GPT-5.5 är OpenAI:s frontlinjemodell designad för komplexa professionella arbetsbelastningar, byggd på GPT-5.4 med starkare resonemang, högre tillförlitlighet och förbättrad tokeneffektivitet i svåra uppgifter. Den har en 1M+ token...
GPT-5.5 är en språkmodell från OpenAI utformad för utökad utmatning och multimodal inmatning. Den accepterar filer, bilder och text, och kan generera upp till 128 000 tokens i en enda…
När en fil tillhandahålls kan GPT-5.5 läsa och analysera dess innehåll. Detta inkluderar att extrahera information från dokument, sammanfatta deras innehåll, besvara frågor om materialet eller omvandla datan till ett annat format. Till exempel kan du ladda upp en flersidig PDF och be om en strukturerad sammanfattning eller specifika datapunkter. Modellen bearbetar filen som en del av sin input och kombinerar den med eventuell medföljande text eller bilder. Denna förmåga är användbar för att automatisera dokumentgranskning, dataextraktion och rapportgenerering från filer.
GPT-5.5 kan tolka bilder som tillhandahålls som indata. Detta omfattar att känna igen objekt, läsa text från bilder, beskriva scener, analysera diagram och svara på frågor om visuellt innehåll. Till exempel kan du ange en grafbild och be om en skriftlig tolkning av trenderna, eller ett foto av en whiteboard och begära åtgärdspunkter. Modellen bearbetar bilden tillsammans med eventuella text- och filindata, vilket möjliggör multimodala resonemangsuppgifter som kombinerar visuell och textuell information.
Medan GPT-5.5 erbjuder stora utdatavolymer och multimodal input, kan det vara överdrivet för enkla uppgifter. Om ditt användningsfall bara innefattar kort textgenerering (t.ex. e-postsvar, korta kodavsnitt, klassificering) utan behov av fil- eller bildinmatning, kan en mindre, billigare modell som OpenAI:s GPT-4o mini (om tillgänglig) vara mer kostnadseffektiv. På samma sätt, om du inte behöver 128k-token-utdata, kan modeller med mindre utdatabegränsningar vara tillräckliga. Utvärdera dina typiska in- och utdatastorlekar samt modalitetsbehov innan du väljer GPT-5.5 för att undvika att betala för kapacitet du inte använder.
Modellens poäng på 93,9 på τ²-Bench indikerar stark prestanda i agentiska uppgifter som innebär att använda verktyg, följa flerstegsinstruktioner och upprätthålla konsekvens över flera åtgärder. Detta inkluderar scenarier som webbläsning, API-anrop, databasfrågor eller exekvering av kod i en loop. Den stora utdatakapaciteten gör också att modellen kan producera långa kedjor av verktygsanrop eller resonemangssteg utan trunkering. Benchmark-poäng speglar dock prestanda på specifika testuppsättningar; verklig agentisk prestanda kan variera beroende på uppgifternas komplexitet och kvaliteten på tillgängliga verktyg.
τ²-Bench är ett riktmärke utformat för att utvärdera en agents förmåga att utföra komplexa, flerstegsuppgifter med hjälp av verktyg. Det testar hur väl en modell kan följa instruktioner, planera åtgärder, använda externa verktyg (som sökmotorer, kodtolkare eller API:er) och korrigera fel över flera steg. Poängen 93,9 som uppnåddes av GPT-5.5 placerar den på en hög prestandanivå i detta riktmärke, vilket indikerar att modellen på ett tillförlitligt sätt kan utföra agentiska arbetsflöden med minimala misslyckanden. Detta är en data-punkt; andra riktmärken kan visa andra styrkor eller svagheter.
τ²-Bench-poängen 93,9 tyder på att GPT-5.5 är särskilt stark på uppgifter som kräver ihållande resonemang och verktygsanvändning över flera steg. Benchmarken belönar modeller som korrekt kan tolka instruktioner, välja rätt verktyg och återhämta sig från misstag. Därför är GPT-5.5 troligen väl lämpad för att bygga autonoma agenter som behöver slutföra uppgifter med begränsad mänsklig inblandning. Dessutom kan modellens stora output-utrymme hjälpa i scenarier där mellanliggande resonemangssteg är långa. Dock är benchmarks smala; andra förmågor som kreativt skrivande eller sunt förnuft kanske inte mäts direkt av τ²-Bench.
