GPT-5.5는 복잡한 전문 작업을 위해 설계된 OpenAI의 최첨단 모델로, GPT-5.4를 기반으로 더 강력한 추론, 높은 신뢰성, 그리고 어려운 작업에서 개선된 토큰 효율성을 제공합니다. 1M+ 토큰...
GPT-5.5는 OpenAI에서 개발한 언어 모델로, 확장된 출력과 멀티모달 입력을 지원합니다. 파일, 이미지, 텍스트를 입력받을 수 있으며, 단일 완료에서 최대 128,000개의 토큰을 생성할 수 있습니다. 이처럼 큰 출력 용량은 긴 형식의 콘텐츠 제작, 종합적인 문서 분석, 또는 복잡한 코드 생성이 필요한 작업에 실용적입니다. 이 모델은…
파일이 제공되면 GPT-5.5는 해당 파일의 내용을 읽고 분석할 수 있습니다. 여기에는 문서에서 정보 추출, 내용 요약, 자료에 대한 질문 응답, 데이터를 다른 형식으로 변환하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 여러 페이지로 구성된 PDF를 업로드하고 구조화된 요약이나 특정 데이터 포인트를 요청할 수 있습니다. 모델은 파일을 입력의 일부로 처리하며, 함께 제공되는 텍스트나 이미지와 결합합니다. 이 기능은 파일로부터 문서 검토, 데이터 추출 및 보고서 생성을 자동화하는 데 유용합니다.
GPT-5.5는 입력으로 제공된 이미지를 해석할 수 있습니다. 여기에는 객체 인식, 이미지에서 텍스트 읽기, 장면 설명, 차트 분석, 시각적 콘텐츠에 대한 질문 답변이 포함됩니다. 예를 들어, 그래프 이미지를 제공하고 추세에 대한 서면 해석을 요청하거나, 화이트보드 사진을 제공하고 실행 항목을 요청할 수 있습니다. 이 모델은 이미지를 텍스트 및 파일 입력과 함께 처리하여 시각 및 텍스트 정보를 결합한 다중 모드 추론 작업을 가능하게 합니다.
GPT-5.5는 대규모 출력과 멀티모달 입력을 제공하지만, 간단한 작업에는 과할 수 있습니다. 이메일 답장, 짧은 코드 스니펫, 분류 등 파일이나 이미지 입력 없이 짧은 텍스트 생성만 필요한 경우에는 OpenAI의 GPT-4o mini(이용 가능하다면)처럼 더 작고 저렴한 모델이 비용 효율적일 수 있습니다. 마찬가지로 128k 토큰 출력이 필요하지 않다면, 출력 제한이 더 작은 모델로도 충분할 수 있습니다. GPT-5.5를 선택하기 전에 일반적인 입출력 크기와 모달리티 요구 사항을 평가하여 사용하지 않을 용량에 비용을 지불하지 않도록 하십시오.
모델의 τ²-Bench 점수 93.9는 도구 사용, 다단계 지침 수행, 여러 동작에 걸친 일관성 유지와 같은 에이전트 작업에서 강력한 성능을 시사합니다. 여기에는 웹 브라우징, API 호출, 데이터베이스 쿼리, 코드 반복 실행 등이 포함됩니다. 큰 출력 용량 덕분에 모델은 잘림 없이 긴 도구 호출 체인이나 추론 단계를 생성할 수 있습니다. 그러나 벤치마크 점수는 특정 테스트 세트에서의 성능을 반영하며, 실제 에이전트 성능은 작업의 복잡성과 사용 가능한 도구의 품질에 따라 달라질 수 있습니다.
τ²-Bench는 에이전트가 도구를 사용하여 복잡하고 다단계 작업을 수행하는 능력을 평가하기 위해 설계된 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 모델이 지침을 따르고, 작업을 계획하며, 외부 도구(예: 검색 엔진, 코드 인터프리터, API)를 사용하고, 여러 단계에 걸쳐 오류를 수정하는 능력을 테스트합니다. GPT-5.5가 달성한 93.9점은 이 벤치마크에서 높은 성능 수준에 해당하며, 모델이 최소한의 실패로 신뢰할 수 있는 에이전트 워크플로우를 실행할 수 있음을 나타냅니다. 이는 하나의 데이터 포인트입니다; 다른 벤치마크에서는 다른 강점이나 약점이 나타날 수 있습니다.
τ²-Bench 점수 93.9는 GPT-5.5가 여러 턴에 걸친 지속적인 추론과 도구 사용을 요구하는 작업에서 특히 강력함을 시사합니다. 이 벤치마크는 모델이 지침을 올바르게 해석하고, 적절한 도구를 선택하며, 실수로부터 복구하는 능력을 평가합니다. 따라서 GPT-5.5는 인간의 개입을 최소화하며 작업을 완료해야 하는 자율 에이전트 구축에 적합할 가능성이 높습니다. 또한 모델의 큰 출력 헤드룸은 중간 추론 단계가 긴 시나리오에서 유용할 수 있습니다. 하지만 벤치마크는 좁은 범위를 다룹니다. 창의적 글쓰기나 상식과 같은 다른 능력은 τ²-Bench에서 직접 측정되지 않을 수 있습니다.
