GPT-5.5 เป็นโมเดลรุ่นใหม่ล่าสุดของ OpenAI ที่ออกแบบมาสำหรับงานระดับมืออาชีพที่ซับซ้อน ซึ่งพัฒนาต่อยอดจาก GPT-5.4 ด้วยความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งขึ้น มีความน่าเชื่อถือสูงขึ้น และประสิทธิภาพในการใช้โทเค็นที่ดีขึ้นสำหรับงานที่ยาก โดยมีความสามารถในการรองรับโทเค็นมากกว่า 1M+
GPT-5.5 เป็นโมเดลภาษาจาก OpenAI ที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างเอาต์พุตที่ยาวและการรับอินพุตหลายรูปแบบ โดยรองรับไฟล์ รูปภาพ และข้อความ และสามารถสร้างโทเค็นได้สูงสุด 128,000 โทเค็นในคำตอบเดียว…
เมื่อได้รับไฟล์ GPT-5.5 สามารถอ่านและวิเคราะห์เนื้อหาได้ รวมถึงการดึงข้อมูลจากเอกสาร สรุปเนื้อหา ตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหานั้น หรือแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น คุณสามารถอัปโหลดไฟล์ PDF หลายหน้าและขอสรุปแบบมีโครงสร้างหรือจุดข้อมูลเฉพาะ โมเดลจะประมวลผลไฟล์เป็นส่วนหนึ่งของอินพุต โดยรวมเข้ากับข้อความหรือรูปภาพที่แนบมา ความสามารถนี้มีประโยชน์สำหรับการตรวจสอบเอกสารอัตโนมัติ การดึงข้อมูล และการสร้างรายงานจากไฟล์
GPT-5.5 สามารถตีความภาพที่ให้เป็นอินพุตได้ ซึ่งรวมถึงการจดจำวัตถุ การอ่านข้อความจากภาพ การบรรยายฉาก การวิเคราะห์กราฟ และการตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาที่เป็นภาพ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใส่ภาพกราฟและขอให้ตีความแนวโน้มเป็นตัวอักษร หรือภาพไวท์บอร์ดและขอรายการสิ่งที่ต้องทำ โมเดลจะประมวลผลภาพควบคู่กับอินพุตข้อความและไฟล์อื่นๆ ทำให้สามารถทำงานประมวลผลแบบหลายรูปแบบที่รวมข้อมูลภาพและข้อความเข้าด้วยกัน
แม้ว่า GPT-5.5 จะมีความสามารถในการส่งออกขนาดใหญ่และอินพุตแบบหลายรูปแบบ (multimodal input) แต่มันอาจจะมากเกินไปสำหรับงานง่ายๆ หากกรณีการใช้งานของคุณเกี่ยวข้องกับการสร้างข้อความสั้นเท่านั้น (เช่น การตอบกลับอีเมล, โค้ดสั้นๆ, การจำแนกประเภท) โดยไม่จำเป็นต้องป้อนไฟล์หรือรูปภาพ โมเดลที่เล็กกว่าและถูกกว่าเช่น OpenAI's GPT-4o mini (ถ้ามี) อาจจะคุ้มค่ากว่า ในทำนองเดียวกัน หากคุณไม่ต้องการเอาต์พุต 128k โทเค็น โมเดลที่มีขีดจำกัดเอาต์พุตน้อยกว่าก็อาจเพียงพอ ประเมินขนาดอินพุต-เอาต์พุตและความต้องการด้านรูปแบบโดยทั่วไปของคุณก่อนที่จะเลือก GPT-5.5 เพื่อหลีกเลี่ยงการจ่ายเงินสำหรับความสามารถที่คุณจะไม่ใช้
คะแนน 93.9 ของโมเดลบน τ²-Bench ชี้ให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานแบบ agentic ที่เกี่ยวข้องกับการใช้เครื่องมือ การทำตามคำแนะนำหลายขั้นตอน และการรักษาความสม่ำเสมอตลอดหลายๆ การกระทำ ซึ่งรวมถึงสถานการณ์ต่างๆ เช่น การท่องเว็บ การเรียก API การค้นหาฐานข้อมูล หรือการรันโค้ดในลูป ความสามารถในการส่งออกที่มีขนาดใหญ่ยังช่วยให้โมเดลสามารถสร้างสายโซ่ของการเรียกใช้เครื่องมือหรือขั้นตอนการคิดที่ยาวได้โดยไม่ถูกตัดทอน อย่างไรก็ตาม คะแนนจาก benchmark สะท้อนถึงประสิทธิภาพในชุดทดสอบเฉพาะ ประสิทธิภาพในโลกจริงของ agentic อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงานและคุณภาพของเครื่องมือที่มีให้
