GPT-5.5 is OpenAI’s frontier model ontworpen voor complexe professionele werkbelastingen, voortbouwend op GPT-5.4 met sterkere redenering, hogere betrouwbaarheid en verbeterde token-efficiëntie bij moeilijke taken. Het beschikt over een 1M+ token...
GPT-5.5 is een taalmodel van OpenAI, ontworpen voor uitgebreide output en multimodale invoer. Het accepteert bestanden, afbeeldingen en tekst, en kan tot 128.000 tokens genereren in één enkele…
Wanneer een bestand wordt verstrekt, kan GPT-5.5 de inhoud ervan lezen en analyseren. Dit omvat het extraheren van informatie uit documenten, het samenvatten van de inhoud, het beantwoorden van vragen over het materiaal of het transformeren van de gegevens naar een ander formaat. U kunt bijvoorbeeld een PDF van meerdere pagina's uploaden en vragen om een gestructureerde samenvatting of specifieke gegevenspunten. Het model verwerkt het bestand als onderdeel van de invoer en combineert dit met eventuele begeleidende tekst of afbeeldingen. Deze mogelijkheid is nuttig voor het automatiseren van documentbeoordeling, gegevensextractie en rapportgeneratie uit bestanden.
GPT-5.5 kan afbeeldingen interpreteren die als invoer worden aangeleverd. Dit omvat het herkennen van objecten, het lezen van tekst uit afbeeldingen, het beschrijven van scènes, het analyseren van grafieken en het beantwoorden van vragen over visuele inhoud. Je kunt bijvoorbeeld een grafiekafbeelding aanleveren en vragen om een schriftelijke interpretatie van de trends, of een foto van een whiteboard en de actiepunten opvragen. Het model verwerkt de afbeelding samen met eventuele tekst- en bestandsinvoer, waardoor multimodale redeneertaken mogelijk worden die visuele en tekstuele informatie combineren.
Hoewel GPT-5.5 grote uitvoer en multimodale invoer biedt, kan het overdreven zijn voor eenvoudige taken. Als jouw gebruiksscenario alleen korte tekstgeneratie omvat (bijv. e-mailantwoorden, korte codefragmenten, classificatie) zonder de noodzaak van bestand- of afbeeldingsinvoer, kan een kleiner, goedkoper model zoals OpenAI’s GPT-4o mini (indien beschikbaar) kosteneffectiever zijn. Ook als je geen 128k-tokenuitvoer nodig hebt, kunnen modellen met kleinere uitvoerlimieten volstaan. Evalueer je typische invoer- en uitvoerformaten en modaliteitsbehoeften voordat je voor GPT-5.5 kiest, om te voorkomen dat je betaalt voor capaciteit die je niet zult gebruiken.
De score van 93.9 van het model op τ²-Bench suggereert een sterke prestatie in agentische taken die het gebruik van tools omvatten, het opvolgen van meerstapsinstructies en het handhaven van consistentie over meerdere acties. Dit omvat scenario's zoals web browsen, API-aanroepen, database-query's of het uitvoeren van code in een lus. De grote outputcapaciteit stelt het model ook in staat om lange ketens van tool-aanroepen of redeneerstappen te produceren zonder afkapping. Echter, benchmarkscores weerspiegelen prestaties op specifieke testsets; de prestaties in echte agentische omgevingen kunnen variëren afhankelijk van de complexiteit van taken en de kwaliteit van de beschikbare tools.
τ²-Bench is een benchmark die is ontworpen om het vermogen van een agent te evalueren om complexe, meerstapstaken uit te voeren met behulp van tools. Het test hoe goed een model instructies kan volgen, acties kan plannen, externe tools (zoals zoekmachines, code-interpreters of API's) kan gebruiken en fouten over meerdere stappen kan corrigeren. De score van 93,9 die door GPT-5.5 is behaald, plaatst het op een hoog prestatieniveau op deze benchmark, wat aangeeft dat het model op betrouwbare wijze agentische workflows kan uitvoeren met minimale fouten. Dit is één datapunt; andere benchmarks kunnen andere sterke of zwakke punten laten zien.
De τ²-Bench-score van 93,9 suggereert dat GPT-5.5 bijzonder sterk is in taken die aanhoudend redeneren en het gebruik van tools over meerdere beurten vereisen. De benchmark beloont modellen die instructies correct kunnen interpreteren, de juiste tools kunnen selecteren en kunnen herstellen van fouten. Daarom is GPT-5.5 waarschijnlijk zeer geschikt voor het bouwen van autonome agents die taken moeten voltooien met beperkte menselijke tussenkomst. Bovendien kan de grote outputruimte van het model helpen in scenario's waarin tussenliggende redeneerstappen lang zijn. Benchmarks zijn echter beperkt; andere capaciteiten zoals creatief schrijven of gezond verstand worden mogelijk niet direct gemeten door τ²-Bench.
