GPT-5.5 Pro là mô hình có khả năng cao của OpenAI, được tối ưu hóa cho lý luận sâu và độ chính xác trong các khối lượng công việc phức tạp, có rủi ro cao. Nó có cửa sổ ngữ cảnh hơn 1 triệu token (922K đầu vào, 128K đầu ra) với hỗ trợ cho...
OpenAI GPT-5.5 Pro là mô hình hàng đầu của OpenAI, đại diện cho công nghệ tiên tiến nhất trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn. Mô hình được thiết kế cho các tác vụ đòi hỏi khả năng suy luận cao, hiểu…
GPT-5.5 Pro vượt trội trong lập luận phức tạp, hiểu ngữ cảnh dài và xử lý đa phương thức. Nó có thể trả lời các câu hỏi yêu cầu logic đa bước, chẳng hạn như chứng minh toán học hoặc diễn giải pháp lý. Với giới hạn đầu ra 100.000 token, nó có thể tạo ra toàn bộ mã nguồn, sách hoặc báo cáo chi tiết trong một lần gọi API duy nhất. Mô hình hỗ trợ gọi hàm và đầu ra có cấu trúc, cho phép tích hợp vào các quy trình làm việc tự động hóa. Khả năng hiểu tệp và hình ảnh cho phép nó phân tích đồ thị, sơ đồ và tài liệu quét. So với các mô hình trước đó, nó cải thiện tính mạch lạc trong các đoạn văn dài và xử lý tốt hơn các hướng dẫn phức tạp.
Đối với các tác vụ đơn giản như tạo văn bản ngắn, hỏi đáp cơ bản hoặc các ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp, một mô hình rẻ hơn như GPT-4.5 hoặc GPT-4o Mini có thể phù hợp hơn. Các mô hình này cung cấp hiệu suất đầy đủ với chi phí thấp hơn và lượng token sử dụng ít hơn. Mức giá cao cấp và khả năng đầu ra dài hơn của GPT-5.5 Pro được tận dụng tốt nhất khi tác vụ yêu cầu suy luận sâu, đầu vào đa phương thức hoặc đầu ra rất dài. OrcaRouter cho phép bạn định tuyến các yêu cầu một cách linh hoạt: bạn có thể sử dụng GPT-5.5 Pro cho các trường hợp phức tạp và chuyển sang các mô hình rẻ hơn cho các truy vấn đơn giản, tất cả thông qua cùng một điểm cuối API.
Có, GPT-5.5 Pro có thể tạo đầu ra có cấu trúc như JSON, XML hoặc các đoạn mã trong nhiều ngôn ngữ lập trình. Nó hỗ trợ truyền một lược đồ JSON trong yêu cầu API để áp đặt một cấu trúc đầu ra cụ thể và có thể làm theo hướng dẫn để tạo dữ liệu hợp lệ, được định dạng. Điều này giúp nó phù hợp để xây dựng các ứng dụng yêu cầu phản hồi có thể đọc được bằng máy, chẳng hạn như đường dẫn trích xuất dữ liệu, dàn xếp API hoặc tạo báo cáo tự động. Mô hình cũng xử lý gọi hàm một cách tự nhiên, cho phép nó triệu gọi các công cụ bên ngoài dựa trên lời nhắc của người dùng.
Là một mô hình flagship, GPT-5.5 Pro thể hiện hiệu suất hiện đại trên nhiều điểm chuẩn về suy luận, hiểu ngôn ngữ và đa phương thức. Mô hình này luôn nằm trong số những mô hình hàng đầu ở các tác vụ như MMLU (hiểu ngôn ngữ đa tác vụ quy mô lớn), thử thách lập trình (ví dụ: HumanEval, SWE-bench), và suy luận thị giác (ví dụ: VQA, ChartQA). Điểm số chính xác thay đổi tùy theo thời điểm đánh giá và phương pháp luận, nhưng mô hình thường vượt trội hơn các phiên bản tiền nhiệm và nhiều đối thủ về độ chính xác. Tuy nhiên, không có mô hình nào là hoàn hảo; mô hình vẫn có thể gặp khó khăn với các lĩnh vực chuyên ngành hẹp hoặc các lời nhắc mơ hồ. Người dùng nên thử nghiệm trên các tập dữ liệu đại diện để đánh giá hiệu suất cho trường hợp sử dụng cụ thể của mình.
