GPT-5.5は、OpenAIのフロンティアモデルであり、複雑な専門ワークロード向けに設計されています。GPT-5.4をベースに、より強力な推論、高い信頼性、困難なタスクにおけるトークン効率の改善を実現しています。1M+トークン...
GPT-5.5はOpenAIが開発した言語モデルで、拡張出力とマルチモーダル入力に対応しています。ファイル、画像、テキストを受け付け、1回の完了で最大128,000トークンを生成できます。この大容量出力により、長文コンテンツ作成、包括的なドキュメント分析、複雑なコード生成といったタスクに実用的です。本モデルはOrcaRouterのOpenAI互換APIを通じてアクセスでき、標準のOpenAIクライ…
ファイルが提供されると、GPT-5.5はその内容を読み取り、分析することができます。これには、ドキュメントからの情報抽出、内容の要約、資料に関する質問への回答、またはデータを異なる形式に変換することが含まれます。例えば、複数ページのPDFをアップロードし、構造化された要約や特定のデータポイントを依頼することができます。モデルはファイルを入力の一部として処理し、付随するテキストや画像と組み合わせます。この機能は、ファイルからのドキュメントレビュー、データ抽出、レポート生成の自動化に役立ちます。
GPT-5.5は、入力として提供された画像を解釈できます。これには、物体の認識、画像からのテキスト読み取り、シーンの説明、グラフの分析、視覚コンテンツに関する質問への回答が含まれます。例えば、グラフ画像を提供してトレンドの文章による解釈を求めたり、ホワイトボードの写真からアクションアイテムを要求したりできます。このモデルは、画像をテキストやファイル入力とともに処理し、視覚情報とテキスト情報を組み合わせたマルチモーダル推論タスクを可能にします。
GPT-5.5は大規模な出力とマルチモーダル入力を提供しますが、単純なタスクにはオーバーキルかもしれません。メール返信や短いコードスニペット、分類など、ファイルや画像入力を必要としない短いテキスト生成のみのユースケースであれば、OpenAIのGPT-4o mini（利用可能な場合）のような、より小型で安価なモデルの方が費用対効果が高い可能性があります。同様に、128kトークンの出力が必要ないのであれば、出力制限が小さいモデルでも十分かもしれません。GPT-5.5を選択する前に、典型的な入出力サイズとモダリティのニーズを評価し、使用しない容量に対して費用を支払わないようにしましょう。
モデルのτ²-Benchにおけるスコア93.9は、ツールの使用、複数ステップの指示に従うこと、複数のアクションにわたって一貫性を維持することを含むエージェント的なタスクにおける強力なパフォーマンスを示唆しています。これには、ウェブブラウジング、API呼び出し、データベースクエリ、コードのループ実行などのシナリオが含まれます。また、大出力容量により、モデルはツール呼び出しや推論ステップの長い連鎖を切り捨てることなく生成できます。ただし、ベンチマークスコアは特定のテストセットでのパフォーマンスを反映しています。実際のエージェント的なパフォーマンスは、タスクの複雑さと利用可能なツールの品質に応じて異なる場合があります。
τ²-Benchは、エージェントがツールを使用して複雑でマルチステップのタスクを実行する能力を評価するために設計されたベンチマークです。このベンチマークは、モデルが指示に従い、行動を計画し、外部ツール（検索エンジン、コードインタプリタ、APIなど）を使用し、複数のステップにわたってエラーを修正する能力をテストします。GPT-5.5が達成した93.9のスコアは、このベンチマークで高いパフォーマンスレベルに位置づけられ、モデルがエージェントワークフローを最小限の失敗で確実に実行できることを示しています。これは一つのデータポイントであり、他のベンチマークでは異なる強みや弱みが示される可能性があります。
τ²-Benchスコア93.9は、GPT-5.5が複数ターンにわたる持続的な推論とツール使用を必要とするタスクにおいて特に強力であることを示唆しています。このベンチマークは、指示を正しく解釈し、適切なツールを選択し、ミスから回復できるモデルに高い評価を与えます。したがって、GPT-5.5は、人間の介入を最小限に抑えてタスクを完了する必要がある自律エージェントの構築に適している可能性があります。さらに、このモデルの大きな出力ヘッドルームは、中間推論ステップが長いシナリオで役立つ可能性があります。ただし、ベンチマークは限定的です。創造的な文章作成や常識などの他の能力は、τ²-Benchによって直接測定されない可能性があります。
提供されたデータには単一のベンチマークスコア（τ²-Bench）のみが含まれており、MMLU、HumanEval、GSM8Kなどの他の一般的なベンチマークにおけるパフォーマンスは指定されていません。したがって、一般的な知識、数学的推論、コード生成能力はここでは定量化されていません。また、モデルの入力コンテキスト長も明記されていないため、特定のユースケースに応じてテストする必要があるかもしれません。さらに、モデルは画像やファイルを処理できる可能性がありますが、レイテンシの数値やエラー率は示されていません。ユーザーはGPT-5.5を自身のタスクで評価し、その実用的な限界を理解する必要があります。