De verstrekte gegevens bevatten slechts één benchmark score (τ²-Bench) en specificeren geen prestaties op andere gangbare benchmarks zoals MMLU, HumanEval of GSM8K. Daarom worden algemene kennis, wiskundig redeneren en codegeneratiecapaciteiten hier niet gekwantificeerd. De invoercontextlengte van het model wordt ook niet vermeld, dus u moet mogelijk testen voor uw specifieke gebruikssituatie. Bovendien kan het model afbeeldingen en bestanden verwerken, maar er worden geen latentiecijfers of foutpercentages gegeven. Gebruikers moeten GPT-5.5 evalueren op hun eigen taken om de praktische beperkingen te begrijpen.
De verstrekte gegevens bevatten geen latentie- of snelheidswaarden voor GPT-5.5. Als een groot model met een uitvoercapaciteit van 128k-tokens hangen de responstijden af van verschillende factoren: de lengte van zowel invoer als uitvoer, de complexiteit van het verzoek en de huidige serverbelasting van OrcaRouter. Voor korte prompts en kleine uitvoeren kan de latentie redelijk zijn; voor maximale uitvoeren kan deze aanzienlijk langer zijn. Om de snelheid te schatten, kunt u het model benchmarken met behulp van de API van OrcaRouter met typische payloads voor uw gebruiksscenario. Er worden geen kwaliteit-van-dienstgaranties genoemd in de beschikbare informatie.
Prijzen voor GPT-5.5 zijn niet opgenomen in de verstrekte gegevens. Bij OrcaRouter worden kosten doorgaans berekend op basis van het aantal invoer- en uitvoertokens, met aparte tarieven voor tekst-, afbeeldings- en bestandsverwerking. Raadpleeg voor exacte prijzen de prijspagina van OrcaRouter of neem contact op met hun ondersteuning. Houd er rekening mee dat grote uitvoertokens (tot 128k) aanzienlijke kosten kunnen opleveren bij lange generaties. Het is daarom aan te raden een geschikte `max_tokens`-parameter in te stellen in je API-aanroepen om de kosten te beheersen.
Zonder specifieke prijzen zijn er algemene afwegingen. Modellen met een grotere outputcapaciteit en multimodale input kosten doorgaans meer per token dan eenvoudigere alternatieven. Voor taken die niet de volledige 128k output of multimodale input vereisen, kan een kleiner model voordeliger zijn. Daarnaast brengen het verwerken van afbeeldingen en bestanden extra kosten met zich mee, vaak berekend op basis van de grootte of het aantal afbeeldingen. Als uw pijplijn voornamelijk tekst gebruikt, overweeg dan of de bestands-/afbeeldingsmogelijkheden de hogere prijs rechtvaardigen. Caching of batchverwerking kan de kosten verlagen; vraag bij OrcaRouter naar eventuele kortingen voor herhaalde inhoud.
De verstrekte informatie specificeert geen cachemechanismen voor GPT-5.5 op OrcaRouter. Caching kan kosten verlagen door eerder berekende resultaten opnieuw te gebruiken voor identieke of soortgelijke verzoeken. Sommige API-providers bieden automatische caching voor veelgebruikte prompts. Om te bepalen of caching beschikbaar is, raadpleeg de documentatie van OrcaRouter of neem contact op met hun ondersteuning. Als caching niet beschikbaar is, kunt u uw eigen cache op applicatieniveau implementeren om overbodige aanroepen te voorkomen, vooral voor veelvoorkomende queries of statische invoer.
Om de kosten te schatten, hebt u de tarieven per token voor invoer en uitvoer nodig, plus eventuele extra kosten voor afbeeldingen of bestanden. Aangezien tarieven niet worden verstrekt, kunt u beginnen met een paar testoproepen met representatieve payloads en het gefactureerde bedrag controleren in het gebruiksdashboard van OrcaRouter. Voor alleen-tekst oproepen vermenigvuldigt u het aantal invoertokens en het aantal uitvoertokens met de respectieve tarieven. Voor multimodale oproepen telt u afbeeldingen en bestandsgroottes volgens de prijsregels van OrcaRouter. Houd er rekening mee dat de maximale uitvoer van 128k kan leiden tot een hoog tokenverbruik; het instellen van een lagere `max_tokens`-limiet kan onverwachte kosten voorkomen.