Độ trễ của GPT-5.5 Pro phụ thuộc vào độ dài đầu vào, kích thước đầu ra yêu cầu và tải máy chủ hiện tại. Với các prompt ngắn và đầu ra khiêm tốn, phản hồi thường bắt đầu trong vòng vài giây. Đối với đầu ra rất dài (ví dụ: 100k token), độ trễ ban đầu có thể cao hơn do mô hình phải xử lý toàn bộ ngữ cảnh. Khi quá trình sinh bắt đầu, các token được truyền về liên tục với tốc độ tương đương các mô hình chủ lực khác (ví dụ: hàng chục token mỗi giây). OrcaRouter tối ưu hóa định tuyến để giảm thiểu độ trễ bằng cách chọn nút suy luận khả dụng gần nhất. Tốc độ chính xác không cố định và có thể thay đổi; người dùng nên thực hiện kiểm tra độ trễ trong môi trường của mình.
Điểm mạnh bao gồm khả năng suy luận vượt trội, tính mạch lạc trong văn bản dài, xử lý đa phương thức và dung lượng đầu ra lớn. Mô hình đặc biệt mạnh ở các tác vụ yêu cầu logic từng bước, viết sáng tạo và sinh mã. Các hạn chế bao gồm chi phí cao hơn so với các mô hình nhỏ hơn và đôi khi thiếu nhất quán khi hướng dẫn không rõ ràng. Mô hình cũng có thể tạo ra "ảo giác" — thông tin nghe có vẻ hợp lý nhưng không chính xác — đặc biệt là về các chủ đề nằm ngoài dữ liệu huấn luyện. Ngưỡng kiến thức của mô hình dựa trên quá trình huấn luyện của OpenAI; mô hình không có thông tin thời gian thực trừ khi được cung cấp trong lời nhắc. Người dùng nên triển khai các bước xác thực cho các ứng dụng quan trọng. Ngoài ra, giới hạn đầu ra 100k đề cập đến quá trình sinh; cửa sổ ngữ cảnh đầu vào không được chỉ định nhưng được biết là rất lớn.
Giá cho GPT-5.5 Pro trên OrcaRouter tuân theo cấu trúc giá của OpenAI, thường được tính theo triệu token cho cả đầu vào và đầu ra. Không có phí đăng ký riêng khi sử dụng mô hình thông qua OrcaRouter ngoài chi phí trên mỗi token. OrcaRouter có thể thêm một khoản phí dịch vụ hoặc biên lợi nhuận minh bạch vào giá cơ bản của OpenAI, được công bố trên bảng điều khiển. Theo thông tin mới nhất, token đầu vào và token đầu ra được tính với các mức giá khác nhau, trong đó đầu ra thường đắt hơn. Không có gói cố định hàng tháng; bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng. Để biết giá chính xác hiện tại, hãy tham khảo trang giá của OrcaRouter hoặc giá chính thức của OpenAI.
Với vị thế là mô hình hàng đầu, GPT-5.5 Pro có chi phí trên mỗi token đắt hơn nhiều mô hình khác. Tuy nhiên, khả năng tạo ra đầu ra dài trong một lần gọi duy nhất có thể giảm nhu cầu thực hiện nhiều vòng tạo sinh. Đối với các tác vụ yêu cầu độ chính xác cao và suy luận sâu, chi phí có thể được bù đắp nhờ thời gian tiết kiệm và cải thiện chất lượng. Đối với sử dụng khối lượng lớn, hãy cân nhắc sử dụng bộ nhớ đệm (nếu được OrcaRouter hỗ trợ) hoặc gộp yêu cầu để giảm chi phí trên mỗi token. Ngoài ra, bạn có thể kết hợp các mô hình thông qua định tuyến của OrcaRouter: chỉ sử dụng GPT-5.5 Pro cho những phần khó nhất trong quy trình công việc và các mô hình rẻ hơn cho các tác vụ phụ đơn giản hơn.
