OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K token đầu ra, đầu vào đa phương thức, τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 là một mô hình ngôn ngữ được huấn luyện bởi OpenAI và được cung cấp thông qua OrcaRouter. Mô hình này chấp nhận đầu vào là file, hình ảnh và văn bản, đồng thời có thể tạo ra…
Mô hình này phù hợp cho các tác vụ kết hợp đầu vào đa phương thức với đầu ra mở rộng. Ví dụ bao gồm: tạo báo cáo tài chính từ bảng tính (tệp) và biểu đồ (hình ảnh) đã tải lên; viết phân tích một bức ảnh kết hợp với lời nhắc văn bản; tạo mã dạng dài từ sơ đồ kiến trúc; và tạo ra các giải thích khoa học chi tiết có tham khảo hình vẽ. Điểm τ²-Bench cao của nó cho thấy nó vượt trội trong việc suy luận trên các ngữ cảnh dài, khiến nó trở thành lựa chọn tốt cho các bài toán logic đa bước, tạo tường thuật và tóm tắt phức tạp. Mô hình duy trì tính mạch lạc trong các đầu ra rất dài, đây là lợi thế chính so với các mô hình có cửa sổ đầu ra nhỏ hơn.
Đối với các tác vụ đơn giản không yêu cầu đầu vào đa phương thức hoặc đầu ra cực dài, một mô hình nhỏ hơn hoặc cũ hơn có thể tiết kiệm chi phí hơn. Ví dụ, nếu trường hợp sử dụng của bạn liên quan đến hỏi đáp ngắn hoặc tạo văn bản cơ bản, các mô hình như GPT-4o-mini hoặc GPT-3.5 Turbo của OpenAI có thể đáp ứng. Ngoài ra, nếu bạn không cần nhập tệp hoặc hình ảnh, mô hình chỉ văn bản có thể giảm độ trễ và chi phí. Khả năng đầu ra 128K được sử dụng tốt nhất khi bạn thực sự cần độ dài đó; đối với đầu ra ngắn hơn, bạn đang trả tiền cho khả năng không được sử dụng. OrcaRouter cung cấp nhiều mô hình, vì vậy bạn có thể chọn tùy chọn rẻ nhất đáp ứng yêu cầu tác vụ của mình.
Để sử dụng đầu vào đa phương thức, bạn gửi một yêu cầu đến API của OrcaRouter với ID mô hình "openai/gpt-5.5-2026-04-23" và bao gồm các khối nội dung cho từng phương thức. Văn bản được cung cấp dưới dạng nội dung chuỗi tiêu chuẩn. Hình ảnh có thể được truyền dưới dạng URL hoặc dữ liệu mã hóa base64. Tệp được tải lên qua API và được tham chiếu bằng ID. Mô hình xử lý tất cả các phương thức cùng nhau, cho phép nó suy luận trên chúng. Ví dụ: bạn có thể yêu cầu mô hình đọc một tệp PDF, xem một infographic (hình ảnh), và sau đó trả lời các câu hỏi dựa trên cả hai. Mô hình trả về một hoàn thiện văn bản lên đến 128.000 token.
τ²-Bench là một điểm chuẩn được thiết kế để đánh giá khả năng suy luận ngữ cảnh dài. Điểm số 93.9 đưa mô hình này vào nhóm các mô hình hoạt động tốt nhất cho các tác vụ yêu cầu duy trì tính nhất quán logic qua các chuỗi dài. Điều này có thể phản ánh khả năng của mô hình trong việc xử lý suy luận nhiều bước, tránh tích lũy lỗi và xử lý thông tin chính xác trên các đầu ra lớn. Mặc dù phương pháp luận chính xác của τ²-Bench không được mô tả chi tiết ở đây, một điểm số cao cho thấy mô hình đáng tin cậy cho công việc phân tích phức tạp. Người dùng nên xem xét điểm chuẩn này cùng với các chỉ số khác phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của họ.
Tốc độ và độ trễ phụ thuộc vào một số yếu tố bao gồm kích thước đầu vào, độ dài đầu ra và tải API hiện tại. Việc tạo 128K token tự nhiên sẽ mất nhiều thời gian hơn so với tạo một phản hồi ngắn. OrcaRouter cung cấp các phản hồi được truyền trực tuyến để xử lý các đầu ra dài một cách hiệu quả. Độ trễ điển hình cho mô hình này không được công bố, nhưng bạn có thể mong đợi rằng các đầu ra lớn hơn sẽ yêu cầu nhiều thời gian hơn. Đối với các ứng dụng thời gian thực, hãy cân nhắc sử dụng mô hình ngắn hơn hoặc đặt giới hạn max_tokens hợp lý. Kiểm tra với khối lượng công việc cụ thể của bạn được khuyến nghị để hiểu các đặc điểm độ trễ. Cơ sở hạ tầng của OrcaRouter giúp giảm sự biến động, nhưng chi phí mạng và xử lý vẫn áp dụng.
