GPT-5.5 to model graniczny OpenAI zaprojektowany do złożonych zadań profesjonalnych, oparty na GPT-5.4 z silniejszym rozumowaniem, wyższą niezawodnością i lepszą efektywnością tokenów w trudnych zadaniach. Oferuje 1M+ tokenów...
GPT-5.5 to model językowy od OpenAI zaprojektowany do rozszerzonego wyjścia i multimodalnego wejścia. Akceptuje pliki, obrazy i tekst, i może generować do 128 000 tokenów w jednej odpowiedzi. Ta duża…
Gdy dostarczony zostanie plik, GPT-5.5 może odczytać i przeanalizować jego zawartość. Obejmuje to wyodrębnianie informacji z dokumentów, podsumowywanie ich treści, odpowiadanie na pytania dotyczące materiału lub przekształcanie danych do innego formatu. Na przykład możesz przesłać wielostronicowy plik PDF i poprosić o ustrukturyzowane podsumowanie lub konkretne punkty danych. Model przetwarza plik jako część swojego wejścia, łącząc go z towarzyszącym tekstem lub obrazami. Ta funkcja jest przydatna do automatyzacji przeglądu dokumentów, ekstrakcji danych i generowania raportów z plików.
GPT-5.5 może interpretować obrazy dostarczone jako wejście. Obejmuje to rozpoznawanie obiektów, odczytywanie tekstu z obrazów, opisywanie scen, analizowanie wykresów i odpowiadanie na pytania dotyczące treści wizualnych. Na przykład możesz dostarczyć obrazek wykresu i poprosić o pisemną interpretację trendów, lub zdjęcie tablicy i poprosić o punkty do wykonania. Model przetwarza obraz wraz z dowolnymi wejściami tekstowymi i plikowymi, umożliwiając zadania rozumowania multimodalnego, które łączą informacje wizualne i tekstowe.
Chociaż GPT-5.5 oferuje duże wyjście i multimodalne wejście, może być przesadą w przypadku prostych zadań. Jeśli Twój przypadek użycia obejmuje tylko generowanie krótkiego tekstu (np. odpowiedzi e-mail, krótkie fragmenty kodu, klasyfikacja) bez potrzeby wprowadzania plików lub obrazów, mniejszy, tańszy model, taki jak OpenAI GPT-4o mini (jeśli dostępny), może być bardziej opłacalny. Podobnie, jeśli nie potrzebujesz 128k-tokenowego wyjścia, modele z mniejszymi limitami wyjścia mogą być wystarczające. Oceń typowe rozmiary wejścia i wyjścia oraz potrzeby związane z modalnością przed wyborem GPT-5.5, aby uniknąć płacenia za możliwości, których nie wykorzystasz.
Wynik modelu 93.9 w τ²-Bench sugeruje silną wydajność w zadaniach agentowych, które obejmują używanie narzędzi, podążanie za wieloetapowymi instrukcjami i utrzymanie spójności przez kilka działań. Obejmuje to scenariusze takie jak przeglądanie stron internetowych, wywoływanie API, zapytania do bazy danych lub wykonywanie kodu w pętli. Duża pojemność wyjściowa pozwala również modelowi na generowanie długich łańcuchów wywołań narzędzi lub kroków rozumowania bez obcinania. Jednak wyniki benchmarków odzwierciedlają wydajność na konkretnych zestawach testowych; rzeczywista wydajność agentowa może się różnić w zależności od złożoności zadań i jakości dostępnych narzędzi.
τ²-Bench to benchmark zaprojektowany do oceny zdolności agenta do wykonywania złożonych, wieloetapowych zadań z wykorzystaniem narzędzi. Testuje, jak dobrze model potrafi podążać za instrukcjami, planować działania, używać zewnętrznych narzędzi (takich jak wyszukiwarki, interpretery kodu czy API) oraz korygować błędy na przestrzeni kilku kroków. Wynik 93,9 osiągnięty przez GPT-5.5 plasuje go na wysokim poziomie wydajności w tym benchmarku, co wskazuje, że model może niezawodnie realizować agentowe przepływy pracy z minimalną liczbą błędów. To jeden punkt danych; inne benchmarki mogą ujawniać różne mocne i słabe strony.
Wynik τ²-Bench wynoszący 93,9 sugeruje, że GPT-5.5 jest szczególnie silny w zadaniach wymagających ciągłego rozumowania i korzystania z narzędzi w wielu krokach. Benchmark nagradza modele, które potrafią poprawnie interpretować instrukcje, wybierać właściwe narzędzia i naprawiać błędy. Dlatego GPT-5.5 jest prawdopodobnie dobrze przystosowany do budowania autonomicznych agentów, którzy muszą realizować zadania przy ograniczonej interwencji człowieka. Dodatkowo duży margines wyjściowy modelu może być pomocny w scenariuszach, gdzie pośrednie kroki rozumowania są długie. Jednakże benchmarki są wąskie; inne umiejętności, takie jak kreatywne pisanie czy zdrowy rozsądek, mogą nie być bezpośrednio mierzone przez τ²-Bench.
