OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K输出token，多模态输入，τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 是由 OpenAI 训练并通过 OrcaRouter 提供的语言模型。它支持文件、图像和文本输入，单次生成最多可达 128,000 个 token，因此适用于需要长篇幅输出的任务，例如编写整本书籍、大型代码库或详细的分析报告。该模型面向需要多模态输入支持和高输出容量的开发者与组织。其 τ²-Bench 得分为…
该模型非常适合处理多模态输入与长篇幅输出相结合的任务。例如：根据上传的电子表格（文件）和图表（图像）生成财务报告；结合文本提示对照片进行分析；根据架构图生成长篇代码；以及撰写引用图表的详细科学解释。其较高的τ²-Bench得分表明它在长上下文推理方面表现优异，因此成为多步骤逻辑问题、叙事生成和复杂摘要的理想选择。该模型在极长输出中保持连贯性，这是其相较于输出窗口较小的模型的关键优势。
对于不需要多模态输入或极长输出的简单任务，选择更小或更老的模型可能更具成本效益。例如，如果您的使用场景涉及简短问答或基础文本生成，OpenAI 的 GPT-4o-mini 或 GPT-3.5 Turbo 等模型可能就已足够。此外，如果您不需要文件或图像输入，纯文本模型可以降低延迟和成本。128K 输出容量只有在您确实需要那么长输出时才能充分发挥作用；对于较短的输出，您相当于在为未使用的容量潜力付费。OrcaRouter 提供多种模型，您可以选择最便宜且能满足任务需求的方案。
要使用多模态输入，您向OrcaRouter的API发送请求，使用模型ID "openai/gpt-5.5-2026-04-23"，并为每种模态包含内容块。文本作为标准字符串内容提供。图像可以作为URL或base64编码的数据传递。文件通过API上传并通过ID引用。模型一起处理所有模态，使其能够跨模态推理。例如，您可以要求模型读取一个PDF（file），查看一个信息图（image），然后根据两者回答问题。模型返回最多128,000个token的文本补全。
τ²-Bench是一个旨在评估长上下文推理能力的基准测试。93.9的分数使该模型成为在需要跨长序列保持逻辑一致性的任务中表现最佳者之一。这很可能反映了模型处理多步推理、避免错误积累以及在大规模输出中准确处理信息的能力。虽然此处未详细说明τ²-Bench的具体方法论，但高分表明该模型在复杂分析工作中是可靠的。用户应结合其他与其特定用例相关的指标来考虑此基准测试。
速度和延迟取决于多种因素，包括输入大小、输出长度以及当前的API负载。生成128K个token自然比生成简短响应需要更长时间。OrcaRouter提供流式响应，以高效处理长输出。此模型的典型延迟尚未公布，但可以预期更大的输出将需要更多时间。对于实时应用，请考虑使用更短的模型或设置合理的max_tokens限制。建议使用您自己的具体工作负载进行测试，以了解延迟特性。OrcaRouter的基础设施有助于减少波动，但网络和处理开销仍然存在。
优势包括高输出容量（128K tokens）、多模态输入支持，以及通过τ²-Bench衡量的强大长上下文推理能力。该模型在需要从多样化输入生成连贯长内容的任务上可能表现良好。局限性包括与较小模型相比成本较高，以及超长输出可能带来的延迟。此外，虽然它能处理图像和文件输入，但在特定视觉任务（如细粒度物体识别）上的性能可能不如专门的视觉模型。模型的知识截止日期由其版本日期（2026-04-23）隐含，因此无法知晓该日期之后的事件。对于关键应用，用户应核实事实。
openai/gpt-5.5-2026-04-23 的定价基于 token 用量，输入和输出 token 分别计费。OrcaRouter 按每百万 token 收费，具体费率可在 OrcaRouter 定价页面查看。由于该模型拥有较大的输出限制（128K token），生成长篇幅的回复自然会产生更高的输出成本。处理文件或图像可能还会产生额外费用。监控 token 消耗以控制成本十分重要。OrcaRouter 提供用量分析功能，帮助追踪费用。没有固定月费，仅按实际使用量付费。
主要的权衡在于模型的高级能力与其成本之间。对于真正需要128K输出和多模态输入的任务，该模型比替代方法（例如多次调用较小模型）更高效。然而，对于较短或较简单的任务，使用更便宜的模型（如GPT-4o-mini或GPT-3.5 Turbo）将降低成本。此外，您可以将输出令牌限制为较低数量，以避免为未使用的容量付费。OrcaRouter不对失败的请求或缓存（适用时）收费，但您应查看此模型的具体定价政策。
OrcaRouter 可能实现缓存机制，从而降低重复相同提示的成本。然而，此模型的缓存行为未在此处明确说明。通常，对缓存响应的只读操作可降低令牌消耗。如果启用缓存，常见查询的成本可能会降低。开发者应查阅 OrcaRouter 文档以了解最新的缓存策略。作为最佳实践，请设计可复现的提示，并在 API 未提供缓存策略时考虑使用外部缓存策略。请注意，动态或用户特定的提示可能无法从缓存中受益。
