OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K טוקני פלט, קלט רב-מודלי, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 הוא מודל שפה שאומן על ידי OpenAI ומוצע דרך OrcaRouter. הוא מקבל קלטי קבצים, תמונות וטקסט ויכול ליצור עד 128,000 אסימונים בהשלמה אחת. זה הופך אותו למתאים למשימות הדורשות פלט…
המודל מתאים במיוחד למשימות המשלבות קלט רב-מודאלי עם פלט נרחב. דוגמאות כוללות: הפקת דוח פיננסי מגיליונות נתונים שהועלו (קובץ) ותרשימים (תמונה); כתיבת ניתוח של תצלום יחד עם הנחיית טקסט; יצירת קוד ארוך-טווח מתרשימי ארכיטקטורה; והכנת הסברים מדעיים מפורטים המפנים לאיורים. הציון הגבוה שלה במבחן τ²-Bench מעיד על הצטיינותה בהסקת מסקנות בהקשרים ארוכים, מה שהופך אותה לבחירה טובה לבעיות לוגיות רב-שלביות, יצירת נרטיבים וסיכומים מורכבים. המודל שומר על קוהרנטיות לאורך פלטים ארוכים מאוד, וזהו יתרון משמעותי על פני מודלים בעלי חלונות פלט קטנים יותר.
עבור משימות פשוטות שאינן דורשות קלט מולטי-מודאלי או פלט ארוך במיוחד, מודל קטן או ישן יותר עשוי להיות חסכוני יותר. לדוגמה, אם מקרה השימוש שלך כולל שאלות ותשובות קצרות או יצירת טקסט בסיסית, מודלים כמו GPT-4o-mini של OpenAI או GPT-3.5 Turbo עשויים להספיק. בנוסף, אם אינך צריך קלט של קבצים או תמונות, מודל טקסט בלבד יכול להפחית את זמן ההשהיה והעלות. קיבולת הפלט של 128K מנוצלת בצורה הטובה ביותר כאשר אתה באמת זקוק לאורך זה; עבור פלטים קצרים יותר, אתה משלם על פוטנציאל קיבולת שאינו מנוצל. OrcaRouter מציעה מגוון מודלים, כך שתוכל לבחור באופציה הזולה ביותר שעומדת בדרישות המשימה שלך.
לשימוש בקלט מולטי-מודאלי, עליך לשלוח בקשה ל-API של OrcaRouter עם מזהה הדגם "openai/gpt-5.5-2026-04-23" ולכלול בלוקי תוכן עבור כל אופן תקשורת. טקסט מסופק כתוכן מחרוזת סטנדרטי. תמונות ניתן להעביר כ-URLs או נתונים מקודדים ב-base64. קבצים מועלים דרך ה-API ומתייחסים אליהם באמצעות מזהה. הדגם מעבד את כל האופנים יחד, ומאפשר לו להסיק מסקנות ביניהם. לדוגמה, ניתן לבקש מהדגם לקרוא קובץ PDF, להסתכל על אינפוגרפיקה (תמונה), ולאחר מכן לענות על שאלות בהתבסס על שניהם. הדגם מחזיר השלמת טקסט של עד 128,000 טוקנים.
τ²-Bench הוא benchmark שנועד להעריך יכולות חשיבה בהקשר ארוך. ציון של 93.9 מציב את המודל הזה בין הביצועים המובילים עבור משימות הדורשות שמירה על עקביות לוגית לאורך רצפים מורחבים. סביר להניח שזה משקף את יכולת המודל לטפל בחשיבה רב-שלבית, להימנע מהצטברות שגיאות ולעבד מידע בצורה מדויקת על פני תפוקות גדולות. אמנם המתודולוגיה המדויקת של τ²-Bench אינה מפורטת כאן, ציון גבוה מרמז על כך שהמודל אמין לעבודה אנליטית מורכבת. משתמשים צריכים לשקול benchmark זה לצד מדדים רלוונטיים אחרים למקרה השימוש הספציפי שלהם.
מהירות וזמן השהייה תלויים במספר גורמים, כולל גודל הקלט, אורך הפלט ועומס ה-API הנוכחי. הפקת 128K אסימונים תיקח באופן טבעי יותר זמן מאשר הפקת תגובה קצרה. OrcaRouter מספקת תגובות בזרם כדי לטפל בפלטים ארוכים ביעילות. זמני השהייה אופייניים למודל זה אינם מפורסמים, אך ניתן לצפות שפלטים גדולים יותר ידרשו יותר זמן. עבור יישומים בזמן אמת, שקול להשתמש במודל קצר יותר או לקבוע מגבלות max_tokens סבירות. מומלץ לבצע בדיקות עם עומס העבודה הספציפי שלך כדי להבין את מאפייני ההשהייה. התשתית של OrcaRouter מסייעת להפחית שונות, אך תקורה של רשת ועיבוד עדיין חלה.