Dostarczone dane zawierają tylko pojedynczy wynik benchmarku (τ²-Bench) i nie określają wydajności w innych popularnych testach, takich jak MMLU, HumanEval czy GSM8K. W związku z tym ogólna wiedza, rozumowanie matematyczne i możliwości generowania kodu nie są tutaj kwantyfikowane. Długość kontekstu wejściowego modelu również nie jest podana, więc może być konieczne przetestowanie go pod kątem konkretnego przypadku użycia. Ponadto model może obsługiwać obrazy i pliki, ale nie podano żadnych danych dotyczących opóźnień ani wskaźników błędów. Użytkownicy powinni samodzielnie ocenić GPT-5.5 na swoich zadaniach, aby zrozumieć jego praktyczne ograniczenia.
Dostarczone dane nie zawierają wartości opóźnienia ani szybkości dla GPT-5.5. Jako duży model z możliwością generowania 128k tokenów, czas odpowiedzi będzie zależał od kilku czynników: długości zarówno wejścia, jak i wyjścia, złożoności zapytania oraz bieżącego obciążenia serwera w OrcaRouter. W przypadku krótkich promptów i małych wyjść opóźnienie może być rozsądne; w przypadku maksymalnej długości wyjścia może być znacznie dłuższe. Aby oszacować szybkość, można przeprowadzić test porównawczy modelu za pomocą API OrcaRouter z typowymi danymi dla swojego przypadku użycia. W dostępnych informacjach nie ma wzmianki o gwarancjach jakości usług.
Szczegóły dotyczące cen GPT-5.5 nie są zawarte w dostarczonych danych. W OrcaRouter opłaty są zazwyczaj naliczane na podstawie liczby tokenów wejściowych i wyjściowych, z oddzielnymi stawkami za przetwarzanie tekstu, obrazów i plików. Aby uzyskać dokładne ceny, zapoznaj się ze stroną cenową OrcaRouter lub skontaktuj się z ich pomocą techniczną. Należy pamiętać, że duże tokeny wyjściowe (do 128k) mogą generować znaczne koszty przy długich generacjach, dlatego zaleca się ustawienie odpowiedniego parametru `max_tokens` w wywołaniach API, aby kontrolować koszty.
Bez konkretnych cen obowiązują ogólne kompromisy. Modele o większej przepustowości wyjściowej i multimodalnym wejściu zazwyczaj kosztują więcej za token niż prostsze alternatywy. W przypadku zadań, które nie wymagają pełnego 128k wyjścia lub multimodalnych wejść, mniejszy model może być bardziej ekonomiczny. Dodatkowo przetwarzanie obrazów i plików wiąże się z dodatkowymi kosztami, często obliczanymi na podstawie rozmiaru lub liczby obrazów. Jeśli Twój potok głównie korzysta z tekstu, rozważ, czy funkcje plików/obrazów uzasadniają wyższą cenę. Buforowanie lub przetwarzanie wsadowe może obniżyć koszty; zapytaj OrcaRouter o dostępne zniżki dla powtarzających się treści.
Podane informacje nie określają żadnych mechanizmów buforowania dla GPT-5.5 na OrcaRouter. Buforowanie może obniżyć koszty poprzez ponowne wykorzystanie wcześniej obliczonych wyników dla identycznych lub podobnych zapytań. Niektórzy dostawcy API oferują automatyczne buforowanie dla często używanych promptów. Aby dowiedzieć się, czy buforowanie jest dostępne, sprawdź dokumentację OrcaRouter lub skontaktuj się z ich wsparciem. Jeśli buforowanie nie jest dostępne, możesz zaimplementować własny cache na poziomie aplikacji, aby uniknąć zbędnych wywołań, zwłaszcza w przypadku typowych zapytań lub statycznych danych wejściowych.
Aby oszacować koszt, potrzebujesz stawek za token dla wejścia i wyjścia oraz wszelkich dopłat za obrazy lub pliki. Ponieważ stawki nie są podane, możesz zacząć od wykonania kilku testowych zapytań z reprezentatywnymi ładunkami i sprawdzenia naliczonej kwoty w panelu użycia OrcaRouter. W przypadku zapytań tekstowych pomnóż liczbę tokenów wejściowych i wyjściowych przez odpowiednie stawki. W przypadku zapytań multimodalnych policz obrazy i rozmiary plików zgodnie z zasadami cenowymi OrcaRouter. Należy pamiętać, że maksymalne wyjście 128k może prowadzić do wysokiego zużycia tokenów; ustawienie niższego limitu `max_tokens` może zapobiec nieoczekiwanym rachunkom.
Możesz wywołać GPT-5.5 poprzez interfejs API OrcaRouter’a zgodny z OpenAI. Podstawowy URL to https://api.orcarouter.ai/v1. W swoich żądaniach używaj ID modelu "openai/gpt-5.5". Każda standardowa biblioteka klienta OpenAI (Python, JavaScript itp.) może być użyta po prostu przez zmianę podstawowego URL i klucza API. Przykład użycia biblioteki openai w Pythonie: ustaw `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` i `openai.api_key = "your-key"`. Następnie wywołaj `openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.5", messages=[...])`.
