GPT-5.5 Proは、OpenAIの高性能モデルであり、複雑で重要なワークロードに対する深い推論と精度に最適化されています。1M+トークンのコンテキストウィンドウ（入力922K、出力128K）を備え、...
OpenAI GPT-5.5 Pro は、OpenAI のフラッグシップモデルであり、大規模言語モデルの最先端を代表します。高い推論能力、マルチモーダル理解、および拡張された出力長を必要とするタスク向けに設計されています。このモデルは、テキスト、画像、ファイルからの入力を受け付け、視覚データや構造化ドキュメントを含むコンテキストを必要とするアプリケーションに多用途です。最大出力が100,000トー…
GPT-5.5 Proは複雑な推論、長文脈の理解、マルチモーダル処理に優れています。数学的な証明や法的解釈のような多段階の論理を必要とする質問に答えることができます。100,000トークンの出力制限により、1回のAPI呼び出しでコードベース全体、書籍、詳細なレポートを生成できます。このモデルは関数呼び出しと構造化出力をサポートしており、自動化されたワークフローへの統合を可能にします。ファイルや画像の理解により、グラフ、図表、スキャン文書を分析できます。以前のモデルと比較して、長い文章での一貫性が向上し、ニュアンスのある指示の処理が改善されています。
短いテキスト生成や基本的なQ&A、低レイテンシが求められるアプリケーションのような単純なタスクには、GPT-4.5やGPT-4o Miniといったより安価なモデルのほうが適切な場合があります。これらのモデルは、低コストかつ低トークン使用量で十分なパフォーマンスを提供します。GPT-5.5 Proの割高な料金と長めの出力機能は、深い推論、マルチモーダル入力、または非常に長い出力が求められるタスクに最適です。OrcaRouterを使えば、リクエストを動的に振り分けることができます。複雑なケースではGPT-5.5 Proを、より単純なクエリでは安価なモデルにフォールバックするよう、同一のAPIエンドポイントを通じて設定できます。
はい、GPT-5.5 ProはJSON、XML、または複数のプログラミング言語によるコードスニペットなどの構造化出力を生成できます。APIリクエストにJSONスキーマを渡して特定の出力構造を強制することができ、指示に従って有効でフォーマットされたデータを生成できます。これにより、データ抽出パイプライン、APIオーケストレーション、自動レポート生成など、機械可読な応答を必要とするアプリケーションの構築に適しています。また、このモデルはネイティブに関数呼び出しを処理し、ユーザープロンプトに基づいて外部ツールを呼び出すことができます。
フラッグシップモデルとして、GPT-5.5 Proは、さまざまな推論、言語理解、マルチモーダルベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを発揮します。MMLU（大規模マルチタスク言語理解）、コーディングチャレンジ（例：HumanEval、SWE-bench）、視覚的推論（例：VQA、ChartQA）などのタスクにおいて、常にトップモデルにランクインしています。正確なスコアは評価日や方法論によって異なりますが、このモデルは通常、その前身や多くの競合他社を精度で上回ります。しかし、完璧なモデルはありません。高度に特化したニッチな分野やあいまいなプロンプトには依然として苦戦する可能性があります。ユーザーは、特定のユースケースにおけるパフォーマンスを評価するために、代表的なデータセットでテストする必要があります。
GPT-5.5 Proのレイテンシは、入力の長さ、要求された出力のサイズ、および現在のサーバー負荷に依存します。適度な出力の短いプロンプトの場合、応答は通常数秒以内に開始されます。非常に長い出力（例：100kトークン）の場合、モデルが完全なコンテキストを処理するため、初期レイテンシが高くなる可能性があります。生成が開始されると、トークンは他のフラッグシップモデル（例：毎秒数十トークン）と同等の速度で連続的にストリーミングされます。OrcaRouterは、最も近い利用可能な推論ノードを選択することでレイテンシを最小化するようにルーティングを最適化します。正確な速度は固定されておらず、変動する可能性があります。ユーザーは自身の環境でレイテンシテストを実施する必要があります。
強みは、優れた推論能力、長文の一貫性、マルチモーダル処理、そして大規模な出力容量です。特に、段階的な論理、クリエイティブライティング、コード生成を必要とするタスクに優れています。制限事項としては、小規模モデルと比較してコストが高いこと、指示が曖昧な場合に時折不整合が生じることがあります。また、もっともらしいが誤った情報であるハルシネーションを生成する可能性があり、特に学習データ外のトピックで顕著です。モデルの知識カットオフはOpenAIのトレーニングに基づいており、プロンプトに提供されない限りリアルタイム情報を持ちません。ユーザーは重要なアプリケーションでは検証手順を実装すべきです。また、100kの出力上限は生成に関するものです。入力コンテキストウィンドウは指定されていませんが、非常に大きいことが知られています。
