OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K token keluaran, input multimodal, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 adalah model bahasa yang dilatih oleh OpenAI dan ditawarkan melalui OrcaRouter. Model ini menerima masukan berupa file, gambar, dan teks, serta dapat menghasilkan hingga…
Model ini sangat cocok untuk tugas-tugas yang menggabungkan input multimodal dengan output yang ekstensif. Contohnya meliputi: menghasilkan laporan keuangan dari spreadsheet yang diunggah (berkas) dan bagan (gambar); menulis analisis foto yang dikombinasikan dengan perintah teks; menghasilkan kode panjang dari diagram arsitektur; dan membuat penjelasan ilmiah terperinci yang merujuk pada gambar. Skor τ²-Bench yang tinggi menunjukkan bahwa model ini unggul dalam bernalar dalam konteks panjang, menjadikannya pilihan yang baik untuk masalah logika multi-langkah, pembuatan narasi, dan perangkuman kompleks. Model ini mempertahankan koherensi dalam output yang sangat panjang, yang merupakan keunggulan utama dibandingkan model dengan jendela output yang lebih kecil.
Untuk tugas sederhana yang tidak memerlukan input multimodal atau output yang sangat panjang, model yang lebih kecil atau lebih lama mungkin lebih hemat biaya. Sebagai contoh, jika kasus penggunaan Anda melibatkan tanya jawab singkat atau pembuatan teks dasar, model seperti GPT-4o-mini atau GPT-3.5 Turbo dari OpenAI mungkin sudah cukup. Selain itu, jika Anda tidak memerlukan input file atau gambar, model teks-saja dapat mengurangi latensi dan biaya. Kapasitas output 128K paling baik digunakan ketika Anda benar-benar membutuhkan panjang tersebut; untuk output yang lebih pendek, Anda membayar potensi kapasitas yang tidak terpakai. OrcaRouter menawarkan berbagai model, sehingga Anda dapat memilih opsi termurah yang memenuhi persyaratan tugas Anda.
Untuk menggunakan input multimodal, Anda mengirim permintaan ke API OrcaRouter dengan ID model "openai/gpt-5.5-2026-04-23" dan menyertakan blok konten untuk setiap modalitas. Teks disediakan sebagai konten string standar. Gambar dapat diberikan sebagai URL atau data yang dienkode base64. File diunggah melalui API dan dirujuk berdasarkan ID. Model memproses semua modalitas bersama-sama, memungkinkannya bernalar di seluruh modalitas tersebut. Misalnya, Anda dapat meminta model untuk membaca PDF (file), melihat infografis (gambar), lalu menjawab pertanyaan berdasarkan keduanya. Model mengembalikan penyelesaian teks hingga 128.000 token.
τ²-Bench adalah sebuah tolok ukur yang dirancang untuk mengevaluasi kemampuan penalaran konteks panjang. Skor 93,9 menempatkan model ini di antara para pemain terbaik untuk tugas-tugas yang membutuhkan konsistensi logis dalam urutan yang panjang. Hal ini kemungkinan mencerminkan kemampuan model untuk menangani penalaran multi-langkah, menghindari akumulasi kesalahan, dan memproses informasi secara akurat dalam keluaran yang besar. Meskipun metodologi pasti dari τ²-Bench tidak dirinci di sini, skor tinggi menunjukkan bahwa model ini andal untuk pekerjaan analitis yang kompleks. Pengguna harus mempertimbangkan tolok ukur ini bersama dengan metrik lain yang relevan dengan kasus penggunaan spesifik mereka.
Kecepatan dan latensi bergantung pada beberapa faktor termasuk ukuran input, panjang output, dan beban API saat ini. Menghasilkan 128K token secara alami akan memakan waktu lebih lama daripada menghasilkan respons pendek. OrcaRouter menyediakan respons streaming untuk menangani output panjang secara efisien. Latensi tipikal untuk model ini tidak dipublikasikan, tetapi Anda dapat mengharapkan bahwa output yang lebih besar akan memerlukan lebih banyak waktu. Untuk aplikasi real-time, pertimbangkan untuk menggunakan model yang lebih pendek atau menetapkan batas max_tokens yang wajar. Pengujian dengan beban kerja spesifik Anda disarankan untuk memahami karakteristik latensi. Infrastruktur OrcaRouter membantu mengurangi variabilitas, tetapi overhead jaringan dan pemrosesan masih berlaku.