τ²-Bench เป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ออกแบบมาเพื่อประเมินความสามารถของเอเจนต์ในการทำงานที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนโดยใช้เครื่องมือ โดยทดสอบว่าโมเดลสามารถปฏิบัติตามคำแนะนำ วางแผนการดำเนินการ ใช้เครื่องมือภายนอก (เช่น เสิร์ชเอนจิน ตัวแปลโค้ด หรือ API) และแก้ไขข้อผิดพลาดในหลายขั้นตอนได้ดีเพียงใด คะแนน 93.9 ที่ GPT-5.5 ทำได้ทำให้อยู่ในระดับประสิทธิภาพสูงบนเกณฑ์มาตรฐานนี้ บ่งชี้ว่าโมเดลสามารถดำเนินการเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ได้อย่างน่าเชื่อถือโดยมีความล้มเหลวน้อยที่สุด นี่เป็นข้อมูลจุดหนึ่งเท่านั้น เกณฑ์มาตรฐานอื่นอาจแสดงจุดแข็งหรือจุดอ่อนที่แตกต่างกัน
คะแนน τ²-Bench ที่ 93.9 ชี้ให้เห็นว่า GPT-5.5 มีความแข็งแกร่งเป็นพิเศษในงานที่ต้องใช้การให้เหตุผลอย่างต่อเนื่องและการใช้เครื่องมือหลายรอบ เกณฑ์ชี้วัดนี้ให้รางวัลแก่โมเดลที่สามารถตีความคำสั่งได้อย่างถูกต้อง เลือกเครื่องมือที่เหมาะสม และกู้คืนจากข้อผิดพลาด ดังนั้น GPT-5.5 จึงน่าจะเหมาะสำหรับการสร้างเอเจนต์อัตโนมัติที่ต้องทำงานให้เสร็จโดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์อย่างจำกัด นอกจากนี้ headroom เอาต์พุตที่มากของโมเดลอาจช่วยในสถานการณ์ที่ขั้นตอนการให้เหตุผลระหว่างกลางมีความยาว อย่างไรก็ตาม เกณฑ์ชี้วัดนั้นแคบ ความสามารถอื่น ๆ เช่น การเขียนเชิงสร้างสรรค์หรือสามัญสำนึกอาจไม่ถูกวัดโดยตรงจาก τ²-Bench
ข้อมูลที่ให้มามีเพียงคะแนนมาตรฐานเดียว (τ²-Bench) และไม่ได้ระบุประสิทธิภาพในการทดสอบมาตรฐานทั่วไปอื่นๆ เช่น MMLU, HumanEval หรือ GSM8K ดังนั้น ความรู้ทั่วไป ความสามารถในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ และความสามารถในการสร้างโค้ดจึงไม่ได้ถูกวัดปริมาณในที่นี้ ความยาวบริบทอินพุตของโมเดลก็ไม่ได้ระบุไว้ด้วย ดังนั้นคุณอาจต้องทดสอบสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ นอกจากนี้ โมเดลอาจรองรับรูปภาพและไฟล์ แต่ไม่ได้ให้ข้อมูลความหน่วงหรืออัตราข้อผิดพลาด ผู้ใช้ควรประเมิน GPT-5.5 กับงานของตนเองเพื่อทำความเข้าใจข้อจำกัดในทางปฏิบัติ
ข้อมูลที่ให้มาไม่รวมตัวเลขความหน่วงหรือความเร็วสำหรับ GPT-5.5 ในฐานะโมเดลขนาดใหญ่ที่มีความสามารถในการแสดงผล 128k โทเค็น เวลาตอบสนองจะขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย: ความยาวของทั้งอินพุตและเอาต์พุต ความซับซ้อนของคำขอ และโหลดเซิร์ฟเวอร์ปัจจุบันบน OrcaRouter สำหรับพรอมต์สั้นและเอาต์พุตขนาดเล็ก ความหน่วงอาจอยู่ในระดับที่ยอมรับได้ สำหรับเอาต์พุตที่มีความยาวสูงสุด อาจนานกว่าอย่างมีนัยสำคัญ หากต้องการประมาณความเร็ว คุณสามารถวัดประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้ API ของ OrcaRouter ด้วยเพย์โหลดทั่วไปสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ ไม่มีการรับประกันคุณภาพการบริการใดๆ ในข้อมูลที่มีอยู่
