OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K 출력 토큰, 멀티모달 입력, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23은 OpenAI가 훈련하고 OrcaRouter를 통해 제공되는 언어 모델입니다. 파일, 이미지 및 텍스트 입력을 허용하며 단일 완료에서 최대 128,000개의 토큰을 생성할 수 있습니다. 이는 전체 책, 방대한 코드베이스 또는 자세한 분석 보고서 생성과 같이 장문 출력이 필요한 작업에 적합합니다. 이 모델은…
이 모델은 다중 모드 입력과 대량의 출력을 결합하는 작업에 적합합니다. 예시는 다음과 같습니다: 업로드된 스프레드시트(파일)와 차트(이미지)로부터 재무 보고서를 생성하는 것; 사진 분석과 텍스트 프롬프트를 결합한 분석 작성; 아키텍처 다이어그램으로부터 긴 형식의 코드를 생성; 그리고 그림을 참조하는 상세한 과학적 설명을 생성하는 것. 높은 τ²-Bench 점수는 장기 맥락에 대한 추론에 탁월함을 시사하며, 이는 다단계 논리 문제, 내러티브 생성, 복잡한 요약에 좋은 선택이 됩니다. 이 모델은 매우 긴 출력에서도 일관성을 유지하며, 이는 출력 창이 더 작은 모델에 비해 주요 장점입니다.
멀티모달 입력이나 매우 긴 출력이 필요하지 않은 간단한 작업의 경우, 더 작거나 오래된 모델이 더 비용 효율적일 수 있습니다. 예를 들어, 사용 사례가 짧은 질문과 답변 또는 기본 텍스트 생성과 관련된 경우 OpenAI의 GPT-4o-mini나 GPT-3.5 Turbo와 같은 모델로도 충분할 수 있습니다. 또한 파일이나 이미지 입력이 필요하지 않은 경우 텍스트 전용 모델이 지연 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 128K 출력 용량은 실제로 그 길이가 필요할 때 가장 잘 활용되며, 더 짧은 출력의 경우 사용되지 않은 용량 가능성에 대한 비용을 지불하게 됩니다. OrcaRouter는 다양한 모델을 제공하므로 작업 요구 사항을 충족하는 가장 저렴한 옵션을 선택할 수 있습니다.
멀티모달 입력을 사용하려면 모델 ID가 "openai/gpt-5.5-2026-04-23"인 OrcaRouter의 API에 요청을 보내고 각 모달리티에 대한 콘텐츠 블록을 포함해야 합니다. 텍스트는 표준 문자열 콘텐츠로 제공됩니다. 이미지는 URL 또는 base64로 인코딩된 데이터로 전달할 수 있습니다. 파일은 API를 통해 업로드되고 ID로 참조됩니다. 모델은 모든 모달리티를 함께 처리하여 이들 간의 추론이 가능합니다. 예를 들어, 모델에게 PDF(파일)를 읽고, 인포그래픽(이미지)을 본 후, 둘 다에 기반한 질문에 답하도록 요청할 수 있습니다. 모델은 최대 128,000 토큰의 텍스트 완성을 반환합니다.
τ²-Bench는 장기 맥락 추론 능력을 평가하기 위해 설계된 벤치마크입니다. 93.9점은 이 모델이 확장된 시퀀스에서 논리적 일관성을 유지해야 하는 작업에서 최고 성능을 보이는 모델 중 하나임을 나타냅니다. 이 점수는 모델이 다단계 추론을 처리하고, 오류 축적을 방지하며, 대규모 출력 전반에 걸쳐 정확하게 정보를 처리하는 능력을 반영할 가능성이 높습니다. τ²-Bench의 정확한 방법론이 여기에 자세히 설명되어 있지는 않지만, 높은 점수는 이 모델이 복잡한 분석 작업에 신뢰할 수 있음을 시사합니다. 사용자는 특정 사용 사례와 관련된 다른 지표와 함께 이 벤치마크를 고려해야 합니다.
속도와 지연 시간은 입력 크기, 출력 길이, 현재 API 부하 등 여러 요인에 따라 달라집니다. 128K 토큰을 생성하는 것은 자연스럽게 짧은 응답을 생성하는 것보다 더 오래 걸립니다. OrcaRouter는 긴 출력을 효율적으로 처리하기 위해 스트리밍 응답을 제공합니다. 이 모델의 일반적인 지연 시간은 공개되지 않았지만, 더 큰 출력일수록 더 많은 시간이 필요할 것으로 예상할 수 있습니다. 실시간 애플리케이션의 경우 더 짧은 모델을 사용하거나 합리적인 max_tokens 제한을 설정하는 것을 고려하세요. 지연 시간 특성을 이해하려면 특정 워크로드로 테스트하는 것이 좋습니다. OrcaRouter의 인프라는 변동성을 줄이는 데 도움이 되지만, 네트워크 및 처리 오버헤드는 여전히 존재합니다.
