OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K token di output, input multimodale, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 è un modello linguistico addestrato da OpenAI e offerto tramite OrcaRouter. Accetta input di file, immagini e testo e può generare fino a 128.000 token in un'unica…
Il modello è particolarmente adatto per compiti che combinano input multimodale con output esteso. Gli esempi includono: generare un report finanziario da fogli di calcolo caricati (file) e grafici (immagine); scrivere un'analisi di una fotografia combinata con un prompt testuale; produrre codice di lunga forma da diagrammi architetturali; e creare spiegazioni scientifiche dettagliate che fanno riferimento a figure. Il suo alto punteggio τ²-Bench suggerisce che eccelle nel ragionamento su contesti lunghi, rendendolo una buona scelta per problemi logici a più passaggi, generazione narrativa e riassunti complessi. Il modello mantiene coerenza su output molto lunghi, il che è un vantaggio chiave rispetto ai modelli con finestre di output più piccole.
Per attività semplici che non richiedono input multimodale o output estremamente lunghi, un modello più piccolo o più vecchio può essere più conveniente. Ad esempio, se il tuo caso d'uso prevede brevi Q&A o generazione di testo di base, modelli come GPT-4o-mini o GPT-3.5 Turbo di OpenAI potrebbero essere sufficienti. Inoltre, se non hai bisogno di input di file o immagini, un modello solo testo può ridurre latenza e costi. La capacità di output di 128K è sfruttata al meglio quando hai effettivamente bisogno di quella lunghezza; per output più brevi, stai pagando per un potenziale di capacità inutilizzato. OrcaRouter offre una gamma di modelli, così puoi selezionare l'opzione più economica che soddisfa i requisiti del tuo compito.
Per utilizzare l'input multimodale, invii una richiesta all'API di OrcaRouter con l'ID del modello "openai/gpt-5.5-2026-04-23" e includi blocchi di contenuto per ogni modalità. Il testo viene fornito come contenuto stringa standard. Le immagini possono essere passate come URL o dati codificati in base64. I file vengono caricati tramite l'API e referenziati tramite ID. Il modello elabora tutte le modalità insieme, permettendogli di ragionare attraverso di esse. Ad esempio, potresti chiedere al modello di leggere un PDF (file), guardare un'infografica (immagine) e poi rispondere a domande basate su entrambi. Il modello restituisce un completamento testuale fino a 128.000 token.
τ²-Bench è un benchmark progettato per valutare le capacità di ragionamento in contesti lunghi. Un punteggio di 93.9 colloca questo modello tra i migliori per compiti che richiedono il mantenimento della coerenza logica su sequenze estese. Probabilmente riflette la capacità del modello di gestire ragionamenti a più passaggi, evitare l'accumulo di errori ed elaborare accuratamente le informazioni su grandi output. Sebbene la metodologia esatta di τ²-Bench non sia qui dettagliata, un punteggio elevato suggerisce che il modello è affidabile per lavori analitici complessi. Gli utenti dovrebbero considerare questo benchmark insieme ad altre metriche pertinenti al loro caso d'uso specifico.
Velocità e latenza dipendono da diversi fattori, tra cui la dimensione dell'input, la lunghezza dell'output e il carico corrente dell'API. Generare 128K token richiederà naturalmente più tempo che generare una risposta breve. OrcaRouter fornisce risposte in streaming per gestire output lunghi in modo efficiente. Le latenze tipiche per questo modello non sono pubblicate, ma è prevedibile che output più grandi richiedano più tempo. Per applicazioni in tempo reale, considera l'uso di un modello più breve o l'impostazione di limiti ragionevoli per max_tokens. Si consiglia di testare con il proprio carico di lavoro specifico per comprendere le caratteristiche di latenza. L'infrastruttura di OrcaRouter aiuta a ridurre la variabilità, ma il sovraccarico di rete e di elaborazione rimane comunque presente.
I punti di forza includono un'elevata capacità di output (128K token), supporto per input multimodali e un forte ragionamento su contesti lunghi, come misurato dal τ²-Bench. Il modello dovrebbe funzionare bene su compiti che richiedono la generazione di contenuti lunghi e coerenti da input diversificati. Le limitazioni possono includere un costo più elevato rispetto ai modelli più piccoli e una potenziale latenza per output molto lunghi. Inoltre, sebbene gestisca input di immagini e file, le sue prestazioni su compiti visivi specifici (ad esempio, riconoscimento fine degli oggetti) potrebbero non eguagliare quelle dei modelli di visione specializzati. Il cutoff della conoscenza del modello è implicito nella sua data di versione (2026-04-23), il che significa che non può conoscere eventi successivi a quella data. Gli utenti dovrebbero verificare i fatti per applicazioni critiche.
Il prezzo di openai/gpt-5.5-2026-04-23 si basa sull'utilizzo dei token, con tariffe separate per token di input e output. OrcaRouter addebita per milione di token, e le tariffe esatte sono disponibili nella pagina dei prezzi di OrcaRouter. Considerando l'elevato limite di output del modello (128K token), generare completamenti lunghi comporta naturalmente costi di output più elevati. Potrebbero esserci anche sovrapprezzi per l'elaborazione di file o immagini. È importante monitorare il consumo di token per tenere sotto controllo le spese. OrcaRouter fornisce analisi di utilizzo per aiutare a tracciare i costi. Non ci sono commissioni mensili fisse; paghi solo per ciò che utilizzi.
