GPT-5.5 Pro 是 OpenAI 的高能力模型，專為複雜且高風險工作負載中的深度推理與準確性進行優化。它具備超過100萬 Token 的上下文窗口（922K 輸入，128K 輸出），支援...
OpenAI GPT-5.5 Pro 是 OpenAI 的旗艦模型，代表了大型語言模型的尖端技術。它專為需要高推理能力、多模態理解和大量輸出長度的任務而設計。該模型接受文字、圖像和檔案輸入，使其能夠靈活應用於包含視覺資料或結構化文件的場景。其最大輸出為 100,000 個 token，能夠生成不截斷的長篇內容。使用者可透過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API…
GPT-5.5 Pro 在複雜推理、長上下文理解和多模態處理方面表現出色。它可以回答需要多步驟邏輯的問題，例如數學證明或法律解釋。憑藉 100,000 個 token 的輸出限制，它可以在單次 API 調用中生成完整的程式碼庫、書籍或詳細報告。該模型支援函數呼叫和結構化輸出，能夠整合到自動化工作流程中。其檔案和圖像理解能力使其能夠分析圖表、示意圖和掃描文件。與早期模型相比，它在長篇內容的連貫性和細微指令的處理上都有所改進。
對於簡單的任務，例如短文本生成、基本問答或低延遲應用，選擇較便宜的模型如GPT-4.5或GPT-4o Mini可能更為合適。這些模型能以較低成本與較少的Token用量提供足夠的效能。GPT-5.5 Pro的高昂定價與較長輸出能力，最適合用於需要深度推理、多模態輸入或非常長輸出的任務。OrcaRouter讓你能動態路由請求：你可以針對複雜案例使用GPT-5.5 Pro，並在簡單查詢時回退到較便宜的模型，而且全部透過同一個API端點完成。
是的，GPT-5.5 Pro 可以生成结构化输出，如 JSON、XML 或多编程语言的代码片段。它支持在 API 请求中传入 JSON Schema 以强制指定输出结构，并能遵循指令产生有效且格式化的数据。因此，它适合用于构建需要机器可读回应的应用，例如数据萃取流程、API 编排或自动报表生成。该模型也原生支持函式呼叫，使其能够根据用户提示调用外部工具。
作為旗艦型號，GPT-5.5 Pro 在各種推理、語言理解及多模態基準測試上展現了最先進的性能。它在 MMLU（大規模多任務語言理解）、程式挑戰（如 HumanEval、SWE-bench）以及視覺推理（如 VQA、ChartQA）等任務中持續名列前茅。確切分數會因評估日期和方法而異，但該模型通常在準確度上超越其前代及許多競爭對手。然而，沒有模型是完美的；它可能在高度專業的狹窄領域或模糊提示上仍有困難。用戶應在具代表性的數據集上進行測試，以評估其針對特定使用案例的性能。
GPT-5.5 Pro 的延遲取決於輸入長度、請求的輸出大小以及當前伺服器負載。對於輸出量適中的簡短提示，回應通常會在數秒內開始。對於極長的輸出（例如 100k 個 token），由於模型需處理完整上下文，初始延遲可能較高。一旦生成開始，token 便會以與其他旗艦模型相當的速度（例如每秒數十個 token）持續串流返回。OrcaRouter 透過選擇最近的可用推理節點來最佳化路由，以最大程度降低延遲。確切速度並非固定不變，可能有所差異；使用者應在其環境中進行延遲測試。
優勢包括卓越的推理能力、長篇連貫性、多模態處理以及大輸出容量。它在需要逐步邏輯、創意寫作和程式碼生成的任務上特別強大。限制包括與較小模型相比成本較高，以及當指令不明確時偶爾會出現不一致。它也可能產生幻覺——聽起來合理但錯誤的資訊——尤其是在其訓練資料之外的議題上。模型的知識截止日期基於 OpenAI 的訓練；除非在提示中提供，否則它沒有即時資訊。使用者應為關鍵應用程式實施驗證步驟。此外，10萬輸出上限指的是生成；輸入上下文窗口未指定，但已知非常大。
OrcaRouter 上的 GPT-5.5 Pro 定價遵循 OpenAI 的費率結構，通常按照每百萬個 Token 分別計費輸入與輸出。透過 OrcaRouter 使用該模型無需支付額外的訂閱費用，只需負擔按 Token 計算的成本。OrcaRouter 可能在 OpenAI 基礎定價之上增加透明的服務費或加成，相關資訊會在控制面板中揭露。根據最新資料，輸入 Token 與輸出 Token 的費率不同，輸出通常較為昂貴。無固定月費方案，您只需按實際用量付費。確切當前定價請參閱 OrcaRouter 的定價頁面或 OpenAI 官方費率。
鑒於其旗艦地位，GPT-5.5 Pro 的每個 token 成本高於許多其他模型。然而，它在單次調用中生成長輸出的能力，可減少多次生成輪次的需求。對於需要高精度和深度推理的任務，其成本可能因節省的時間與品質提升而值得。對於高使用量場景，請考慮使用快取（若 OrcaRouter 支援）或批次請求來降低每個 token 的開銷。此外，您可以透過 OrcaRouter 的路由混合使用模型：僅在工作流程中最具挑戰性的部分使用 GPT-5.5 Pro，而將較簡單的子任務交給較便宜的模型。
OrcaRouter 可選擇性地提供回應快取功能，以避免對重複提示進行重複計算。啟用此功能後，當發送完全相同的輸入（包括多模態資料）時，將直接回傳快取的回應，無需耗費模型推理成本。這對於有大量相同或高度相似查詢的應用程式，能顯著降低費用。快取策略、TTL 及適用條件由 OrcaRouter 決定；您可以針對每次 API 呼叫設定快取配置。請注意，快取回應不會反映最新的資訊或模型行為的變更，因此請謹慎使用快取於靜態內容。詳細資訊請參閱 OrcaRouter 的文件。
