GPT-5.5 es el modelo de frontera de OpenAI diseñado para cargas de trabajo profesionales complejas, basándose en GPT-5.4 con un razonamiento más sólido, mayor confiabilidad y una eficiencia de tokens mejorada en tareas difíciles. Cuenta con 1M+ tokens...
GPT-5.5 es un modelo de lenguaje de OpenAI diseñado para salida extendida y entrada multimodal. Acepta archivos, imágenes y texto, y puede generar hasta 128 000 tokens en una sola generación. Esta…
Cuando se le proporciona un archivo, GPT-5.5 puede leer y analizar su contenido. Esto incluye extraer información de documentos, resumir su contenido, responder preguntas sobre el material o transformar los datos a un formato diferente. Por ejemplo, podrías subir un PDF de varias páginas y solicitar un resumen estructurado o puntos de datos específicos. El modelo procesa el archivo como parte de su entrada, combinándolo con cualquier texto o imagen adjunta. Esta capacidad es útil para automatizar la revisión de documentos, la extracción de datos y la generación de informes a partir de archivos.
GPT-5.5 puede interpretar imágenes proporcionadas como entrada. Esto incluye reconocer objetos, leer texto de imágenes, describir escenas, analizar gráficos y responder preguntas sobre contenido visual. Por ejemplo, podrías proporcionar una imagen de un gráfico y pedir una interpretación escrita de las tendencias, o una foto de una pizarra y solicitar las tareas pendientes. El modelo procesa la imagen junto con cualquier texto y archivos de entrada, lo que permite tareas de razonamiento multimodal que combinan información visual y textual.
Si bien GPT-5.5 ofrece una gran salida y entrada multimodal, puede ser excesivo para tareas simples. Si su caso de uso solo implica generación de texto corto (por ejemplo, respuestas de correo electrónico, fragmentos de código breves, clasificación) sin necesidad de entrada de archivos o imágenes, un modelo más pequeño y económico como el GPT-4o mini de OpenAI (si está disponible) podría ser más rentable. De manera similar, si no requiere una salida de 128k tokens, los modelos con límites de salida más pequeños pueden ser suficientes. Evalúe sus tamaños típicos de entrada y salida y sus necesidades de modalidad antes de seleccionar GPT-5.5 para evitar pagar por capacidad que no utilizará.
La puntuación del modelo de 93.9 en τ²-Bench sugiere un buen rendimiento en tareas agentivas que implican usar herramientas, seguir instrucciones de varios pasos y mantener consistencia a lo largo de varias acciones. Esto incluye escenarios como navegación web, llamadas a API, consultas a bases de datos o ejecución de código en un bucle. La gran capacidad de salida también permite que el modelo produzca cadenas largas de llamadas a herramientas o pasos de razonamiento sin truncamiento. Sin embargo, las puntuaciones de referencia reflejan el rendimiento en conjuntos de prueba específicos; el rendimiento agentivo en el mundo real puede variar según la complejidad de las tareas y la calidad de las herramientas disponibles.
τ²-Bench es un benchmark diseñado para evaluar la capacidad de un agente de realizar tareas complejas de múltiples pasos utilizando herramientas. Evalúa qué tan bien un modelo puede seguir instrucciones, planificar acciones, usar herramientas externas (como motores de búsqueda, intérpretes de código o APIs) y corregir errores a lo largo de varios pasos. La puntuación de 93.9 obtenida por GPT-5.5 lo sitúa en un nivel de alto rendimiento en este benchmark, lo que indica que el modelo puede ejecutar flujos de trabajo agentivos de manera confiable con un mínimo de fallos. Este es un dato puntual; otros benchmarks pueden mostrar fortalezas o debilidades diferentes.
El puntaje de τ²-Bench de 93.9 sugiere que GPT-5.5 es particularmente fuerte en tareas que requieren razonamiento sostenido y uso de herramientas a lo largo de múltiples turnos. El benchmark recompensa a los modelos que pueden interpretar instrucciones correctamente, seleccionar las herramientas adecuadas y recuperarse de errores. Por lo tanto, GPT-5.5 es probablemente adecuado para construir agentes autónomos que necesiten completar tareas con intervención humana limitada. Además, el amplio margen de salida del modelo puede ayudar en escenarios donde los pasos de razonamiento intermedio son largos. Sin embargo, los benchmarks son limitados; otras capacidades como la escritura creativa o el sentido común pueden no ser medidas directamente por τ²-Bench.
