OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K tokenów wyjściowych, wejście multimodalne, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 to model językowy wytrenowany przez OpenAI i oferowany za pośrednictwem OrcaRouter. Akceptuje dane wejściowe w postaci plików, obrazów i tekstu oraz może wygenerować do…
Model dobrze nadaje się do zadań łączących multimodalne dane wejściowe z obszernymi wynikami. Przykłady obejmują: generowanie raportu finansowego na podstawie przesłanych arkuszy kalkulacyjnych (plik) i wykresów (obraz); pisanie analizy zdjęcia połączonej z promptem tekstowym; tworzenie długiego kodu na podstawie diagramów architektonicznych; oraz opracowywanie szczegółowych wyjaśnień naukowych odnoszących się do rycin. Wysoki wynik τ²-Bench sugeruje doskonałe rozumowanie w długich kontekstach, co czyni go dobrym wyborem do wieloetapowych problemów logicznych, generowania narracji i złożonych podsumowań. Model zachowuje spójność w bardzo długich wynikach, co jest kluczową przewagą nad modelami z mniejszymi oknami wyjściowymi.
W przypadku prostych zadań, które nie wymagają multimodalnego wejścia lub bardzo długiego wyjścia, mniejszy lub starszy model może być bardziej opłacalny. Na przykład, jeśli Twój przypadek użycia obejmuje krótkie pytania i odpowiedzi lub podstawowe generowanie tekstu, modele takie jak GPT-4o-mini lub GPT-3.5 Turbo od OpenAI mogą być wystarczające. Dodatkowo, jeśli nie potrzebujesz wprowadzania plików lub obrazów, model obsługujący tylko tekst może zmniejszyć opóźnienia i koszty. Pojemność wyjściowa 128K jest najlepiej wykorzystywana, gdy faktycznie potrzebujesz takiej długości; w przypadku krótszych wyników płacisz za niewykorzystany potencjał. OrcaRouter oferuje gamę modeli, więc możesz wybrać najtańszą opcję spełniającą wymagania Twojego zadania.
Aby użyć wejścia multimodalnego, wysyłasz żądanie do API OrcaRouter z identyfikatorem modelu "openai/gpt-5.5-2026-04-23" i dołączasz bloki treści dla każdej modalności. Tekst jest dostarczany jako standardowa treść ciągu znaków. Obrazy mogą być przekazywane jako adresy URL lub dane zakodowane w base64. Pliki są przesyłane za pośrednictwem API i odwoływane po ID. Model przetwarza wszystkie modalności razem, umożliwiając rozumowanie między nimi. Na przykład możesz poprosić model o przeczytanie pliku PDF (plik), spojrzenie na infografikę (obraz), a następnie udzielenie odpowiedzi na pytania na podstawie obu tych źródeł. Model zwraca uzupełnienie tekstu o długości do 128 000 tokenów.
τ²-Bench to benchmark zaprojektowany do oceny zdolności wnioskowania w długich kontekstach. Wynik 93,9 plasuje ten model wśród najlepszych w zadaniach wymagających utrzymania logicznej spójności na długich sekwencjach. Prawdopodobnie odzwierciedla to zdolność modelu do prowadzenia wnioskowania wieloetapowego, unikania kumulacji błędów i dokładnego przetwarzania informacji w dużych wyjściach. Chociaż dokładna metodologia τ²-Bench nie jest tutaj szczegółowo opisana, wysoki wynik sugeruje, że model jest niezawodny w złożonej pracy analitycznej. Użytkownicy powinni rozpatrywać ten benchmark razem z innymi metrykami istotnymi dla ich konkretnego przypadku użycia.
Szybkość i opóźnienie zależą od kilku czynników, w tym rozmiaru danych wejściowych, długości odpowiedzi oraz bieżącego obciążenia API. Generowanie 128K tokenów naturalnie zajmie więcej czasu niż wygenerowanie krótkiej odpowiedzi. OrcaRouter zapewnia odpowiedzi strumieniowe, aby efektywnie obsługiwać długie wyniki. Typowe opóźnienia dla tego modelu nie są publikowane, ale można oczekiwać, że większe odpowiedzi będą wymagać więcej czasu. W przypadku aplikacji czasu rzeczywistego rozważ użycie krótszego modelu lub ustawienie rozsądnych limitów max_tokens. Zaleca się testowanie z konkretnym obciążeniem, aby zrozumieć charakterystykę opóźnień. Infrastruktura OrcaRouter pomaga zmniejszyć zmienność, ale nadal występują narzuty związane z siecią i przetwarzaniem.