OrcaRouter có thể cung cấp tùy chọn lưu đệm các phản hồi để tránh tính toán trùng lặp cho các prompt lặp lại. Nếu được bật, khi cùng một đầu vào (bao gồm dữ liệu đa phương thức) được gửi lại, một phản hồi đã lưu đệm sẽ được trả về mà không phát sinh chi phí suy luận mô hình. Điều này có thể giảm đáng kể chi phí cho các ứng dụng có nhiều truy vấn giống hệt nhau hoặc rất giống nhau. Các chính sách lưu đệm, TTL và điều kiện đủ được xác định bởi OrcaRouter; bạn có thể cấu hình cài đặt bộ đệm cho mỗi lệnh gọi API. Lưu ý rằng các phản hồi đã lưu đệm không phản ánh thông tin cập nhật hoặc thay đổi trong hành vi mô hình, vì vậy hãy sử dụng bộ đệm một cách hợp lý cho nội dung tĩnh. Tham khảo tài liệu của OrcaRouter để biết chi tiết.
Truy cập GPT-5.5 Pro thông qua điểm cuối API tương thích OpenAI của OrcaRouter tại https://api.orcarouter.ai/v1. Sử dụng ID mô hình "openai/gpt-5.5-pro" trong các yêu cầu của bạn. API này yêu cầu các tham số tiêu chuẩn của OpenAI: mảng messages (với role, content), max_tokens, temperature, v.v. Đối với đầu vào đa phương thức, hãy bao gồm các phần hình ảnh trong nội dung bằng cách sử dụng URL dữ liệu hoặc định dạng tham chiếu tệp. Ví dụ gọi curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_ORCAROUTER_KEY" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.5-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Describe this image"}], "max_tokens": 5000 }'
Bạn có thể sử dụng tất cả các tham số OpenAI tiêu chuẩn với API OrcaRouter: temperature (0-2, mặc định 1), top_p, max_tokens (tối đa 100.000), frequency_penalty, presence_penalty, stop sequences, và seed để có kết quả tái tạo. Để có đầu ra có cấu trúc, bạn có thể truyền response_format với JSON schema. Đối với đa phương thức, bạn có thể bao gồm image_url hoặc file_url trong mảng content. Các tham số OrcaRouter bổ sung như cache, model fallback và routing preferences có sẵn thông qua custom headers hoặc extra body fields (xem docs). API trả về phản hồi JSON tiêu chuẩn với choices, usage statistics và model info.
Việc di chuyển rất đơn giản vì API của OrcaRouter tương thích với OpenAI. Thay đổi base_url từ https://api.openai.com/v1 thành https://api.orcarouter.ai/v1. Thay thế API key của bạn bằng API key của OrcaRouter. Cập nhật tên model thành "openai/gpt-5.5-pro" (giữ nguyên tên model của OpenAI làm tiền tố). Tất cả các cấu trúc request và response khác vẫn giữ nguyên. Nếu bạn đang sử dụng thư viện openai Python, chỉ cần cập nhật khởi tạo client: from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="YOUR_ORCAROUTER_KEY", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-5.5-pro", messages=[...] ) Hãy kiểm tra trong môi trường staging trước.