Kekuatan termasuk kapasitas keluaran tinggi (128K token), dukungan input multimodal, dan penalaran konteks panjang yang kuat sebagaimana diukur oleh τ²-Bench. Model ini kemungkinan akan berkinerja baik pada tugas-tugas yang memerlukan pembuatan konten panjang dan koheren dari berbagai input. Keterbatasan mungkin termasuk biaya yang lebih tinggi dibandingkan model yang lebih kecil dan potensi latensi untuk keluaran yang sangat panjang. Selain itu, meskipun menangani input gambar dan file, kinerjanya pada tugas visual spesifik (misalnya, pengenalan objek terperinci) mungkin tidak sebanding dengan model visi khusus. Batas pengetahuan model ditunjukkan oleh tanggal versinya (2026-04-23), yang berarti model tidak dapat mengetahui peristiwa setelah tanggal tersebut. Pengguna harus memverifikasi fakta untuk aplikasi kritis.
Harga untuk openai/gpt-5.5-2026-04-23 didasarkan pada penggunaan token, dengan tarif terpisah untuk token input dan output. OrcaRouter mengenakan biaya per juta token, dan tarif pastinya tersedia di halaman harga OrcaRouter. Mengingat batas output model yang besar (128K token), menghasilkan penyelesaian yang panjang secara alami akan menimbulkan biaya output yang lebih tinggi. Mungkin juga ada biaya tambahan untuk pemrosesan file atau gambar. Penting untuk memantau konsumsi token untuk mengontrol pengeluaran. OrcaRouter menyediakan analitik penggunaan untuk membantu melacak biaya. Tidak ada biaya bulanan tetap; Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan.
Trade-off utama terletak antara kemampuan lanjutan model dan biayanya. Untuk tugas yang benar-benar membutuhkan keluaran 128K dan input multimodal, model ini bisa lebih efisien dibandingkan pendekatan alternatif (misalnya, beberapa panggilan ke model yang lebih kecil). Namun, untuk tugas yang lebih pendek atau sederhana, menggunakan model yang lebih murah (seperti GPT-4o-mini atau GPT-3.5 Turbo) akan mengurangi biaya. Selain itu, Anda dapat membatasi token keluaran ke jumlah yang lebih rendah untuk menghindari pembayaran atas kapasitas yang tidak terpakai. OrcaRouter tidak mengenakan biaya untuk permintaan yang gagal atau caching (jika berlaku), tetapi Anda harus meninjau kebijakan harga spesifik untuk model ini.
OrcaRouter dapat menerapkan mekanisme caching yang mengurangi biaya untuk prompt identik yang berulang. Namun, perilaku caching untuk model ini tidak didokumentasikan secara eksplisit di sini. Biasanya, operasi baca-saja pada respons yang di-cache dapat menurunkan konsumsi token. Jika caching diaktifkan, Anda mungkin melihat biaya yang berkurang untuk kueri umum. Pengembang harus memeriksa dokumentasi OrcaRouter untuk kebijakan caching terbaru. Sebagai praktik terbaik, desain prompt agar dapat direproduksi dan pertimbangkan untuk menggunakan strategi caching eksternal jika API tidak menyediakannya. Perhatikan bahwa prompt dinamis atau khusus pengguna mungkin tidak mendapatkan manfaat dari caching.
Untuk menggunakan model, atur endpoint API Anda ke https://api.orcarouter.ai/v1 dan sertakan ID model "openai/gpt-5.5-2026-04-23" dalam permintaan Anda. API ini kompatibel dengan OpenAI, sehingga Anda dapat menggunakan SDK OpenAI standar atau klien HTTP apa pun yang mendukung endpoint chat completions. Kirimkan kunci API Anda di header Authorization. Strukturkan array messages Anda dengan role dan content. Untuk input multimodal, sertakan properti image_url atau file_id dalam content. Atur max_tokens ke nilai hingga 128.000. Respons akan berisi teks yang dihasilkan. Contoh cuplikan curl (tidak disediakan di sini) tersedia di dokumentasi OrcaRouter.
