OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K โทเค็นเอาต์พุต, อินพุตแบบหลายรูปแบบ, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 เป็นโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกโดย OpenAI และนำเสนอผ่าน OrcaRouter รองรับการรับข้อมูลจากไฟล์ รูปภาพ และข้อความ และสามารถสร้างเอาต์พุตได้สูงสุดถึง 128,000 โทเค็นในครั้งเดียว…
โมเดลนี้เหมาะสำหรับงานที่รวมอินพุตแบบหลายรูปแบบ (multimodal) เข้ากับเอาต์พุตที่มีความยาวมาก ตัวอย่างเช่น การสร้างรายงานทางการเงินจากสเปรดชีต (ไฟล์) และแผนภูมิ (ภาพ) ที่อัปโหลด การเขียนบทวิเคราะห์ภาพถ่ายร่วมกับข้อความแจ้งเตือน (text prompt) การสร้างโค้ดแบบยาวจากแผนภาพสถาปัตยกรรม และการให้คำอธิบายทางวิทยาศาสตร์ที่ละเอียดโดยอ้างอิงรูปภาพ คะแนน τ²-Bench ที่สูงบ่งชี้ว่าโมเดลมีความสามารถในการคิดเชิงเหตุผลผ่านบริบทที่ยาว ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับปัญหาที่มีหลายขั้นตอนเชิงตรรกะ การสร้างเรื่องเล่า และการสรุปความที่ซับซ้อน โมเดลรักษาความสอดคล้อง (coherence) ในเอาต์พุตที่ยาวมาก ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญเหนือโมเดลที่มีหน้าต่างเอาต์พุตที่เล็กกว่า
สำหรับงานที่เรียบง่ายซึ่งไม่ต้องใช้ข้อมูลแบบ multimodal หรือผลลัพธ์ที่ยาวมาก การใช้โมเดลขนาดเล็กหรือรุ่นเก่าอาจคุ้มค่ากว่า ตัวอย่างเช่น หากกรณีการใช้งานของคุณเกี่ยวข้องกับคำถาม-คำตอบสั้นๆ หรือการสร้างข้อความพื้นฐาน โมเดลอย่าง GPT-4o-mini หรือ GPT-3.5 Turbo ของ OpenAI ก็อาจเพียงพอ นอกจากนี้ หากคุณไม่ต้องการรับไฟล์หรือรูปภาพ การใช้โมเดลที่รับเฉพาะข้อความจะช่วยลดเวลาแฝงและต้นทุนได้ ความสามารถในการส่งออก 128K จะใช้ประโยชน์สูงสุดเมื่อคุณต้องการความยาวนั้นจริงๆ สำหรับผลลัพธ์ที่สั้นกว่า คุณกำลังจ่ายค่าความสามารถที่ไม่ได้ใช้ OrcaRouter มีโมเดลให้เลือกหลากหลาย ดังนั้นคุณสามารถเลือกตัวเลือกที่ถูกที่สุดที่ตรงกับความต้องการของงานของคุณ
ในการใช้อินพุตแบบหลายรูปแบบ (multimodal input) คุณจะส่งคำขอไปยัง API ของ OrcaRouter พร้อมกับรหัสโมเดล "openai/gpt-5.5-2026-04-23" และรวมบล็อกเนื้อหาสำหรับแต่ละรูปแบบด้วย ข้อความจะถูกระบุเป็นเนื้อหาสตริงมาตรฐาน รูปภาพสามารถส่งเป็น URL หรือข้อมูลที่เข้ารหัส base64 ไฟล์จะถูกอัปโหลดผ่าน API และอ้างอิงโดยใช้ ID โมเดลจะประมวลผลทุกรูปแบบร่วมกัน ทำให้สามารถใช้เหตุผลข้ามรูปแบบได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถขอให้โมเดลอ่าน PDF (ไฟล์) ดูอินโฟกราฟิก (รูปภาพ) แล้วตอบคำถามตามทั้งสองอย่าง โมเดลจะส่งคืนการเติมข้อความ (text completion) สูงสุด 128,000 โทเค็น
