OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K uitvoertokens, multimodale invoer, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 is een taalmodel getraind door OpenAI en aangeboden via OrcaRouter. Het accepteert bestand-, afbeeldings- en tekstinvoer en kan tot 128.000 tokens genereren in één enkele…
Het model is zeer geschikt voor taken die multimodale invoer combineren met uitgebreide uitvoer. Voorbeelden zijn: het genereren van een financieel rapport op basis van geüploade spreadsheets (bestand) en grafieken (afbeelding); het schrijven van een analyse van een foto in combinatie met een tekstprompt; het produceren van langdurige code op basis van architectuurdiagrammen; en het maken van gedetailleerde wetenschappelijke uitleg die verwijst naar figuren. De hoge τ²-Bench-score suggereert dat het uitblinkt in redeneren over lange contexten, waardoor het een goede keuze is voor meerstaps logische problemen, verhaalgeneratie en complexe samenvattingen. Het model behoudt coherentie over zeer lange uitvoeren, wat een belangrijk voordeel is ten opzichte van modellen met kleinere uitvoervensters.
Voor eenvoudige taken die geen multimodale input of extreem lange output vereisen, kan een kleiner of ouder model kosteneffectiever zijn. Als uw gebruikssituatie bijvoorbeeld korte vragen en antwoorden of basale tekstgeneratie betreft, kunnen modellen zoals OpenAI's GPT-4o-mini of GPT-3.5 Turbo volstaan. Bovendien, als u geen bestands- of afbeeldingsinvoer nodig heeft, kan een tekst-only model de latentie en kosten verminderen. De 128K outputcapaciteit wordt het beste benut wanneer u die lengte daadwerkelijk nodig heeft; voor kortere outputs betaalt u voor ongebruikte capaciteitspotentie. OrcaRouter biedt een reeks modellen, zodat u de goedkoopste optie kunt selecteren die aan uw taakvereisten voldoet.
Om multimodale invoer te gebruiken, stuurt u een verzoek naar de API van OrcaRouter met de model-ID "openai/gpt-5.5-2026-04-23" en voegt u inhoudsblokken toe voor elke modaliteit. Tekst wordt aangeboden als standaard string-inhoud. Afbeeldingen kunnen worden doorgegeven als URL's of base64-gecodeerde gegevens. Bestanden worden via de API geüpload en gerefereerd via een ID. Het model verwerkt alle modaliteiten tegelijk, waardoor het erover kan redeneren. U kunt het model bijvoorbeeld vragen een PDF (bestand) te lezen, naar een infographic (afbeelding) te kijken en vervolgens vragen te beantwoorden op basis van beide. Het model retourneert een tekstvoltooiing tot 128.000 tokens.
τ²-Bench is een benchmark die is ontworpen om redeneercapaciteiten over lange contexten te evalueren. Een score van 93,9 plaatst dit model bij de top presteerders voor taken die het handhaven van logische consistentie over langere reeksen vereisen. Dit weerspiegelt waarschijnlijk het vermogen van het model om meerstapsredeneren uit te voeren, foutaccumulatie te voorkomen en informatie nauwkeurig te verwerken over grote outputs. Hoewel de exacte methodologie van τ²-Bench hier niet wordt beschreven, duidt een hoge score erop dat het model betrouwbaar is voor complex analytisch werk. Gebruikers moeten deze benchmark overwegen naast andere metrieken die relevant zijn voor hun specifieke gebruikssituatie.
Snelheid en latentie zijn afhankelijk van verschillende factoren, waaronder invoergrootte, uitvoerlengte en de huidige API-belasting. Het genereren van 128K tokens duurt uiteraard langer dan het genereren van een kort antwoord. OrcaRouter biedt gestreamde antwoorden om lange uitvoeren efficiënt te verwerken. Typische latenties voor dit model zijn niet gepubliceerd, maar u kunt verwachten dat grotere uitvoeren meer tijd vergen. Overweeg voor realtime toepassingen een korter model te gebruiken of redelijke max_tokens-limieten in te stellen. Testen met uw specifieke workload wordt aanbevolen om de latentiekenmerken te begrijpen. De infrastructuur van OrcaRouter helpt variabiliteit te verminderen, maar netwerk- en verwerkingsoverhead blijven van toepassing.
