OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K tokens de salida, entrada multimodal, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 es un modelo de lenguaje entrenado por OpenAI y ofrecido a través de OrcaRouter. Acepta entradas de archivos, imágenes y texto, y puede generar hasta 128 000 tokens en una…
El modelo es adecuado para tareas que combinan entrada multimodal con una salida extensa. Algunos ejemplos incluyen: generar un informe financiero a partir de hojas de cálculo (archivo) y gráficos (imagen) subidos; redactar un análisis de una fotografía combinada con un mensaje de texto; producir código extenso a partir de diagramas arquitectónicos; y crear explicaciones científicas detalladas que hagan referencia a figuras. Su alta puntuación en τ²-Bench sugiere que sobresale en el razonamiento sobre contextos largos, lo que lo convierte en una buena opción para problemas lógicos de varios pasos, generación narrativa y resúmenes complejos. El modelo mantiene la coherencia en salidas muy largas, lo cual es una ventaja clave sobre modelos con ventanas de salida más pequeñas.
Para tareas simples que no requieren entrada multimodal o salida extremadamente larga, un modelo más pequeño o más antiguo puede ser más rentable. Por ejemplo, si su caso de uso implica preguntas y respuestas cortas o generación de texto básico, modelos como OpenAI's GPT-4o-mini o GPT-3.5 Turbo podrían ser suficientes. Además, si no necesita entrada de archivos o imágenes, un modelo solo de texto podría reducir la latencia y el costo. La capacidad de salida de 128K se utiliza mejor cuando realmente se necesita esa longitud; para salidas más cortas, se está pagando por capacidad potencial no utilizada. OrcaRouter ofrece una variedad de modelos, por lo que puede seleccionar la opción más económica que cumpla con los requisitos de su tarea.
Para usar entrada multimodal, envía una solicitud a la API de OrcaRouter con el ID de modelo "openai/gpt-5.5-2026-04-23" e incluye bloques de contenido para cada modalidad. El texto se proporciona como contenido de cadena estándar. Las imágenes se pueden pasar como URL o datos codificados en base64. Los archivos se suben a través de la API y se referencian por ID. El modelo procesa todas las modalidades juntas, lo que le permite razonar entre ellas. Por ejemplo, podrías pedirle al modelo que lea un PDF (archivo), mire una infografía (imagen) y luego responda preguntas basadas en ambas. El modelo devuelve una finalización de texto de hasta 128,000 tokens.
τ²-Bench es un benchmark diseñado para evaluar capacidades de razonamiento en contextos largos. Una puntuación de 93.9 sitúa a este modelo entre los de mejor rendimiento para tareas que requieren mantener consistencia lógica a lo largo de secuencias extensas. Probablemente refleja la capacidad del modelo para manejar razonamiento en múltiples pasos, evitar la acumulación de errores y procesar información con precisión en grandes volúmenes. Aunque la metodología exacta de τ²-Bench no se detalla aquí, una puntuación alta sugiere que el modelo es fiable para trabajo analítico complejo. Los usuarios deben considerar este benchmark junto con otras métricas relevantes para su caso de uso específico.
Velocidad y latencia dependen de varios factores, incluidos el tamaño de entrada, la longitud de salida y la carga actual de la API. Generar 128K tokens naturalmente tomará más tiempo que generar una respuesta corta. OrcaRouter proporciona respuestas en streaming para manejar salidas largas de manera eficiente. Las latencias típicas para este modelo no están publicadas, pero puede esperar que salidas más grandes requieran más tiempo. Para aplicaciones en tiempo real, considere usar un modelo más corto o establecer límites razonables de max_tokens. Se recomienda probar con su carga de trabajo específica para comprender las características de latencia. La infraestructura de OrcaRouter ayuda a reducir la variabilidad, pero la sobrecarga de red y procesamiento aún aplican.
Entre las fortalezas se incluyen alta capacidad de salida (128K tokens), soporte de entrada multimodal y fuerte razonamiento en contexto largo medido por τ²-Bench. Es probable que el modelo tenga un buen rendimiento en tareas que requieren generar contenido largo y coherente a partir de diversas entradas. Las limitaciones pueden incluir mayor costo en comparación con modelos más pequeños y posible latencia para salidas muy largas. Además, aunque maneja entradas de imágenes y archivos, su rendimiento en tareas visuales específicas (por ejemplo, reconocimiento de objetos de grano fino) puede no igualar al de modelos de visión especializados. El corte de conocimiento del modelo está implícito en su fecha de versión (2026-04-23), lo que significa que no puede conocer eventos posteriores a esa fecha. Los usuarios deben verificar los hechos para aplicaciones críticas.
El precio de openai/gpt-5.5-2026-04-23 se basa en el uso de tokens, con tarifas separadas para tokens de entrada y salida. OrcaRouter cobra por millón de tokens, y las tarifas exactas están disponibles en la página de precios de OrcaRouter. Dado el amplio límite de salida del modelo (128K tokens), generar respuestas largas incurrirá naturalmente en costos de salida más altos. También puede haber recargos por procesamiento de archivos o imágenes. Es importante monitorear el consumo de tokens para controlar los gastos. OrcaRouter ofrece análisis de uso para ayudar a rastrear los costos. No hay tarifas fijas mensuales; pagas solo por lo que usas.