עוצמות כוללות יכולת תפוקה גבוהה (128K אסימונים), תמיכה בקלט רב-מודאלי, וחשיבה חזקה בהקשר ארוך כפי שנמדד ב-τ²-Bench. המודל צפוי לבצע היטב משימות הדורשות יצירת תוכן ארוך וקוהרנטי ממקורות מגוונים. מגבלות עשויות לכלול עלות גבוהה יותר בהשוואה למודלים קטנים יותר ועיכוב פוטנציאלי עבור פלטים ארוכים מאוד. בנוסף, אף על פי שהוא מטפל בקלטי תמונה וקבצים, ביצועיו במשימות חזותיות ספציפיות (למשל, זיהוי אובייקטים מדויק) עשויים שלא להשתוות למודלים חזותיים ייעודיים. מועד החיתוך של הידע של המודל משתמע מתאריך הגרסה שלו (2026-04-23), כלומר הוא אינו יכול לדעת על אירועים לאחר תאריך זה. על המשתמשים לאמת עובדות עבור יישומים קריטיים.
התמחור עבור openai/gpt-5.5-2026-04-23 מבוסס על שימוש באסימונים (tokens), עם תעריפים נפרדים לאסימוני קלט ואסימוני פלט. OrcaRouter גובה תשלום לפי מיליון אסימונים, והתעריפים המדויקים זמינים בדף התמחור של OrcaRouter. לאור מגבלת הפלט הגדולה של המודל (128K אסימונים), יצירת תשובות ארוכות תגרור באופן טבעי עלויות פלט גבוהות יותר. ייתכנו גם תוספות תשלום עבור עיבוד קבצים או תמונות. חשוב לעקוב אחר צריכת האסימונים כדי לשלוט בהוצאות. OrcaRouter מספקת ניתוחי שימוש כדי לסייע במעקב אחר עלויות. אין דמי מנוי חודשיים קבועים; אתה משלם רק על מה שאתה משתמש בו.
האיזון העיקרי הוא בין היכולות המתקדמות של המודל לבין העלות שלו. עבור משימות שבאמת דורשות פלט של 128K וקלט רב-מודלי, המודל הזה יכול להיות יעיל יותר מגישות חלופיות (למשל, קריאות מרובות למודל קטן יותר). עם זאת, עבור משימות קצרות או פשוטות יותר, שימוש במודל זול יותר (כמו GPT-4o-mini או GPT-3.5 Turbo) יפחית עלויות. בנוסף, ניתן להגביל את מספר טוקני הפלט לערך נמוך יותר כדי להימנע מתשלום על קיבולת שלא נוצלה. OrcaRouter אינו גובה תשלום על בקשות שנכשלו או על שמירה במטמון (במקום שבו זה רלוונטי), אך כדאי לעיין במדיניות התמחור הספציפית למודל זה.
OrcaRouter עשוי ליישם מנגנוני מטמון שמורידים עלויות עבור הנחיות זהות חוזרות. עם זאת, התנהגות המטמון עבור מודל זה אינה מתועדת כאן במפורש. בדרך כלל, פעולות קריאה בלבד על תגובות שמורות במטמון יכולות להפחית את צריכת האסימונים. אם המטמון מופעל, ייתכן שתראה עלויות מופחתות עבור שאילתות נפוצות. על המפתחים לבדוק בתיעוד OrcaRouter את מדיניות המטמון העדכנית ביותר. כשיטה מומלצת, עצבו הנחיות כך שיהיו ניתנות לשחזור ושקלו שימוש באסטרטגיות מטמון חיצוניות אם ה-API אינו מספק אותן. שימו לב שהנחיות דינמיות או ספציפיות למשתמש עשויות שלא להפיק תועלת מהמטמון.
כדי להשתמש במודל, הגדר את נקודת הקצה של ה-API שלך ל-https://api.orcarouter.ai/v1 וכלול את מזהה המודל "openai/gpt-5.5-2026-04-23" בבקשה שלך. ה-API תואם ל-OpenAI, כך שתוכל להשתמש ב-SDK הרגיל של OpenAI או בכל לקוח HTTP שתומך בנקודת הקצה של chat completions. העבר את מפתח ה-API שלך בכותרת ה-Authorization. בנה את מערך ההודעות שלך עם role ו-content. עבור קלטים מולטי-מודאליים, כלול מאפיינים image_url או file_id בתוכן. הגדר את max_tokens לערך של עד 128,000. התגובה תכיל את הטקסט שנוצר. דוגמת cURL (לא מסופקת כאן) זמינה בתיעוד של OrcaRouter.
