GPT-5.5 — это фронтирная модель OpenAI, предназначенная для сложных профессиональных нагрузок, построенная на GPT-5.4 с более сильными рассуждениями, повышенной надежностью и улучшенной эффективностью токенов при решении сложных задач. Она поддерживает контекст в 1M+ токенов...
GPT-5.5 — это языковая модель от OpenAI, предназначенная для расширенного вывода и мультимодального ввода. Она принимает файлы, изображения и текст, а также может генерировать до 128 000 токенов в…
При предоставлении файла GPT-5.5 может читать и анализировать его содержимое. Это включает извлечение информации из документов, обобщение их содержания, ответы на вопросы по материалу или преобразование данных в другой формат. Например, вы можете загрузить многостраничный PDF-файл и попросить структурированное резюме или конкретные точки данных. Модель обрабатывает файл как часть своего ввода, объединяя его с любым сопроводительным текстом или изображениями. Эта возможность полезна для автоматизации проверки документов, извлечения данных и создания отчетов из файлов.
GPT-5.5 может интерпретировать изображения, предоставленные в качестве ввода. Это включает распознавание объектов, чтение текста с изображений, описание сцен, анализ диаграмм и ответы на вопросы о визуальном контенте. Например, вы можете предоставить изображение графика и попросить письменную интерпретацию тенденций или фотографию белой доски и запросить пункты действий. Модель обрабатывает изображение вместе с любыми текстовыми и файловыми вводами, что позволяет выполнять мультимодальные задачи рассуждения, объединяющие визуальную и текстовую информацию.
Хотя GPT-5.5 предлагает большой выход и мультимодальный ввод, это может быть избыточным для простых задач. Если ваш вариант использования включает только генерацию короткого текста (например, ответы на электронные письма, короткие фрагменты кода, классификацию) без необходимости ввода файлов или изображений, более маленькая и дешёвая модель, такая как OpenAI GPT-4o mini (если доступна), может быть более экономически эффективной. Аналогично, если вам не требуется выход в 128k токенов, модели с меньшими ограничениями по выходу могут подойти. Оцените свои типичные размеры ввода-вывода и потребности в модальности перед выбором GPT-5.5, чтобы избежать оплаты за мощность, которую вы не будете использовать.
Оценка модели 93.9 по τ²-Bench указывает на высокую производительность в агентных задачах, предполагающих использование инструментов, выполнение многошаговых инструкций и поддержание согласованности на протяжении нескольких действий. Сюда входят сценарии, такие как просмотр веб-страниц, вызовы API, запросы к базам данных или выполнение кода в цикле. Большая пропускная способность вывода также позволяет модели генерировать длинные цепочки вызовов инструментов или шагов рассуждения без усечения. Однако оценки бенчмарков отражают производительность на конкретных тестовых наборах; реальная производительность агента может варьироваться в зависимости от сложности задач и качества доступных инструментов.
τ²-Bench — это бенчмарк, разработанный для оценки способности агента выполнять сложные многошаговые задачи с использованием инструментов. Он проверяет, насколько хорошо модель может следовать инструкциям, планировать действия, использовать внешние инструменты (например, поисковые системы, интерпретаторы кода или API) и исправлять ошибки на нескольких этапах. Показатель 93,9, достигнутый GPT-5.5, ставит модель на высокий уровень производительности по этому бенчмарку, указывая на то, что она способна надежно выполнять агентские рабочие процессы с минимальными сбоями. Это одна точка данных; другие бенчмарки могут демонстрировать иные сильные или слабые стороны.
Оценка τ²-Bench, равная 93.9, позволяет предположить, что GPT-5.5 особенно силен в задачах, требующих устойчивого рассуждения и использования инструментов на протяжении нескольких шагов. Этот бенчмарк вознаграждает модели, которые могут правильно интерпретировать инструкции, выбирать подходящие инструменты и восстанавливаться после ошибок. Следовательно, GPT-5.5, вероятно, хорошо подходит для создания автономных агентов, которым необходимо выполнять задачи при ограниченном вмешательстве человека. Кроме того, большой выходной запас модели может помочь в сценариях, где промежуточные этапы рассуждений длинны. Однако бенчмарки узки; другие возможности, такие как творческое письмо или здравый смысл, могут не измеряться напрямую с помощью τ²-Bench.
