OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K utdatatokens, multimodal indata, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 är en språkmodell tränad av OpenAI och tillhandahållen via OrcaRouter. Den accepterar fil-, bild- och textinmatningar och kan generera upp till 128 000 tokens i en enda…
Modellen är väl lämpad för uppgifter som kombinerar multimodal indata med omfattande utdata. Exempel inkluderar: att generera en finansiell rapport från uppladdade kalkylblad (fil) och diagram (bild); att skriva en analys av ett fotografi i kombination med en textuppmaning; att producera långformig kod från arkitektoniska diagram; och att skapa detaljerade vetenskapliga förklaringar som hänvisar till figurer. Dess höga τ²-Bench-poäng tyder på att den utmärker sig i att resonera över långa kontexter, vilket gör den till ett bra val för flerstegs logiska problem, narrativgenerering och komplex sammanfattning. Modellen upprätthåller sammanhang över mycket långa utdata, vilket är en viktig fördel jämfört med modeller med mindre utdatakapacitet.
För enkla uppgifter som inte kräver multimodal indata eller extremt lång utdata kan en mindre eller äldre modell vara mer kostnadseffektiv. Om din användning till exempel innefattar korta frågor och svar eller grundläggande textgenerering kan modeller som OpenAI:s GPT-4o-mini eller GPT-3.5 Turbo vara tillräckliga. Om du dessutom inte behöver fil- eller bildindata kan en textbaserad modell minska fördröjning och kostnad. Kapaciteten på 128K utdata används bäst när du faktiskt behöver den längden; för kortare utdata betalar du för oanvänd kapacitetspotential. OrcaRouter erbjuder en rad modeller, så du kan välja det billigaste alternativet som uppfyller dina uppgiftskrav.
För att använda multimodal input skickar du en begäran till OrcaRouters API med modell-ID "openai/gpt-5.5-2026-04-23" och inkluderar innehållsblock för varje modalitet. Text tillhandahålls som vanlig stränginnehåll. Bilder kan skickas som URL:er eller base64-kodade data. Filer laddas upp via API:t och refereras till med ID. Modellen bearbetar alla modaliteter tillsammans, vilket gör att den kan resonera över dem. Till exempel kan du be modellen att läsa en PDF (fil), titta på en infografik (bild) och sedan svara på frågor baserat på båda. Modellen returnerar en textkomplettering på upp till 128 000 tokens.
τ²-Bench är ett riktmärke utformat för att utvärdera resonemangsförmåga över långa kontexter. En poäng på 93,9 placerar denna modell bland de bäst presterande för uppgifter som kräver att upprätthålla logisk konsekvens över längre sekvenser. Det återspeglar troligen modellens förmåga att hantera flerstegsresonemang, undvika felackumulering och korrekt bearbeta information över stora utdata. Även om den exakta metodiken för τ²-Bench inte beskrivs här, tyder en hög poäng på att modellen är pålitlig för komplexa analytiska arbeten. Användare bör överväga detta riktmärke tillsammans med andra mått som är relevanta för deras specifika användningsfall.
Hastighet och latens beror på flera faktorer, inklusive inmatningsstorlek, utdatalängd och aktuell API-belastning. Att generera 128K tokens kommer naturligtvis att ta längre tid än att generera ett kort svar. OrcaRouter tillhandahåller strömmade svar för att hantera långa utdata effektivt. Typiska latenser för denna modell är inte publicerade, men du kan förvänta dig att större utdata kräver mer tid. För realtidsapplikationer, överväg att använda en kortare modell eller ställa in rimliga max_tokens-gränser. Testning med din specifika arbetsbelastning rekommenderas för att förstå latensegenskaperna. OrcaRouters infrastruktur hjälper till att minska variation, men nätverks- och bearbetningsomkostnader gäller fortfarande.
Styrkor inkluderar hög utmatningskapacitet (128K tokens), stöd för multimodal inmatning och stark långkontextresonemang enligt τ²-Bench. Modellen förväntas prestera bra på uppgifter som kräver generering av långt, sammanhängande innehåll från olika källor. Begränsningar kan inkludera högre kostnad jämfört med mindre modeller och potentiell latens för mycket långa utdata. Dessutom, även om den hanterar bild- och filinmatning, kanske dess prestanda för specifika visuella uppgifter (t.ex. finkornig objektsigenkänning) inte matchar specialiserade visionsmodeller. Modellens kunskapsgräns framgår av versionsdatumet (2026-04-23), vilket innebär att den inte kan känna till händelser efter det datumet. Användare bör verifiera fakta för kritiska tillämpningar.
Prissättning för openai/gpt-5.5-2026-04-23 baseras på tokenanvändning, med separata priser för inmatnings- och utmatningstokens. OrcaRouter debiterar per miljon tokens, och exakta priser finns på OrcaRouters prissättningssida. Med tanke på modellens stora utmatningsgräns (128K tokens) kommer generering av långa svar naturligtvis att leda till högre utmatningskostnader. Det kan även tillkomma tilläggsavgifter för fil- eller bildbehandling. Det är viktigt att övervaka tokenförbrukningen för att kontrollera kostnaderna. OrcaRouter tillhandahåller användningsanalys som hjälper till att spåra kostnader. Det finns inga fasta månadsavgifter; du betalar endast för vad du använder.