GPT-5.5 Pro mang đến những cải tiến đáng kể so với GPT-4.5 về khả năng suy luận, hiểu đa phương thức và độ dài đầu ra. Trong khi GPT-4.5 vẫn là một mô hình có năng lực, GPT-5.5 Pro xử lý các hướng dẫn phức tạp hơn, hỗ trợ nguyên bản cả hình ảnh và tệp tin, đồng thời có thể tạo ra tới 100.000 token cho mỗi phản hồi, so với giới hạn thấp hơn của GPT-4.5. Tuy nhiên, GPT-4.5 thường rẻ hơn và nhanh hơn đối với các tác vụ đơn giản, khiến nó trở thành lựa chọn tốt hơn cho các ứng dụng có thông lượng cao và độ phức tạp thấp. Về hiệu suất benchmark, GPT-5.5 Pro thường đạt điểm cao hơn trong các tác vụ logic, lập trình và QA hình ảnh. OrcaRouter cho phép bạn sử dụng cả hai mô hình thay thế cho nhau tùy theo từng trường hợp sử dụng.
GPT-5.5 Pro được xây dựng dựa trên khả năng đa phương thức của GPT-4o, với khả năng suy luận nâng cao và giới hạn đầu ra lớn hơn nhiều (100k so với mức 16k thông thường của GPT-4o). Cả hai mô hình đều hỗ trợ đầu vào dạng văn bản, hình ảnh và tệp, nhưng GPT-5.5 Pro thường chính xác hơn trong các tác vụ suy luận phức tạp và duy trì độ nhất quán tốt hơn trên các nội dung dài. GPT-4o, dù cũ hơn và rẻ hơn, vẫn là lựa chọn tốt cho nhiều ứng dụng; nó cung cấp thời gian phản hồi nhanh hơn cho các đầu ra ngắn. Khi tác vụ không yêu cầu đầu ra cực dài hoặc khả năng suy luận hàng đầu, GPT-4o có thể là một giải pháp thay thế tiết kiệm chi phí. OrcaRouter hỗ trợ cả hai, cho phép lựa chọn mô hình linh hoạt.
Cả GPT-5.5 Pro và Claude 3.5 Sonnet đều là các mô hình hàng đầu từ các nhà cung cấp tương ứng. GPT-5.5 Pro cung cấp dung lượng đầu ra lớn hơn (100k token) và hỗ trợ đầu vào tệp và hình ảnh tương tự như Claude. Trong các bài kiểm tra, GPT-5.5 Pro thường dẫn đầu trong các tác vụ suy luận và lập trình, trong khi Claude 3.5 Sonnet có thể vượt trội về độ an toàn, hữu ích và hội thoại tinh tế. Lựa chọn giữa chúng thường phụ thuộc vào yêu cầu tác vụ cụ thể và sở thích hệ sinh thái. OrcaRouter cho phép bạn gọi một trong hai mô hình thông qua cùng một API, giúp dễ dàng so sánh và chuyển đổi. Giá có thể khác nhau; so sánh chi phí trên mỗi token trên trang định giá của OrcaRouter.
Lợi thế của GPT-5.5 Pro trở nên rõ ràng đối với các tác vụ yêu cầu suy luận sâu, hiểu đa phương thức và đầu ra rất dài. Các mô hình mã nguồn mở (ví dụ: Llama 3, Mistral) có hiệu quả về chi phí cho việc tạo văn bản đơn giản và có thể chạy cục bộ. Tuy nhiên, chúng thường thiếu cùng mức độ tinh vi trong suy luận, hỗ trợ đa phương thức và giới hạn token đầu ra. Nếu ứng dụng của bạn yêu cầu độ chính xác cao trong các tác vụ phức tạp, GPT-5.5 Pro đáng để đầu tư. Đối với các tác vụ đơn giản như tóm tắt hoặc phân loại, một mô hình mã nguồn mở được tinh chỉnh có thể đáp ứng và giảm chi phí. OrcaRouter cung cấp cả mô hình độc quyền và mã nguồn mở, cho phép bạn chọn lựa phù hợp nhất.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
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-pro",
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 |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ 1.1M | $60.00 | $270.00 |
| 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.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.5-proMở @misc{orcarouter_gpt_5_5_pro,
title = {GPT-5.5 Pro API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5-pro}
}OpenAI. (2026). GPT-5.5 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5-pro