Los datos proporcionados solo incluyen una única puntuación de referencia (τ²-Bench) y no especifican el rendimiento en otros puntos de referencia comunes como MMLU, HumanEval o GSM8K. Por lo tanto, las capacidades de conocimiento general, razonamiento matemático y generación de código no se cuantifican aquí. Tampoco se indica la longitud del contexto de entrada del modelo, por lo que es posible que deba probarlo para su caso de uso específico. Además, el modelo puede manejar imágenes y archivos, pero no se proporcionan cifras de latencia ni tasas de error. Los usuarios deben evaluar GPT-5.5 en sus propias tareas para comprender sus limitaciones prácticas.
Los datos proporcionados no incluyen cifras de latencia o velocidad para GPT-5.5. Como modelo grande con capacidad de salida de 128k tokens, los tiempos de respuesta dependerán de varios factores: la longitud tanto de la entrada como de la salida, la complejidad de la solicitud y la carga actual del servidor en OrcaRouter. Para indicaciones cortas y salidas pequeñas, la latencia puede ser razonable; para salidas de longitud máxima, podría ser significativamente mayor. Para estimar la velocidad, puede realizar pruebas comparativas del modelo utilizando la API de OrcaRouter con cargas útiles típicas para su caso de uso. No se mencionan garantías de calidad del servicio en la información disponible.
Los detalles de precios para GPT-5.5 no están incluidos en los datos proporcionados. En OrcaRouter, los cargos generalmente se basan en la cantidad de tokens de entrada y salida, con tarifas separadas para procesamiento de texto, imagen y archivos. Para conocer los precios exactos, consulte la página de precios de OrcaRouter o comuníquese con su soporte. Tenga en cuenta que los tokens de salida grandes (hasta 128k) pueden acumular un costo significativo para generaciones largas, por lo que se recomienda establecer un parámetro `max_tokens` adecuado en sus llamadas API para controlar los costos.
Sin precios específicos, se aplican las compensaciones generales. Los modelos con mayor capacidad de salida y entrada multimodal tienden a costar más por token que las alternativas más simples. Para tareas que no requieren los 128k completos de salida o entrada multimodal, un modelo más pequeño puede ser más económico. Además, procesar imágenes y archivos incurre en costos adicionales, a menudo calculados por el tamaño o número de imágenes. Si su canalización utiliza principalmente texto, considere si las capacidades de archivo/imagen justifican el precio más alto. El almacenamiento en caché o el procesamiento por lotes pueden reducir los costos; consulte con OrcaRouter sobre los descuentos disponibles para contenido repetido.
La información proporcionada no especifica ningún mecanismo de almacenamiento en caché para GPT-5.5 en OrcaRouter. El almacenamiento en caché puede reducir costos al reutilizar resultados previamente calculados para solicitudes idénticas o similares. Algunos proveedores de API ofrecen almacenamiento en caché automático para indicaciones de uso frecuente. Para determinar si el almacenamiento en caché está disponible, consulta la documentación de OrcaRouter o contacta con su soporte. Si el almacenamiento en caché no está disponible, puedes implementar tu propio caché a nivel de aplicación para evitar llamadas redundantes, especialmente para consultas comunes o entradas estáticas.
Para estimar el costo, necesitas las tarifas por token para entrada y salida, además de cualquier recargo por imágenes o archivos. Como no se proporcionan las tarifas, puedes comenzar haciendo algunas llamadas de prueba con cargas representativas y verificando el monto facturado en el panel de uso de OrcaRouter. Para llamadas solo de texto, multiplica el recuento de tokens de entrada y el recuento de tokens de salida por las tarifas respectivas. Para llamadas multimodales, cuenta las imágenes y los tamaños de archivo según las reglas de precios de OrcaRouter. Ten en cuenta que la salida máxima de 128k puede generar un uso elevado de tokens; establecer un límite `max_tokens` más bajo puede evitar facturas inesperadas.
Puedes llamar a GPT-5.5 a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter. La URL base es https://api.orcarouter.ai/v1. Usa el ID de modelo "openai/gpt-5.5" en tus solicitudes. Cualquier biblioteca cliente estándar de OpenAI (Python, JavaScript, etc.) se puede utilizar simplemente cambiando la URL base y la clave API. Ejemplo usando la biblioteca openai de Python: establece `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` y `openai.api_key = "your-key"`. Luego llama a `openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.5", messages=[...])`.