Предоставленные данные включают только один бенчмарк (τ²-Bench) и не содержат результатов по другим распространённым тестам, таким как MMLU, HumanEval или GSM8K. Таким образом, общие знания, математическое мышление и способности к генерации кода здесь не оцениваются. Также не указана длина входного контекста модели, поэтому может потребоваться тестирование для вашего конкретного случая использования. Кроме того, модель может обрабатывать изображения и файлы, но показатели задержки или частоты ошибок не приводятся. Пользователям следует оценивать GPT-5.5 на собственных задачах, чтобы понять её практические ограничения.
Предоставленные данные не содержат показателей задержки или скорости для GPT-5.5. Будучи крупной моделью с возможностью вывода до 128k токенов, время ответа будет зависеть от нескольких факторов: длины как ввода, так и вывода, сложности запроса и текущей загрузки сервера OrcaRouter. Для коротких запросов и небольших выводов задержка может быть приемлемой; для выводов максимальной длины она может быть значительно больше. Для оценки скорости вы можете протестировать модель с помощью API OrcaRouter, используя типовые нагрузки для вашего сценария использования. Какие-либо гарантии качества обслуживания в доступной информации не упоминаются.
Детали ценообразования для GPT-5.5 не включены в предоставленные данные. В OrcaRouter плата обычно взимается на основе количества входных и выходных токенов, с отдельными тарифами для обработки текста, изображений и файлов. Для точной информации о ценах обратитесь к странице тарифов OrcaRouter или свяжитесь с их службой поддержки. Обратите внимание, что большое количество выходных токенов (до 128k) может привести к значительным затратам при длительных генерациях, поэтому рекомендуется установить подходящий параметр `max_tokens` в ваших API-вызовах для контроля расходов.
Без указания конкретных цен действуют общие компромиссы. Модели с большей выходной ёмкостью и мультимодальным вводом, как правило, стоят дороже за токен, чем более простые альтернативы. Для задач, не требующих полного вывода в 128k или мультимодального ввода, меньшая модель может быть более экономичной. Кроме того, обработка изображений и файлов влечёт дополнительные расходы, часто рассчитываемые по размеру или количеству изображений. Если ваш конвейер в основном использует текст, оцените, оправдывают ли возможности работы с файлами/изображениями более высокую цену. Кэширование или пакетная обработка могут снизить затраты; уточните в OrcaRouter возможные скидки для повторяющегося контента.
Предоставленная информация не описывает механизмы кэширования для GPT-5.5 на OrcaRouter. Кэширование может снизить затраты за счет повторного использования ранее вычисленных результатов для идентичных или похожих запросов. Некоторые поставщики API предлагают автоматическое кэширование для часто используемых подсказок. Чтобы определить, доступно ли кэширование, ознакомьтесь с документацией OrcaRouter или обратитесь в службу поддержки. Если кэширование недоступно, вы можете реализовать собственный кэш на уровне приложения, чтобы избежать избыточных вызовов, особенно для частых запросов или статических входных данных.
Для оценки стоимости вам понадобятся ставки за токен для ввода и вывода, а также любые надбавки за изображения или файлы. Поскольку ставки не указаны, можно начать с нескольких тестовых вызовов с репрезентативными полезными нагрузками и проверить списанную сумму в панели использования OrcaRouter. Для вызовов только с текстом умножьте количество входных и выходных токенов на соответствующие ставки. Для мультимодальных вызовов учитывайте изображения и размеры файлов в соответствии с правилами ценообразования OrcaRouter. Имейте в виду, что максимальный вывод в 128k может привести к большому расходу токенов; установка более низкого лимита `max_tokens` может предотвратить неожиданные счета.
Вы можете вызывать GPT-5.5 через совместимый с OpenAI API OrcaRouter. Базовый URL: https://api.orcarouter.ai/v1. Используйте идентификатор модели "openai/gpt-5.5" в ваших запросах. Любая стандартная клиентская библиотека OpenAI (Python, JavaScript и т.д.) может быть использована, просто изменив базовый URL и API-ключ. Пример с использованием библиотеки openai для Python: установите `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` и `openai.api_key = "your-key"`. Затем вызовите `openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.5", messages=[...])`.