提供されたデータには、GPT-5.5のレイテンシや速度の数値は含まれていません。128kトークンの出力能力を持つ大規模モデルとして、応答時間は入力と出力の長さ、リクエストの複雑さ、OrcaRouterの現在のサーバー負荷など、いくつかの要因に依存します。短いプロンプトと小さな出力ではレイテンシは妥当かもしれませんが、最大長の出力では大幅に長くなる可能性があります。速度を見積もるには、ユースケースに応じた典型的なペイロードでOrcaRouterのAPIを使用してモデルをベンチマークすることができます。利用可能な情報には、サービス品質の保証は記載されていません。
提供されたデータには、GPT-5.5の価格詳細は含まれていません。OrcaRouterでは、通常、入力および出力トークン数に基づいて料金が発生し、テキスト、画像、ファイル処理ごとに異なる料金が適用されます。正確な価格については、OrcaRouterの価格ページをご確認いただくか、サポートにお問い合わせください。なお、大規模な出力トークン（最大128k）は、長い生成で大きなコストがかかる可能性があるため、API呼び出し時に適切な`max_tokens`パラメータを設定し、コストを管理することをお勧めします。
特定の価格がない場合、一般的なトレードオフが適用されます。出力容量が大きく、マルチモーダル入力に対応したモデルは、よりシンプルな選択肢と比較してトークンあたりのコストが高くなる傾向があります。完全な128k出力やマルチモーダル入力を必要としないタスクでは、より小型のモデルの方が経済的である可能性があります。さらに、画像やファイルの処理には追加コストがかかり、多くの場合、画像のサイズや枚数に応じて計算されます。パイプラインが主にテキストを使用する場合、ファイルや画像の機能が高い価格を正当化するかどうかを検討してください。キャッシュやバッチ処理によりコストを削減できる場合があります。繰り返し使用されるコンテンツに対する割引の有無については、OrcaRouterにお問い合わせください。
提供された情報には、OrcaRouter上のGPT-5.5に対するキャッシュメカニズムは明記されていません。キャッシュは、同一または類似のリクエストに対して以前計算した結果を再利用することでコストを削減できます。一部のAPIプロバイダーは、頻繁に使用されるプロンプトに対して自動キャッシュを提供しています。キャッシュが利用可能かどうかを確認するには、OrcaRouterのドキュメントを参照するか、サポートに問い合わせてください。キャッシュが利用できない場合は、アプリケーションレベルで独自のキャッシュを実装し、特に一般的なクエリや静的な入力に対して重複した呼び出しを回避することができます。
コストを見積もるには、入力と出力のトークン単価、および画像やファイルに対する追加料金が必要です。料金が提供されていない場合は、代表的なペイロードでいくつかテスト呼び出しを行い、OrcaRouterの使用量ダッシュボードで請求額を確認することから始められます。テキストのみの呼び出しでは、入力トークン数と出力トークン数にそれぞれの単価を掛けます。マルチモーダル呼び出しでは、OrcaRouterの料金ルールに従って画像やファイルサイズをカウントします。128kの最大出力はトークン使用量が多くなる可能性があるため、低い`max_tokens`制限を設定することで予期しない請求を防ぐことができます。
GPT-5.5 は OrcaRouter の OpenAI 互換 API を介して呼び出すことができます。ベース URL は https://api.orcarouter.ai/v1 です。リクエストにはモデル ID として "openai/gpt-5.5" を使用します。標準的な OpenAI クライアントライブラリ (Python, JavaScript など) は、ベース URL と API キーを変更するだけで使用できます。Python の openai ライブラリを使用した例: `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` および `openai.api_key = "your-key"` を設定します。その後、`openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.5", messages=[...])` を呼び出します。
