OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K tokens de sortie, entrée multimodale, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 est un modèle de langage entraîné par OpenAI et proposé via OrcaRouter. Il accepte les entrées de fichiers, d'images et de texte et peut générer jusqu'à 128 000 tokens en…
Le modèle est bien adapté aux tâches qui combinent une entrée multimodale avec une sortie étendue. Les exemples incluent : la génération d'un rapport financier à partir de feuilles de calcul téléchargées (fichier) et de graphiques (image) ; la rédaction d'une analyse d'une photographie combinée à une invite textuelle ; la production de code long à partir de diagrammes architecturaux ; et la création d'explications scientifiques détaillées qui font référence à des figures. Son score élevé τ²-Bench suggère qu'il excelle dans le raisonnement sur de longs contextes, ce qui en fait un bon choix pour les problèmes logiques en plusieurs étapes, la génération de récits et la synthèse complexe. Le modèle maintient la cohérence sur de très longues sorties, ce qui est un avantage clé par rapport aux modèles avec des fenêtres de sortie plus petites.
Pour les tâches simples qui ne nécessitent pas d'entrée multimodale ou de sortie extrêmement longue, un modèle plus petit ou plus ancien peut être plus rentable. Par exemple, si votre cas d'utilisation implique un question-réponse court ou une génération de texte basique, des modèles comme OpenAI's GPT-4o-mini ou GPT-3.5 Turbo peuvent suffire. De plus, si vous n'avez pas besoin d'entrée de fichiers ou d'images, un modèle textuel uniquement peut réduire la latence et les coûts. La capacité de sortie de 128K est mieux utilisée lorsque vous avez réellement besoin de cette longueur ; pour des sorties plus courtes, vous payez pour un potentiel de capacité inutilisé. OrcaRouter propose une gamme de modèles, vous permettant ainsi de sélectionner l'option la moins chère qui répond à vos exigences de tâche.
Pour utiliser l'entrée multimodale, vous envoyez une requête à l'API d'OrcaRouter avec l'ID de modèle "openai/gpt-5.5-2026-04-23" et incluez des blocs de contenu pour chaque modalité. Le texte est fourni sous forme de contenu standard de chaîne. Les images peuvent être transmises sous forme d'URL ou de données encodées en base64. Les fichiers sont téléchargés via l'API et référencés par ID. Le modèle traite toutes les modalités ensemble, lui permettant de raisonner à travers elles. Par exemple, vous pourriez demander au modèle de lire un PDF (fichier), regarder une infographie (image), puis répondre à des questions basées sur les deux. Le modèle renvoie une complétion de texte pouvant aller jusqu'à 128,000 tokens.
τ²-Bench est un benchmark conçu pour évaluer les capacités de raisonnement sur de longs contextes. Un score de 93,9 place ce modèle parmi les meilleurs performeurs pour les tâches nécessitant de maintenir une cohérence logique sur de longues séquences. Cela reflète probablement la capacité du modèle à gérer un raisonnement en plusieurs étapes, à éviter l'accumulation d'erreurs et à traiter avec précision les informations sur de grandes sorties. Bien que la méthodologie exacte de τ²-Bench ne soit pas détaillée ici, un score élevé suggère que le modèle est fiable pour un travail analytique complexe. Les utilisateurs devraient considérer ce benchmark en parallèle d'autres métriques pertinentes pour leur cas d'utilisation spécifique.
La vitesse et la latence dépendent de plusieurs facteurs, notamment la taille de l'entrée, la longueur de la sortie et la charge actuelle de l'API. La génération de 128K jetons prendra naturellement plus de temps que la génération d'une réponse courte. OrcaRouter fournit des réponses diffusées en continu pour gérer efficacement les sorties longues. Les latences typiques pour ce modèle ne sont pas publiées, mais vous pouvez vous attendre à ce que des sorties plus volumineuses nécessitent plus de temps. Pour les applications en temps réel, envisagez d'utiliser un modèle plus court ou de définir des limites max_tokens raisonnables. Il est recommandé de tester avec votre charge de travail spécifique pour comprendre les caractéristiques de latence. L'infrastructure d'OrcaRouter contribue à réduire la variabilité, mais les surcharges réseau et de traitement s'appliquent toujours.