τ²-Bench เป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ออกแบบมาเพื่อประเมินความสามารถในการให้เหตุผลในบริบทที่ยาวนาน คะแนน 93.9 ทำให้โมเดลนี้อยู่ในกลุ่มผู้ทำผลงานดีที่สุดสำหรับงานที่ต้องการรักษาความสอดคล้องเชิงตรรกะตลอดลำดับข้อมูลที่ยาวนาน คะแนนนี้น่าจะสะท้อนถึงความสามารถของโมเดลในการจัดการการให้เหตุผลหลายขั้นตอน หลีกเลี่ยงการสะสมของข้อผิดพลาด และประมวลผลข้อมูลอย่างแม่นยำข้ามผลลัพธ์ขนาดใหญ่ แม้ว่าวิธีการที่แน่นอนของ τ²-Bench จะไม่ได้ระบุรายละเอียดในที่นี้ แต่คะแนนที่สูงบ่งชี้ว่าโมเดลนี้มีความน่าเชื่อถือสำหรับงานวิเคราะห์ที่ซับซ้อน ผู้ใช้ควรพิจารณาเกณฑ์มาตรฐานนี้ควบคู่กับตัวชี้วัดอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับกรณีการใช้งานเฉพาะของตน
ความเร็วและเวลาแฝงขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย รวมถึงขนาดอินพุต ความยาวเอาต์พุต และโหลด API ในปัจจุบัน การสร้าง 128K โทเคนจะใช้เวลานานกว่าการสร้างคำตอบสั้นๆ โดยธรรมชาติ OrcaRouter มีการตอบสนองแบบสตรีมเพื่อจัดการกับเอาต์พุตที่ยาวอย่างมีประสิทธิภาพ ค่าเวลาแฝงทั่วไปสำหรับโมเดลนี้ไม่ได้ถูกเผยแพร่ แต่คุณสามารถคาดหวังได้ว่าเอาต์พุตที่ใหญ่ขึ้นจะใช้เวลามากขึ้น สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้พิจารณาใช้โมเดลที่สั้นกว่าหรือตั้งค่าขีดจำกัด max_tokens ที่เหมาะสม แนะนำให้ทดสอบกับปริมาณงานเฉพาะของคุณเพื่อเข้าใจลักษณะเวลาแฝง โครงสร้างพื้นฐานของ OrcaRouter ช่วยลดความแปรปรวน แต่ค่าใช้จ่ายด้านเครือข่ายและการประมวลผลยังคงมีอยู่
ข้อดีได้แก่ ความสามารถในการผลิตเอาต์พุตสูง (128K tokens), การรองรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ (multimodal input), และความสามารถในการให้เหตุผลในบริบทระยะยาวที่แข็งแกร่งตามที่วัดโดย τ²-Bench โมเดลนี้มีแนวโน้มที่จะทำงานได้ดีในงานที่ต้องสร้างเนื้อหายาวและสอดคล้องกันจากอินพุตที่หลากหลาย ข้อจำกัดอาจรวมถึงต้นทุนที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดเล็ก และความหน่วงที่อาจเกิดขึ้นสำหรับเอาต์พุตที่ยาวมาก นอกจากนี้ แม้ว่าจะจัดการกับอินพุตรูปภาพและไฟล์ได้ แต่ประสิทธิภาพในงานด้านภาพเฉพาะ (เช่น การจดจำวัตถุแบบละเอียด) อาจไม่ตรงกับโมเดลวิทัศน์เฉพาะทาง จุดตัดความรู้ของโมเดลนั้นแสดงโดยวันที่เวอร์ชัน (2026-04-23) หมายความว่าไม่สามารถทราบเหตุการณ์หลังจากวันที่นั้นได้ ผู้ใช้ควรตรวจสอบข้อเท็จจริงสำหรับการใช้งานที่สำคัญ
ราคาสำหรับ openai/gpt-5.5-2026-04-23 ขึ้นอยู่กับการใช้งาน token โดยมีอัตราแยกสำหรับ input token และ output token OrcaRouter คิดค่าบริการต่อล้าน token และอัตราที่แน่นอนสามารถดูได้ที่หน้า pricing ของ OrcaRouter เนื่องจากโมเดลมีขีดจำกัด output ที่สูง (128K token) การสร้างข้อความยาวๆ จะทำให้เกิดค่าใช้จ่าย output ที่สูงขึ้นโดยธรรมชาติ อาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับการประมวลผลไฟล์หรือรูปภาพ สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบการบริโภค token เพื่อควบคุมค่าใช้จ่าย OrcaRouter มีการวิเคราะห์การใช้งานเพื่อช่วยติดตามค่าใช้จ่าย ไม่มีค่าธรรมเนียมรายเดือนคงที่ คุณจะจ่ายเฉพาะตามที่คุณใช้เท่านั้น
