OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K выходных токенов, мультимодальный ввод, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 — это языковая модель, обученная компанией OpenAI и предлагаемая через OrcaRouter. Она принимает файлы, изображения и текстовые вводы и может генерировать до 128 000 токенов…
Модель хорошо подходит для задач, объединяющих мультимодальный ввод с обширным выводом. Примеры: создание финансового отчёта на основе загруженных электронных таблиц (файл) и диаграмм (изображение); написание анализа фотографии в сочетании с текстовым запросом; создание длинного кода по архитектурным схемам; и подготовка подробных научных объяснений со ссылками на рисунки. Её высокий балл τ²-Bench свидетельствует о способности рассуждать в длинных контекстах, что делает её хорошим выбором для многопошаговых логических задач, генерации повествований и сложного обобщения. Модель сохраняет связность на очень длинных выводах — это ключевое преимущество перед моделями с меньшими окнами вывода.
Для простых задач, не требующих мультимодального ввода или очень длинного вывода, может быть более экономически эффективной меньшая или более старая модель. Например, если ваш вариант использования включает короткие вопросы-ответы или базовую генерацию текста, такие модели, как OpenAI GPT-4o-mini или GPT-3.5 Turbo, могут подойти. Кроме того, если вам не нужен ввод файлов или изображений, текстовая модель может снизить задержку и стоимость. Возможность вывода в 128K лучше всего использовать, когда вам действительно нужна такая длина; для более коротких выводов вы платите за неиспользуемый потенциал. OrcaRouter предлагает ряд моделей, поэтому вы можете выбрать самый дешевый вариант, соответствующий требованиям вашей задачи.
Чтобы использовать мультимодальный ввод, отправьте запрос к API OrcaRouter с идентификатором модели "openai/gpt-5.5-2026-04-23" и включите блоки контента для каждой модальности. Текст передается как стандартное строковое содержимое. Изображения могут передаваться в виде URL-адресов или данных в кодировке base64. Файлы загружаются через API и ссылаются по ID. Модель обрабатывает все модальности вместе, что позволяет ей рассуждать о них в совокупности. Например, вы можете попросить модель прочитать PDF (файл), просмотреть инфографику (изображение), а затем ответить на вопросы на основе того и другого. Модель возвращает текстовое завершение объемом до 128 000 токенов.
τ²-Bench — это бенчмарк, предназначенный для оценки способностей к длительному контекстному рассуждению. Оценка 93,9 ставит эту модель в число лучших для задач, требующих поддержания логической согласованности в протяжённых последовательностях. Вероятно, это отражает способность модели выполнять многошаговые рассуждения, избегать накопления ошибок и точно обрабатывать информацию в больших объёмах данных. Хотя точная методология τ²-Bench здесь не описана, высокий балл указывает на то, что модель надёжна для сложной аналитической работы. Пользователям следует рассматривать этот бенчмарк наряду с другими метриками, соответствующими их конкретному случаю использования.
Скорость и задержка зависят от нескольких факторов, включая размер входных данных, длину вывода и текущую нагрузку на API. Естественно, генерация 128K токенов займет больше времени, чем генерация короткого ответа. OrcaRouter предоставляет потоковые ответы для эффективной обработки длинных выводов. Типичные задержки для этой модели не публикуются, но можно ожидать, что более объемные выводы потребуют больше времени. Для приложений реального времени рекомендуется использовать более короткую модель или устанавливать разумные ограничения max_tokens. Рекомендуется тестирование с вашей конкретной рабочей нагрузкой, чтобы понять характеристики задержки. Инфраструктура OrcaRouter помогает снизить вариативность, но сетевые и вычислительные накладные расходы все равно присутствуют.
Сильные стороны включают высокую выходную ёмкость (128K токенов), поддержку мультимодального ввода и сильную способность рассуждать в длинном контексте, измеряемую с помощью τ²-Bench. Модель, вероятно, будет хорошо справляться с задачами, требующими генерации длинного связного контента на основе разнообразных входных данных. Ограничения могут включать более высокую стоимость по сравнению с меньшими моделями и потенциальную задержку для очень длинных выходных данных. Кроме того, хотя модель обрабатывает изображения и файлы, её производительность в конкретных визуальных задачах (например, распознавание мелких объектов) может не достигать уровня специализированных моделей зрения. Глубина знаний модели подразумевается её версией (2026-04-23), что означает, что она не может знать о событиях после этой даты. Пользователям следует проверять факты для критически важных приложений.
Ценообразование для openai/gpt-5.5-2026-04-23 основано на использовании токенов, с отдельными тарифами для входных и выходных токенов. OrcaRouter взимает плату за миллион токенов, точные расценки доступны на странице ценообразования OrcaRouter. Учитывая большой лимит выходных данных модели (128K токенов), генерация длинных завершений естественным образом приведет к более высоким затратам на выходные токены. Также могут взиматься дополнительные сборы за обработку файлов или изображений. Важно отслеживать потребление токенов для контроля расходов. OrcaRouter предоставляет аналитику использования, помогающую отслеживать затраты. Фиксированной ежемесячной платы нет; вы платите только за то, что используете.