장점으로는 높은 출력 용량(128K 토큰), 멀티모달 입력 지원, 그리고 τ²-Bench로 측정된 강력한 장문 맥락 추론 능력이 있습니다. 이 모델은 다양한 입력으로부터 길고 일관된 콘텐츠를 생성해야 하는 작업에서 좋은 성능을 보일 가능성이 높습니다. 한계로는 소형 모델에 비해 높은 비용과 매우 긴 출력에 대한 잠재적 지연 시간이 포함될 수 있습니다. 또한, 이미지 및 파일 입력을 처리할 수 있지만, 특정 시각적 작업(예: 세밀한 객체 인식)에서의 성능은 특화된 비전 모델에 미치지 못할 수 있습니다. 모델의 지식 기준일은 버전 날짜(2026-04-23)로 암시되며, 이는 해당 날짜 이후의 사건에 대해 알 수 없음을 의미합니다. 사용자는 중요한 응용 분야에서 사실을 확인해야 합니다.
openai/gpt-5.5-2026-04-23의 가격은 토큰 사용량을 기준으로 하며, 입력 토큰과 출력 토큰에 대해 별도의 요율이 적용됩니다. OrcaRouter는 백만 토큰당 요금을 부과하며, 정확한 요율은 OrcaRouter 가격 페이지에서 확인할 수 있습니다. 이 모델의 큰 출력 제한(128K 토큰)을 고려할 때, 긴 완성문을 생성하면 자연히 출력 비용이 증가합니다. 파일 또는 이미지 처리에 대한 추가 요금이 발생할 수도 있습니다. 비용을 통제하기 위해 토큰 소비를 모니터링하는 것이 중요합니다. OrcaRouter는 비용 추적을 돕기 위한 사용량 분석 기능을 제공합니다. 고정 월 사용료는 없으며, 사용한 만큼만 지불하면 됩니다.
주요 상충관계는 모델의 고급 기능과 비용 사이에 있습니다. 실제로 128K 출력과 멀티모달 입력이 필요한 작업의 경우 이 모델은 대안적 접근 방식(예: 더 작은 모델을 여러 번 호출)보다 더 효율적일 수 있습니다. 그러나 더 짧거나 더 간단한 작업의 경우 더 저렴한 모델(GPT-4o-mini 또는 GPT-3.5 Turbo 등)을 사용하면 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 출력 토큰을 더 낮은 숫자로 제한하여 사용되지 않는 용량에 대한 비용을 피할 수 있습니다. OrcaRouter는 실패한 요청이나 캐싱(해당되는 경우)에 대해 요금을 부과하지 않지만, 이 모델의 특정 가격 정책을 검토하시기 바랍니다.
OrcaRouter는 반복되는 동일한 프롬프트에 대한 비용을 절감하는 캐싱 메커니즘을 구현할 수 있습니다. 그러나 이 모델의 캐싱 동작은 여기에 명시적으로 문서화되어 있지 않습니다. 일반적으로 캐시된 응답에 대한 읽기 전용 작업은 토큰 소비를 낮출 수 있습니다. 캐싱이 활성화된 경우 일반적인 쿼리에 대한 비용이 절감될 수 있습니다. 개발자는 최신 캐싱 정책에 대해 OrcaRouter 문서를 확인해야 합니다. 모범 사례로, 프롬프트를 재현 가능하도록 설계하고 API에서 제공하지 않는 경우 외부 캐싱 전략을 사용하는 것을 고려하십시오. 동적 또는 사용자별 프롬프트는 캐싱의 이점을 얻지 못할 수 있습니다.
모델을 사용하려면 API 엔드포인트를 https://api.orcarouter.ai/v1로 설정하고 요청에 모델 ID "openai/gpt-5.5-2026-04-23"을 포함하세요. 이 API는 OpenAI와 호환되므로 표준 OpenAI SDK 또는 채팅 완료 엔드포인트를 지원하는 모든 HTTP 클라이언트를 사용할 수 있습니다. API 키는 Authorization 헤더에 전달하세요. messages 배열은 role과 content로 구성하세요. 멀티모달 입력의 경우 content에 image_url 또는 file_id 속성을 포함하세요. max_tokens는 최대 128,000까지 설정할 수 있습니다. 응답에는 생성된 텍스트가 포함됩니다. 예시 curl 스니펫(여기에는 제공되지 않음)은 OrcaRouter의 문서에서 확인할 수 있습니다.