U kunt GPT-5.5 aanroepen via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter. De basis-URL is https://api.orcarouter.ai/v1. Gebruik de model-ID "openai/gpt-5.5" in uw verzoeken. Elke standaard OpenAI-clientbibliotheek (Python, JavaScript, enz.) kan worden gebruikt door simpelweg de basis-URL en API-sleutel te wijzigen. Voorbeeld met behulp van de openai-bibliotheek van Python: stel `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` en `openai.api_key = "your-key"` in. Roep vervolgens `openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.5", messages=[...])` aan.
Omdat OrcaRouter een OpenAI-compatibel eindpunt biedt, kun je de meeste standaardparameters uit de OpenAI Chat Completion API gebruiken. Deze omvatten `temperature`, `max_tokens`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop` en `n`. Voor multimodale invoer kun je afbeeldingen of bestandsinhoud opnemen in de messages-array volgens het OpenAI vision API-formaat (met `content` van het type `image_url` of `file`). De `max_tokens`-parameter regelt de uitvoerlengte tot maximaal 128.000. Houd er rekening mee dat een te hoge waarde voor `max_tokens` de latentie en kosten kan verhogen.
Migratie is eenvoudig dankzij API-compatibiliteit. Vervang je OpenAI-basis-URL door die van OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1) en werk je API-sleutel bij. Wijzig de modelnaam van `gpt-5.5` (of wat je ook op OpenAI gebruikte) naar `openai/gpt-5.5`. De meeste codewijzigingen blijven beperkt tot de configuratie. Als je OpenAI-specifieke functies gebruikte die niet worden ondersteund door OrcaRouter (bijv. enkele streaming- of functieaanroepvarianten), test ze dan om compatibiliteit te waarborgen. Dezelfde berichtopmaak, inclusief multimodale inhoud, werkt zoals verwacht.
Streaming wordt ondersteund via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter. Stel `stream=True` in uw verzoek in om tokens incrementeel te ontvangen. Dit kan de waargenomen latentie voor lange uitvoer verbeteren en u in staat stellen tekst te verwerken zodra deze binnenkomt. Voor grote uitvoer (tot 128k tokens) kan streaming essentieel zijn om time-outs te voorkomen. Houd er rekening mee dat streaming de kostenberekening op dezelfde manier kan beïnvloeden als niet-streaming (u betaalt voor alle gegenereerde tokens). Zorg ervoor dat uw client streaming-reacties kan verwerken, vooral voor multimodale invoer, waarbij de eerste gebeurtenis kan worden vertraagd terwijl het model afbeeldingen verwerkt.
Vergeleken met eerdere modellen zoals GPT-4, GPT-4 Turbo of GPT-4o, biedt GPT-5.5 een grotere maximale uitvoer (128k vs. typisch 4k-32k bij oudere varianten) en multimodale invoermogelijkheden (bestand, afbeelding, tekst). De τ²-Bench-score van 93,9 wijst op verbeterde agentische prestaties. De exacte verschillen in architectuur en trainingsdata zijn echter niet openbaar. Oudere modellen kunnen sneller of goedkoper zijn voor eenvoudigere taken. Voor pure teksttaken die geen grote uitvoer of multimodale invoer vereisen, kan een kleiner model efficiënter zijn.
Directe vergelijking is beperkt zonder benchmarkgegevens over dezelfde taken. Veel concurrenten (bijv. Anthropic Claude, Google Gemini) ondersteunen ook multimodale input en hebben grote contextvensters. De τ²-Bench-score van 93.9 voor GPT-5.5 is een indicatie van agentische prestaties; andere modellen kunnen vergelijkbare of afwijkende scores hebben. De maximale output van 128k van GPT-5.5 is relatief hoog. Bij het kiezen tussen aanbieders moet u rekening houden met factoren zoals prijzen op OrcaRouter, API-stabiliteit, specifieke modaliteitsondersteuning (bestandsformaten) en de latentievereisten van uw applicatie.
Open-source modellen (bijv. Llama 3, Mistral) zijn vaak goedkoper en bieden volledige controle over implementatie, maar missen mogelijk hetzelfde niveau van multimodale integratie of agentische prestaties. GPT-5.5, toegankelijk via OrcaRouter, is een gesloten commercieel model met API-prijzen. De uitvoercapaciteit van 128k en de mogelijkheid om afbeeldingen/bestanden te verwerken zijn functies die open-source modellen mogelijk niet kunnen evenaren zonder extra infrastructuur. Voor gevoelige gegevens die lokale implementatie vereisen, is open-source wellicht de voorkeur. Voor gemak en brede mogelijkheden uit de doos is GPT-5.5 op OrcaRouter een sterke optie.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
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| Niveau | Invoer / 1M tokens | Uitvoer / 1M tokens | Cache lezen / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| Niveau bepaald door het aantal invoertokens van elk verzoek | |||
Schatting op basis van catalogusprijs
Gelaagde prijzen — deze schatting gebruikt de basistarieven.
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5Openen @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