Il compromesso principale è tra le capacità avanzate del modello e il suo costo. Per attività che richiedono effettivamente un output di 128K e input multimodale, questo modello può essere più efficiente rispetto ad approcci alternativi (ad esempio, chiamate multiple a un modello più piccolo). Tuttavia, per attività più brevi o semplici, l'uso di un modello più economico (come GPT-4o-mini o GPT-3.5 Turbo) ridurrà i costi. Inoltre, puoi limitare i token di output a un numero inferiore per evitare di pagare per capacità inutilizzata. OrcaRouter non addebita le richieste fallite o la memorizzazione nella cache (dove applicabile), ma dovresti rivedere la politica dei prezzi specifica per questo modello.
OrcaRouter può implementare meccanismi di caching che riducono i costi per prompt identici ripetuti. Tuttavia, il comportamento di caching per questo modello non è documentato esplicitamente qui. Tipicamente, le operazioni di sola lettura sulle risposte in cache possono ridurre il consumo di token. Se il caching è abilitato, potresti vedere costi ridotti per query comuni. Gli sviluppatori dovrebbero consultare la documentazione di OrcaRouter per le ultime politiche di caching. Come buona pratica, progetta prompt riproducibili e considera l'uso di strategie di caching esterne se l'API non le fornisce. Nota che i prompt dinamici o specifici dell'utente potrebbero non beneficiare del caching.
Per utilizzare il modello, imposta il tuo endpoint API su https://api.orcarouter.ai/v1 e includi l'ID del modello "openai/gpt-5.5-2026-04-23" nella tua richiesta. L'API è compatibile con OpenAI, quindi puoi utilizzare l'SDK standard di OpenAI o qualsiasi client HTTP che supporti l'endpoint delle completioni chat. Inserisci la tua chiave API nell'intestazione Authorization. Struttura il tuo array di messaggi con role e content. Per input multimodali, includi le proprietà image_url o file_id nel content. Imposta max_tokens su un valore fino a 128.000. La risposta conterrà il testo generato. Un esempio di snippet curl (non fornito qui) è disponibile nella documentazione di OrcaRouter.
I parametri chiave includono: model (stringa, impostata su "openai/gpt-5.5-2026-04-23"), messages (array di oggetti messaggio), max_tokens (intero fino a 128.000), temperature (float, tipicamente 0-2), top_p (float), n (numero di completamenti), stream (booleano), stop (array di stringhe) e presence_penalty/frequency_penalty. Per input multimodali, utilizzare parti di contenuto con supporto per testo, image_url (con opzione detail) e file_id. Il modello supporta il function calling e l'uso di strumenti (se abilitato da OpenAI). Fare riferimento alla documentazione di OrcaRouter per l'elenco completo dei parametri supportati e qualsiasi valore predefinito specifico del modello.
Migrare all'API di OrcaRouter è semplice perché l'API è compatibile con OpenAI. Sostituisci il tuo URL di base esistente con https://api.orcarouter.ai/v1 e modifica l'ID del modello in "openai/gpt-5.5-2026-04-23". Aggiorna la tua autenticazione per utilizzare una chiave API di OrcaRouter. Non sono necessarie modifiche al formato della richiesta se stai già utilizzando la struttura delle chat completions di OpenAI. Assicurati che il tuo sistema gestisca le potenziali differenze nei limiti di velocità e nella latenza. OrcaRouter fornisce guide e supporto per la migrazione. Fai alcuni test con poche richieste prima di passare al traffico di produzione.
Entrambi sono modelli OpenAI, ma gpt-5.5-2026-04-23 offre un limite di output notevolmente più grande (128K token contro i 4.096 token di GPT-4o) e supporta l'input di file e immagini (GPT-4o supporta anche la visione, ma la gestione dei file potrebbe differire). Il punteggio τ²-Bench di 93.9 supera verosimilmente le prestazioni di GPT-4o nel ragionamento a contesto lungo, sebbene non vengano forniti confronti diretti. Si prevede che il prezzo sia più alto a causa della maggiore capacità di output. Per compiti brevi, GPT-4o potrebbe essere più conveniente. Per compiti che richiedono output molto lunghi o input di file multimodali, il modello più recente è più adatto.
Claude 3.5 Sonnet (by Anthropic) ha un output massimo di 8.192 token, molto meno di 128K. Supporta anche input di testo e immagini, ma non il caricamento di file allo stesso modo. Per quanto riguarda il ragionamento su contesti lunghi, i modelli Claude sono noti per le alte prestazioni, ma non sono disponibili confronti specifici con benchmark. Anche i prezzi per i modelli Claude sono per token. Il principale elemento di differenziazione è la capacità di output: se hai bisogno di generare contenuti molto lunghi, questo modello OpenAI è una scelta chiara. Altrimenti, la decisione può dipendere da altri fattori come le preferenze di sicurezza o l'integrazione nell'ecosistema.
Gemini 1.5 Pro (di Google) offre una finestra di contesto ampia fino a 1 milione di token, ma i limiti di output sono inferiori (circa 8.192 token). Supporta testo, immagini, audio e video. Il punteggio τ²-Bench per Gemini non è fornito, ma i modelli di Google generalmente eccellono nei compiti multimodali. Il punto di forza del modello OpenAI risiede nell'elevato limite di token in output e nel forte punteggio di ragionamento su contesti lunghi. La scelta tra di essi comporta compromessi: Gemini offre un contesto di input più ampio e modalità aggiuntive, mentre questo modello fornisce output più lunghi. Entrambi possono gestire input multimodali, ma le specifiche per la gestione dei file differiscono.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
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| 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.
Di cosa parlano gli sviluppatori questa settimana
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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