פרמטרים מרכזיים כוללים: model (מחרוזת, מוגדר כ-"openai/gpt-5.5-2026-04-23"), messages (מערך של אובייקטי הודעה), max_tokens (מספר שלם עד 128,000), temperature (מספר עשרוני, בדרך כלל 0-2), top_p (מספר עשרוני), n (מספר השלמות), stream (בוליאני), stop (מערך של מחרוזות), ו-presence_penalty/frequency_penalty. עבור קלט מולטימודלי, השתמש בחלקי תוכן עם תמיכה בטקסט, image_url (עם אפשרות detail), ו-file_id. המודל תומך בקריאה לפונקציות ושימוש בכלים (אם מאופשר על ידי OpenAI). עיין בתיעוד של OrcaRouter לקבלת הרשימה המלאה של הפרמטרים הנתמכים וכל ברירת מחדל ספציפית למודל.
המעבר ל-API של OrcaRouter הוא פשוט מכיוון שה-API תואם ל-OpenAI. החליפו את כתובת ה-base URL הקיימת שלכם ל-https://api.orcarouter.ai/v1 ושנו את מזהה המודל ל-"openai/gpt-5.5-2026-04-23". עדכנו את האימות כך שישתמש במפתח API של OrcaRouter. אין צורך בשינויים בפורמט הבקשה אם אתם כבר משתמשים במבנה chat completions של OpenAI. ודאו שהמערכת שלכם מטפלת בהבדלים פוטנציאליים במגבלות קצב ובזמן השהיה. OrcaRouter מספקת מדריכי הגירה ותמיכה. בצעו בדיקות עם מספר בקשות לפני המעבר של תעבורת הייצור.
שני הדגמים הם מודלים של OpenAI, אך gpt-5.5-2026-04-23 מציע מגבלת פלט גדולה משמעותית (128K טוקנים לעומת 4,096 טוקנים של GPT-4o) ותומך בקלט קבצים ותמונות (GPT-4o תומך גם בראייה, אך טיפול בקבצים עשוי להיות שונה). ציון τ²-Bench של 93.9 ככל הנראה עולה על הביצועים של GPT-4o בחשיבה על הקשר ארוך, אם כי אין השוואות ישירות. התמחור צפוי להיות גבוה יותר בשל קיבולת הפלט הגדולה יותר. עבור משימות קצרות, GPT-4o עשוי להיות חסכוני יותר. עבור משימות הדורשות פלטים ארוכים מאוד או קלט קבצים רב-מודלי, המודל החדש מתאים יותר.
ל-Claude 3.5 Sonnet (מאת Anthropic) יש תפוקה מקסימלית של 8,192 טוקנים, הרבה פחות מ-128K. הוא תומך גם בקלט טקסט ותמונה, אך לא בהעלאת קבצים באותה צורה. בהסקת מסקנות בהקשר ארוך, מודלי Claude ידועים בביצועים גבוהים, אך השוואות בנצ'מרק ספציפיות אינן זמינות. התמחור עבור מודלי Claude הוא גם לפי טוקן. המבדיל המרכזי הוא קיבולת התפוקה; אם אתה צריך לייצר תוכן ארוך מאוד, מודל OpenAI זה הוא בחירה ברורה. אחרת, ההחלטה עשויה להיות תלויה בגורמים אחרים כמו העדפות בטיחות או אינטגרציה אקולוגית.
Gemini 1.5 Pro (by Google) מציע חלון הקשר גדול של עד מיליון טוקנים אך מגבלות הפלט נמוכות יותר (כ-8,192 טוקנים). הוא תומך בטקסט, תמונה, אודיו ווידאו. ציון τ²-Bench עבור Gemini לא סופק, אך המודלים של Google בדרך כלל מצטיינים במשימות רב-מודאליות. החוזק של המודל של OpenAI טמון במגבלת הפלט הגבוהה ובציון החשיבה בהקשר ארוך החזק שלו. הבחירה ביניהם כרוכה בהתפשרויות: Gemini מציע הקשר קלט גדול יותר ואופני קלט נוספים, בעוד שמודל זה מספק פלטים ארוכים יותר. שניהם יכולים לטפל בקלטים רב-מודאליים, אך הפרטים הספציפיים של טיפול בקבצים שונים.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
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| 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.
על מה מפתחים מדברים השבוע
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23פתיחה @misc{orcarouter_gpt_5_5_2026_04_23,
title = {openai/gpt-5.5-2026-04-23 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
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