GPT-5.5 היא מודל הקצה של OpenAI שנועד לעומסי עבודה מקצועיים מורכבים, הנבנה על בסיס GPT-5.4 עם חשיבה חזקה יותר, אמינות גבוהה יותר ויעילות טוקנים משופרת במשימות קשות. הוא כולל יותר ממיליון טוקנים...
GPT-5.5 הוא מודל שפה מבית OpenAI שנועד להפקת פלט מורחב ולקלט מולטימודלי. הוא מקבל קבצים, תמונות וטקסט, ויכול ליצור עד 128,000 טוקנים בהשלמה אחת. יכולת פלט גדולה זו הופכת אותו למעשי עבור משימות…
כאשר מספקים קובץ, GPT-5.5 יכול לקרוא ולנתח את תוכנו. זה כולל חילוץ מידע ממסמכים, סיכום תוכנם, מענה על שאלות לגבי החומר, או המרת הנתונים לפורמט אחר. לדוגמה, תוכלו להעלות קובץ PDF רב-עמודים ולבקש סיכום מובנה או נקודות נתונים ספציפיות. המודל מעבד את הקובץ כחלק מהקלט שלו, ומשלב אותו עם כל טקסט או תמונות נלוות. יכולת זו שימושית לאוטומציה של סקירת מסמכים, חילוץ נתונים והפקת דוחות מקובצים.
GPT-5.5 יכול לפרש תמונות המוזנות כקלט. זה כולל זיהוי אובייקטים, קריאת טקסט מתמונות, תיאור סצנות, ניתוח תרשימים ומענה על שאלות לגבי תוכן חזותי. לדוגמה, תוכל לספק תמונת גרף ולבקש פרשנות כתובה של המגמות, או תמונה של לוח לבן ולבקש את פריטי הפעולה. המודל מעבד את התמונה לצד כל קלט טקסט וקובץ, ומאפשר משימות חשיבה רב-מודאליות המשלבות מידע חזותי וטקסטואלי.
בעוד ש-GPT-5.5 מציע פלט גדול וקלט מולטימודלי, הוא עלול להיות מוגזם למשימות פשוטות. אם מקרה השימוש שלך כרוך רק ביצירת טקסט קצר (למשל, תשובות למיילים, קטעי קוד קצרים, סיווג) ללא צורך בקלט קבצים או תמונות, מודל קטן וזול יותר כמו GPT-4o mini של OpenAI (אם זמין) עשוי להיות חסכוני יותר. באופן דומה, אם אינך זקוק לפלט של 128k טוקנים, מודלים עם מגבלות פלט קטנות יותר עשויים להספיק. הערך את גדלי הקלט-פלט האופייניים שלך ואת צורכי המודאליות לפני בחירת GPT-5.5 כדי להימנע מתשלום עבור קיבולת שלא תשתמש בה.
הציון של המודל, 93.9, ב‑τ²-Bench מעיד על ביצועים חזקים במשימות סוכן הכרוכות בשימוש בכלים, ביצוע הוראות מרובות‑שלבים ושמירה על עקביות לאורך מספר פעולות. זה כולל תרחישים כמו גלישה באינטרנט, קריאות API, שאילתות מסד נתונים או הרצת קוד בלולאה. קיבולת הפלט הגדולה מאפשרת למודל גם לייצר שרשראות ארוכות של קריאות לכלים או שלבי חשיבה ללא קיצוץ. עם זאת, ציוני מדד משקפים ביצועים על קבוצות בדיקה ספציפיות; ביצועי סוכן בעולם האמיתי עשויים להשתנות בהתאם למורכבות המשימות ולאיכות הכלים הזמינים.