Sterke punten zijn onder andere een hoge uitvoercapaciteit (128K tokens), ondersteuning voor multimodale invoer en sterke redenering met lange context, gemeten door τ²-Bench. Het model presteert waarschijnlijk goed bij taken die het genereren van lange, coherente inhoud uit diverse invoer vereisen. Beperkingen kunnen onder meer hogere kosten in vergelijking met kleinere modellen en mogelijke latentie voor zeer lange uitvoer zijn. Daarnaast, hoewel het afbeeldingen en bestandsinvoer verwerkt, kan de prestatie op specifieke visuele taken (bijv. fijnkorrelige objectherkenning) niet overeenkomen met gespecialiseerde beeldmodellen. De kennisafsluiting van het model wordt geïmpliceerd door de versiedatum (2026-04-23), wat betekent dat het geen kennis heeft van gebeurtenissen na die datum. Gebruikers moeten feiten controleren voor kritische toepassingen.
De prijzen voor openai/gpt-5.5-2026-04-23 zijn gebaseerd op tokenverbruik, met aparte tarieven voor invoer- en uitvoertokens. OrcaRouter rekent per miljoen tokens, en de exacte tarieven zijn te vinden op de prijzenpagina van OrcaRouter. Gezien de grote uitvoerlimiet van het model (128K tokens), leidt het genereren van lange antwoorden uiteraard tot hogere uitvoerkosten. Er kunnen ook toeslagen gelden voor bestands- of beeldverwerking. Het is belangrijk om het tokenverbruik te monitoren om de kosten onder controle te houden. OrcaRouter biedt gebruiksanalyses om de kosten bij te houden. Er zijn geen vaste maandelijkse kosten; u betaalt alleen voor wat u gebruikt.
De primaire afweging zit tussen de geavanceerde mogelijkheden van het model en de kosten ervan. Voor taken die echt 128K uitvoer en multimodale invoer vereisen, kan dit model efficiënter zijn dan alternatieve benaderingen (bijv. meerdere aanroepen naar een kleiner model). Voor kortere of eenvoudigere taken verlaagt het gebruik van een goedkoper model (zoals GPT-4o-mini of GPT-3.5 Turbo) echter de kosten. Daarnaast kunt u het aantal uitvoertokens beperken tot een lager aantal om niet te betalen voor ongebruikte capaciteit. OrcaRouter brengt geen kosten in rekening voor mislukte verzoeken of caching (waar van toepassing), maar u dient het specifieke prijsbeleid voor dit model te bekijken.
OrcaRouter kan cachingmechanismen implementeren die de kosten voor herhaalde identieke prompts verlagen. Het cachegedrag voor dit model is hier echter niet expliciet gedocumenteerd. Doorgaans kunnen alleen-lezen bewerkingen op gecachte antwoorden het tokenverbruik verlagen. Als caching is ingeschakeld, kunt u mogelijk lagere kosten zien voor veelvoorkomende queries. Ontwikkelaars moeten de OrcaRouter-documentatie raadplegen voor het laatste cachebeleid. Ontwerp prompts als best practice reproduceerbaar en overweeg het gebruik van externe cachingstrategieën als de API deze niet biedt. Houd er rekening mee dat dynamische of gebruikersspecifieke prompts mogelijk geen profijt hebben van caching.
Om het model te gebruiken, stel je API-eindpunt in op https://api.orcarouter.ai/v1 en voeg je de model-ID "openai/gpt-5.5-2026-04-23" toe aan je verzoek. De API is OpenAI-compatibel, dus je kunt de standaard OpenAI SDK of elke HTTP-client gebruiken die het chat completion-eindpunt ondersteunt. Geef je API-sleutel door in de Authorization-header. Structureer je messages-array met role en content. Voor multimodale invoer voeg je image_url- of file_id-eigenschappen toe aan de content. Stel max_tokens in op een waarde tot 128.000. Het antwoord bevat de gegenereerde tekst. Een voorbeeld curl-snippet (hier niet weergegeven) is beschikbaar in de documentatie van OrcaRouter.
