OpenAI GPT-5.5 (2026-04-23): 128K 輸出 Token，多模態輸入，τ²-Bench 93.9
openai/gpt-5.5-2026-04-23 是由 OpenAI 訓練並透過 OrcaRouter 提供的語言模型。它可接受檔案、圖片及文字輸入，並能在單次生成中輸出最多 128,000 個 token，適合需要長篇幅輸出的任務，例如生成完整書籍、大型程式碼庫或詳細的分析報告。此模型專為需要多模態輸入支援與高輸出容量的開發者及組織設計。其 τ²-Bench 分數為…
該模型非常適合結合多模態輸入與大量輸出的任務。範例包括：從上傳的試算表（檔案）和圖表（圖像）生成財務報告；結合文字提示對照片進行分析；根據架構圖產生長篇程式碼；以及建立引用圖表的詳細科學解釋。其高τ²-Bench分數表明它在長上下文推理方面表現出色，使其成為多步驟邏輯問題、敘事生成和複雜摘要的良好選擇。該模型在極長輸出中保持連貫性，這是其相對於輸出窗口較小的模型的關鍵優勢。
對於不需要多模態輸入或極長輸出的簡單任務，較小或較舊的模型可能更具成本效益。例如，如果您的使用場景涉及簡短的問答或基本的文字生成，像 OpenAI 的 GPT-4o-mini 或 GPT-3.5 Turbo 這類模型可能已足夠。此外，若您不需要檔案或圖片輸入，純文字模型則能降低延遲與成本。128K 的輸出容量只有在實際需要如此長度時才能發揮最大效益；若輸出較短，您等於在為未使用的容量潛力付費。OrcaRouter 提供多種模型，您可以根據任務需求選擇最經濟的選項。
若要使用多模態輸入，您需向OrcaRouter的API發送請求，其中包含模型ID「openai/gpt-5.5-2026-04-23」，並為每種模態包含內容區塊。文字以標準字串內容提供。圖片可透過URL或base64編碼資料傳遞。檔案透過API上傳，並以ID進行引用。該模型會一起處理所有模態，從而能夠跨模態進行推理。例如，您可以要求模型讀取PDF（檔案）、查看資訊圖表（圖片），然後根據兩者回答問題。模型會回傳最多128,000個Token的文字補全。
τ²-Bench 是一個用於評估長上下文推理能力的基準測試。93.9 的分數使此模型在需要維持邏輯一致性的長序列任務中名列前茅。這可能反映了該模型在處理多步驟推理、避免錯誤累積以及準確處理大型輸出資訊方面的能力。雖然此處未詳述 τ²-Bench 的具體方法，但高分表明該模型在複雜分析工作中具有可靠性。使用者應將此基準測試與其他與其特定使用案例相關的指標一併考量。
速度和延遲取決於多個因素，包括輸入大小、輸出長度以及當前的 API 負載。生成 128K 個令牌自然會比生成簡短回應花費更長時間。OrcaRouter 提供串流回應以有效處理長輸出。此模型的典型延遲並未公佈，但您可以預期較大的輸出需要更多時間。對於即時應用，請考慮使用較短的模型或設定合理的 max_tokens 限制。建議使用您實際的工作負載進行測試，以了解延遲特性。OrcaRouter 的基礎架構有助於減少變異性，但網路和處理開銷仍然存在。
優勢包括高輸出容量（128K tokens）、多模態輸入支援，以及 τ²-Bench 實測的強大長文本推理能力。該模型在需要從多樣化輸入生成連貫長內容的任務中表現出色。限制可能包括相較較小模型更高的成本，以及極長輸出時的潛在延遲。此外，雖然它能處理圖片與檔案輸入，但在特定視覺任務（例如細粒度物體辨識）上的表現可能不如專用視覺模型。模型的知識截止日期隱含於其版本日期（2026-04-23），表示無法得知該日期之後的事件。使用者應針對關鍵應用驗證事實。
openai/gpt-5.5-2026-04-23 的定價基於 token 用量，輸入和輸出 token 分別計費。OrcaRouter 按每百萬 token 收費，具體費率可在 OrcaRouter 定價頁面查看。鑑於該模型擁有較大的輸出限制（128K tokens），生成較長內容自然會產生更高的輸出成本。此外，文件或圖片處理可能還會產生額外費用。監控 token 消耗以控制支出十分重要。OrcaRouter 提供用量分析功能以幫助追蹤成本。沒有固定的月費，只需為實際用量付費。
主要的權衡在於模型的高級功能與其成本之間。對於真正需要128K輸出和多模態輸入的任務，此模型可以比替代方法（例如，多次調用較小模型）更有效率。然而，對於較短或較簡單的任務，使用更便宜的模型（如GPT-4o-mini或GPT-3.5 Turbo）將降低成本。此外，您可以將輸出標記限制為較低數量，以避免為未使用的容量付費。OrcaRouter 不針對失敗的請求或快取（如適用）收費，但您應查看此模型的具體定價政策。
OrcaRouter 可能會實作快取機制，以降低重複相同提示的成本。然而，此模型的快取行為並未在此處明確記載。通常，對快取回應進行唯讀操作可降低 token 消耗。若啟用快取，常見查詢的成本可能會降低。開發者應查閱 OrcaRouter 文件以了解最新的快取政策。最佳實踐是設計可重現的提示，並在 API 未提供快取時考慮使用外部快取策略。請注意，動態或使用者特定的提示可能無法從快取中受益。