주요 매개변수는 다음과 같습니다: model(문자열, "openai/gpt-5.5-2026-04-23"으로 설정), messages(메시지 객체 배열), max_tokens(최대 128,000까지의 정수), temperature(일반적으로 0~2의 부동소수점), top_p(부동소수점), n(완성 개수), stream(부울), stop(문자열 배열), presence_penalty/frequency_penalty입니다. 다중 모드 입력의 경우 텍스트, image_url(세부 옵션 포함), file_id를 지원하는 콘텐츠 파트를 사용합니다. 이 모델은 함수 호출 및 도구 사용을 지원합니다(OpenAI에서 활성화된 경우). 지원되는 전체 매개변수 목록 및 모델별 기본값은 OrcaRouter의 문서를 참조하십시오.
OrcaRouter의 API로 마이그레이션하는 것은 간단합니다. API가 OpenAI와 호환되기 때문입니다. 기존 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고 모델 ID를 "openai/gpt-5.5-2026-04-23"로 변경하세요. 인증을 OrcaRouter API 키를 사용하도록 업데이트하세요. 이미 OpenAI의 채팅 완료 구조를 사용 중이라면 요청 형식을 변경할 필요가 없습니다. 시스템이 요금 제한 및 지연 시간의 잠재적 차이를 처리할 수 있도록 하세요. OrcaRouter는 마이그레이션 가이드와 지원을 제공합니다. 프로덕션 트래픽을 전환하기 전에 몇 가지 요청으로 테스트하세요.
둘 다 OpenAI 모델이지만, gpt-5.5-2026-04-23은 훨씬 더 큰 출력 제한(128K 토큰, GPT-4o의 4,096 토큰 대비)을 제공하며 파일 및 이미지 입력을 지원합니다(GPT-4o도 비전을 지원하지만 파일 처리 방식은 다를 수 있음). τ²-Bench 점수 93.9는 장문 추론에서 GPT-4o의 성능을 능가할 가능성이 있지만, 직접적인 비교는 제공되지 않습니다. 가격은 더 큰 출력 용량으로 인해 더 높을 것으로 예상됩니다. 짧은 작업의 경우 GPT-4o가 더 비용 효율적일 수 있습니다. 매우 긴 출력이나 멀티모달 파일 입력이 필요한 작업에는 더 새로운 모델이 더 적합합니다.
Claude 3.5 Sonnet(Anthropic 제공)의 최대 출력 용량은 8,192 토큰으로 128K보다 훨씬 적습니다. 또한 텍스트와 이미지 입력을 지원하지만 동일한 방식의 파일 업로드는 지원하지 않습니다. 긴 컨텍스트 추론에서 Claude 모델은 높은 성능으로 알려져 있지만, 특정 벤치마크 비교는 제공되지 않습니다. Claude 모델의 가격 역시 토큰당 책정됩니다. 핵심 차별점은 출력 용량입니다. 매우 긴 콘텐츠를 생성해야 한다면 이 OpenAI 모델이 명확한 선택입니다. 그렇지 않은 경우, 안전성 선호도나 생태계 통합과 같은 다른 요소에 따라 결정이 달라질 수 있습니다.
Gemini 1.5 Pro (by Google)는 최대 100만 토큰의 큰 컨텍스트 윈도우를 제공하지만, 출력 제한은 더 낮습니다(약 8,192 토큰). 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 지원합니다. Gemini의 τ²-Bench 점수는 제공되지 않지만, Google의 모델은 일반적으로 멀티모달 작업에서 뛰어납니다. OpenAI 모델의 강점은 높은 출력 토큰 제한과 강력한 장기 컨텍스트 추론 점수에 있습니다. 두 모델 중 선택은 트레이드오프를 수반합니다: Gemini는 더 큰 입력 컨텍스트와 추가 모달리티를 제공하는 반면, 이 모델은 더 긴 출력을 제공합니다. 둘 다 멀티모달 입력을 처리할 수 있지만, 파일 처리 방식은 다릅니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
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| 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.
이번 주 개발자들의 이야기
@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