Поскольку OrcaRouter предоставляет совместимый с OpenAI эндпоинт, вы можете использовать большинство стандартных параметров из OpenAI Chat Completion API. К ним относятся `temperature`, `max_tokens`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop` и `n`. Для мультимодальных входных данных вы можете включать изображения или содержимое файлов в массив messages в соответствии с форматом OpenAI Vision API (используя `content` с типом `image_url` или `file`). Параметр `max_tokens` контролирует длину выходных данных до 128,000. Имейте в виду, что установка слишком высокого значения `max_tokens` может увеличить задержку и стоимость.
Миграция проста благодаря совместимости API. Замените ваш базовый URL OpenAI на URL OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1) и обновите ваш API-ключ. Измените имя модели с `gpt-5.5` (или того, что вы использовали на OpenAI) на `openai/gpt-5.5`. Большинство изменений в коде ограничиваются конфигурацией. Если вы использовали какие-либо специфические для OpenAI функции, не поддерживаемые OrcaRouter (например, некоторые варианты стриминга или вызова функций), протестируйте их на совместимость. Тот же формат сообщений, включая мультимодальное содержимое, работает как ожидалось.
Потоковая передача поддерживается через совместимый с OpenAI API OrcaRouter. Установите `stream=True` в вашем запросе, чтобы получать токены инкрементально. Это может снизить воспринимаемую задержку для длинных выводов и позволит обрабатывать текст по мере его поступления. Для больших выводов (до 128k токенов) потоковая передача может быть критически важна для избежания тайм-аутов. Обратите внимание, что потоковая передача может влиять на расчет стоимости так же, как и не потоковая (вы платите за все сгенерированные токены). Убедитесь, что ваш клиент может обрабатывать потоковые ответы, особенно для мультимодальных входных данных, где первое событие может быть задержано, пока модель обрабатывает изображения.
По сравнению с более ранними моделями, такими как GPT-4, GPT-4 Turbo или GPT-4o, GPT-5.5 предлагает больший максимальный вывод (128k против типичных 4k-32k у старых версий) и возможности мультимодального ввода (файл, изображение, текст). Показатель τ²-Bench, равный 93,9, указывает на улучшенную агентскую производительность. Однако точные различия в архитектуре и обучающих данных не разглашаются. Более старые модели могут быть быстрее или дешевле для простых задач. Для чисто текстовых задач, не требующих большого вывода или мультимодального ввода, меньшая модель может быть более эффективной.
Прямое сравнение ограничено без данных эталонных тестов по одинаковым задачам. Многие конкуренты (например, Anthropic Claude, Google Gemini) также поддерживают мультимодальный ввод и обладают большими контекстными окнами. Показатель τ²-Bench 93,9 для GPT-5.5 — один из индикаторов агентной производительности; другие модели могут иметь похожие или иные показатели. Максимальный вывод GPT-5.5 в 128k является относительно высоким. При выборе между поставщиками учитывайте такие факторы, как ценообразование в OrcaRouter, стабильность API, поддержку конкретных модальностей (форматы файлов) и требования вашего приложения к задержке.
Открытые модели (например, Llama 3, Mistral) часто дешевле и дают полный контроль над развертыванием, но могут уступать в уровне мультимодальной интеграции или агентной производительности. GPT-5.5, доступная через OrcaRouter, — это закрытая коммерческая модель с API-ценообразованием. Ее вместимость выходных данных в 128k и поддержка ввода изображений/файлов — функции, которые открытые модели могут не обеспечивать без дополнительной инфраструктуры. Для конфиденциальных данных, требующих локального развертывания, предпочтительнее открытые модели. Для удобства и широких возможностей «из коробки» GPT-5.5 на OrcaRouter — сильный вариант.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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| Уровень | Ввод / 1M токенов | Вывод / 1M токенов | Чтение кэша / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| Уровень выбирается по количеству входных токенов запроса | |||
Оценка по прайс-листу
Многоуровневые цены — оценка использует базовый уровень.
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5Открыть @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