OrcaRouterにおけるGPT-5.5 Proの料金体系はOpenAIの料金体系に従い、通常は入力および出力の両方について100万トークンあたりで課金されます。OrcaRouterを通じてモデルを使用するための別途のサブスクリプション料金はなく、トークン単位のコストのみが発生します。OrcaRouterは、基本のOpenAI料金に透明なサービス料またはマージンを上乗せする場合があり、その詳細はダッシュボードで開示されています。最新情報によると、入力トークンと出力トークンは異なるレートで課金され、出力の方が高額になることが多いです。固定の月額プランはなく、使用した分だけ支払います。正確な最新料金については、OrcaRouterの料金ページまたはOpenAIの公式料金をご確認ください。
フラッグシップモデルであるGPT-5.5 Proは、他の多くのモデルよりもトークンあたりのコストが高くなっています。しかし、1回の呼び出しで長い出力を生成できるため、複数回の生成を繰り返す必要性が減る場合があります。高い精度と深い推論が求められるタスクでは、そのコストは節約される時間や品質向上によって正当化されるかもしれません。大量使用の場合は、キャッシュ（OrcaRouterがサポートしている場合）やリクエストのバッチ処理を検討して、トークンあたりのオーバーヘッドを削減してください。さらに、OrcaRouterのルーティング機能を使ってモデルを混在させることができます。ワークフローの中で最も要求の厳しい部分にのみGPT-5.5 Proを使用し、より単純なサブタスクにはより安価なモデルを使用します。
OrcaRouterは、繰り返しのプロンプトに対する重複計算を避けるために、レスポンスのオプションのキャッシュを提供する場合があります。有効にすると、まったく同じ入力（マルチモーダルデータを含む）が再度送信された場合、モデル推論コストをかけずにキャッシュされたレスポンスが返されます。これにより、同一または非常に類似したクエリが多いアプリケーションのコストを大幅に削減できます。キャッシュポリシー、TTL、および適格性はOrcaRouterによって決定されます。API呼び出しごとにキャッシュ設定を構成できます。キャッシュされたレスポンスは更新された情報やモデルの動作の変更を反映しないため、静的コンテンツに対して慎重にキャッシュを使用してください。詳細については、OrcaRouterのドキュメントを参照してください。
OrcaRouterのOpenAI互換APIエンドポイント（https://api.orcarouter.ai/v1）を介してGPT-5.5 Proにアクセスします。リクエストではモデルID "openai/gpt-5.5-pro" を使用します。APIは標準のOpenAIパラメータ（role、contentを含むmessages配列、max_tokens、temperatureなど）を期待します。マルチモーダル入力の場合は、データURLまたはファイル参照形式を使用してコンテンツに画像部分を含めます。curl呼び出しの例： curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_ORCAROUTER_KEY" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.5-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Describe this image"}], "max_tokens": 5000 }'
OrcaRouter APIでは、標準のOpenAIパラメータ（temperature（0～2、デフォルト1）、top_p、max_tokens（最大100,000）、frequency_penalty、presence_penalty、stop sequences、再現可能な結果のためのseed）をすべて使用できます。構造化出力の場合は、JSONスキーマを指定したresponse_formatを渡せます。マルチモーダル対応の場合は、content配列にimage_urlまたはfile_urlを含めることができます。キャッシュ、モデルフォールバック、ルーティング設定などの追加のOrcaRouterパラメータは、カスタムヘッダーまたは追加のボディフィールドで利用できます（ドキュメント参照）。APIは、choices、usage statistics、model infoを含む標準のJSONレスポンスを返します。