รายละเอียดราคาสำหรับ GPT-5.5 ไม่ได้รวมอยู่ในข้อมูลที่ให้มา บน OrcaRouter การคิดค่าบริการโดยทั่วไปจะขึ้นอยู่กับจำนวนอินพุตและเอาต์พุตโทเค็น โดยมีอัตราแยกต่างหากสำหรับการประมวลผลข้อความ รูปภาพ และไฟล์ สำหรับราคาที่แน่นอน โปรดดูที่หน้าราคาของ OrcaRouter หรือติดต่อฝ่ายสนับสนุนของพวกเขา โปรดทราบว่าเอาต์พุตโทเค็นจำนวนมาก (สูงสุด 128k) อาจสะสมต้นทุนที่สำคัญสำหรับการสร้างข้อความยาว ดังนั้นจึงแนะนำให้ตั้งค่าพารามิเตอร์ `max_tokens` ที่เหมาะสมในการเรียก API ของคุณเพื่อควบคุมต้นทุน
หากไม่มีการกำหนดราคาที่ชัดเจน ก็จะใช้หลักการทั่วไปในการตัดสินใจ โมเดลที่มีความจุเอาต์พุตมากกว่าและรองรับอินพุตหลายรูปแบบ (multimodal) มักจะมีราคาต่อโทเค็นสูงกว่าโมเดลที่เรียบง่ายกว่า สำหรับงานที่ไม่ต้องการเอาต์พุต 128k เต็มรูปแบบหรืออินพุตหลายรูปแบบ โมเดลขนาดเล็กอาจประหยัดกว่า นอกจากนี้ การประมวลผลรูปภาพและไฟล์ยังมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม ซึ่งมักคำนวณตามขนาดหรือจำนวนรูปภาพ หากไปป์ไลน์ของคุณส่วนใหญ่ใช้ข้อความ ให้พิจารณาว่าความสามารถด้านไฟล์/รูปภาพคุ้มกับราคาที่สูงกว่าหรือไม่ การแคชหรือการประมวลผลแบบแบตช์สามารถลดต้นทุนได้ สอบถาม OrcaRouter เกี่ยวกับส่วนลดใดๆ สำหรับเนื้อหาที่ซ้ำกัน
ข้อมูลที่ให้มาไม่ได้ระบุกลไกการแคชใดๆ สำหรับ GPT-5.5 บน OrcaRouter การแคชสามารถลดต้นทุนได้โดยการใช้ผลลัพธ์ที่คำนวณไว้ก่อนหน้านี้ซ้ำสำหรับคำขอที่เหมือนหรือคล้ายกัน ผู้ให้บริการ API บางรายเสนอการแคชอัตโนมัติสำหรับ prompt ที่ใช้บ่อย เพื่อตรวจสอบว่ามีการแคชหรือไม่ ให้ดูเอกสารของ OrcaRouter หรือติดต่อฝ่ายสนับสนุน หากไม่มีการแคช คุณอาจ implement cache ของตัวเองในระดับแอปพลิเคชันเพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกซ้ำซ้อน โดยเฉพาะสำหรับคำถามทั่วไปหรืออินพุตแบบคงที่
ในการประมาณค่าใช้จ่าย คุณจำเป็นต้องมีอัตราต่อโทเค็นสำหรับอินพุตและเอาต์พุต รวมถึงค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับรูปภาพหรือไฟล์ เนื่องจากไม่ได้ระบุอัตราไว้ คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการทดสอบการเรียกใช้สองสามครั้งด้วยเพย์โหลดที่เป็นตัวแทน และตรวจสอบจำนวนเงินที่ถูกเรียกเก็บจากแดชบอร์ดการใช้งานของ OrcaRouter สำหรับการเรียกใช้เฉพาะข้อความ ให้คูณจำนวนโทเค็นอินพุตและจำนวนโทเค็นเอาต์พุตด้วยอัตราที่เกี่ยวข้อง สำหรับการเรียกใช้แบบมัลติโมดัล ให้นับจำนวนรูปภาพและขนาดไฟล์ตามกฎการกำหนดราคาของ OrcaRouter โปรดจำไว้ว่าเอาต์พุตสูงสุด 128k อาจทำให้มีการใช้โทเค็นสูง การตั้งค่าขีดจำกัด `max_tokens` ที่ต่ำกว่าสามารถป้องกันค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิดได้