Điểm mạnh bao gồm dung lượng đầu ra cao (128K token), hỗ trợ đầu vào đa phương thức và khả năng suy luận ngữ cảnh dài mạnh mẽ theo đánh giá của τ²-Bench. Mô hình có khả năng hoạt động tốt trong các tác vụ yêu cầu sinh nội dung dài, mạch lạc từ nhiều đầu vào khác nhau. Hạn chế có thể bao gồm chi phí cao hơn so với các mô hình nhỏ hơn và độ trễ tiềm ẩn đối với các đầu ra rất dài. Ngoài ra, mặc dù mô hình xử lý đầu vào hình ảnh và tệp tin, nhưng hiệu suất của nó trên các tác vụ thị giác cụ thể (ví dụ: nhận dạng đối tượng chi tiết) có thể không sánh bằng các mô hình thị giác chuyên dụng. Giới hạn kiến thức của mô hình được hàm ý bởi ngày phiên bản (2026-04-23), nghĩa là mô hình không thể biết về các sự kiện sau ngày đó. Người dùng nên xác minh sự thật cho các ứng dụng quan trọng.
Giá cho openai/gpt-5.5-2026-04-23 dựa trên mức sử dụng token, với tỷ lệ riêng cho token đầu vào và đầu ra. OrcaRouter tính phí theo triệu token, và mức giá chính xác có sẵn trên trang giá của OrcaRouter. Với giới hạn đầu ra lớn của mô hình (128K token), việc tạo các hoàn chỉnh dài sẽ đương nhiên phát sinh chi phí đầu ra cao hơn. Cũng có thể có phụ phí cho xử lý tệp hoặc hình ảnh. Điều quan trọng là phải theo dõi mức tiêu thụ token để kiểm soát chi phí. OrcaRouter cung cấp phân tích sử dụng để giúp theo dõi chi phí. Không có phí hàng tháng cố định; bạn chỉ trả cho những gì bạn sử dụng.
Sự đánh đổi chính nằm giữa khả năng tiên tiến của mô hình và chi phí của nó. Đối với các tác vụ thực sự cần đầu ra 128K và đầu vào đa phương thức, mô hình này có thể hiệu quả hơn so với các phương pháp thay thế (ví dụ: nhiều lần gọi một mô hình nhỏ hơn). Tuy nhiên, đối với các tác vụ ngắn hơn hoặc đơn giản hơn, sử dụng một mô hình rẻ hơn (như GPT-4o-mini hoặc GPT-3.5 Turbo) sẽ giảm chi phí. Ngoài ra, bạn có thể giới hạn số token đầu ra ở mức thấp hơn để tránh trả tiền cho dung lượng không sử dụng. OrcaRouter không tính phí cho các yêu cầu thất bại hoặc bộ nhớ đệm (nếu có), nhưng bạn nên xem xét chính sách giá cụ thể cho mô hình này.
OrcaRouter có thể triển khai cơ chế lưu đệm giúp giảm chi phí cho các prompt lặp lại giống hệt nhau. Tuy nhiên, hành vi lưu đệm cho mô hình này không được ghi chép rõ ràng tại đây. Thông thường, các thao tác chỉ đọc trên các phản hồi đã lưu đệm có thể giảm lượng token tiêu thụ. Nếu lưu đệm được kích hoạt, bạn có thể thấy chi phí giảm cho các truy vấn phổ biến. Các nhà phát triển nên kiểm tra tài liệu OrcaRouter để biết các chính sách lưu đệm mới nhất. Theo thực hành tốt nhất, hãy thiết kế các prompt sao cho có thể tái tạo và cân nhắc sử dụng các chiến lược lưu đệm bên ngoài nếu API không cung cấp. Lưu ý rằng các prompt động hoặc dành riêng cho người dùng có thể không được hưởng lợi từ lưu đệm.
Để sử dụng mô hình, đặt điểm cuối API của bạn thành https://api.orcarouter.ai/v1 và bao gồm ID mô hình "openai/gpt-5.5-2026-04-23" trong yêu cầu của bạn. API tương thích với OpenAI, vì vậy bạn có thể sử dụng SDK OpenAI tiêu chuẩn hoặc bất kỳ HTTP client nào hỗ trợ điểm cuối chat completions. Truyền khóa API của bạn trong header Authorization. Cấu trúc mảng messages của bạn với role và content. Đối với đầu vào đa phương thức, bao gồm các thuộc tính image_url hoặc file_id trong content. Đặt max_tokens thành giá trị tối đa 128,000. Phản hồi sẽ chứa văn bản được tạo ra. Đoạn mã curl ví dụ (không được cung cấp ở đây) có sẵn trong tài liệu của OrcaRouter.
