OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K 出力トークン、マルチモーダル入力、τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23は、OpenAIが学習させ、OrcaRouterを通じて提供される言語モデルです。ファイル、画像、テキストの入力を受け付け、1回の完了で最大128,000トークンを生成できます。そのため、書籍全体の生成、大規模なコードベース、詳細な分析レポートなど、長い出力を必要とするタスクに適しています。このモデルは、マルチモーダル入力のサポートと高い出力容量の…
このモデルは、マルチモーダル入力と広範な出力を組み合わせるタスクに適しています。例としては、アップロードされたスプレッドシート（ファイル）やチャート（画像）から財務レポートを生成すること、写真とテキストプロンプトを組み合わせた分析を書くこと、アーキテクチャ図から長文のコードを生成すること、図を参照する詳細な科学的説明を作成することなどが挙げられます。高いτ²-Benchスコアは、長いコンテキストでの推論に優れていることを示しており、複数ステップの論理問題、ナレーション生成、複雑な要約に適しています。このモデルは非常に長い出力にわたって一貫性を維持し、これは出力ウィンドウが小さいモデルに対する重要な利点です。
簡単なタスクでマルチモーダル入力や非常に長い出力を必要としない場合、より小規模または古いモデルの方がコスト効率が良い場合があります。例えば、ユースケースが短いQ&Aや基本的なテキスト生成であれば、OpenAIのGPT-4o-miniやGPT-3.5 Turboなどのモデルで十分かもしれません。また、ファイルや画像の入力が不要であれば、テキストのみのモデルでレイテンシとコストを削減できます。128Kの出力容量は、実際にその長さが必要な場合に最も有効です。短い出力の場合、未使用の容量に対して支払うことになります。OrcaRouterはさまざまなモデルを提供しているため、タスク要件を満たす最も安価なオプションを選択できます。
マルチモーダル入力を使用するには、モデルID「openai/gpt-5.5-2026-04-23」を指定してOrcaRouterのAPIにリクエストを送り、各モダリティのコンテンツブロックを含めます。テキストは標準的な文字列コンテンツとして提供します。画像はURLまたはbase64エンコードされたデータとして渡せます。ファイルはAPI経由でアップロードし、IDで参照します。モデルはすべてのモダリティを一緒に処理し、それらにわたって推論できます。例えば、PDF（ファイル）を読み、インフォグラフィック（画像）を見て、その両方に基づいて質問に答えるようモデルに依頼できます。モデルは最大128,000トークンのテキスト補完を返します。
τ²-Benchは、長いコンテキストにおける推論能力を評価するために設計されたベンチマークです。93.9というスコアは、このモデルが長いシーケンスにわたって論理的一貫性を維持する必要があるタスクにおいて、トップパフォーマーの1つであることを示しています。このスコアは、モデルがマルチステップの推論を処理し、誤差の蓄積を回避し、大きな出力全体にわたって情報を正確に処理する能力を反映していると考えられます。τ²-Benchの正確な方法論はここでは詳述されていませんが、高いスコアは、このモデルが複雑な分析作業に対して信頼性が高いことを示唆しています。ユーザーは、このベンチマークを、自身の具体的なユースケースに関連する他のメトリクスと併せて検討する必要があります。
速度とレイテンシは、入力サイズ、出力長、現在のAPI負荷など複数の要因に依存します。128Kトークンの生成は、短い応答を生成するよりも当然長くかかります。OrcaRouterはストリーミング応答を提供し、長い出力を効率的に処理します。このモデルの標準的なレイテンシは公開されていませんが、出力が大きくなるほど時間がかかることが予想されます。リアルタイムアプリケーションでは、より短いモデルの使用や適切なmax_tokens制限の設定を検討してください。レイテンシ特性を理解するには、実際のワークロードでのテストをお勧めします。OrcaRouterのインフラストラクチャは変動性の低減に役立ちますが、ネットワークと処理のオーバーヘッドは依然として発生します。
強みとしては、高い出力容量（128Kトークン）、マルチモーダル入力対応、τ²-Benchで測定される強力な長文脈推論が挙げられます。このモデルは、多様な入力から長く一貫性のあるコンテンツを生成するタスクに適している可能性があります。制限としては、小型モデルと比較して高いコストや、非常に長い出力に対する潜在的なレイテンシが考えられます。また、画像やファイルの入力に対応しているものの、特定の視覚タスク（例：細かい物体認識）におけるパフォーマンスは、専門的なビジョンモデルには及ばない場合があります。モデルの知識カットオフはバージョン日付（2026-04-23）に暗に示されており、その日付以降の出来事を知ることはできません。重要なアプリケーションでは事実を確認する必要があります。
openai/gpt-5.5-2026-04-23の料金はトークン使用量に基づいており、入力トークンと出力トークンに別々の料金が設定されています。OrcaRouterは100万トークンあたりの料金を請求し、正確な料金はOrcaRouterの料金ページで確認できます。このモデルの大きな出力制限（128Kトークン）を考慮すると、長い補完を生成すると当然ながら出力コストが高くなります。ファイルや画像の処理には追加料金がかかる場合があります。費用を管理するために、トークン消費量を監視することが重要です。OrcaRouterはコスト追跡に役立つ使用状況分析を提供します。固定月額料金はなく、使用した分のみをお支払いいただきます。
主なトレードオフは、モデルの高度な性能とそのコストの間にあります。128Kの出力とマルチモーダル入力を真に必要とするタスクでは、このモデルは代替アプローチ（例えば、小規模モデルへの複数回の呼び出し）よりも効率的になり得ます。しかし、短いまたは単純なタスクでは、より安価なモデル（GPT-4o-miniやGPT-3.5 Turboなど）を使用することでコストを削減できます。また、出力トークンを低い値に制限することで、未使用の容量に対する支払いを避けられます。OrcaRouterは、失敗したリクエストやキャッシング（該当する場合）に対して課金しませんが、このモデル固有の価格ポリシーを確認することをお勧めします。
