OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K tokens de saída, entrada multimodal, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 é um modelo de linguagem treinado pela OpenAI e oferecido por meio do OrcaRouter. Ele aceita entradas de arquivo, imagem e texto e pode gerar até 128,000 tokens em uma única…
O modelo é adequado para tarefas que combinam entrada multimodal com saída extensa. Exemplos incluem: gerar um relatório financeiro a partir de planilhas (arquivo) e gráficos (imagem) carregados; escrever uma análise de uma fotografia combinada com um prompt de texto; produzir código de longa duração a partir de diagramas arquitetônicos; e criar explicações científicas detalhadas que referenciam figuras. Sua alta pontuação τ²-Bench sugere que ele se destaca no raciocínio sobre contextos longos, tornando-o uma boa escolha para problemas lógicos de múltiplas etapas, geração de narrativas e sumarização complexa. O modelo mantém coerência em saídas muito longas, o que é uma vantagem chave sobre modelos com janelas de saída menores.
Para tarefas simples que não exigem entrada multimodal ou saída extremamente longa, um modelo menor ou mais antigo pode ser mais econômico. Por exemplo, se seu caso de uso envolve perguntas e respostas curtas ou geração básica de texto, modelos como GPT-4o-mini da OpenAI ou GPT-3.5 Turbo podem ser suficientes. Além disso, se você não precisa de entrada de arquivos ou imagens, um modelo somente texto pode reduzir a latência e o custo. A capacidade de saída de 128K é melhor utilizada quando você realmente precisa desse comprimento; para saídas mais curtas, você está pagando por capacidade potencial não utilizada. O OrcaRouter oferece uma variedade de modelos, para que você possa selecionar a opção mais barata que atenda aos requisitos da sua tarefa.
Para usar entrada multimodal, você envia uma solicitação para a API do OrcaRouter com o ID do modelo "openai/gpt-5.5-2026-04-23" e inclui blocos de conteúdo para cada modalidade. O texto é fornecido como conteúdo de string padrão. As imagens podem ser passadas como URLs ou dados codificados em base64. Os arquivos são enviados via API e referenciados por ID. O modelo processa todas as modalidades juntas, permitindo que ele raciocine entre elas. Por exemplo, você pode pedir ao modelo para ler um PDF (arquivo), olhar um infográfico (imagem) e depois responder perguntas com base em ambos. O modelo retorna uma conclusão de texto de até 128.000 tokens.
τ²-Bench é um benchmark projetado para avaliar capacidades de raciocínio em contextos longos. Uma pontuação de 93,9 coloca este modelo entre os melhores desempenhos em tarefas que exigem manter consistência lógica em sequências extensas. Isso provavelmente reflete a capacidade do modelo de realizar raciocínio em múltiplas etapas, evitar acúmulo de erros e processar informações com precisão em saídas grandes. Embora a metodologia exata do τ²-Bench não seja detalhada aqui, uma pontuação alta sugere que o modelo é confiável para trabalhos analíticos complexos. Os usuários devem considerar este benchmark em conjunto com outras métricas relevantes para seu caso de uso específico.
A velocidade e a latência dependem de vários fatores, incluindo o tamanho da entrada, o comprimento da saída e a carga atual da API. Gerar 128K tokens levará naturalmente mais tempo do que gerar uma resposta curta. O OrcaRouter fornece respostas em streaming para lidar com saídas longas de maneira eficiente. As latências típicas para este modelo não são publicadas, mas você pode esperar que saídas maiores exijam mais tempo. Para aplicações em tempo real, considere usar um modelo mais curto ou definir limites razoáveis de max_tokens. Recomenda-se testar com sua carga de trabalho específica para entender as características de latência. A infraestrutura do OrcaRouter ajuda a reduzir a variabilidade, mas a sobrecarga de rede e processamento ainda se aplicam.
Os pontos fortes incluem alta capacidade de saída (128K tokens), suporte a entrada multimodal e forte raciocínio de contexto longo, conforme medido pelo τ²-Bench. O modelo provavelmente terá um bom desempenho em tarefas que exigem geração de conteúdo longo e coerente a partir de entradas diversas. As limitações podem incluir custo mais alto em comparação com modelos menores e latência potencial para saídas muito longas. Além disso, embora lide com entradas de imagem e arquivo, seu desempenho em tarefas visuais específicas (por exemplo, reconhecimento detalhado de objetos) pode não corresponder ao de modelos de visão especializados. O corte de conhecimento do modelo está implícito em sua data de versão (2026-04-23), o que significa que ele não pode saber sobre eventos posteriores a essa data. Os usuários devem verificar os fatos para aplicações críticas.
O preço para openai/gpt-5.5-2026-04-23 é baseado no uso de tokens, com taxas separadas para tokens de entrada e saída. A OrcaRouter cobra por milhão de tokens, e as taxas exatas estão disponíveis na página de preços da OrcaRouter. Dado o grande limite de saída do modelo (128 mil tokens), gerar conclusões longas naturalmente incorrerá em custos de saída mais altos. Também pode haver taxas adicionais para processamento de arquivos ou imagens. É importante monitorar o consumo de tokens para controlar despesas. A OrcaRouter fornece análises de uso para ajudar a rastrear custos. Não há taxas mensais fixas; você paga apenas pelo que usar.
O principal compromisso está entre as capacidades avançadas do modelo e seu custo. Para tarefas que genuinamente exigem saída de 128K e entrada multimodal, este modelo pode ser mais eficiente do que abordagens alternativas (por exemplo, várias chamadas a um modelo menor). No entanto, para tarefas mais curtas ou mais simples, usar um modelo mais barato (como GPT-4o-mini ou GPT-3.5 Turbo) reduzirá os custos. Adicionalmente, você pode limitar os tokens de saída a um número menor para evitar pagar por capacidade não utilizada. OrcaRouter não cobra por solicitações com falha ou cache (quando aplicável), mas você deve revisar a política de preços específica para este modelo.