Les points forts incluent une capacité de sortie élevée (128K tokens), la prise en charge des entrées multimodales et un raisonnement solide en contexte long, mesuré par τ²-Bench. Le modèle est susceptible de bien performer sur les tâches nécessitant la génération de contenu long et cohérent à partir d'entrées diverses. Les limitations peuvent inclure un coût plus élevé par rapport aux modèles plus petits et une latence potentielle pour des sorties très longues. De plus, bien qu'il gère les entrées d'images et de fichiers, ses performances sur des tâches visuelles spécifiques (par exemple, la reconnaissance d'objets à grain fin) peuvent ne pas égaler celles des modèles de vision spécialisés. La date limite des connaissances du modèle est implicite par sa date de version (2026-04-23), ce qui signifie qu'il ne peut pas connaître les événements postérieurs à cette date. Les utilisateurs doivent vérifier les faits pour les applications critiques.
La tarification pour openai/gpt-5.5-2026-04-23 est basée sur l'utilisation des tokens, avec des tarifs distincts pour les tokens d'entrée et de sortie. OrcaRouter facture par million de tokens, et les tarifs exacts sont disponibles sur la page de tarification d'OrcaRouter. Compte tenu de la grande limite de sortie du modèle (128K tokens), la génération de longues réponses entraînera naturellement des coûts de sortie plus élevés. Des frais supplémentaires peuvent également s'appliquer pour le traitement de fichiers ou d'images. Il est important de surveiller la consommation de tokens pour maîtriser les dépenses. OrcaRouter fournit des analyses d'utilisation pour aider à suivre les coûts. Il n'y a pas de frais mensuels fixes ; vous ne payez que pour ce que vous utilisez.
Le principal compromis se situe entre les capacités avancées du modèle et son coût. Pour les tâches qui nécessitent réellement une sortie de 128K et une entrée multimodale, ce modèle peut être plus efficace que d'autres approches (par exemple, plusieurs appels à un modèle plus petit). Cependant, pour des tâches plus courtes ou plus simples, l'utilisation d'un modèle moins coûteux (comme GPT-4o-mini ou GPT-3.5 Turbo) réduira les coûts. De plus, vous pouvez limiter le nombre de jetons de sortie à un nombre inférieur pour éviter de payer pour une capacité inutilisée. OrcaRouter ne facture pas les requêtes échouées ni la mise en cache (le cas échéant), mais vous devriez consulter la politique de tarification spécifique de ce modèle.
OrcaRouter peut implémenter des mécanismes de mise en cache qui réduisent les coûts pour les prompts identiques répétés. Cependant, le comportement de mise en cache pour ce modèle n'est pas explicitement documenté ici. En général, les opérations en lecture seule sur les réponses mises en cache peuvent réduire la consommation de tokens. Si la mise en cache est activée, vous pourriez voir des coûts réduits pour les requêtes courantes. Les développeurs devraient consulter la documentation d'OrcaRouter pour les politiques de mise en cache les plus récentes. En tant que bonne pratique, concevez des prompts reproductibles et envisagez d'utiliser des stratégies de mise en cache externes si l'API ne les fournit pas. Notez que les prompts dynamiques ou spécifiques à l'utilisateur peuvent ne pas bénéficier de la mise en cache.
Pour utiliser le modèle, définissez votre point de terminaison API sur https://api.orcarouter.ai/v1 et incluez l'ID du modèle "openai/gpt-5.5-2026-04-23" dans votre requête. L'API est compatible OpenAI, vous pouvez donc utiliser le SDK OpenAI standard ou tout client HTTP prenant en charge le point de terminaison de complétions de chat. Transmettez votre clé API dans l'en-tête Authorization. Structurez votre tableau de messages avec les champs role et content. Pour les entrées multimodales, incluez les propriétés image_url ou file_id dans le contenu. Définissez max_tokens sur une valeur allant jusqu'à 128 000. La réponse contiendra le texte généré. Un exemple d'extrait curl (non fourni ici) est disponible dans la documentation d'OrcaRouter.