τ²-Bench הוא benchmark שנועד להעריך את יכולתו של סוכן לבצע משימות מורכבות ורב-שלביות באמצעות כלים. הוא בודק עד כמה מודל יכול לעקוב אחר הוראות, לתכנן פעולות, להשתמש בכלים חיצוניים (כמו מנועי חיפוש, מתורגמני קוד או API-ים), ולתקן שגיאות לאורך מספר שלבים. הציון 93.9 שהושג על ידי GPT-5.5 ממקם אותו ברמת ביצועים גבוהה ב-benchmark זה, ומצביע על כך שהמודל יכול לבצע סדרות עבודה סוכנות (agentic workflows) בצורה אמינה עם מינימום כשלים. זוהי נקודת מידע אחת; benchmarks אחרים עשויים להראות חוזקות או חולשות שונות.
ציון ה-τ²-Bench של 93.9 מצביע על כך ש-GPT-5.5 חזק במיוחד במשימות הדורשות חשיבה מתמשכת ושימוש בכלים על פני מספר סיבובים. הבנצ'מרק מתגמל מודלים שיכולים לפרש נכון הוראות, לבחור בכלים הנכונים, ולהתאושש מטעויות. לכן, GPT-5.5 מתאים ככל הנראה לבניית סוכנים אוטונומיים שצריכים להשלים משימות עם התערבות אנושית מוגבלת. בנוסף, מרווח הפלט הגדול של המודל עשוי לסייע בתרחישים שבהם שלבי החשיבה הביניים ארוכים. עם זאת, הבנצ'מרקים צרים; יכולות אחרות כמו כתיבה יוצרת או שכל ישר עשויות שלא להימדד ישירות על ידי τ²-Bench.
הנתונים שסופקו כוללים רק ציון benchmark יחיד (τ²-Bench) ואינם מציינים ביצועים במדדים נפוצים אחרים כמו MMLU, HumanEval או GSM8K. לפיכך, יכולות ידע כללי, חשיבה מתמטית ויצירת קוד אינן מכומתות כאן. גם אורך ההקשר של הקלט של המודל לא צוין, כך שייתכן שתצטרך לבדוק זאת עבור מקרה השימוש הספציפי שלך. בנוסף, ייתכן שהמודל יכול לטפל בתמונות ובקבצים, אך לא ניתנו נתוני זמן השהייה או שיעורי שגיאה. על המשתמשים להעריך את GPT-5.5 במשימות שלהם כדי להבין את מגבלותיו המעשיות.
הנתונים שסופקו אינם כוללים נתוני השהיה או מהירות עבור GPT-5.5. כמודל גדול בעל יכולת פלט של 128k-טוקנים, זמני התגובה יהיו תלויים במספר גורמים: אורך הקלט והפלט, מורכבות הבקשה, ועומס השרת הנוכחי על OrcaRouter. עבור הנחיות קצרות ותפוקות קטנות, ההשהיה עשויה להיות סבירה; עבור תפוקות באורך מקסימלי, היא עשויה להיות ארוכה משמעותית. כדי להעריך מהירות, ניתן לבצע מדידות ביצועים של המודל באמצעות ה-API של OrcaRouter עם מטענים אופייניים למקרה השימוש שלך. לא מוזכרות ערבויות לאיכות השירות במידע הזמין.
פרטי תמחור עבור GPT-5.5 אינם כלולים בנתונים שסופקו. ב-OrcaRouter, החיובים מבוססים בדרך כלל על מספר ה-tokens בקלט ופלט, עם תעריפים נפרדים לעיבוד טקסט, תמונה וקבצים. לתמחור מדויק, עיינו בדף התמחור של OrcaRouter או פנו לתמיכה שלהם. שימו לב ש-tokens פלט גדולים (עד 128k) עלולים לצבור עלות משמעותית עבור הפקות ארוכות, ולכן מומלץ להגדיר פרמטר `max_tokens` מתאים בקריאות ה-API שלכם כדי לשלוט בעלויות.