제공된 데이터에는 단일 벤치마크 점수(τ²-Bench)만 포함되어 있으며, MMLU, HumanEval 또는 GSM8K와 같은 다른 일반적인 벤치마크의 성능은 명시되지 않았습니다. 따라서 일반 지식, 수학적 추론 및 코드 생성 능력은 여기서 정량화되지 않았습니다. 또한 모델의 입력 컨텍스트 길이가 명시되지 않았으므로 특정 사용 사례에 맞게 테스트가 필요할 수 있습니다. 추가로, 모델이 이미지와 파일을 처리할 수 있지만 지연 시간 수치나 오류율은 제공되지 않았습니다. 사용자는 GPT-5.5를 자신의 작업에서 평가하여 실제 한계를 이해해야 합니다.
제공된 데이터에는 GPT-5.5의 지연 시간이나 속도 수치가 포함되어 있지 않습니다. 128k-토큰 출력이 가능한 대규모 모델로서 응답 시간은 입력 및 출력의 길이, 요청의 복잡성, OrcaRouter의 현재 서버 부하 등 여러 요인에 따라 달라집니다. 짧은 프롬프트와 작은 출력의 경우 지연 시간이 합리적일 수 있지만, 최대 길이 출력의 경우 상당히 길어질 수 있습니다. 속도를 추정하려면 사용 사례에 맞는 일반적인 페이로드로 OrcaRouter의 API를 사용하여 모델을 벤치마킹할 수 있습니다. 사용 가능한 정보에는 서비스 품질 보장에 대한 내용이 언급되지 않았습니다.
제공된 데이터에는 GPT-5.5의 가격 세부 정보가 포함되어 있지 않습니다. OrcaRouter에서는 일반적으로 입력 및 출력 토큰 수를 기준으로 요금이 부과되며, 텍스트, 이미지, 파일 처리에 대해 별도의 요율이 적용됩니다. 정확한 가격은 OrcaRouter의 가격 페이지를 참조하거나 지원팀에 문의하세요. 출력 토큰이 많을 경우(최대 128k) 긴 생성에서 상당한 비용이 발생할 수 있으므로, API 호출 시 적절한 `max_tokens` 매개변수를 설정하여 비용을 통제하는 것이 좋습니다.
구체적인 가격이 없으면 일반적인 트레이드오프가 적용됩니다. 더 큰 출력 용량과 멀티모달 입력을 가진 모델은 간단한 대안보다 토큰당 비용이 더 많이 드는 경향이 있습니다. 전체 128k 출력이나 멀티모달 입력이 필요하지 않은 작업의 경우, 더 작은 모델이 더 경제적일 수 있습니다. 또한, 이미지와 파일 처리에는 추가 비용이 발생하며, 이는 종종 이미지 크기나 개수에 따라 계산됩니다. 파이프라인이 주로 텍스트를 사용한다면, 파일/이미지 기능이 더 높은 가격을 정당화하는지 고려하세요. 캐싱이나 배치 처리는 비용을 줄일 수 있습니다. 반복된 콘텐츠에 대한 할인이 가능한지 OrcaRouter에 문의하세요.
제공된 정보에는 OrcaRouter에서 GPT-5.5에 대한 캐싱 메커니즘에 대한 내용이 명시되어 있지 않습니다. 캐싱은 동일하거나 유사한 요청에 대해 이전에 계산된 결과를 재사용하여 비용을 절감할 수 있습니다. 일부 API 제공업체는 자주 사용되는 프롬프트에 대해 자동 캐싱을 제공합니다. 캐싱 사용 가능 여부를 확인하려면 OrcaRouter의 문서를 확인하거나 지원팀에 문의하세요. 캐싱을 사용할 수 없는 경우, 특히 일반적인 쿼리나 정적 입력의 경우 애플리케이션 수준에서 자체 캐시를 구현하여 중복 호출을 방지할 수 있습니다.
비용을 추정하려면 입력과 출력에 대한 토큰당 요금과 이미지 또는 파일에 대한 추가 요금이 필요합니다. 요금이 제공되지 않았으므로 대표적인 페이로드로 몇 번의 테스트 호출을 하고 OrcaRouter 사용량 대시보드에서 청구된 금액을 확인하는 것부터 시작할 수 있습니다. 텍스트 전용 호출의 경우 입력 토큰 수와 출력 토큰 수에 각각의 요율을 곱합니다. 멀티모달 호출의 경우 OrcaRouter의 가격 책정 규칙에 따라 이미지와 파일 크기를 계산합니다. 128k 최대 출력이 많은 토큰 사용량을 초래할 수 있으므로 더 낮은 `max_tokens` 제한을 설정하면 예상치 못한 청구를 방지할 수 있습니다.
OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 GPT-5.5를 호출할 수 있습니다. 기본 URL은 https://api.orcarouter.ai/v1입니다. 요청 시 모델 ID로 "openai/gpt-5.5"를 사용하세요. 표준 OpenAI 클라이언트 라이브러리(Python, JavaScript 등)는 기본 URL과 API 키만 변경하여 사용할 수 있습니다. Python의 openai 라이브러리를 사용하는 예시: `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"`와 `openai.api_key = "your-key"`를 설정합니다. 그런 다음 `openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.5", messages=[...])`를 호출합니다.