要使用该模型，请将您的 API 端点设置为 https://api.orcarouter.ai/v1，并在请求中包含模型ID "openai/gpt-5.5-2026-04-23"。该API兼容OpenAI，因此您可以使用标准OpenAI SDK或任何支持聊天补全端点的HTTP客户端。在Authorization标头中传递您的API密钥。使用role和content构建messages数组。对于多模态输入，请在content中包含image_url或file_id属性。将max_tokens设置为不超过128,000的值。响应将包含生成的文本。示例curl代码片段（此处未提供）可在OrcaRouter文档中找到。
关键参数包括：model（字符串，设置为 "openai/gpt-5.5-2026-04-23"）、messages（消息对象数组）、max_tokens（整数，最大 128,000）、temperature（浮点数，通常为 0-2）、top_p（浮点数）、n（完成数量）、stream（布尔值）、stop（字符串数组）以及 presence_penalty/frequency_penalty。对于多模态输入，请使用支持文本、image_url（包含 detail 选项）和 file_id 的内容部分。该模型支持函数调用和工具使用（如果 OpenAI 启用）。请参考 OrcaRouter 的文档以获取支持的参数完整列表以及任何模型特定的默认值。
迁移到OrcaRouter的API非常简单，因为该API与OpenAI兼容。将现有基础URL替换为https://api.orcarouter.ai/v1，并将模型ID改为"openai/gpt-5.5-2026-04-23"。更新认证方式以使用OrcaRouter的API密钥。如果您已在使用OpenAI的聊天补全结构，则无需更改请求格式。确保系统能处理速率限制和延迟方面的潜在差异。OrcaRouter提供迁移指南和支持。在切换生产流量之前，先用少量请求进行测试。
两者都是OpenAI的模型，但gpt-5.5-2026-04-23提供了显著更大的输出限制（128K tokens，而GPT-4o为4,096 tokens），并支持文件和图像输入（GPT-4o也支持视觉功能，但文件处理方式可能不同）。其τ²-Bench得分为93.9，在长上下文推理方面可能超过GPT-4o的性能，尽管没有提供直接对比。由于输出容量更大，其定价预计也会更高。对于短任务，GPT-4o可能更具成本效益。而对于需要超长输出或多模态文件输入的任务，更新模型更为适合。
Claude 3.5 Sonnet（Anthropic 开发）最大输出为 8,192 个 token，远低于 128K。该模型同样支持文本和图像输入，但不支持以相同方式上传文件。在长上下文推理方面，Claude 模型以高性能著称，但暂无具体的基准测试对比数据。Claude 模型的定价同样基于 token 数量。关键区别在于输出能力：如果你需要生成超长内容，这个 OpenAI 模型是明确的选择。否则，决定可能取决于其他因素，例如安全偏好或生态系统集成。
Gemini 1.5 Pro (by Google) 提供高达100万token的大上下文窗口，但输出限制较低（约8,192 token）。它支持文本、图像、音频和视频。Gemini 的 τ²-Bench 分数未提供，但 Google 的模型通常在多模态任务上表现出色。OpenAI 模型的优势在于其高输出token限制和强大的长上下文推理分数。在两者之间选择涉及权衡：Gemini 提供更大的输入上下文和额外模态，而该模型提供更长的输出。两者都可以处理多模态输入，但文件处理的具体细节有所不同。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
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| 阶梯 | 输入 / 1M tokens | 输出 / 1M tokens | 缓存读取 / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| 阶梯按每次请求的输入 token 数确定 | |||
基于标价的估算
阶梯定价——此估算使用基础档位费率。
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
本周开发者的讨论
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5.5-2026-04-23 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.5-2026-04-23