Parameter utama meliputi: model (string, diatur ke "openai/gpt-5.5-2026-04-23"), messages (array dari objek pesan), max_tokens (integer hingga 128.000), temperature (float, biasanya 0-2), top_p (float), n (jumlah penyelesaian), stream (boolean), stop (array dari string), dan presence_penalty/frequency_penalty. Untuk input multimodal, gunakan bagian konten dengan dukungan untuk teks, image_url (dengan opsi detail), dan file_id. Model ini mendukung pemanggilan fungsi dan penggunaan alat (jika diaktifkan oleh OpenAI). Lihat dokumentasi OrcaRouter untuk daftar lengkap parameter yang didukung dan nilai bawaan khusus model.
Migrasi ke API OrcaRouter sangat mudah karena API ini kompatibel dengan OpenAI. Ganti base URL Anda yang ada dengan https://api.orcarouter.ai/v1 dan ubah ID model menjadi "openai/gpt-5.5-2026-04-23". Perbarui autentikasi Anda untuk menggunakan kunci API OrcaRouter. Tidak diperlukan perubahan pada format permintaan jika Anda sudah menggunakan struktur chat completions OpenAI. Pastikan sistem Anda menangani kemungkinan perbedaan dalam batas kecepatan dan latensi. OrcaRouter menyediakan panduan migrasi dan dukungan. Uji coba dengan beberapa permintaan sebelum mengalihkan traffic produksi.
Keduanya adalah model OpenAI, tetapi gpt-5.5-2026-04-23 menawarkan batas output yang jauh lebih besar (128K token dibandingkan 4.096 token milik GPT-4o) serta mendukung input file dan gambar (GPT-4o juga mendukung visi, tetapi penanganan file mungkin berbeda). Skor τ²-Bench sebesar 93,9 kemungkinan melampaui performa GPT-4o dalam penalaran konteks panjang, meskipun perbandingan langsung tidak disediakan. Harga diperkirakan lebih tinggi karena kapasitas output yang lebih besar. Untuk tugas singkat, GPT-4o mungkin lebih hemat biaya. Untuk tugas yang memerlukan output sangat panjang atau input file multimodal, model yang lebih baru lebih cocok digunakan.
Claude 3.5 Sonnet (oleh Anthropic) memiliki output maksimum 8.192 token, jauh lebih sedikit dari 128K. Model ini juga mendukung input teks dan gambar, tetapi tidak mendukung unggahan file dengan cara yang sama. Dalam penalaran konteks panjang, model Claude dikenal memiliki performa tinggi, tetapi perbandingan tolok ukur spesifik tidak tersedia. Harga untuk model Claude juga berbasis per-token. Perbedaan utamanya adalah kapasitas output; jika Anda perlu menghasilkan konten yang sangat panjang, model OpenAI ini adalah pilihan yang jelas. Jika tidak, keputusan mungkin bergantung pada faktor lain seperti preferensi keamanan atau integrasi ekosistem.
Gemini 1.5 Pro (oleh Google) menawarkan jendela konteks besar hingga 1 juta token, tetapi batas output lebih rendah (sekitar 8.192 token). Ini mendukung teks, gambar, audio, dan video. Skor τ²-Bench untuk Gemini tidak diberikan, tetapi model Google umumnya unggul pada tugas multimodal. Kekuatan model OpenAI terletak pada batas token output yang tinggi dan skor penalaran konteks panjang yang kuat. Memilih di antara keduanya melibatkan trade-off: Gemini menawarkan input konteks yang lebih besar dan modalitas tambahan, sementara model ini memberikan output yang lebih panjang. Keduanya dapat menangani input multimodal, tetapi detail penanganan file berbeda.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
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| Tingkat | Input / 1M token | Output / 1M token | Baca cache / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| Tingkat dipilih berdasarkan jumlah token input setiap permintaan | |||
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Harga berjenjang — perkiraan ini memakai tarif jenjang dasar.
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
Yang dibicarakan developer minggu ini
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23Buka @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