OrcaRouter pode implementar mecanismos de cache que reduzem custos para prompts idênticos repetidos. No entanto, o comportamento de cache para este modelo não está explicitamente documentado aqui. Normalmente, operações somente leitura em respostas em cache podem reduzir o consumo de tokens. Se o cache estiver habilitado, você poderá ver custos reduzidos para consultas comuns. Os desenvolvedores devem consultar a documentação do OrcaRouter para obter as políticas de cache mais recentes. Como prática recomendada, projete prompts para serem reproduzíveis e considere usar estratégias de cache externas se a API não as fornecer. Observe que prompts dinâmicos ou específicos do usuário podem não se beneficiar do cache.
Para usar o modelo, defina seu endpoint de API como https://api.orcarouter.ai/v1 e inclua o ID do modelo "openai/gpt-5.5-2026-04-23" na sua solicitação. A API é compatível com OpenAI, então você pode usar o SDK padrão do OpenAI ou qualquer cliente HTTP que suporte o endpoint de chat completions. Passe sua chave de API no cabeçalho Authorization. Estruture sua matriz de mensagens com role e content. Para entradas multimodais, inclua as propriedades image_url ou file_id no content. Defina max_tokens para um valor de até 128.000. A resposta conterá o texto gerado. Um exemplo de snippet curl (não fornecido aqui) está disponível na documentação do OrcaRouter.
Os parâmetros principais incluem: modelo (string, definido como "openai/gpt-5.5-2026-04-23"), mensagens (array de objetos de mensagem), max_tokens (inteiro até 128.000), temperatura (float, tipicamente 0-2), top_p (float), n (número de conclusões), stream (booleano), stop (array de strings) e presence_penalty/frequency_penalty. Para entrada multimodal, use partes de conteúdo com suporte para texto, image_url (com opção de detalhe) e file_id. O modelo suporta chamada de função e uso de ferramenta (se habilitado pela OpenAI). Consulte a documentação do OrcaRouter para a lista completa de parâmetros suportados e quaisquer padrões específicos do modelo.
Migrar para a API da OrcaRouter é simples porque a API é compatível com a OpenAI. Substitua sua URL base existente por https://api.orcarouter.ai/v1 e altere o ID do modelo para "openai/gpt-5.5-2026-04-23". Atualize sua autenticação para usar uma chave de API da OrcaRouter. Não são necessárias alterações no formato da solicitação se você já estiver usando a estrutura de chat completions da OpenAI. Certifique-se de que seu sistema lide com possíveis diferenças nos limites de taxa e latência. A OrcaRouter fornece guias de migração e suporte. Teste com algumas solicitações antes de mudar o tráfego de produção.
Ambos são modelos da OpenAI, mas o gpt-5.5-2026-04-23 oferece um limite de saída significativamente maior (128K tokens, contra 4.096 tokens do GPT-4o) e suporta entrada de arquivos e imagens (o GPT-4o também suporta visão, mas o processamento de arquivos pode ser diferente). A pontuação τ²-Bench de 93,9 provavelmente supera o desempenho do GPT-4o em raciocínio de contexto longo, embora comparações diretas não sejam fornecidas. Espera-se que o preço seja mais alto devido à maior capacidade de saída. Para tarefas curtas, o GPT-4o pode ser mais econômico. Para tarefas que exigem saídas muito longas ou entrada multimodal de arquivos, o modelo mais recente é mais adequado.
O Claude 3.5 Sonnet (da Anthropic) tem uma saída máxima de 8.192 tokens, muito menos que 128K. Ele também suporta entrada de texto e imagem, mas não uploads de arquivos da mesma forma. Em raciocínio de contexto longo, os modelos Claude são conhecidos por alto desempenho, mas comparações específicas de benchmark não estão disponíveis. O preço dos modelos Claude também é por token. O diferencial principal é a capacidade de saída; se você precisa gerar conteúdo muito longo, este modelo da OpenAI é uma escolha clara. Caso contrário, a decisão pode depender de outros fatores, como preferências de segurança ou integração com ecossistema.
O Gemini 1.5 Pro (da Google) oferece uma janela de contexto ampla de até 1 milhão de tokens, mas os limites de saída são menores (cerca de 8.192 tokens). Ele suporta texto, imagem, áudio e vídeo. A pontuação τ²-Bench para o Gemini não é fornecida, mas os modelos da Google geralmente se destacam em tarefas multimodais. O ponto forte do modelo da OpenAI reside em seu alto limite de tokens de saída e na forte pontuação em raciocínio de contexto longo. A escolha entre eles envolve compensações: o Gemini oferece maior contexto de entrada e modalidades adicionais, enquanto este modelo fornece saídas mais longas. Ambos podem lidar com entradas multimodais, mas as especificidades do manuseio de arquivos diferem.
Compatível com OpenAI — mantenha seu 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| Nível | Entrada / 1M tokens | Saída / 1M tokens | Leitura de cache / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| Nível selecionado pela contagem de tokens de entrada de cada solicitação | |||
Estimativa com base no preço de tabela
Preços por níveis — esta estimativa usa as tarifas do nível base.
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
Do que os desenvolvedores estão falando esta semana
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23Abrir @misc{orcarouter_gpt_5_5_2026_04_23,
title = {openai/gpt-5.5-2026-04-23 API},
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5.5-2026-04-23 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23