Mocne strony obejmują wysoką wydajność wyjściową (128K tokenów), obsługę multimodalnych danych wejściowych oraz silne wnioskowanie w długich kontekstach, mierzone za pomocą τ²-Bench. Model prawdopodobnie dobrze poradzi sobie z zadaniami wymagającymi generowania długich, spójnych treści z różnorodnych danych wejściowych. Ograniczenia mogą obejmować wyższy koszt w porównaniu z mniejszymi modelami oraz potencjalne opóźnienia przy bardzo długich wynikach. Dodatkowo, choć obsługuje obrazy i pliki, jego wydajność w konkretnych zadaniach wizualnych (np. drobnoziarniste rozpoznawanie obiektów) może nie dorównywać wyspecjalizowanym modelom wizyjnym. Wiedza modelu jest ograniczona datą jego wersji (2026-04-23), co oznacza, że nie może znać wydarzeń po tej dacie. Użytkownicy powinni weryfikować fakty w przypadku krytycznych zastosowań.
Cennik dla openai/gpt-5.5-2026-04-23 opiera się na użyciu tokenów, z oddzielnymi stawkami dla tokenów wejściowych i wyjściowych. OrcaRouter nalicza opłaty za milion tokenów, a dokładne stawki są dostępne na stronie cenowej OrcaRouter. Ze względu na duży limit wyjściowy modelu (128K tokenów), generowanie długich odpowiedzi naturalnie wiąże się z wyższymi kosztami wyjściowymi. Mogą również występować dopłaty za przetwarzanie plików lub obrazów. Ważne jest monitorowanie zużycia tokenów w celu kontrolowania wydatków. OrcaRouter udostępnia analizy użycia, które pomagają śledzić koszty. Nie ma stałych opłat miesięcznych; płacisz tylko za to, czego używasz.
Głównym kompromisem jest wybór między zaawansowanymi możliwościami modelu a jego kosztem. W przypadku zadań, które rzeczywiście wymagają 128K wyjścia i multimodalnego wejścia, model ten może być bardziej efektywny niż alternatywne podejścia (np. wielokrotne wywołania mniejszego modelu). Jednak w przypadku krótszych lub prostszych zadań użycie tańszego modelu (takiego jak GPT-4o-mini lub GPT-3.5 Turbo) obniży koszty. Dodatkowo możesz ograniczyć liczbę tokenów wyjściowych do niższej wartości, aby uniknąć płacenia za niewykorzystaną pojemność. OrcaRouter nie pobiera opłat za nieudane żądania ani za buforowanie (tam, gdzie ma to zastosowanie), ale powinieneś przejrzeć konkretną politykę cenową dla tego modelu.
OrcaRouter może implementować mechanizmy buforowania, które zmniejszają koszty dla powtarzających się identycznych promptów. Jednak zachowanie buforowania dla tego modelu nie jest tutaj wyraźnie udokumentowane. Zazwyczaj operacje tylko do odczytu na buforowanych odpowiedziach mogą obniżyć zużycie tokenów. Jeśli buforowanie jest włączone, możesz zauważyć niższe koszty dla popularnych zapytań. Deweloperzy powinni sprawdzić dokumentację OrcaRouter w celu uzyskania najnowszych zasad buforowania. Najlepszą praktyką jest projektowanie promptów tak, aby były powtarzalne, oraz rozważenie użycia zewnętrznych strategii buforowania, jeśli API ich nie zapewnia. Należy pamiętać, że dynamiczne lub specyficzne dla użytkownika prompty mogą nie korzystać z buforowania.
Aby użyć modelu, ustaw swój endpoint API na https://api.orcarouter.ai/v1 i dołącz identyfikator modelu "openai/gpt-5.5-2026-04-23" w swoim żądaniu. API jest kompatybilne z OpenAI, więc możesz używać standardowego SDK OpenAI lub dowolnego klienta HTTP obsługującego endpoint chat completions. Przekaż swój klucz API w nagłówku Authorization. Strukturyzuj tablicę messages za pomocą pól role i content. Dla wejść multimodalnych dołącz właściwości image_url lub file_id w content. Ustaw max_tokens na wartość do 128,000. Odpowiedź będzie zawierać wygenerowany tekst. Przykładowy fragment curl (nie podany tutaj) jest dostępny w dokumentacji OrcaRouter.