คุณสามารถเรียกใช้ GPT-5.5 ผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter Base URL คือ https://api.orcarouter.ai/v1 ใช้ model ID "openai/gpt-5.5" ในคำขอของคุณ ไลบรารีไคลเอนต์ OpenAI มาตรฐานใดๆ (Python, JavaScript ฯลฯ) สามารถใช้ได้โดยการเปลี่ยน base URL และ API key ตัวอย่างการใช้ไลบรารี openai ของ Python: ตั้งค่า `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` และ `openai.api_key = "your-key"` จากนั้นเรียก `openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.5", messages=[...])`
เนื่องจาก OrcaRouter เปิดเผยปลายทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI ดังนั้นคุณสามารถใช้พารามิเตอร์มาตรฐานส่วนใหญ่จาก OpenAI Chat Completion API ได้ พารามิเตอร์เหล่านี้ได้แก่ `temperature`, `max_tokens`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop`, และ `n` สำหรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ คุณสามารถรวมเนื้อหารูปภาพหรือไฟล์ในอาร์เรย์ messages ตามรูปแบบของ OpenAI vision API (โดยใช้ `content` ที่มี type เป็น `image_url` หรือ `file`) พารามิเตอร์ `max_tokens` ควบคุมความยาวของเอาต์พุตสูงสุดถึง 128,000 โปรดทราบว่าการตั้งค่า `max_tokens` สูงเกินไปอาจเพิ่มเวลาแฝงและต้นทุน
การย้ายข้อมูลนั้นตรงไปตรงมาเนื่องจากความเข้ากันได้ของ API แทนที่ OpenAI base URL ของคุณด้วยของ OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1) และอัปเดต API key ของคุณ เปลี่ยนชื่อโมเดลจาก `gpt-5.5` (หรืออะไรก็ตามที่คุณใช้บน OpenAI) เป็น `openai/gpt-5.5` การเปลี่ยนแปลงโค้ดส่วนใหญ่จำกัดอยู่ที่การกำหนดค่าเท่านั้น หากคุณใช้คุณสมบัติเฉพาะของ OpenAI ที่ OrcaRouter ไม่รองรับ (เช่น การสตรีมหรือการเรียกฟังก์ชันบางรูปแบบ) ให้ทดสอบเพื่อให้แน่ใจว่าเข้ากันได้ รูปแบบข้อความเดียวกัน รวมถึงเนื้อหาหลายรูปแบบ (multimodal) ทำงานตามที่คาดหวัง
การสตรีมได้รับการสนับสนุนผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter กำหนด `stream=True` ในคำขอของคุณเพื่อรับโทเค็นแบบเพิ่มทีละน้อย วิธีนี้ช่วยลดความหน่วงที่รับรู้ได้สำหรับเอาต์พุตที่ยาว และช่วยให้คุณประมวลผลข้อความเมื่อมาถึง สำหรับเอาต์พุตขนาดใหญ่ (สูงสุด 128k โทเค็น) การสตรีมอาจมีความสำคัญเพื่อหลีกเลี่ยงการหมดเวลา โปรดทราบว่าการสตรีมอาจส่งผลต่อการคำนวณค่าใช้จ่ายเช่นเดียวกับแบบไม่สตรีม (คุณจ่ายสำหรับโทเค็นทั้งหมดที่สร้างขึ้น) ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไคลเอนต์ของคุณสามารถจัดการกับการตอบสนองแบบสตรีมได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ ซึ่งเหตุการณ์แรกอาจล่าช้าในขณะที่โมเดลกำลังประมวลผลภาพ