OrcaRouterはOpenAI互換のエンドポイントを公開しているため、OpenAI Chat Completion APIの標準パラメータのほとんどを使用できます。これには`temperature`、`max_tokens`、`top_p`、`frequency_penalty`、`presence_penalty`、`stop`、`n`が含まれます。マルチモーダル入力の場合は、OpenAI vision APIの形式（`content`に`image_url`または`file`タイプを使用）に従って、messages配列に画像やファイルのコンテンツを含めることができます。`max_tokens`パラメータは最大128,000までの出力長を制御します。`max_tokens`を高く設定しすぎると、レイテンシとコストが増加する可能性があることに注意してください。
API互換性のおかげで移行は簡単です。OpenAIのベースURLをOrcaRouterのもの（https://api.orcarouter.ai/v1）に置き換え、APIキーを更新してください。モデル名を `gpt-5.5`（またはOpenAIで使用していたもの）から `openai/gpt-5.5` に変更します。ほとんどのコード変更は設定のみです。OrcaRouterがサポートしていないOpenAI固有の機能（一部のストリーミングや関数呼び出しのバリエーションなど）を使用していた場合は、互換性を確認するためにテストしてください。マルチモーダルコンテンツを含む同じメッセージ形式がそのまま動作します。
ストリーミングはOrcaRouterのOpenAI互換APIを通じてサポートされています。リクエストに`stream=True`を設定すると、トークンを段階的に受信できます。これにより、長い出力に対する体感レイテンシが改善され、テキストが到着するたびに処理できるようになります。大きな出力（最大128kトークン）の場合、タイムアウトを避けるためにストリーミングが重要になることがあります。ストリーミングは非ストリーミングと同じようにコスト計算に影響することに注意してください（生成されたすべてのトークンに対して支払います）。クライアントがストリーミングレスポンスを処理できることを確認してください。特にマルチモーダル入力の場合、モデルが画像を処理している間、最初のイベントが遅延する可能性があります。
GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-4oなどの従来モデルと比較して、GPT-5.5はより大きな最大出力（128k、従来のバリアントでは通常4k～32k）と、マルチモーダル入力機能（ファイル、画像、テキスト）を提供します。τ²-Benchスコア93.9は、エージェント性能の向上を示唆しています。ただし、正確なアーキテクチャや学習データの差異は公開されていません。旧モデルは単純なタスクにおいて高速または低コストである可能性があります。大きな出力やマルチモーダル入力を必要としない純粋なテキストタスクでは、より小規模なモデルの方が効率的かもしれません。
同一タスクにおけるベンチマークデータがないと、直接比較は限定的です。多くの競合（例：Anthropic Claude、Google Gemini）もマルチモーダル入力をサポートし、広いコンテキストウィンドウを備えています。GPT-5.5のτ²-Benchスコア93.9はエージェント性能の一つの指標であり、他のモデルも類似または異なるスコアを持つ可能性があります。GPT-5.5の128k最大出力は比較的高い値です。プロバイダを選ぶ際には、OrcaRouter上の価格設定、APIの安定性、特定のモダリティサポート（ファイル形式）、アプリケーションのレイテンシ要件などの要素を考慮してください。
オープンソースモデル（例：Llama 3、Mistral）は多くの場合コストが低く、デプロイの完全な制御が可能ですが、マルチモーダル統合やエージェント性能の面では同等のレベルに達しないことがあります。OrcaRouterを介してアクセスするGPT-5.5は、API課金制のクローズドな商用モデルです。その128kの出力容量や画像・ファイル入力は、追加のインフラなしではオープンソースモデルが対応できない可能性がある機能です。機密データをローカルにデプロイする必要がある場合は、オープンソースの方が好ましいでしょう。即座に利用可能で幅広い機能を求める場合、OrcaRouter上のGPT-5.5は有力な選択肢です。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| 階層 | 入力 / 1M tokens | 出力 / 1M tokens | キャッシュ読み取り / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| 階層はリクエストごとの入力トークン数で決定されます | |||
表示価格に基づく概算
段階制料金 — この見積もりは基本ティアの料金を使用しています。
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
今週の開発者の声
@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