透過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 端點 https://api.orcarouter.ai/v1 存取 GPT-5.5 Pro。在請求中使用模型 ID "openai/gpt-5.5-pro"。API 預期標準 OpenAI 參數：訊息陣列（包含 role、content）、max_tokens、temperature 等。對於多模態輸入，在 content 中使用 data URL 或文件引用格式包含圖像部分。範例 curl 呼叫： 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 }'
您可以使用所有標準的 OpenAI 參數搭配 OrcaRouter API：temperature（0-2，預設 1）、top_p、max_tokens（最多 100,000）、frequency_penalty、presence_penalty、stop sequences 以及 seed 以獲得可重現的結果。對於結構化輸出，您可以傳入帶有 JSON schema 的 response_format。對於多模態，您可以在 content 陣列中包含 image_url 或 file_url。其他 OrcaRouter 參數如 cache、model fallback 和 routing preferences 可透過自訂標頭或額外的 body 欄位使用（請參閱文件）。API 會回傳包含 choices、usage statistics 和 model info 的標準 JSON 回應。
遷移非常簡單，因為 OrcaRouter 的 API 與 OpenAI 相容。將 base_url 從 https://api.openai.com/v1 改為 https://api.orcarouter.ai/v1。將您的 API 金鑰替換為 OrcaRouter API 金鑰。更新模型名稱為 "openai/gpt-5.5-pro"（保留 OpenAI 的模型名稱作為前綴）。所有其他請求和回應結構保持不變。如果您使用的是 openai Python 函式庫，只需更新客戶端初始化： 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=[...] ) 請先在測試環境中進行測試。
GPT-5.5 Pro 在推理能力、多模态理解以及输出長度方面，相較 GPT-4.5 有顯著提升。雖然 GPT-4.5 仍然是功能強大的模型，但 GPT-5.5 Pro 能處理更複雜的指令，原生支援圖像和檔案處理，並且每次回應可生成高達 100,000 個 token，而 GPT-4.5 的上限較低。不過，對於簡單任務，GPT-4.5 通常更便宜、更快，因此更適合高吞吐量、低複雜度的應用。在基準測試表現上，GPT-5.5 Pro 在邏輯、程式設計和視覺問答任務上通常得分更高。OrcaRouter 允許您根據使用場景在兩種模型間自由切換。
GPT-5.5 Pro 在 GPT-4o 的多模態能力基礎上，增強了推理能力並擁有更大的輸出限制（100k 相較於 GPT-4o 典型的 16k 輸出）。兩款模型均支援文字、圖片和檔案輸入，但 GPT-5.5 Pro 在複雜推理任務上通常更準確，並在長時間生成中保持更好的一致性。GPT-4o 作為較舊且較便宜的模型，仍然是許多應用的強力選擇；它在短輸出方面提供更快的回應時間。當任務不需要極長輸出或頂級推理時，GPT-4o 可作為具成本效益的替代方案。OrcaRouter 支援兩者，實現動態模型選擇。
GPT-5.5 Pro 和 Claude 3.5 Sonnet 均為各自供應商的旗艦模型。GPT-5.5 Pro 提供更大的輸出容量（100k tokens），並同樣支援檔案與圖片輸入。在基準測試中，GPT-5.5 Pro 通常在推理與程式碼任務上領先，而 Claude 3.5 Sonnet 則可能在安全性、實用性與細膩對話方面表現優異。兩者之間的選擇往往取決於具體任務需求與生態系統偏好。OrcaRouter 讓您可以透過同一 API 呼叫任一模型，方便比較與切換。定價可能有所不同，請參閱 OrcaRouter 的定價頁面比較逐 token 費用。
GPT-5.5 Pro 在需要深度推理、多模態理解以及極長輸出的任務中，優勢顯而易見。開源模型（如 Llama 3、Mistral）在簡單文字生成方面成本效益高，且可在本地運行。然而，它們通常缺乏相同層次的推理能力、多模態支援以及輸出 Token 限制。若您的應用需要在複雜任務上達到高準確度，GPT-5.5 Pro 值得投資。對於摘要或分類等簡單任務，經過微調的開源模型可能就已足夠，並能降低成本。OrcaRouter 提供專有及開源模型，讓您能選擇最適合的方案。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
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| 階梯 | 輸入 / 1M tokens | 輸出 / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ 1.1M | $60.00 | $270.00 |
| 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。
@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