ללא תמחור ספציפי, חלים פשרות כלליות. דגמים בעלי קיבולת פלט גדולה יותר וקלט מולטי-מודאלי נוטים לעלות יותר לכל טוקן מאשר חלופות פשוטות יותר. עבור משימות שאינן דורשות את מלוא 128k הפלט או קלט מולטי-מודאלי, דגם קטן יותר עשוי להיות חסכוני יותר. בנוסף, עיבוד תמונות וקבצים כרוך בעלות נוספת, המחושבת לרוב לפי גודל או מספר התמונות. אם הצינור שלך משתמש בעיקר בטקסט, שקול האם יכולות קבצים/תמונות מצדיקות את המחיר הגבוה יותר. שמירה במטמון או עיבוד אצווה יכולים להפחית עלויות; ברר באשר ל-OrcaRouter לגבי הנחות זמינות לתוכן חוזר.
המידע המסופק אינו מציין מנגנוני מטמון (caching) עבור GPT-5.5 ב-OrcaRouter. מטמון יכול להפחית עלויות על ידי שימוש חוזר בתוצאות שחושבו בעבר עבור בקשות זהות או דומות. ספקי API מסוימים מציעים מטמון אוטומטי עבור פקודות (prompts) בשימוש תדיר. כדי לקבוע אם מטמון זמין, בדוק את התיעוד של OrcaRouter או פנה לתמיכה שלהם. אם מטמון אינו זמין, ייתכן שתוכל ליישם מטמון משלך ברמת האפליקציה כדי להימנע מקריאות מיותרות, במיוחד עבור שאילתות נפוצות או קלט סטטי.
כדי להעריך את העלות, יש צורך בתעריפים לכל טוקן עבור קלט ופלט, בתוספת תוספות תשלום עבור תמונות או קבצים. מכיוון שהתעריפים אינם מסופקים, ניתן להתחיל בביצוע מספר קריאות בדיקה עם עומסים מייצגים ולבדוק את הסכום המחויב בלוח השימוש של OrcaRouter. עבור קריאות טקסט בלבד, יש להכפיל את מספר טוקני הקלט ומספר טוקני הפלט בתעריפים המתאימים. עבור קריאות מולטימודליות, יש לספור תמונות וגדלי קבצים לפי כללי התמחור של OrcaRouter. יש לזכור שהפלט המקסימלי של 128k עלול להוביל לשימוש גבוה בטוקנים; קביעת מגבלת `max_tokens` נמוכה יותר יכולה למנוע חשבונות בלתי צפויים.
ניתן לקרוא ל-GPT-5.5 דרך ה-API התואם ל-OpenAI של OrcaRouter. כתובת ה-URL הבסיסית היא https://api.orcarouter.ai/v1. השתמש במזהה המודל "openai/gpt-5.5" בבקשותיך. ניתן להשתמש בכל ספריית לקוח סטנדרטית של OpenAI (Python, JavaScript, וכו') פשוט על ידי שינוי כתובת ה-URL הבסיסית ומפתח ה-API. דוגמה באמצעות ספריית openai של Python: הגדר `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` ו-`openai.api_key = "your-key"`. לאחר מכן קרא ל-`openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.5", messages=[...])`.
מאחר ש-OrcaRouter חושף נקודת קצה תואמת ל-OpenAI, ניתן להשתמש ברוב הפרמטרים הסטנדרטיים מ-OpenAI Chat Completion API. אלה כוללים `temperature`, `max_tokens`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop`, ו-`n`. עבור קלטים רב-מודליים, ניתן לכלול תוכן תמונה או קובץ במערך ההודעות לפי פורמט ה-OpenAI vision API (באמצעות `content` עם type `image_url` או `file`). הפרמטר `max_tokens` שולט באורך הפלט עד 128,000. שים לב שהגדרת `max_tokens` גבוהה מדי עלולה להגדיל את זמן ההשהיה והעלות.
ההגירה פשוטה בזכות תאימות ה-API. החלף את כתובת הבסיס של OpenAI בכתובת של OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1) ועדכן את מפתח ה-API שלך. שנה את שם המודל מ- `gpt-5.5` (או כל מודל אחר שהשתמשת בו ב-OpenAI) ל- `openai/gpt-5.5`. רוב השינויים בקוד מוגבלים לתצורה. אם השתמשת בתכונות ייחודיות ל-OpenAI שאינן נתמכות על ידי OrcaRouter (לדוגמה, וריאציות מסוימות של סטרימינג או קריאות פונקציות), בדוק אותן כדי לוודא תאימות. אותו פורמט של הודעות, כולל תוכן מולטימודלי, פועל כמצופה.