OrcaRouter는 OpenAI 호환 엔드포인트를 제공하므로, OpenAI Chat Completion API의 대부분 표준 매개변수를 사용할 수 있습니다. 여기에는 `temperature`, `max_tokens`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop`, `n`이 포함됩니다. 멀티모달 입력의 경우, OpenAI vision API 형식에 따라 메시지 배열에 이미지 또는 파일 콘텐츠를 포함할 수 있습니다(`content`를 `image_url` 또는 `file` 유형으로 사용). `max_tokens` 매개변수는 최대 128,000까지 출력 길이를 제어합니다. `max_tokens`를 너무 높게 설정하면 지연 시간과 비용이 증가할 수 있음을 유의하십시오.
API 호환성 덕분에 마이그레이션이 간단합니다. OpenAI 기본 URL을 OrcaRouter의 URL(https://api.orcarouter.ai/v1)로 변경하고 API 키를 업데이트하세요. 모델 이름을 `gpt-5.5`(또는 OpenAI에서 사용한 이름)에서 `openai/gpt-5.5`로 변경하세요. 대부분의 코드 변경은 구성에만 국한됩니다. OrcaRouter에서 지원하지 않는 OpenAI 특정 기능(예: 일부 스트리밍 또는 함수 호출 변형)을 사용하고 있었다면 호환성을 확인하기 위해 테스트하세요. 멀티모달 콘텐츠를 포함한 동일한 메시지 형식이 예상대로 작동합니다.
스트리밍은 OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 지원됩니다. 요청에 `stream=True`를 설정하면 토큰이 점진적으로 수신됩니다. 이렇게 하면 긴 출력에 대한 인지 지연 시간이 개선되고 텍스트가 도착하는 대로 처리할 수 있습니다. 대규모 출력(최대 128k 토큰)의 경우 스트리밍은 시간 초과를 방지하는 데 중요할 수 있습니다. 스트리밍은 비스트리밍과 동일한 방식으로 비용 계산에 영향을 미칠 수 있습니다(생성된 모든 토큰에 대해 비용을 지불합니다). 클라이언트가 스트리밍 응답을 처리할 수 있는지 확인하세요. 특히 모델이 이미지를 처리하는 동안 첫 번째 이벤트가 지연될 수 있는 멀티모달 입력의 경우 더욱 그렇습니다.
이전 모델인 GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o 등과 비교했을 때, GPT-5.5는 더 큰 최대 출력(이전 모델의 일반적인 4k-32k 대비 128k)과 멀티모달 입력 기능(파일, 이미지, 텍스트)을 제공합니다. τ²-Bench 점수 93.9는 향상된 에이전트 성능을 시사합니다. 그러나 정확한 아키텍처와 학습 데이터의 차이는 공개되지 않았습니다. 이전 모델은 단순한 작업에서 더 빠르거나 저렴할 수 있습니다. 큰 출력이나 멀티모달 입력이 필요하지 않은 순수 텍스트 작업의 경우, 더 작은 모델이 더 효율적일 수 있습니다.
동일한 작업에 대한 벤치마크 데이터가 없으면 직접 비교가 제한적입니다. 많은 경쟁사(예: Anthropic Claude, Google Gemini)도 멀티모달 입력을 지원하고 큰 컨텍스트 윈도우를 가지고 있습니다. GPT-5.5의 τ²-Bench 점수 93.9는 에이전트 성능의 한 지표이며, 다른 모델도 유사하거나 다른 점수를 가질 수 있습니다. GPT-5.5의 최대 출력 128k는 상대적으로 높습니다. 공급자를 선택할 때 OrcaRouter의 가격, API 안정성, 특정 모달리티 지원(파일 형식), 애플리케이션의 지연 시간 요구 사항과 같은 요소를 고려하세요.
오픈소스 모델(예: Llama 3, Mistral)은 일반적으로 비용이 저렴하고 배포에 대한 완전한 제어권을 제공하지만, 멀티모달 통합이나 에이전트 성능 측면에서는 동일한 수준을 제공하지 못할 수 있습니다. OrcaRouter를 통해 접근하는 GPT-5.5는 API 과금 체계를 가진 폐쇄형 상용 모델입니다. 128k 출력 용량과 이미지/파일 입력 기능은 추가 인프라 없이는 오픈소스 모델이 따라잡기 어려운 특징입니다. 로컬 배포가 필요한 민감 데이터의 경우 오픈소스가 더 적합할 수 있습니다. 즉시 사용 가능한 편의성과 광범위한 기능을 원한다면 OrcaRouter 상의 GPT-5.5가 강력한 선택지입니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
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| 등급 | 입력 / 1M tokens | 출력 / 1M tokens | 캐시 읽기 / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| 등급은 요청별 입력 토큰 수에 따라 결정됩니다 | |||
정가 기준 추정치
구간별 요금제 — 이 추정치는 기본 구간 요율을 사용합니다.
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
@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