OrcaRouterは、同一のプロンプトを繰り返し使用する際のコストを削減するキャッシュメカニズムを実装している可能性があります。ただし、このモデルのキャッシュ動作については、ここでは明確に文書化されていません。通常、キャッシュされた応答に対する読み取り専用の操作により、トークン消費量を削減できます。キャッシュが有効になっている場合、一般的なクエリに対してコストが削減される可能性があります。開発者は、最新のキャッシュポリシーについてOrcaRouterのドキュメントを確認する必要があります。ベストプラクティスとして、プロンプトを再現可能に設計し、APIが提供しない場合は外部キャッシュ戦略の使用を検討してください。動的またはユーザー固有のプロンプトは、キャッシュの恩恵を受けられない可能性があることに注意してください。
モデルを使用するには、APIエンドポイントを https://api.orcarouter.ai/v1 に設定し、リクエストにモデルID "openai/gpt-5.5-2026-04-23" を含めてください。このAPIはOpenAI互換であるため、標準のOpenAI SDKやチャット完了エンドポイントをサポートする任意のHTTPクライアントを使用できます。AuthorizationヘッダーにAPIキーを渡してください。メッセージ配列をroleとcontentで構成してください。マルチモーダル入力の場合は、contentにimage_urlまたはfile_idプロパティを含めてください。max_tokensには最大128,000までの値を設定してください。レスポンスには生成されたテキストが含まれます。curlスニペットの例（ここにはありません）はOrcaRouterのドキュメントで入手できます。
主要なパラメータには、model（文字列、"openai/gpt-5.5-2026-04-23"に設定）、messages（メッセージオブジェクトの配列）、max_tokens（最大128,000の整数）、temperature（浮動小数点、通常0〜2）、top_p（浮動小数点）、n（補完数）、stream（ブール値）、stop（文字列の配列）、およびpresence_penalty/frequency_penaltyが含まれます。マルチモーダル入力には、テキスト、image_url（detailオプション付き）、file_idをサポートするコンテンツ部分を使用します。モデルは関数呼び出しとツール使用をサポートしています（OpenAIによって有効化されている場合）。サポートされているパラメータの完全なリストとモデル固有のデフォルト値については、OrcaRouterのドキュメントを参照してください。
OrcaRouterのAPIへの移行は、APIがOpenAI互換であるため簡単です。既存のベースURLをhttps://api.orcarouter.ai/v1に置き換え、モデルIDを"openai/gpt-5.5-2026-04-23"に変更してください。認証をOrcaRouterのAPIキーを使用するように更新します。すでにOpenAIのchat completions構造を使用している場合、リクエスト形式の変更は不要です。レート制限とレイテンシの潜在的な違いをシステムで適切に処理できるようにしてください。OrcaRouterは移行ガイドとサポートを提供しています。本番トラフィックを切り替える前に、いくつかのリクエストでテストを行ってください。
どちらもOpenAIのモデルですが、gpt-5.5-2026-04-23は、出力上限が大幅に大きくなっています（128Kトークンに対し、GPT-4oは4,096トークン）。また、ファイルおよび画像入力に対応しています（GPT-4oもビジョン対応ですが、ファイル処理は異なる可能性があります）。τ²-Benchスコア93.9は、おそらく長文脈推論におけるGPT-4oのパフォーマンスを上回っていますが、直接の比較は提供されていません。価格は、出力容量が大きいため高くなると予想されます。短いタスクには、GPT-4oの方がコスト効率が良いかもしれません。非常に長い出力やマルチモーダルファイル入力を必要とするタスクには、新しいモデルの方が適しています。
Claude 3.5 Sonnet（Anthropic製）の最大出力は8,192トークンであり、128Kにははるかに及びません。また、テキストと画像の入力はサポートしていますが、ファイルのアップロードは同様の方法ではできません。長文コンテキストの推論において、Claudeモデルは高性能で知られていますが、具体的なベンチマーク比較は公開されていません。Claudeモデルの料金もトークン単位です。主要な差別化要因は出力容量であり、非常に長いコンテンツを生成する必要がある場合、このOpenAIモデルが明確な選択肢となります。それ以外の場合、決定は安全性の優先事項やエコシステムの統合などの他の要素に依存する可能性があります。
Gemini 1.5 Pro (by Google)は最大100万トークンの大規模なコンテキストウィンドウを提供しますが、出力制限は低め（約8,192トークン）です。テキスト、画像、音声、動画をサポートします。Geminiのτ²-Benchスコアは提供されていませんが、Googleのモデルは一般的にマルチモーダルタスクで優れています。OpenAIモデルの強みは、高い出力トークン制限と強力な長文脈推論スコアにあります。選択はトレードオフを伴います。Geminiはより大きな入力コンテキストと追加のモダリティを提供し、一方このモデルはより長い出力を提供します。両方ともマルチモーダル入力を処理できますが、ファイル処理の詳細は異なります。
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-5.5-2026-04-23",
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_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