Ponieważ OrcaRouter udostępnia punkt końcowy zgodny z OpenAI, można używać większości standardowych parametrów z OpenAI Chat Completion API. Należą do nich `temperature`, `max_tokens`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop` i `n`. W przypadku danych multimodalnych można dołączyć obrazy lub pliki w tablicy messages zgodnie z formatem OpenAI vision API (używając `content` z typem `image_url` lub `file`). Parametr `max_tokens` kontroluje długość wyniku do 128 000 tokenów. Należy pamiętać, że ustawienie zbyt wysokiej wartości `max_tokens` może zwiększyć opóźnienie i koszt.
Migracja jest prosta dzięki kompatybilności API. Zastąp swój bazowy URL OpenAI adresem OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1) i zaktualizuj klucz API. Zmień nazwę modelu z `gpt-5.5` (lub jakąkolwiek stosowałeś w OpenAI) na `openai/gpt-5.5`. Większość zmian w kodzie ogranicza się do konfiguracji. Jeśli używałeś jakichś specyficznych funkcji OpenAI nieobsługiwanych przez OrcaRouter (np. niektóre warianty streamingu czy wywołań funkcji), przetestuj je pod kątem kompatybilności. Ten sam format wiadomości, w tym treści multimodalne, działa zgodnie z oczekiwaniami.
Streaming jest obsługiwany przez kompatybilne z OpenAI API OrcaRouter. Ustaw `stream=True` w swoim żądaniu, aby otrzymywać tokeny przyrostowo. Może to poprawić postrzeganą latencję dla długich wyjść i pozwolić na przetwarzanie tekstu w miarę jego napływania. Dla dużych wyjść (do 128k tokenów), streaming może być kluczowy, aby uniknąć przekroczenia czasu oczekiwania. Należy pamiętać, że streaming może wpływać na obliczanie kosztów w ten sam sposób jak tryb niestreamingowy (płacisz za wszystkie wygenerowane tokeny). Upewnij się, że twój klient może obsługiwać odpowiedzi streamingowe, szczególnie w przypadku multimodalnych wejść, gdzie pierwsze zdarzenie może być opóźnione, podczas gdy model przetwarza obrazy.
W porównaniu do wcześniejszych modeli, takich jak GPT-4, GPT-4 Turbo czy GPT-4o, GPT-5.5 oferuje większą maksymalną długość odpowiedzi (128k w porównaniu do typowych 4k-32k w starszych wariantach) oraz możliwość wielomodalnego wprowadzania danych (pliki, obrazy, tekst). Wynik 93,9 w τ²-Bench sugeruje poprawioną wydajność agentową. Dokładne różnice w architekturze i danych treningowych nie są jednak publicznie dostępne. Starsze modele mogą być szybsze lub tańsze w przypadku prostszych zadań. W przypadku zadań czysto tekstowych, które nie wymagają dużego wyjścia ani wejścia multimodalnego, mniejszy model może być bardziej wydajny.
Bezpośrednie porównanie jest ograniczone bez danych porównawczych dla tych samych zadań. Wielu konkurentów (np. Anthropic Claude, Google Gemini) również obsługuje multimodalne wejście i ma duże konteksty okien. Wynik τ²-Bench wynoszący 93,9 dla GPT-5.5 jest jednym ze wskaźników wydajności agentowej; inne modele mogą mieć podobne lub różne wyniki. Maksymalne wyjście GPT-5.5 wynoszące 128k jest stosunkowo wysokie. Wybierając między dostawcami, weź pod uwagę czynniki takie jak ceny w OrcaRouter, stabilność API, specyficzne wsparcie modalności (formaty plików) oraz wymagania dotyczące opóźnień w Twojej aplikacji.
Modele open-source (np. Llama 3, Mistral) są często tańsze i dają pełną kontrolę nad wdrożeniem, ale mogą nie oferować takiego samego poziomu integracji multimodalnej lub wydajności agentowej. GPT-5.5, dostępny przez OrcaRouter, jest zamkniętym modelem komercyjnym z cenami API. Jego pojemność wyjścia wynosząca 128k oraz możliwość wprowadzania obrazów/plików to funkcje, które modele open-source mogą nie dorównać bez dodatkowej infrastruktury. W przypadku wrażliwych danych wymagających lokalnego wdrożenia, open-source może być preferowane. Dla wygody i szerokich możliwości od razu po wyjęciu z pudełka, GPT-5.5 na OrcaRouter to mocna opcja.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim 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| Poziom | Wejście / 1M tokenów | Wyjście / 1M tokenów | Odczyt cache / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| Poziom wybierany na podstawie liczby tokenów wejściowych każdego żądania | |||
Szacunek na podstawie cennika
Ceny progowe — ten szacunek używa stawek progu podstawowego.
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5Otwórz @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