Den primära avvägningen gäller mellan modellens avancerade kapaciteter och dess kostnad. För uppgifter som verkligen kräver 128K utdata och multimodal indata kan denna modell vara mer effektiv än alternativa tillvägagångssätt (t.ex. flera anrop till en mindre modell). För kortare eller enklare uppgifter minskar dock kostnaderna att använda en billigare modell (som GPT-4o-mini eller GPT-3.5 Turbo). Dessutom kan du begränsa utdatatokens till ett lägre antal för att undvika att betala för outnyttjad kapacitet. OrcaRouter tar inte ut avgifter för misslyckade förfrågningar eller cachelagring (där det är tillämpligt), men du bör granska den specifika prissättningspolicyn för denna modell.
OrcaRouter kan implementera cachelagringsmekanismer som minskar kostnaderna för upprepade identiska prompts. Cachelagringsbeteendet för denna modell är dock inte explicit dokumenterat här. Typiskt sett kan skrivskyddade operationer på cachade svar minska tokenförbrukningen. Om cachelagring är aktiverat kan du se minskade kostnader för vanliga frågor. Utvecklare bör kontrollera OrcaRouters dokumentation för de senaste cachelagringspolicyerna. Som bästa praxis, utforma prompts så att de är reproducerbara och överväg att använda externa cachelagringsstrategier om API:t inte tillhandahåller dem. Observera att dynamiska eller användarspecifika prompts kanske inte drar nytta av cachelagring.
För att använda modellen, ställ in din API-slutpunkt till https://api.orcarouter.ai/v1 och inkludera modell-ID "openai/gpt-5.5-2026-04-23" i din förfrågan. API:t är OpenAI-kompatibelt, så du kan använda standard OpenAI SDK eller valfri HTTP-klient som stöder slutpunkten för chattkompletteringar. Skicka din API-nyckel i Authorization-huvudet. Strukturera din meddelandematris med roll och innehåll. För multimodala indata, inkludera egenskaperna image_url eller file_id i innehållet. Ställ in max_tokens till ett värde upp till 128 000. Svaret kommer att innehålla den genererade texten. Exempel på curl-kod (inte angiven här) finns i OrcaRouter's dokumentation.
Viktiga parametrar inkluderar: model (sträng, satt till "openai/gpt-5.5-2026-04-23"), messages (array av meddelandeobjekt), max_tokens (heltal upp till 128 000), temperature (flyttal, typiskt 0–2), top_p (flyttal), n (antal fullföljningar), stream (boolesk), stop (array av strängar) och presence_penalty/frequency_penalty. För multimodal indata används innehållsdelar med stöd för text, image_url (med detail-alternativ) och file_id. Modellen stöder funktionsanrop och verktygsanvändning (om aktiverat av OpenAI). Se OrcaRouters dokumentation för den fullständiga listan över parametrar som stöds och eventuella modellspecifika standardvärden.
Att migrera till OrcaRouters API är enkelt eftersom API:t är OpenAI-kompatibelt. Ersätt din befintliga bas-URL med https://api.orcarouter.ai/v1 och ändra modell-ID till "openai/gpt-5.5-2026-04-23". Uppdatera din autentisering till att använda en OrcaRouter API-nyckel. Inga ändringar krävs i förfrågningsformatet om du redan använder OpenAIs chattkompletteringsstruktur. Se till att ditt system hanterar eventuella skillnader i hastighetsbegränsningar och latens. OrcaRouter erbjuder migreringsguider och support. Testa med några förfrågningar innan du byter till produktionstrafik.
Båda är OpenAI-modeller, men gpt-5.5-2026-04-23 erbjuder en betydligt större utmatningsgräns (128K tokens jämfört med GPT-4o:s 4 096 tokens) och stöder fil- och bildinmatning (GPT-4o har också syn, men filhanteringen kan skilja sig). τ²-Bench-poängen på 93,9 överskrider sannolikt GPT-4o:s prestanda vid långkontextresonemang, även om direkta jämförelser inte anges. Prissättningen förväntas vara högre på grund av den större utmatningskapaciteten. För korta uppgifter kan GPT-4o vara mer kostnadseffektivt. För uppgifter som kräver mycket långa utmatningar eller flermodala filinmatningar är den nyare modellen bättre lämpad.
Claude 3.5 Sonnet (av Anthropic) har en maximal utmatning på 8,192 tokens, långt mindre än 128K. Den stöder också text- och bildinmatning men inte filuppladdningar på samma sätt. När det gäller långkontextresonemang är Claude-modeller kända för hög prestanda, men specifika benchmarkjämförelser finns inte tillgängliga. Prissättningen för Claude-modeller är också per token. Den viktigaste skillnaden är utmatningskapaciteten; om du behöver generera mycket långt innehåll är denna OpenAI-modell ett tydligt val. Annars kan beslutet bero på andra faktorer som säkerhetspreferenser eller ekosystemintegration.
Gemini 1.5 Pro (av Google) erbjuder ett stort kontextfönster på upp till 1 miljon tokens, men utgångsgränserna är lägre (omkring 8 192 tokens). Den stöder text, bild, ljud och video. τ²-Bench-poängen för Gemini anges inte, men Googles modeller utmärker sig generellt sett på multimodala uppgifter. Styrkan hos OpenAI-modellen ligger i dess höga utgångstokengräns och starka poäng för långkontextresonemang. Att välja mellan dem innebär avvägningar: Gemini erbjuder större inmatningskontext och ytterligare modaliteter, medan denna modell ger längre utdata. Båda kan hantera multimodala inmatningar, men detaljerna för filhantering skiljer sig.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| 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.
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23Öppna @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