GPT-5.5 è il modello di frontiera di OpenAI progettato per carichi di lavoro professionali complessi, basato su GPT-5.4 con ragionamento più potente, maggiore affidabilità e migliore efficienza dei token su compiti difficili. Dispone di un token da 1M+...
GPT-5.5 è un modello linguistico di OpenAI progettato per output estesi e input multimodali. Accetta file, immagini e testo, e può generare fino a 128.000 token in un'unica completamento. Questa…
Quando viene fornito con un file, GPT-5.5 può leggere e analizzare il suo contenuto. Ciò include l'estrazione di informazioni dai documenti, il riepilogo dei loro contenuti, la risposta a domande sul materiale o la trasformazione dei dati in un formato diverso. Ad esempio, è possibile caricare un PDF di più pagine e richiedere un riepilogo strutturato o punti dati specifici. Il modello elabora il file come parte del suo input, combinandolo con eventuali testi o immagini allegati. Questa capacità è utile per automatizzare la revisione dei documenti, l'estrazione dei dati e la generazione di report a partire dai file.
GPT-5.5 può interpretare le immagini fornite come input. Questo include riconoscere oggetti, leggere testo dalle immagini, descrivere scene, analizzare grafici e rispondere a domande sul contenuto visivo. Ad esempio, potresti fornire un'immagine di un grafico e chiedere un'interpretazione scritta delle tendenze, o una foto di una lavagna e richiedere le azioni da intraprendere. Il modello elabora l'immagine insieme a qualsiasi testo e input di file, consentendo attività di ragionamento multimodale che combinano informazioni visive e testuali.
Mentre GPT-5.5 offre output esteso e input multimodale, potrebbe essere eccessivo per compiti semplici. Se il tuo caso d'uso riguarda solo la generazione di testo breve (es. risposte email, brevi frammenti di codice, classificazione) senza la necessità di input di file o immagini, un modello più piccolo ed economico come GPT-4o mini di OpenAI (se disponibile) potrebbe essere più conveniente. Allo stesso modo, se non hai bisogno di un output di 128k token, modelli con limiti di output inferiori possono essere sufficienti. Valuta le dimensioni tipiche di input-output e le esigenze di modalità prima di selezionare GPT-5.5 per evitare di pagare per capacità che non utilizzerai.
Il punteggio del modello di 93.9 su τ²-Bench suggerisce una forte performance in compiti agentici che implicano l'uso di strumenti, il seguire istruzioni multi-step e il mantenere coerenza su più azioni. Ciò include scenari come navigazione web, chiamate API, query di database o esecuzione di codice in loop. L'ampia capacità di output consente inoltre al modello di produrre lunghe catene di chiamate di strumenti o passaggi di ragionamento senza troncature. Tuttavia, i punteggi dei benchmark riflettono le performance su set di test specifici; le performance agentiche nel mondo reale possono variare in base alla complessità dei compiti e alla qualità degli strumenti disponibili.
τ²-Bench è un benchmark progettato per valutare la capacità di un agente di eseguire compiti complessi e multi-step utilizzando strumenti. Testa quanto bene un modello riesca a seguire istruzioni, pianificare azioni, utilizzare strumenti esterni (come motori di ricerca, interpreti di codice o API) e correggere errori attraverso diversi passaggi. Il punteggio di 93.9 ottenuto da GPT-5.5 lo colloca a un livello di alta performance su questo benchmark, indicando che il modello può eseguire in modo affidabile flussi di lavoro agentici con un tasso di fallimento minimo. Questo è un singolo dato; altri benchmark potrebbero evidenziare punti di forza o debolezza differenti.
Il punteggio τ²-Bench di 93.9 suggerisce che GPT-5.5 è particolarmente forte in compiti che richiedono ragionamento sostenuto e uso di strumenti su più turni. Il benchmark premia i modelli che riescono a interpretare correttamente le istruzioni, selezionare gli strumenti giusti e riprendersi dagli errori. Pertanto, GPT-5.5 è probabilmente adatto per costruire agenti autonomi che devono completare compiti con un intervento umano limitato. Inoltre, l'ampio margine di output del modello può essere utile in scenari in cui i passaggi intermedi di ragionamento sono lunghi. Tuttavia, i benchmark sono limitati; altre capacità come la scrittura creativa o il senso comune potrebbero non essere misurate direttamente da τ²-Bench.
