OpenAI: GPT-5.5 Pro

GPT-5.5 Pro es un modelo de texto de OpenAI, listado en api14 bajo el id de modelo openai/gpt-5.5-pro. Se sitúa en la familia GPT-5.5 de OpenAI como la variante de alta capacidad, diseñada para razonamiento profundo y precisión en cargas de trabajo complejas y de alto riesgo. La fecha de lanzamiento del proveedor es 2026-04-24, y su fecha de corte de conocimiento es 2025-12-01.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y devuelve solo texto. Su ventana de contexto es de 1.050.000 tokens, con una salida máxima de 128.000 tokens, por lo que puedes proporcionar entradas muy grandes y aún dejar espacio para una respuesta larga. El comportamiento de razonamiento se expone a través de parámetros de solicitud en lugar de ser fijo, lo cual importa si necesitas equilibrar profundidad y latencia en cada llamada.

Esas capacidades apuntan a cargas de trabajo donde la entrada es grande y la respuesta tiene que resistir un escrutinio minucioso. Conjuntos largos de documentos, material mixto de texto e imágenes, y archivos adjuntos pueden ir en una sola solicitud, lo que encaja con revisión de contratos y políticas, análisis técnico de muchas fuentes, síntesis de investigación y resolución de problemas de varios pasos donde el modelo tiene que razonar a través de pasos intermedios antes de comprometerse con una respuesta. Las salidas estructuradas y el uso de herramientas lo hacen una opción razonable para pipelines de estilo agente que necesitan llamar funciones y devolver resultados legibles por máquina en lugar de texto libre.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo openai/gpt-5.5-pro, por lo que los SDKs y clientes de OpenAI existentes funcionan con un cambio de URL base y clave. Los parámetros de solicitud soportados son include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools y verbosity. En la práctica, eso significa que puedes limitar la longitud de salida con max_tokens, controlar cuánto razona el modelo con reasoning_effort (e inspeccionarlo con include_reasoning), restringir la forma de la respuesta con response_format o structured_outputs, y dar al modelo funciones invocables a través de tools y tool_choice. El parámetro seed permite solicitar un muestreo reproducible donde el backend lo soporte.

La principal restricción a tener en cuenta es que la salida es solo texto, por lo que cualquier cosa que requiera imágenes, audio o vídeo generados necesita un modelo diferente. El techo de salida de 128.000 tokens también significa que las generaciones muy largas tienen que dividirse o continuarse a lo largo de varias llamadas. Si tu tarea es corta, sensible a la latencia y no se beneficia de razonamiento profundo o de un contexto de un millón de tokens, un modelo de texto más pequeño y rápido en api14 suele ser la mejor opción.