Den tillhandahållna datan innehåller endast ett enskilt benchmarkresultat (τ²-Bench) och specificerar inte prestanda på andra vanliga benchmarks som MMLU, HumanEval eller GSM8K. Därför kvantifieras inte allmän kunskap, matematiskt resonemang eller kodgenereringsförmåga här. Modellens kontextlängd för indata anges inte heller, så du kan behöva testa för din specifika användning. Dessutom kan modellen hantera bilder och filer, men inga latenssiffror eller fellistor ges. Användare bör utvärdera GPT-5.5 på sina egna uppgifter för att förstå dess praktiska begränsningar.
De angivna uppgifterna innehåller inte latens- eller hastighetssiffror för GPT-5.5. Som en stor modell med 128k-tokens utdatakapacitet beror svarstiderna på flera faktorer: längden på både indata och utdata, komplexiteten hos begäran och den aktuella serverbelastningen på OrcaRouter. För korta uppmaningar och små utdata kan latensen vara rimlig; för maximal utdata kan den vara betydligt längre. För att uppskatta hastigheten kan du riktmärka modellen med OrcaRouter's API och typiska nyttolaster för ditt användningsfall. Inga garantier för tjänstekvalitet nämns i tillgänglig information.
Prisdetaljer för GPT-5.5 ingår inte i de angivna uppgifterna. På OrcaRouter baseras avgifterna vanligtvis på antalet in- och utmatningstoken, med separata priser för text-, bild- och filbehandling. För exakt prissättning, se OrcaRouters prissättningssida eller kontakta deras support. Observera att stora utmatningstoken (upp till 128k) kan ackumulera betydande kostnader för långa genereringar, så det är tillrådligt att ställa in en lämplig `max_tokens`-parameter i dina API-anrop för att kontrollera kostnaderna.
Utan specifik prissättning gäller generella avvägningar. Modeller med större utdatakapacitet och multimodal input tenderar att kosta mer per token än enklare alternativ. För uppgifter som inte kräver full 128k utdata eller multimodal input kan en mindre modell vara mer ekonomisk. Dessutom medför bearbetning av bilder och filer extra kostnad, ofta beräknad efter storlek eller antal bilder. Om din pipeline mestadels använder text, överväg om fil-/bildfunktioner motiverar det högre priset. Cachelagring eller batchbearbetning kan minska kostnaderna; fråga OrcaRouter om eventuella rabatter för återkommande innehåll.
Den angivna informationen anger inga cachelagringsmekanismer för GPT-5.5 på OrcaRouter. Cachelagring kan minska kostnader genom att återanvända tidigare beräknade resultat för identiska eller liknande förfrågningar. Vissa API-leverantörer erbjuder automatisk cachelagring för ofta använda frågeformuleringar. För att avgöra om cachelagring är tillgänglig, kontrollera OrcaRouters dokumentation eller kontakta deras support. Om cachelagring inte är tillgänglig, kan du implementera en egen cache på applikationsnivå för att undvika redundanta anrop, särskilt för vanliga frågor eller statiska indata.
För att uppskatta kostnaden behöver du priserna per token för in- och utdata, plus eventuella tilläggsavgifter för bilder eller filer. Eftersom priserna inte anges kan du börja med att göra några testanrop med representativa nyttolaster och kontrollera det fakturerade beloppet i OrcaRouters användningsinstrumentpanel. För endast textanrop multiplicerar du antalet inmatningstoken och utmatningstoken med respektive priser. För multimodala anrop räknar du bilder och filstorlekar enligt OrcaRouters prissättningsregler. Tänk på att den maximala utmatningen på 128k kan leda till hög tokenanvändning; att ställa in en lägre `max_tokens`-gräns kan förhindra oväntade räkningar.
Du kan anropa GPT-5.5 via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API. Bas-URL:en är https://api.orcarouter.ai/v1. Använd modell-ID "openai/gpt-5.5" i dina förfrågningar. Alla standard OpenAI-klientbibliotek (Python, JavaScript, etc.) kan användas genom att bara ändra bas-URL och API-nyckel. Exempel med Pythons openai-bibliotek: ställ in `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` och `openai.api_key = "your-key"`. Anropa sedan `openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.5", messages=[...])`.