เมื่อเปรียบเทียบกับรุ่นก่อนหน้าอย่าง GPT-4, GPT-4 Turbo หรือ GPT-4o แล้ว GPT-5.5 มีเอาต์พุตสูงสุดที่ใหญ่กว่า (128k เทียบกับโดยทั่วไป 4k-32k ในรุ่นเก่ากว่า) และความสามารถในการรับอินพุตแบบมัลติโมดัล (ไฟล์, รูปภาพ, ข้อความ) คะแนน τ²-Bench ที่ 93.9 บ่งชี้ถึงประสิทธิภาพเชิงตัวแทนที่ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างที่แน่ชัดของสถาปัตยกรรมและข้อมูลการฝึกอบรมนั้นไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ รุ่นเก่าอาจเร็วหรือถูกกว่าสำหรับงานที่ง่ายกว่า สำหรับงานข้อความล้วนที่ไม่ต้องการเอาต์พุตขนาดใหญ่หรืออินพุตแบบมัลติโมดัล โมเดลที่เล็กกว่าอาจมีประสิทธิภาพมากกว่า
การเปรียบเทียบโดยตรงมีข้อจำกัดหากไม่มีข้อมูลเกณฑ์มาตรฐานในงานเดียวกัน คู่แข่งหลายราย (เช่น Anthropic Claude, Google Gemini) รองรับอินพุตแบบ multimodal และมีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ คะแนน τ²-Bench ที่ 93.9 สำหรับ GPT-5.5 เป็นตัวบ่งชี้หนึ่งของประสิทธิภาพแบบ agentic; โมเดลอื่นอาจมีคะแนนคล้ายหรือต่างกัน เอาต์พุตสูงสุด 128k ของ GPT-5.5 ค่อนข้างสูง เมื่อเลือกจากผู้ให้บริการต่างๆ ให้พิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ราคาบน OrcaRouter, ความเสถียรของ API, การรองรับโมดอลเฉพาะ (รูปแบบไฟล์), และข้อกำหนดด้านความหน่วงของแอปพลิเคชันของคุณ
โมเดลโอเพนซอร์ส (เช่น Llama 3, Mistral) มักมีต้นทุนถูกกว่าและให้ควบคุมการปรับใช้ได้เต็มรูปแบบ แต่อาจขาดการผสานรวมแบบหลากหลายรูปแบบ (multimodal) หรือประสิทธิภาพแบบเอเจนต์ (agentic performance) ในระดับเดียวกัน GPT-5.5 ซึ่งเข้าถึงผ่าน OrcaRouter เป็นโมเดลเชิงพาณิชย์แบบปิดที่มีราคาตาม API ความสามารถในการส่งออก 128k และการรับอินพุตรูปภาพ/ไฟล์เป็นคุณสมบัติที่โมเดลโอเพนซอร์สอาจไม่สามารถเทียบได้หากไม่มีโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติม สำหรับข้อมูลที่อ่อนไหวซึ่งต้องปรับใช้ในเครื่องท้องถิ่น โมเดลโอเพนซอร์สอาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า สำหรับความสะดวกและความสามารถที่ครอบคลุมพร้อมใช้งานทันที GPT-5.5 บน OrcaRouter เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่ง
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
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| ระดับ | อินพุต / 1M โทเค็น | เอาต์พุต / 1M โทเค็น | อ่านแคช / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| เลือกระดับชั้นตามจำนวนโทเค็นอินพุตของแต่ละคำขอ | |||
ประมาณการจากราคาตั้ง
ราคาแบบขั้นบันได — การประเมินนี้ใช้อัตราขั้นพื้นฐาน
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5เปิด @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