Les paramètres clés incluent : model (string, défini sur "openai/gpt-5.5-2026-04-23"), messages (tableau d'objets message), max_tokens (entier jusqu'à 128 000), temperature (float, généralement 0-2), top_p (float), n (nombre de complétions), stream (booléen), stop (tableau de chaînes), et presence_penalty/frequency_penalty. Pour l'entrée multimodale, utilisez des parties de contenu prenant en charge le texte, image_url (avec option detail) et file_id. Le modèle prend en charge function calling et tool use (si activé par OpenAI). Référez-vous à la documentation d'OrcaRouter pour la liste complète des paramètres pris en charge et des valeurs par défaut spécifiques au modèle.
Migrer vers l'API d'OrcaRouter est simple car l'API est compatible avec OpenAI. Remplacez votre URL de base existante par https://api.orcarouter.ai/v1 et définissez l'ID du modèle sur "openai/gpt-5.5-2026-04-23". Mettez à jour votre authentification pour utiliser une clé API OrcaRouter. Aucune modification du format de requête n'est nécessaire si vous utilisez déjà la structure des complétions de chat d'OpenAI. Assurez-vous que votre système gère les différences potentielles de limites de débit et de latence. OrcaRouter fournit des guides de migration et un support. Testez avec quelques requêtes avant de basculer le trafic de production.
Les deux sont des modèles OpenAI, mais gpt-5.5-2026-04-23 offre une limite de sortie nettement plus grande (128 000 tokens contre 4 096 tokens pour GPT-4o) et prend en charge les entrées de fichiers et d'images (GPT-4o supporte également la vision, mais le traitement des fichiers peut différer). Le score τ²-Bench de 93,9 dépasse probablement les performances de GPT-4o en matière de raisonnement en contexte long, bien qu'aucune comparaison directe ne soit fournie. Les prix devraient être plus élevés en raison de la capacité de sortie plus importante. Pour les tâches courtes, GPT-4o peut être plus économique. Pour les tâches nécessitant des sorties très longues ou des entrées multimédia sous forme de fichiers, le modèle plus récent est mieux adapté.
Claude 3.5 Sonnet (par Anthropic) a une sortie maximale de 8 192 tokens, bien moins que 128K. Il prend également en charge les entrées de texte et d’image, mais pas les téléchargements de fichiers de la même manière. Pour le raisonnement en contexte long, les modèles Claude sont reconnus pour leurs hautes performances, mais des comparaisons spécifiques sur les benchmarks ne sont pas disponibles. Le prix des modèles Claude est également par token. Le principal différenciateur est la capacité de sortie ; si vous devez générer un contenu très long, ce modèle OpenAI est un choix évident. Sinon, la décision peut dépendre d’autres facteurs comme les préférences de sécurité ou l’intégration à l’écosystème.
Gemini 1.5 Pro (de Google) offre une grande fenêtre de contexte allant jusqu'à 1 million de tokens, mais les limites de sortie sont plus faibles (environ 8 192 tokens). Il prend en charge le texte, l'image, l'audio et la vidéo. Le score τ²-Bench pour Gemini n'est pas fourni, mais les modèles de Google excellent généralement dans les tâches multimodales. La force du modèle OpenAI réside dans sa limite élevée de tokens de sortie et son score élevé de raisonnement sur de longs contextes. Choisir entre eux implique des compromis : Gemini offre un contexte d'entrée plus large et des modalités supplémentaires, tandis que ce modèle fournit des sorties plus longues. Les deux peuvent traiter des entrées multimodales, mais les spécificités de gestion des fichiers diffèrent.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
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| Palier | Entrée / 1M tokens | Sortie / 1M tokens | Lecture cache / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| Palier sélectionné selon le nombre de tokens d'entrée de chaque requête | |||
Estimation basée sur le tarif public
Tarification par paliers — cette estimation utilise les tarifs du palier de base.
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
Ce dont parlent les développeurs cette semaine
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23Ouvrir @misc{orcarouter_gpt_5_5_2026_04_23,
title = {openai/gpt-5.5-2026-04-23 API},
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5.5-2026-04-23 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23