ข้อแลกเปลี่ยนหลักอยู่ระหว่างความสามารถขั้นสูงของโมเดลกับต้นทุน สำหรับงานที่จำเป็นต้องใช้เอาต์พุต 128K และอินพุตหลายรูปแบบจริงๆ โมเดลนี้สามารถมีประสิทธิภาพมากกว่าวิธีการอื่น (เช่น การเรียกใช้โมเดลขนาดเล็กหลายครั้ง) อย่างไรก็ตาม สำหรับงานที่สั้นกว่าหรือง่ายกว่า การใช้โมเดลที่ราคาถูกกว่า (เช่น GPT-4o-mini หรือ GPT-3.5 Turbo) จะช่วยลดต้นทุน นอกจากนี้ คุณสามารถจำกัดโทเค็นเอาต์พุตให้มีจำนวนน้อยลงเพื่อหลีกเลี่ยงการจ่ายเงินสำหรับความจุที่ไม่ได้ใช้ OrcaRouter ไม่คิดค่าใช้จ่ายสำหรับคำขอที่ล้มเหลวหรือการแคช (ถ้าเกี่ยวข้อง) แต่คุณควรตรวจสอบนโยบายการกำหนดราคาเฉพาะสำหรับโมเดลนี้
OrcaRouter อาจใช้กลไกการแคชที่ช่วยลดต้นทุนสำหรับข้อความนำเข้าที่เหมือนกันซ้ำๆ อย่างไรก็ตาม พฤติกรรมการแคชสำหรับโมเดลนี้ไม่ได้ถูกบันทึกไว้อย่างชัดเจนในที่นี้ โดยทั่วไป การดำเนินการแบบอ่านอย่างเดียวบนการตอบกลับที่ถูกแคชสามารถลดการใช้โทเค็น หากเปิดใช้งานการแคช คุณอาจเห็นต้นทุนที่ลดลงสำหรับคำถามทั่วไป นักพัฒนาควรตรวจสอบเอกสาร OrcaRouter สำหรับนโยบายการแคชล่าสุด ตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ให้ออกแบบข้อความนำเข้าให้สามารถทำซ้ำได้ และพิจารณาใช้กลยุทธ์การแคชภายนอกหาก API ไม่ได้จัดเตรียมไว้ให้ โปรดทราบว่า ข้อความนำเข้าที่เป็นไดนามิกหรือเฉพาะผู้ใช้อาจไม่ได้รับประโยชน์จากการแคช
หากต้องการใช้โมเดล ให้ตั้งค่า API endpoint ของคุณเป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และรวมรหัสโมเดล "openai/gpt-5.5-2026-04-23" ในคำขอของคุณ API นี้เข้ากันได้กับ OpenAI ดังนั้นคุณสามารถใช้ OpenAI SDK มาตรฐานหรือ HTTP client ใดก็ได้ที่รองรับ chat completions endpoint ส่ง API key ของคุณใน Authorization header จัดโครงสร้าง messages array ของคุณด้วย role และ content สำหรับ multimodal inputs ให้รวมคุณสมบัติ image_url หรือ file_id ใน content ตั้งค่า max_tokens เป็นค่าสูงสุด 128,000 การตอบสนองจะประกอบด้วยข้อความที่สร้างขึ้น ตัวอย่าง curl snippet (ไม่ได้แสดงไว้ที่นี่) มีอยู่ในเอกสารของ OrcaRouter
พารามิเตอร์สำคัญได้แก่: model (สตริง, ตั้งค่าเป็น "openai/gpt-5.5-2026-04-23"), messages (อาร์เรย์ของออบเจกต์ข้อความ), max_tokens (จำนวนเต็มสูงสุด 128,000), temperature (ทศนิยม, โดยทั่วไป 0-2), top_p (ทศนิยม), n (จำนวนการเติมเต็ม), stream (บูลีน), stop (อาร์เรย์ของสตริง), และ presence_penalty/frequency_penalty สำหรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ ให้ใช้ content parts ที่รองรับข้อความ, image_url (พร้อมตัวเลือกรายละเอียด), และ file_id โมเดลรองรับการเรียกใช้ฟังก์ชันและการใช้เครื่องมือ (หากเปิดใช้งานโดย OpenAI) อ้างอิงเอกสารของ OrcaRouter สำหรับรายการพารามิเตอร์ที่รองรับทั้งหมดและค่าเริ่มต้นเฉพาะโมเดล