I dati forniti includono solo un singolo punteggio di benchmark (τ²-Bench) e non specificano le prestazioni su altri benchmark comuni come MMLU, HumanEval o GSM8K. Pertanto, le capacità di conoscenza generale, ragionamento matematico e generazione di codice non sono quantificate qui. La lunghezza del contesto di input del modello non è nemmeno indicata, quindi potrebbe essere necessario testare per il proprio caso d'uso specifico. Inoltre, il modello può gestire immagini e file, ma non vengono forniti dati sulla latenza o sui tassi di errore. Gli utenti dovrebbero valutare GPT-5.5 sui propri compiti per comprenderne i limiti pratici.
I dati forniti non includono valori di latenza o velocità per GPT-5.5. Essendo un modello di grandi dimensioni con capacità di output di 128k token, i tempi di risposta dipenderanno da diversi fattori: la lunghezza sia dell'input che dell'output, la complessità della richiesta e il carico attuale del server su OrcaRouter. Per prompt brevi e output piccoli, la latenza potrebbe essere ragionevole; per output di lunghezza massima, potrebbe essere significativamente più lunga. Per stimare la velocità, puoi eseguire un benchmark del modello utilizzando l'API di OrcaRouter con payload tipici per il tuo caso d'uso. Non vengono menzionate garanzie di qualità del servizio nelle informazioni disponibili.
I dettagli sui prezzi per GPT-5.5 non sono inclusi nei dati forniti. Su OrcaRouter, i costi sono generalmente basati sul numero di token di input e output, con tariffe separate per l'elaborazione di testo, immagini e file. Per i prezzi esatti, consulta la pagina dei prezzi di OrcaRouter o contatta il loro supporto. Nota che token di output grandi (fino a 128k) possono accumulare costi significativi per generazioni lunghe, quindi è consigliabile impostare un parametro `max_tokens` appropriato nelle tue chiamate API per controllare i costi.
Senza una tariffazione specifica, valgono compromessi generali. I modelli con maggiore capacità di output e input multimodale tendono a costare di più per token rispetto ad alternative più semplici. Per attività che non richiedono l'intero output da 128k o input multimodali, un modello più piccolo potrebbe essere più economico. Inoltre, l'elaborazione di immagini e file comporta costi aggiuntivi, spesso calcolati in base alla dimensione o al numero di immagini. Se la tua pipeline utilizza principalmente testo, valuta se le capacità di file/immagini giustificano il prezzo più alto. La memorizzazione nella cache o l'elaborazione in batch possono ridurre i costi; chiedi a OrcaRouter eventuali sconti disponibili per contenuti ripetuti.
Le informazioni fornite non specificano alcun meccanismo di caching per GPT-5.5 su OrcaRouter. Il caching può ridurre i costi riutilizzando risultati precedentemente calcolati per richieste identiche o simili. Alcuni fornitori di API offrono caching automatico per prompt utilizzati frequentemente. Per determinare se il caching è disponibile, controlla la documentazione di OrcaRouter o contatta il loro supporto. Se il caching non è disponibile, potresti implementare una tua cache a livello di applicazione per evitare chiamate ridondanti, specialmente per query comuni o input statici.
Per stimare il costo, servono le tariffe per token per input e output, più eventuali sovrapprezzi per immagini o file. Poiché le tariffe non vengono fornite, si può iniziare effettuando alcune chiamate di test con payload rappresentativi e verificando l'importo fatturato nel dashboard di utilizzo di OrcaRouter. Per le chiamate di solo testo, moltiplicare il numero di token di input e di output per le rispettive tariffe. Per le chiamate multimodali, contare le immagini e le dimensioni dei file secondo le regole di prezzo di OrcaRouter. Tenere presente che l'output massimo di 128k può portare a un elevato consumo di token; impostare un limite `max_tokens` più basso può prevenire bollette inaspettate.
Puoi chiamare GPT-5.5 tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter. L'URL di base è https://api.orcarouter.ai/v1. Usa l'ID modello "openai/gpt-5.5" nelle tue richieste. Qualsiasi libreria client standard di OpenAI (Python, JavaScript, ecc.) può essere utilizzata semplicemente cambiando l'URL di base e la chiave API. Esempio utilizzando la libreria openai di Python: imposta `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` e `openai.api_key = "your-key"`. Poi chiama `openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.5", messages=[...])`.