La principal compensación está entre las capacidades avanzadas del modelo y su costo. Para tareas que realmente requieren salida de 128K y entrada multimodal, este modelo puede ser más eficiente que enfoques alternativos (por ejemplo, múltiples llamadas a un modelo más pequeño). Sin embargo, para tareas más cortas o simples, usar un modelo más barato (como GPT-4o-mini o GPT-3.5 Turbo) reducirá los costos. Además, puede limitar los tokens de salida a un número más bajo para evitar pagar por capacidad no utilizada. OrcaRouter no cobra por solicitudes fallidas ni por almacenamiento en caché (cuando corresponda), pero debe revisar la política de precios específica para este modelo.
OrcaRouter puede implementar mecanismos de almacenamiento en caché que reducen los costos para prompts idénticos repetidos. Sin embargo, el comportamiento de caché para este modelo no está documentado explícitamente aquí. Normalmente, las operaciones de solo lectura en respuestas en caché pueden reducir el consumo de tokens. Si el almacenamiento en caché está habilitado, es posible que vea costos reducidos para consultas comunes. Los desarrolladores deben consultar la documentación de OrcaRouter para conocer las políticas de caché más recientes. Como buena práctica, diseñe prompts que sean reproducibles y considere usar estrategias de almacenamiento en caché externas si la API no las proporciona. Tenga en cuenta que los prompts dinámicos o específicos del usuario pueden no beneficiarse del almacenamiento en caché.
Para usar el modelo, configure su endpoint de API en https://api.orcarouter.ai/v1 e incluya el ID del modelo "openai/gpt-5.5-2026-04-23" en su solicitud. La API es compatible con OpenAI, por lo que puede usar el SDK estándar de OpenAI o cualquier cliente HTTP que admita el endpoint de completaciones de chat. Pase su clave de API en el encabezado Authorization. Estructure su arreglo de mensajes con role y content. Para entradas multimodales, incluya las propiedades image_url o file_id en el contenido. Establezca max_tokens en un valor de hasta 128,000. La respuesta contendrá el texto generado. Un ejemplo de snippet curl (no proporcionado aquí) está disponible en la documentación de OrcaRouter.
Los parámetros clave incluyen: model (cadena, establecido en "openai/gpt-5.5-2026-04-23"), messages (arreglo de objetos de mensaje), max_tokens (entero hasta 128,000), temperature (flotante, típicamente 0-2), top_p (flotante), n (número de completaciones), stream (booleano), stop (arreglo de cadenas) y presence_penalty/frequency_penalty. Para entrada multimodal, use partes de contenido con soporte para texto, image_url (con opción detail) y file_id. El modelo admite llamada a funciones y uso de herramientas (si está habilitado por OpenAI). Consulte la documentación de OrcaRouter para obtener la lista completa de parámetros admitidos y cualquier valor predeterminado específico del modelo.
Migrar a la API de OrcaRouter es sencillo porque la API es compatible con OpenAI. Reemplace su URL base actual con https://api.orcarouter.ai/v1 y cambie el ID del modelo a "openai/gpt-5.5-2026-04-23". Actualice su autenticación para usar una clave API de OrcaRouter. No se necesitan cambios en el formato de solicitud si ya está utilizando la estructura de chat completions de OpenAI. Asegúrese de que su sistema maneje posibles diferencias en los límites de velocidad y latencia. OrcaRouter proporciona guías de migración y soporte. Realice pruebas con algunas solicitudes antes de cambiar el tráfico de producción.
Ambos son modelos de OpenAI, pero gpt-5.5-2026-04-23 ofrece un límite de salida significativamente mayor (128K tokens frente a los 4,096 tokens de GPT-4o) y admite entrada de archivos e imágenes (GPT-4o también admite visión, pero el manejo de archivos puede diferir). La puntuación de τ²-Bench de 93.9 probablemente supera el rendimiento de GPT-4o en razonamiento de contexto largo, aunque no se proporcionan comparaciones directas. Se espera que el precio sea más alto debido a la mayor capacidad de salida. Para tareas cortas, GPT-4o puede ser más rentable. Para tareas que requieren salidas muy largas o entrada de archivos multimodales, el modelo más nuevo es más adecuado.
Claude 3.5 Sonnet (de Anthropic) tiene una salida máxima de 8,192 tokens, mucho menos que 128K. También admite entrada de texto e imágenes, pero no la carga de archivos de la misma manera. En razonamiento de contexto largo, los modelos Claude son conocidos por su alto rendimiento, pero no hay comparaciones de referencia específicas disponibles. El precio de los modelos Claude también es por token. El diferenciador clave es la capacidad de salida; si necesitas generar contenido muy extenso, este modelo de OpenAI es una opción clara. De lo contrario, la decisión puede depender de otros factores como las preferencias de seguridad o la integración del ecosistema.
Gemini 1.5 Pro (de Google) ofrece una ventana de contexto grande de hasta 1 millón de tokens, pero los límites de salida son menores (alrededor de 8192 tokens). Admite texto, imagen, audio y video. No se proporciona la puntuación τ²-Bench para Gemini, pero los modelos de Google generalmente se destacan en tareas multimodales. La fortaleza del modelo de OpenAI radica en su alto límite de tokens de salida y su fuerte puntuación en razonamiento de contexto largo. Elegir entre ellos implica compensaciones: Gemini ofrece un contexto de entrada más grande y modalidades adicionales, mientras que este modelo proporciona salidas más largas. Ambos pueden manejar entradas multimodales, pero los detalles de manejo de archivos difieren.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
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| 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.
De qué hablan los desarrolladores esta semana
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23Abrir @misc{orcarouter_gpt_5_5_2026_04_23,
title = {openai/gpt-5.5-2026-04-23 API},
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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