Belangrijke parameters zijn: model (string, ingesteld op "openai/gpt-5.5-2026-04-23"), messages (array van berichtobjecten), max_tokens (integer tot 128,000), temperature (float, typisch 0-2), top_p (float), n (aantal completions), stream (boolean), stop (array van strings), en presence_penalty/frequency_penalty. Voor multimodale invoer gebruik je content parts met ondersteuning voor tekst, image_url (met detailoptie) en file_id. Het model ondersteunt function calling en toolgebruik (indien ingeschakeld door OpenAI). Raadpleeg de documentatie van OrcaRouter voor de volledige lijst met ondersteunde parameters en eventuele modelspecifieke standaardwaarden.
Migreren naar de API van OrcaRouter is eenvoudig omdat de API compatibel is met OpenAI. Vervang uw bestaande basis-URL door https://api.orcarouter.ai/v1 en wijzig de model-ID naar "openai/gpt-5.5-2026-04-23". Werk uw authenticatie bij om een OrcaRouter API-sleutel te gebruiken. Er zijn geen wijzigingen nodig in het verzoekformaat als u al de chatcompletions-structuur van OpenAI gebruikt. Zorg ervoor dat uw systeem mogelijke verschillen in snelheidslimieten en latentie aankan. OrcaRouter biedt migratiegidsen en ondersteuning. Test met een paar verzoeken voordat u overschakelt naar productieverkeer.
Beide zijn OpenAI-modellen, maar gpt-5.5-2026-04-23 biedt een aanzienlijk grotere uitvoerlimiet (128K tokens versus GPT-4o's 4096 tokens) en ondersteunt bestands- en afbeeldingsinvoer (GPT-4o ondersteunt ook visie, maar de bestandsverwerking kan verschillen). De τ²-Bench-score van 93,9 overschrijdt waarschijnlijk de prestaties van GPT-4o op het gebied van lang-context redeneren, hoewel directe vergelijkingen niet worden gegeven. De prijs zal naar verwachting hoger zijn vanwege de grotere uitvoercapaciteit. Voor korte taken kan GPT-4o kosteneffectiever zijn. Voor taken die zeer lange uitvoer of multimodale bestandsinvoer vereisen, is het nieuwere model beter geschikt.
Claude 3.5 Sonnet (by Anthropic) heeft een maximale output van 8.192 tokens, veel minder dan 128K. Het ondersteunt ook tekst- en afbeeldingsinvoer, maar niet het uploaden van bestanden op dezelfde manier. Bij langdurige contextredenering staan Claude-modellen bekend om hoge prestaties, maar specifieke benchmarkvergelijkingen zijn niet beschikbaar. De prijzen voor Claude-modellen zijn ook per token. Het belangrijkste onderscheid is de outputcapaciteit; als je zeer lange inhoud moet genereren, is dit OpenAI-model een duidelijke keuze. Anders kan de beslissing afhangen van andere factoren, zoals veiligheidsvoorkeuren of ecosysteemintegratie.
Gemini 1.5 Pro (van Google) biedt een groot contextvenster tot 1 miljoen tokens, maar de outputlimieten zijn lager (ongeveer 8.192 tokens). Het ondersteunt tekst, afbeelding, audio en video. De τ²-Bench-score voor Gemini wordt niet gegeven, maar de modellen van Google blinken over het algemeen uit in multimodale taken. De kracht van het OpenAI-model ligt in de hoge outputtokenlimiet en de sterke score voor langdurig contextueel redeneren. Kiezen tussen deze modellen brengt compromissen met zich mee: Gemini biedt een grotere invoercontext en extra modaliteiten, terwijl dit model langere uitvoer biedt. Beide kunnen multimodale invoer verwerken, maar de specifieke bestandsverwerking verschilt.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
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| 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.
Waar ontwikkelaars het deze week over hebben
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23Openen @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