Các tham số chính bao gồm: model (string, được đặt thành "openai/gpt-5.5-2026-04-23"), messages (mảng các đối tượng message), max_tokens (integer tối đa 128.000), temperature (float, thường từ 0-2), top_p (float), n (số lượng completions), stream (boolean), stop (mảng các string), và presence_penalty/frequency_penalty. Đối với đầu vào đa phương thức, sử dụng content parts hỗ trợ text, image_url (với tùy chọn detail), và file_id. Model hỗ trợ function calling và tool use (nếu được OpenAI bật). Tham khảo tài liệu của OrcaRouter để biết danh sách đầy đủ các tham số được hỗ trợ và các giá trị mặc định theo model.
Việc di chuyển sang API của OrcaRouter rất đơn giản vì API này tương thích với OpenAI. Thay thế URL cơ sở hiện tại của bạn bằng https://api.orcarouter.ai/v1 và thay đổi ID mô hình thành "openai/gpt-5.5-2026-04-23". Cập nhật xác thực của bạn để sử dụng khóa API OrcaRouter. Không cần thay đổi định dạng yêu cầu nếu bạn đã sử dụng cấu trúc chat completions của OpenAI. Đảm bảo hệ thống của bạn xử lý các khác biệt tiềm ẩn về giới hạn tốc độ và độ trễ. OrcaRouter cung cấp hướng dẫn di chuyển và hỗ trợ. Hãy kiểm tra với một vài yêu cầu trước khi chuyển lưu lượng truy cập sản xuất.
Cả hai đều là mô hình OpenAI, nhưng gpt-5.5-2026-04-23 có giới hạn đầu ra lớn hơn đáng kể (128K token so với 4.096 token của GPT-4o) và hỗ trợ nhập tệp và hình ảnh (GPT-4o cũng hỗ trợ thị giác, nhưng cách xử lý tệp có thể khác). Điểm τ²-Bench là 93.9 có thể vượt quá hiệu suất của GPT-4o trong suy luận ngữ cảnh dài, mặc dù không có so sánh trực tiếp. Giá dự kiến sẽ cao hơn do dung lượng đầu ra lớn hơn. Đối với các tác vụ ngắn, GPT-4o có thể tiết kiệm chi phí hơn. Đối với các tác vụ yêu cầu đầu ra rất dài hoặc nhập tệp đa phương thức, mô hình mới hơn phù hợp hơn.
Claude 3.5 Sonnet (bởi Anthropic) có đầu ra tối đa 8.192 token, thấp hơn nhiều so với 128K. Nó cũng hỗ trợ nhập văn bản và hình ảnh nhưng không hỗ trợ tải lên tập tin theo cùng cách. Về suy luận ngữ cảnh dài, các mô hình Claude được biết đến với hiệu suất cao, nhưng không có so sánh điểm chuẩn cụ thể. Giá cả cho các mô hình Claude cũng tính theo token. Điểm khác biệt chính là dung lượng đầu ra; nếu bạn cần tạo nội dung rất dài, mô hình OpenAI này là một lựa chọn rõ ràng. Nếu không, quyết định có thể phụ thuộc vào các yếu tố khác như sở thích về an toàn hoặc tích hợp hệ sinh thái.
Gemini 1.5 Pro (của Google) cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn lên tới 1 triệu token nhưng giới hạn đầu ra thấp hơn (khoảng 8.192 token). Nó hỗ trợ văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Điểm τ²-Bench của Gemini không được cung cấp, nhưng các mô hình của Google thường xuất sắc trong các tác vụ đa phương thức. Điểm mạnh của mô hình OpenAI nằm ở giới hạn token đầu ra cao và điểm suy luận ngữ cảnh dài mạnh mẽ. Việc lựa chọn giữa chúng liên quan đến sự đánh đổi: Gemini cung cấp ngữ cảnh đầu vào lớn hơn và các phương thức bổ sung, trong khi mô hình này cung cấp đầu ra dài hơn. Cả hai đều có thể xử lý đầu vào đa phương thức, nhưng chi tiết xử lý tệp khác nhau.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
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| Bậc | Đầu vào / 1M tokens | Đầu ra / 1M tokens | Đọc cache / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| Bậc được chọn theo số token đầu vào của mỗi yêu cầu | |||
Ước tính theo giá niêm yết
Giá theo bậc — ước tính này dùng mức giá bậc cơ bản.
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
Điều các nhà phát triển đang nói tuần này
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23Mở @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