如要使用此模型，請將 API 端點設為 https://api.orcarouter.ai/v1，並在請求中包含模型 ID "openai/gpt-5.5-2026-04-23"。此 API 與 OpenAI 相容，因此您可使用標準的 OpenAI SDK，或任何支援聊天完成端點的 HTTP 用戶端。請在 Authorization 標頭中傳遞您的 API 金鑰。將 messages 陣列結構化為 role 與 content。若為多模態輸入，請在 content 中包含 image_url 或 file_id 屬性。將 max_tokens 設為最高 128,000 的值。回應中將包含生成的文字。範例 curl 程式碼片段（此處未提供）可在 OrcaRouter 的文件中取得。
關鍵參數包括：model（字串，設定為 "openai/gpt-5.5-2026-04-23"）、messages（訊息物件陣列）、max_tokens（整數，上限 128,000）、temperature（浮點數，通常為 0-2）、top_p（浮點數）、n（完成次數）、stream（布林值）、stop（字串陣列）以及 presence_penalty/frequency_penalty。對於多模態輸入，請使用支援文字、image_url（附 detail 選項）及 file_id 的內容區塊。該模型支援函式呼叫與工具使用（若 OpenAI 啟用）。請參閱 OrcaRouter 的文件以取得支援的完整參數列表及任何模型特定的預設值。
遷移至 OrcaRouter 的 API 非常直接，因為該 API 與 OpenAI 相容。將您現有的基礎 URL 替換為 https://api.orcarouter.ai/v1，並將模型 ID 更改為 "openai/gpt-5.5-2026-04-23"。更新您的驗證方式以使用 OrcaRouter 的 API 金鑰。如果您已經在使用 OpenAI 的聊天完成結構，則無需變更請求格式。確保您的系統能處理速率限制和延遲方面的潛在差異。OrcaRouter 提供了遷移指南和支援。在切換生產流量之前，先用幾個請求進行測試。
兩者都是OpenAI模型，但gpt-5.5-2026-04-23提供顯著更大的輸出限制（128K tokens，相較於GPT-4o的4,096 tokens），並支援檔案和圖像輸入（GPT-4o也支援視覺功能，但檔案處理方式可能不同）。其τ²-Bench得分93.9很可能在長上下文推理方面超越GPT-4o的表現，不過並未提供直接比較。由於輸出容量更大，預期定價也會更高。對於簡短任務，GPT-4o可能更具成本效益；而需要極長輸出或多模態檔案輸入的任務，則較新的模型更為適合。
Claude 3.5 Sonnet (由 Anthropic 開發) 的最大輸出為 8,192 個 token，遠低於 128K。它也支援文字和圖片輸入，但不支援以相同方式上傳檔案。在長上下文推理方面，Claude 模型以高效能著稱，但缺乏具體的基準測試比較。Claude 模型的定價同樣以 token 計費。關鍵的區別在於輸出容量；如果你需要生成非常長的內容，這個 OpenAI 模型是明確的選擇。否則，決定可能取決於其他因素，例如安全偏好或生態系統整合。
Gemini 1.5 Pro (由 Google 提供) 提供高達 100 萬個 token 的大型上下文視窗，但輸出限制較低（約 8,192 個 token）。它支援文字、圖片、音訊和影片。Gemini 的 τ²-Bench 分數尚未提供，但 Google 的模型通常在多模態任務上表現出色。OpenAI 模型的優勢在於其高輸出 token 限制和強大的長上下文推理分數。在兩者之間進行選擇需要取捨：Gemini 提供更大的輸入上下文和額外的模態，而此模型則提供更長的輸出。兩者都能處理多模態輸入，但檔案處理的具體細節有所不同。
相容 OpenAI——沿用你現有的 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| 階梯 | 輸入 / 1M tokens | 輸出 / 1M tokens | 快取讀取 / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $5.00 | $30.00 | $0.500 |
| ≤ ∞ | $10.00 | $45.00 | $1.00 |
| 階梯依每次請求的輸入 token 數確定 | |||
基於標價的估算
階梯定價——此估算使用基礎級距費率。
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
本週開發者的討論
@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