwendung externer Caching-Strategien in Betracht ziehen, falls die API diese nicht bereitstellt. Beachten Sie, dass dynamische oder benutzerspezifische Prompts möglicherweise nicht von Caching profitieren.
Um das Modell zu verwenden, setzen Sie Ihren API-Endpunkt auf https://api.orcarouter.ai/v1 und fügen Sie die Modell-ID "openai/gpt-5.5-2026-04-23" in Ihre Anfrage ein. Die API ist OpenAI-kompatibel, sodass Sie das Standard-OpenAI-SDK oder jeden HTTP-Client verwenden können, der den Chat Completions-Endpunkt unterstützt. Übergeben Sie Ihren API-Schlüssel im Authorization-Header. Strukturieren Sie Ihr messages-Array mit role und content. Für multimodale Eingaben fügen Sie image_url- oder file_id-Eigenschaften in den Inhalt ein. Setzen Sie max_tokens auf einen Wert von bis zu 128.000. Die Antwort enthält den generierten Text. Ein Beispiel-curl-Snippet (hier nicht bereitgestellt) ist in der OrcaRouter-Dokumentation verfügbar.
Zu den wichtigsten Parametern gehören: model (string, gesetzt auf "openai/gpt-5.5-2026-04-23"), messages (Array von Nachrichtenobjekten), max_tokens (integer bis zu 128.000), temperature (float, typischerweise 0-2), top_p (float), n (Anzahl der Vervollständigungen), stream (boolean), stop (Array von Zeichenketten) und presence_penalty/frequency_penalty. Für multimodale Eingaben verwenden Sie content parts mit Unterstützung für text, image_url (mit detail-Option) und file_id. Das Modell unterstützt function calling und tool use (falls von OpenAI aktiviert). Beachten Sie die Dokumentation von OrcaRouter für die vollständige Liste der unterstützten Parameter und etwaige modellspezifische Standardwerte.
Die Migration zur OrcaRouter-API ist unkompliziert, da die API OpenAI-kompatibel ist. Ersetzen Sie Ihre bestehende Basis-URL durch https://api.orcarouter.ai/v1 und ändern Sie die Modell-ID in "openai/gpt-5.5-2026-04-23". Aktualisieren Sie Ihre Authentifizierung, um einen OrcaRouter-API-Key zu verwenden. Keine Änderungen am Anfrageformat sind erforderlich, wenn Sie bereits die Chat-Completions-Struktur von OpenAI verwenden. Stellen Sie sicher, dass Ihr System mögliche Unterschiede bei Ratenbegrenzungen und Latenzzeiten bewältigt. OrcaRouter bietet Migrationsleitfäden und Support. Testen Sie mit einigen Anfragen, bevor Sie den Produktionsverkehr umstellen.
Beide sind OpenAI-Modelle, aber gpt-5.5-2026-04-23 bietet eine deutlich größere Ausgabelimit (128K Token gegenüber den 4,096 Token von GPT-4o) und unterstützt Datei- und Bildeingabe (GPT-4o unterstützt ebenfalls Vision, aber die Dateiverarbeitung kann sich unterscheiden). Der τ²-Bench-Score von 93,9 übertrifft wahrscheinlich die Leistung von GPT-4o bei Reasoning mit langem Kontext, obwohl keine direkten Vergleiche bereitgestellt werden. Die Preisgestaltung wird voraussichtlich höher sein aufgrund der größeren Ausgabekapazität. Für kurze Aufgaben ist GPT-4o möglicherweise kosteneffizienter. Für Aufgaben, die sehr lange Ausgaben oder multimodale Dateieingaben erfordern, ist das neuere Modell besser geeignet.
Claude 3.5 Sonnet (von Anthropic) hat eine maximale Ausgabe von 8.192 Tokens, weit weniger als 128K. Es unterstützt auch Text- und Bildeingabe, aber keine Datei-Uploads in der gleichen Weise. Bei langen Kontextaufgaben sind Claude-Modelle für hohe Leistung bekannt, aber spezifische Benchmark-Vergleiche sind nicht verfügbar. Die Preisgestaltung für Claude-Modelle erfolgt ebenfalls pro Token. Der Hauptunterschied liegt in der Ausgabekapazität; wenn Sie sehr lange Inhalte generieren müssen, ist dieses OpenAI-Modell die klare Wahl. Ansonsten kann die Entscheidung von anderen Faktoren wie Sicherheitspräferenzen oder Ökosystemintegration abhängen.
Gemini 1.5 Pro (von Google) bietet ein großes Kontextfenster von bis zu 1 Million Token, aber die Ausgabelimits sind niedriger (etwa 8.192 Token). Es unterstützt Text, Bild, Audio und Video. Der τ²-Bench-Wert für Gemini wird nicht angegeben, aber die Modelle von Google zeichnen sich im Allgemeinen bei multimodalen Aufgaben aus. Die Stärke des OpenAI-Modells liegt in seiner hohen Ausgabetokenbegrenzung und seinem starken Score für das Reasoning über lange Kontexte. Die Wahl zwischen ihnen beinhaltet Kompromisse: Gemini bietet einen größeren Eingabekontext und zusätzliche Modalitäten, während dieses Modell längere Ausgaben bietet. Beide können multimodale Eingaben verarbeiten, aber die Dateiverarbeitung im Detail unterscheidet sich.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
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| 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.
Worüber Entwickler diese Woche sprechen
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23Öffnen @misc{orcarouter_gpt_5_5_2026_04_23,
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