Kluczowe parametry obejmują: model (string, ustawiony na "openai/gpt-5.5-2026-04-23"), messages (tablica obiektów wiadomości), max_tokens (liczba całkowita do 128 000), temperature (float, zazwyczaj 0-2), top_p (float), n (liczba uzupełnień), stream (boolean), stop (tablica stringów) oraz presence_penalty/frequency_penalty. W przypadku danych multimodalnych używaj content parts z obsługą tekstu, image_url (z opcją detail) oraz file_id. Model obsługuje function calling i tool use (jeśli włączone przez OpenAI). Zapoznaj się z dokumentacją OrcaRouter, aby uzyskać pełną listę obsługiwanych parametrów i wszelkie domyślne ustawienia specyficzne dla modelu.
Migracja do API OrcaRouter jest prosta, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Zastąp istniejący bazowy URL adresem https://api.orcarouter.ai/v1 i zmień identyfikator modelu na "openai/gpt-5.5-2026-04-23". Zaktualizuj autoryzację, aby używać klucza API OrcaRouter. Nie są wymagane żadne zmiany w formacie żądania, jeśli używasz już struktury chat completions OpenAI. Upewnij się, że Twój system radzi sobie z potencjalnymi różnicami w limitach szybkości i opóźnieniach. OrcaRouter udostępnia przewodniki migracji i wsparcie. Przetestuj na kilku żądaniach przed przełączeniem ruchu produkcyjnego.
Oba są modelami OpenAI, ale gpt-5.5-2026-04-23 oferuje znacznie większy limit wyjściowy (128K tokenów w porównaniu do 4,096 tokenów GPT-4o) i obsługuje wprowadzanie plików i obrazów (GPT-4o również obsługuje funkcje wizyjne, ale obsługa plików może się różnić). Wynik τ²-Bench wynoszący 93.9 prawdopodobnie przewyższa wydajność GPT-4o w zakresie wnioskowania długiego kontekstu, choć bezpośrednie porównania nie są podane. Oczekuje się, że cena będzie wyższa ze względu na większą pojemność wyjściową. W przypadku krótkich zadań GPT-4o może być bardziej opłacalny. W przypadku zadań wymagających bardzo długich wyników lub multimodalnego wprowadzania plików nowszy model będzie lepszym wyborem.
Claude 3.5 Sonnet (firmy Anthropic) ma maksymalną długość odpowiedzi wynoszącą 8192 tokenów, czyli znacznie mniej niż 128K. Obsługuje również tekst i obrazy jako dane wejściowe, ale nie umożliwia przesyłania plików w taki sam sposób. W zakresie rozumowania długiego kontekstu modele Claude są znane z wysokiej wydajności, choć brak dostępnych szczegółowych porównań z benchmarków. Ceny modeli Claude również są liczone za token. Kluczową różnicą jest pojemność wyjściowa – jeśli potrzebujesz wygenerować bardzo długą treść, model OpenAI jest oczywistym wyborem. W przeciwnym razie decyzja może zależeć od innych czynników, takich jak preferencje dotyczące bezpieczeństwa lub integracja z ekosystemem.
Gemini 1.5 Pro (od Google) oferuje duże okno kontekstowe do 1 miliona tokenów, ale limity wyjściowe są niższe (około 8192 tokenów). Obsługuje tekst, obraz, audio i wideo. Wynik τ²-Bench dla Gemini nie jest podany, ale modele Google'a zazwyczaj doskonale radzą sobie z zadaniami multimodalnymi. Siła modelu OpenAI leży w wysokim limicie tokenów wyjściowych i wysokim wyniku w zakresie długiego kontekstu rozumowania. Wybór między nimi wiąże się z kompromisami: Gemini oferuje większy kontekst wejściowy i dodatkowe modalności, podczas gdy ten model zapewnia dłuższe wyniki. Oba mogą obsługiwać dane multimodalne, ale szczegóły dotyczące obsługi plików różnią się.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim 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| 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.
O czym mówią programiści w tym tygodniu
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23Otwórz @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