移行は簡単です。OrcaRouterのAPIはOpenAIと互換性があるためです。base_urlをhttps://api.openai.com/v1からhttps://api.orcarouter.ai/v1に変更してください。APIキーをOrcaRouterのAPIキーに置き換えます。モデル名を"openai/gpt-5.5-pro"に更新します（OpenAIのモデル名をプレフィックスとして保持）。他のすべてのリクエストとレスポンスの構造は変わりません。openai Pythonライブラリを使用している場合は、クライアントの初期化を次のように更新するだけです： ```python from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="YOUR_ORCAROUTER_KEY", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-5.5-pro", messages=[...] ) ``` 最初にステージング環境でテストしてください。
GPT-5.5 Proは、推論、マルチモーダル理解、出力長においてGPT-4.5から大幅に改善されています。GPT-4.5も依然として有能なモデルですが、GPT-5.5 Proはより複雑な指示を処理し、画像とファイルの両方をネイティブに処理でき、GPT-4.5のより低い制限と比較して、応答あたり最大100,000トークンを生成できます。ただし、GPT-4.5は単純なタスクでは多くの場合、より安価で高速であり、高スループットで低複雑性のアプリケーションに適しています。ベンチマークパフォーマンスに関しては、GPT-5.5 Proは通常、論理、コーディング、および視覚的QAタスクでより高いスコアを獲得します。OrcaRouterを使用すると、ユースケースに応じて両方のモデルを入れ替えて使用できます。
GPT-5.5 Proは、GPT-4oのマルチモーダル機能を基盤とし、推論能力の向上と大幅に拡張された出力制限（GPT-4oの標準的な16kに対して100k）を備えています。両モデルともテキスト、画像、ファイルの入力に対応していますが、GPT-5.5 Proは複雑な推論タスクにおいて一般的に高精度であり、長い生成に対しても一貫性を維持します。GPT-4oは旧モデルで低コストのため、多くのアプリケーションで依然として有力な選択肢であり、短い出力に対しては高速な応答時間を提供します。非常に長い出力や最高レベルの推論が不要なタスクでは、GPT-4oはコスト効率の良い代替案となり得ます。OrcaRouterは両方をサポートし、動的なモデル選択を可能にします。
GPT-5.5 ProとClaude 3.5 Sonnetは、それぞれの提供元の旗艦モデルです。GPT-5.5 Proはより大きな出力容量（10万トークン）を提供し、Claudeと同様にファイルや画像の入力をサポートしています。ベンチマークでは、GPT-5.5 Proは推論やコーディングタスクで優位に立つことが多く、一方Claude 3.5 Sonnetは安全性、有用性、微妙なニュアンスを含む対話において優れる場合があります。どちらを選ぶかは、特定のタスク要件やエコシステムの好みによって決まることが多いです。OrcaRouterを使用すると、同じAPIを通じてどちらのモデルも呼び出すことができ、比較や切り替えが容易になります。価格は異なる場合があります。OrcaRouterの価格ページでトークンあたりのコストを比較してください。
GPT-5.5 Proの利点は、深い推論、マルチモーダル理解、非常に長い出力を必要とするタスクで顕著になります。オープンソースモデル（例：Llama 3、Mistral）は、単純なテキスト生成にはコスト効率が良く、ローカルで実行できます。ただし、通常は同じレベルの推論の洗練度、マルチモーダルサポート、出力トークン制限を欠いています。複雑なタスクに高い精度が求められる場合、GPT-5.5 Proは投資する価値があります。要約や分類のような単純なタスクには、ファインチューニングされたオープンソースモデルで十分であり、コストを削減できます。OrcaRouterはプロプライエタリモデルとオープンソースモデルの両方を提供しており、最適なものを選択できます。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
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-pro",
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 |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ 1.1M | $60.00 | $270.00 |
| 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。
@misc{orcarouter_gpt_5_5_pro,
title = {GPT-5.5 Pro API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5-pro}
}OpenAI. (2026). GPT-5.5 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5-pro