Poiché OrcaRouter espone un endpoint compatibile con OpenAI, è possibile utilizzare la maggior parte dei parametri standard dell'API OpenAI Chat Completion. Questi includono `temperature`, `max_tokens`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop` e `n`. Per input multimodali, è possibile includere contenuti di immagini o file nell'array dei messaggi secondo il formato dell'API vision di OpenAI (utilizzando `content` con tipo `image_url` o `file`). Il parametro `max_tokens` controlla la lunghezza dell'output fino a 128.000. Tieni presente che impostare `max_tokens` troppo alto può aumentare la latenza e i costi.
La migrazione è semplice grazie alla compatibilità delle API. Sostituisci l'URL di base di OpenAI con quello di OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1) e aggiorna la tua chiave API. Cambia il nome del modello da `gpt-5.5` (o quello che hai usato su OpenAI) a `openai/gpt-5.5`. La maggior parte delle modifiche al codice si limita alla configurazione. Se stavi usando funzionalità specifiche di OpenAI non supportate da OrcaRouter (ad esempio, alcune varianti di streaming o chiamate di funzioni), testale per verificare la compatibilità. Lo stesso formato dei messaggi, incluso il contenuto multimodale, funziona come previsto.
Lo streaming è supportato tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter. Imposta `stream=True` nella tua richiesta per ricevere i token in modo incrementale. Ciò può migliorare la latenza percepita per output lunghi e permetterti di elaborare il testo man mano che arriva. Per output di grandi dimensioni (fino a 128k token), lo streaming può essere fondamentale per evitare timeout. Nota che lo streaming può influire sul calcolo dei costi nello stesso modo del non-streaming (paghi per tutti i token generati). Assicurati che il tuo client sia in grado di gestire le risposte in streaming, specialmente per input multimodali dove il primo evento potrebbe essere ritardato mentre il modello elabora le immagini.
Rispetto ai modelli precedenti come GPT-4, GPT-4 Turbo o GPT-4o, GPT-5.5 offre un output massimo più ampio (128k contro i tipici 4k-32k delle varianti più vecchie) e capacità di input multimodali (file, immagine, testo). Il punteggio τ²-Bench di 93.9 suggerisce prestazioni agentiche migliorate. Tuttavia, le differenze esatte nell'architettura e nei dati di addestramento non sono pubbliche. I modelli più vecchi potrebbero essere più veloci o più economici per compiti più semplici. Per compiti puramente testuali che non richiedono un output ampio o input multimodali, un modello più piccolo potrebbe essere più efficiente.
Il confronto diretto è limitato senza dati di benchmark sugli stessi compiti. Molti concorrenti (ad esempio, Anthropic Claude, Google Gemini) supportano anche input multimodali e dispongono di ampie finestre di contesto. Il punteggio τ²-Bench di 93,9 per GPT-5.5 è un indicatore delle prestazioni agentiche; altri modelli possono avere punteggi simili o diversi. L'output massimo di 128k di GPT-5.5 è relativamente elevato. Quando si sceglie tra provider, considerare fattori come i prezzi su OrcaRouter, la stabilità delle API, il supporto di modalità specifiche (formati di file) e i requisiti di latenza della tua applicazione.
I modelli open-source (ad esempio, Llama 3, Mistral) sono spesso più economici e offrono il pieno controllo sull'implementazione, ma potrebbero non avere lo stesso livello di integrazione multimodale o prestazioni agentive. GPT-5.5, accessibile tramite OrcaRouter, è un modello commerciale chiuso con tariffazione API. La sua capacità di output di 128k e l'input di immagini/file sono funzionalità che i modelli open-source potrebbero non eguagliare senza infrastrutture aggiuntive. Per dati sensibili che richiedono implementazione locale, l'open-source potrebbe essere preferibile. Per comodità e ampie capacità pronte all'uso, GPT-5.5 su OrcaRouter è un'opzione valida.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
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| Livello | Input / 1M token | Output / 1M token | Lettura cache / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| Livello selezionato in base al numero di token di input di ogni richiesta | |||
Stima basata sul prezzo di listino
Prezzi a livelli — questa stima usa le tariffe del livello base.
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5Apri @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