Debido a que OrcaRouter expone un endpoint compatible con OpenAI, puede usar la mayoría de los parámetros estándar de la API de Chat Completion de OpenAI. Estos incluyen `temperature`, `max_tokens`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop` y `n`. Para entradas multimodales, puede incluir contenido de imágenes o archivos en el arreglo de mensajes según el formato de la API de visión de OpenAI (usando `content` con tipo `image_url` o `file`). El parámetro `max_tokens` controla la longitud de la salida hasta 128,000. Tenga en cuenta que establecer `max_tokens` demasiado alto puede aumentar la latencia y el costo.
La migración es sencilla gracias a la compatibilidad con la API. Reemplaza tu URL base de OpenAI por la de OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1) y actualiza tu clave API. Cambia el nombre del modelo de `gpt-5.5` (o el que hayas usado en OpenAI) a `openai/gpt-5.5`. La mayoría de los cambios en el código se limitan a la configuración. Si estabas usando alguna funcionalidad específica de OpenAI no compatible con OrcaRouter (por ejemplo, algunas variaciones de streaming o llamadas a funciones), pruébalas para asegurar la compatibilidad. El mismo formato de mensajes, incluyendo contenido multimodal, funciona según lo esperado.
El streaming es compatible a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter. Establece `stream=True` en tu solicitud para recibir tokens de forma incremental. Esto puede mejorar la latencia percibida en salidas largas y permitirte procesar el texto a medida que llega. Para salidas grandes (hasta 128k tokens), el streaming puede ser crítico para evitar tiempos de espera. Ten en cuenta que el streaming puede afectar el cálculo de costos de la misma manera que el no streaming (pagas por todos los tokens generados). Asegúrate de que tu cliente pueda manejar respuestas en streaming, especialmente para entradas multimodales donde el primer evento puede retrasarse mientras el modelo procesa imágenes.
En comparación con modelos anteriores como GPT-4, GPT-4 Turbo o GPT-4o, GPT-5.5 ofrece una salida máxima más grande (128k frente a típicamente 4k-32k en variantes más antiguas) y capacidades de entrada multimodal (archivo, imagen, texto). La puntuación τ²-Bench de 93.9 sugiere un rendimiento agéntico mejorado. Sin embargo, las diferencias exactas en la arquitectura y los datos de entrenamiento no son públicas. Los modelos más antiguos pueden ser más rápidos o más baratos para tareas más simples. Para tareas de texto puras que no necesitan una salida grande ni entrada multimodal, un modelo más pequeño podría ser más eficiente.
La comparación directa es limitada sin datos de referencia en las mismas tareas. Muchos competidores (p. ej., Anthropic Claude, Google Gemini) también admiten entrada multimodal y tienen ventanas de contexto amplias. La puntuación τ²-Bench de 93.9 para GPT-5.5 es un indicador de rendimiento agéntico; otros modelos pueden tener puntuaciones similares o diferentes. La salida máxima de 128k de GPT-5.5 es relativamente alta. Al elegir entre proveedores, considere factores como el precio en OrcaRouter, la estabilidad de la API, el soporte de modalidades específicas (formatos de archivo) y los requisitos de latencia de su aplicación.
Los modelos de código abierto (por ejemplo, Llama 3, Mistral) suelen ser más baratos y ofrecen control total sobre el despliegue, pero pueden carecer del mismo nivel de integración multimodal o rendimiento agéntico. GPT-5.5, al que se accede a través de OrcaRouter, es un modelo comercial cerrado con precios de API. Su capacidad de salida de 128k y la entrada de imágenes/archivos son características que los modelos de código abierto pueden no igualar sin infraestructura adicional. Para datos sensibles que requieren despliegue local, el código abierto podría ser preferible. Para conveniencia y amplias capacidades listas para usar, GPT-5.5 en OrcaRouter es una opción sólida.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
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| Nivel | Entrada / 1M tokens | Salida / 1M tokens | Lectura caché / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| El nivel se selecciona por el número de tokens de entrada de cada solicitud | |||
Estimación según precio de lista
Precios por niveles: esta estimación usa las tarifas del nivel base.
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5Abrir @misc{orcarouter_gpt_5_5,
title = {GPT-5.5 API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5}
}OpenAI. (2026). GPT-5.5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5