การย้ายไปใช้ API ของ OrcaRouter นั้นตรงไปตรงมา เนื่องจาก API รองรับการทำงานแบบเดียวกับ OpenAI แทนที่ base URL ที่มีอยู่ด้วย https://api.orcarouter.ai/v1 และเปลี่ยน model ID เป็น "openai/gpt-5.5-2026-04-23" อัปเดตการรับรองความถูกต้องให้ใช้ API key ของ OrcaRouter ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงรูปแบบคำขอหากคุณใช้โครงสร้าง chat completions ของ OpenAI อยู่แล้ว ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบของคุณจัดการกับความแตกต่างที่อาจเกิดขึ้นใน rate limits และ latency OrcaRouter มีคู่มือการย้ายระบบและการสนับสนุน ทดสอบด้วยคำขอสองสามรายการก่อนที่จะสลับการรับส่งข้อมูลในโปรดักชัน
ทั้งคู่เป็นโมเดลของ OpenAI แต่ gpt-5.5-2026-04-23 มีขีดจำกัดเอาต์พุตที่ใหญ่กว่าอย่างมีนัยสำคัญ (128K โทเค็น เทียบกับ GPT-4o ที่ 4,096 โทเค็น) และรองรับอินพุตไฟล์และรูปภาพ (GPT-4o ก็รองรับวิทัศน์เช่นกัน แต่การจัดการไฟล์อาจแตกต่างกัน) คะแนน τ²-Bench ที่ 93.9 น่าจะสูงกว่าประสิทธิภาพของ GPT-4o ในการใช้เหตุผลเชิงบริบทแบบยาว แม้ว่าจะไม่มีการเปรียบเทียบโดยตรงก็ตาม คาดว่าราคาจะสูงขึ้นเนื่องจากความจุเอาต์พุตที่มากขึ้น สำหรับงานสั้น GPT-4o อาจคุ้มค่ากว่า สำหรับงานที่ต้องการเอาต์พุตที่ยาวมากหรืออินพุตไฟล์แบบหลายรูปแบบ โมเดลใหม่จะเหมาะสมกว่า
Claude 3.5 Sonnet (โดย Anthropic) มีเอาต์พุตสูงสุด 8,192 โทเค็น ซึ่งน้อยกว่า 128K มาก อีกทั้งยังรองรับการป้อนข้อความและรูปภาพ แต่ไม่รองรับการอัปโหลดไฟล์ในลักษณะเดียวกัน ในด้านการให้เหตุผลแบบบริบทยาว โมเดล Claude ขึ้นชื่อเรื่องประสิทธิภาพสูง แต่ไม่มีข้อมูลเปรียบเทียบ benchmark ที่เฉพาะเจาะจง การกำหนดราคาสำหรับโมเดล Claude ก็เป็นแบบต่อโทเค็นเช่นกัน จุดแตกต่างที่สำคัญคือความสามารถของเอาต์พุต หากคุณต้องการสร้างเนื้อหาที่ยาวมาก โมเดล OpenAI นี้เป็นตัวเลือกที่ชัดเจน มิฉะนั้น การตัดสินใจอาจขึ้นอยู่กับปัจจัยอื่น เช่น ความชอบด้านความปลอดภัยหรือการบูรณาการกับระบบนิเวศ
Gemini 1.5 Pro (โดย Google) มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ถึง 1 ล้านโทเค็น แต่ขีดจำกัดเอาต์พุตต่ำกว่า (ประมาณ 8,192 โทเค็น) รองรับข้อความ, รูปภาพ, เสียง และวิดีโอ ไม่มีการให้คะแนน τ²-Bench สำหรับ Gemini แต่โมเดลของ Google โดยทั่วไปจะเก่งในงานแบบมัลติโมดัล จุดแข็งของโมเดล OpenAI อยู่ที่ขีดจำกัดโทเค็นเอาต์พุตสูงและคะแนนการให้เหตุผลในบริบทระยะยาวที่แข็งแกร่ง การเลือกระหว่างทั้งสองเกี่ยวข้องกับการแลกเปลี่ยน: Gemini มีบริบทอินพุตที่ใหญ่กว่าและรูปแบบเพิ่มเติม ในขณะที่โมเดลนี้มีเอาต์พุตที่ยาวกว่า ทั้งสองสามารถจัดการอินพุตแบบมัลติโมดัลได้ แต่รายละเอียดการจัดการไฟล์แตกต่างกัน
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
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| 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
สิ่งที่นักพัฒนาพูดถึงในสัปดาห์นี้
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23เปิด @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