Eftersom OrcaRouter exponerar en OpenAI-kompatibel slutpunkt kan du använda de flesta standardparametrar från OpenAI Chat Completion API. Dessa inkluderar `temperature`, `max_tokens`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop` och `n`. För multimodala indata kan du inkludera bild- eller filinnehåll i meddelandematrisen enligt OpenAI vision API-formatet (med `content` av typen `image_url` eller `file`). Parametern `max_tokens` styr utdatalängden upp till 128 000. Var medveten om att om du ställer in `max_tokens` för högt kan det öka latensen och kostnaden.
Migrationen är enkel tack vare API-kompatibilitet. Ersätt din OpenAI-bas-URL med OrcaRouters (https://api.orcarouter.ai/v1) och uppdatera din API-nyckel. Ändra modellnamnet från `gpt-5.5` (eller vad du nu använde på OpenAI) till `openai/gpt-5.5`. De flesta kodändringar är begränsade till konfiguration. Om du använde några OpenAI-specifika funktioner som inte stöds av OrcaRouter (t.ex. vissa streaming- eller funktionsanropsvariationer), testa dem för att säkerställa kompatibilitet. Samma meddelandeformat, inklusive multimodalt innehåll, fungerar som förväntat.
Streaming stöds via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API. Ställ in `stream=True` i din begäran för att ta emot token inkrementellt. Detta kan förbättra upplevd latens för långa utdata och låta dig bearbeta text när den anländer. För stora utdata (upp till 128k token) kan streaming vara avgörande för att undvika timeouts. Observera att streaming kan påverka kostnadsberäkningen på samma sätt som icke-streaming (du betalar för alla genererade token). Se till att din klient kan hantera streaming-svar, särskilt för multimodala indata där den första händelsen kan försenas medan modellen bearbetar bilder.
Jämfört med tidigare modeller som GPT-4, GPT-4 Turbo eller GPT-4o, erbjuder GPT-5.5 en större maximal output (128k jämfört med typiskt 4k-32k på äldre varianter) och multimodal inmatningskapacitet (fil, bild, text). τ²-Bench-poängen 93,9 tyder på förbättrad agentisk prestanda. Den exakta arkitekturen och skillnaderna i träningsdata är dock inte offentliga. Äldre modeller kan vara snabbare eller billigare för enklare uppgifter. För rena textuppgifter som inte kräver stor output eller multimodal inmatning kan en mindre modell vara mer effektiv.
Direkt jämförelse är begränsad utan benchmarkdata på samma uppgifter. Många konkurrenter (t.ex. Anthropic Claude, Google Gemini) stöder även multimodal inmatning och har stora kontextfönster. τ²-Bench-poängen på 93.9 för GPT-5.5 är en indikator på agentisk prestanda; andra modeller kan ha liknande eller olika poäng. GPT-5.5:s maximala utdata på 128k är relativt hög. När du väljer mellan leverantörer, överväg faktorer som prissättning på OrcaRouter, API-stabilitet, specifikt modalitetsstöd (filformat) och din applikations latenskrav.
Open-source-modeller (t.ex. Llama 3, Mistral) är ofta billigare och ger full kontroll över driftsättning, men kan sakna samma nivå av multimodal integration eller agentprestanda. GPT-5.5, som nås via OrcaRouter, är en sluten kommersiell modell med API-prissättning. Dess 128k utmatningskapacitet och inmatning av bild/filer är funktioner som open-source-modeller kanske inte kan matcha utan ytterligare infrastruktur. För känsliga data som kräver lokal driftsättning kan open-source vara att föredra. För bekvämlighet och breda funktioner direkt ur lådan är GPT-5.5 på OrcaRouter ett starkt alternativ.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Nivå | Inmatning / 1M token | Utdata / 1M tokens | Cacheläsning / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| Nivå väljs utifrån antalet inmatningstoken per förfrågan | |||
Uppskattning baserad på listpris
Skiktad prissättning — den här uppskattningen använder priser för basnivån.
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
@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