תמיכה בסטרימינג זמינה דרך ה-API התואם ל-OpenAI של OrcaRouter. הגדר `stream=True` בבקשה שלך כדי לקבל טוקנים באופן מצטבר. זה יכול לשפר את תחושת ההשהיה עבור פלטים ארוכים ולאפשר לך לעבד טקסט בזמן שהוא מגיע. עבור פלטים גדולים (עד 128k טוקנים), סטרימינג יכול להיות קריטי כדי למנוע פסקי זמן. שים לב שסטרימינג עשוי להשפיע על חישוב העלות באותו אופן כמו סטרימינג (אתה משלם על כל הטוקנים שנוצרו). ודא שהלקוח שלך יכול להתמודד עם תגובות סטרימינג, במיוחד עבור קלטים מולטי-מודאליים שבהם האירוע הראשון עשוי להתעכב בזמן שהמודל מעבד תמונות.
בהשוואה לדגמים מוקדמים יותר כמו GPT-4, GPT-4 Turbo או GPT-4o, GPT-5.5 מציע פלט מקסימלי גדול יותר (128k לעומת 4k-32k אופייני בגרסאות הישנות יותר) ויכולות קלט מולטי-מודליות (קובץ, תמונה, טקסט). ציון τ²-Bench של 93.9 מצביע על ביצועי אייג'נט משופרים. עם זאת, ההבדלים המדויקים בארכיטקטורה ובנתוני האימון אינם ציבוריים. דגמים ישנים יותר עשויים להיות מהירים או זולים יותר עבור משימות פשוטות. עבור משימות טקסט טהורות שאינן דורשות פלט גדול או קלט מולטי-מודלי, דגם קטן יותר עשוי להיות יעיל יותר.
השוואה ישירה מוגבלת ללא נתוני benchmark על אותן משימות. מתחרים רבים (למשל, Anthropic Claude, Google Gemini) תומכים גם בקלט מולטי-מודאלי ובעלי חלונות הקשר גדולים. ציון ה-τ²-Bench של 93.9 עבור GPT-5.5 הוא אינדיקטור אחד לביצועים אג'נטיים; מודלים אחרים עשויים לקבל ציונים דומים או שונים. תפוקת המקסימום של GPT-5.5 (128k) היא גבוהה יחסית. כאשר בוחרים בין ספקים, יש לשקול גורמים כמו תמחור ב-OrcaRouter, יציבות ה-API, תמיכה במודאליות ספציפית (פורמטי קבצים), ודרישות האחזור של היישום שלך.
מודלים בקוד פתוח (למשל, Llama 3, Mistral) לרוב זולים יותר ומעניקים שליטה מלאה על הפריסה, אך עשויים לחסור באותה רמה של אינטגרציה מולטי-מודאלית או ביצועים סוכניים. GPT-5.5, שניגש אליו דרך OrcaRouter, הוא מודל מסחרי סגור עם תמחור API. קיבולת הפלט של 128k טוקנים וקלט תמונה/קובץ הן תכונות שמודלים בקוד פתוח עלולים לא להתאים להן ללא תשתית נוספת. עבור נתונים רגישים הדורשים פריסה מקומית, קוד פתוח עשוי להיות עדיף. לנוחות ויכולות רחבות מהקופסה, GPT-5.5 ב-OrcaRouter הוא אופציה חזקה.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
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| דרגה | קלט / 1M טוקנים | פלט / 1M tokens | קריאת מטמון / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| הרמה נבחרת לפי מספר טוקני הקלט של כל בקשה | |||
הערכה מבוססת מחיר מחירון
תמחור מדורג — הערכה זו משתמשת בתעריפי השכבה הבסיסית.
הערכה בלבד — ספירת הטוקנים בפועל תלויה בטוקנייזר של הספק.
@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