Основной компромисс заключается между расширенными возможностями модели и её стоимостью. Для задач, которые действительно требуют вывода в 128K и мультимодального ввода, эта модель может быть более эффективной, чем альтернативные подходы (например, несколько вызовов меньшей модели). Однако для более коротких или простых задач использование более дешёвой модели (например, GPT-4o-mini или GPT-3.5 Turbo) снизит затраты. Кроме того, вы можете ограничить количество выходных токенов меньшим числом, чтобы не платить за неиспользуемую ёмкость. OrcaRouter не взимает плату за неудачные запросы или кэширование (где это применимо), но вам следует ознакомиться с конкретной политикой ценообразования для этой модели.
OrcaRouter может реализовывать механизмы кэширования, которые снижают затраты на повторяющиеся одинаковые запросы. Однако поведение кэширования для этой модели здесь явно не описано. Обычно операции только на чтение кэшированных ответов могут снизить потребление токенов. Если кэширование включено, вы можете заметить снижение затрат на частые запросы. Разработчикам следует ознакомиться с документацией OrcaRouter для получения актуальных политик кэширования. В качестве лучшей практики старайтесь делать запросы воспроизводимыми и рассмотрите возможность использования внешних стратегий кэширования, если API их не предоставляет. Обратите внимание, что динамические или специфичные для пользователя запросы могут не выигрывать от кэширования.
Чтобы использовать модель, укажите конечную точку API https://api.orcarouter.ai/v1 и добавьте идентификатор модели "openai/gpt-5.5-2026-04-23" в ваш запрос. API совместим с OpenAI, поэтому вы можете использовать стандартный OpenAI SDK или любой HTTP-клиент, поддерживающий конечную точку chat completions. Передайте ваш API-ключ в заголовке Authorization. Структурируйте массив messages с полями role и content. Для мультимодальных входных данных включите свойства image_url или file_id в content. Установите max_tokens на значение до 128 000. Ответ будет содержать сгенерированный текст. Пример фрагмента curl (здесь не приведен) доступен в документации OrcaRouter.
Ключевые параметры включают: model (строка, установлено значение "openai/gpt-5.5-2026-04-23"), messages (массив объектов сообщений), max_tokens (целое число до 128 000), temperature (число с плавающей точкой, обычно 0-2), top_p (число с плавающей точкой), n (количество завершений), stream (булево значение), stop (массив строк), а также presence_penalty/frequency_penalty. Для мультимодального ввода используйте части содержимого с поддержкой text, image_url (с опцией detail) и file_id. Модель поддерживает вызов функций и использование инструментов (если включено OpenAI). Обратитесь к документации OrcaRouter для получения полного списка поддерживаемых параметров и любых значений по умолчанию, специфичных для модели.
Миграция на API OrcaRouter проста, поскольку API совместим с OpenAI. Замените существующий базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1 и измените ID модели на "openai/gpt-5.5-2026-04-23". Обновите аутентификацию для использования ключа API OrcaRouter. Никаких изменений в формате запроса не требуется, если вы уже используете структуру чат-завершений OpenAI. Убедитесь, что ваша система обрабатывает потенциальные различия в ограничениях скорости и задержке. OrcaRouter предоставляет руководства по миграции и поддержку. Протестируйте с несколькими запросами перед переключением производственного трафика.
Обе модели — от OpenAI, но gpt-5.5-2026-04-23 предлагает значительно больший лимит вывода (128 тысяч токенов против 4 096 у GPT-4o) и поддерживает ввод файлов и изображений (GPT-4o также поддерживает зрение, но работа с файлами может отличаться). Показатель τ²-Bench 93,9, вероятно, превосходит производительность GPT-4o в длинных контекстных рассуждениях, хотя прямых сравнений не приводится. Ожидается, что цена будет выше из-за большего объёма вывода. Для коротких задач GPT-4o может быть более экономичным. Для задач, требующих очень длинных выводов или мультимодального ввода файлов, лучше подходит новая модель.
Claude 3.5 Sonnet (от Anthropic) имеет максимальный выход 8 192 токена, что значительно меньше 128K. Он также поддерживает ввод текста и изображений, но не загрузку файлов таким же образом. В рассуждениях с длинным контекстом модели Claude известны своей высокой производительностью, но конкретные сравнительные тесты недоступны. Ценообразование для моделей Claude также является за токен. Ключевым отличием является объем вывода; если вам нужно генерировать очень длинный контент, эта модель OpenAI является очевидным выбором. В противном случае решение может зависеть от других факторов, таких как предпочтения в безопасности или интеграция с экосистемой.
Gemini 1.5 Pro (от Google) предлагает большой контекстный окно до 1 миллиона токенов, но лимиты вывода ниже (около 8 192 токенов). Он поддерживает текст, изображения, аудио и видео. Оценка τ²-Bench для Gemini не предоставлена, но модели Google обычно отлично справляются с мультимодальными задачами. Сила модели OpenAI заключается в высоком лимите выходных токенов и высоком показателе рассуждений в длинном контексте. Выбор между ними включает компромиссы: Gemini предлагает больший входной контекст и дополнительные модальности, в то время как эта модель обеспечивает более длинные выходные данные. Обе могут обрабатывать мультимодальные входные данные, но особенности обработки файлов различаются.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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| 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.
О чём говорят разработчики на этой неделе
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23Открыть @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