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OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch)

openai/gpt-5.5-pro:batch
TexteEntrée: file · image · textOutilsRaisonnement1.1MAjouté le 24 avr. 2026

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OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch) en bref

  • Le prix d’entrée est supérieur de 3233% à la médiane de 434 modèles Texte.
  • Fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens, suffisante pour de longs documents et des conversations à plusieurs tours.
  • Prend en charge l’appel d’outils (fonctions) pour les agents et les intégrations.
  • Prend en charge la sortie JSON structurée avec un schéma.
  • Prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
  • Accepte des images en entrée (vision).
  • Une requête typique (1,000 tokens en entrée / 500 en sortie) coûte environ 0,21 $US.

À propos de OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch)

GPT-5.5 Pro est un modèle de texte d'OpenAI, présenté comme une option à hautes capacités optimisée pour le raisonnement approfondi et la précision sur des charges de travail complexes et à forts enjeux. Il appartient à la catégorie texte et est proposé via api14 sous l'identifiant de modèle openai/gpt-5.5-pro:batch. La désignation batch indique que cette variante est destinée à un usage de type batch plutôt qu'à un trafic interactif sensible à la latence, ce qu'il convient de garder à l'esprit lorsque vous choisissez entre différents endpoints pour une charge de travail donnée.

Le modèle accepte en entrée du texte, des images et des fichiers, et ne renvoie que du texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 050 000 tokens, et la sortie maximale est de 128 000 tokens. La date limite de connaissances est le 2025-12-01, donc tout ce qui suit cette date est en dehors de ce sur quoi le modèle a été entraîné. La combinaison d'une très grande fenêtre de contexte et d'un plafond de sortie élevé signifie que vous pouvez fournir de longs documents, plusieurs fichiers ou des entrées d'images dans une seule requête tout en gardant de la place pour une réponse générée substantielle.

Ces capacités orientent vers des charges de travail où l'entrée est volumineuse et le raisonnement requis est profond. L'analyse de longs documents, la revue de contrats ou de spécifications techniques, la revue multi-fichiers de code ou de configuration, et l'extraction de données structurées à partir d'entrées mixtes texte et image sont autant de cas d'usage naturels. Comme le modèle prend en charge les outils et les sorties structurées, il convient également aux pipelines de type agent où le modèle doit appeler des fonctions ou renvoyer du JSON que le code en aval peut analyser. Les contrôles de raisonnement vous permettent d'arbitrer entre le degré de délibération interne du modèle et le temps de réponse et la longueur de sortie, ce qui importe lorsque la précision compte plus que la vitesse.

Pour l'appeler via api14, utilisez l'interface de complétions de chat compatible OpenAI avec l'identifiant de modèle openai/gpt-5.5-pro:batch. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools et verbosity. Si vous avez déjà du code écrit pour le SDK OpenAI, vous pouvez pointer l'URL de base vers api14 et ne changer que la chaîne du modèle. Le paramètre seed est utile lorsque vous souhaitez des sorties reproductibles, et response_format combiné à structured_outputs est la voie vers des réponses contraintes par un schéma.

Il n'y a pas de restrictions indiquées dans les faits au-delà des modalités et des listes de paramètres, donc la principale considération pratique est la nature batch de cette variante. Si votre application nécessite des réponses interactives à faible latence, un modèle non batch est probablement plus adapté. Si votre charge de travail est hors ligne, à fort volume, ou tolère un traitement mis en file d'attente, ce modèle vous offre la fenêtre de contexte complète et les contrôles de raisonnement sans les contraintes d'un endpoint synchrone.

Comment appeler l’API OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch)

  1. Créez une clé API dans votre tableau de bord.
  2. Installez le SDK officiel openai pour votre langage.
  3. Définissez baseURL sur https://api14.com/api/v1 et model sur "openai/gpt-5.5-pro:batch".
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "openai/gpt-5.5-pro:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Paramètres pris en charge

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetoolsverbosity

Caractéristiques

Longueur de contexte
1 050 000
Sortie max.
128 000
Entrée
file, image, text
Sortie
text
Date limite des connaissances
2025-12-01

Requêtes sur api14 · 7 derniers jours

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OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch) : questions fréquentes

Combien coûte l’API OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch) ?
OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch) coûte Entrée 52,50 $US / 1M tokens. Seules les requêtes réussies sont débitées de votre solde en USD ; les requêtes échouées sont gratuites.
Quelle est la fenêtre de contexte de OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch) ?
OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch) lit jusqu’à 1 050 000 tokens par requête, prompt, historique et documents compris. Il génère jusqu’à 128 000 tokens de sortie par réponse.
Que peut faire OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch) ?
OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch) accepte file, image, text et renvoie text. Il prend en charge l’appel d’outils, la sortie JSON structurée, le contrôle de l’effort de raisonnement.
Comment appeler OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch) depuis mon code ?
Pointez n’importe quel SDK OpenAI vers https://api14.com/api/v1 et définissez model sur "openai/gpt-5.5-pro:batch", sans autre changement de code. Copiez un exemple prêt à l’emploi depuis le panneau de code de cette page.
Quelles sont les alternatives à OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch) ?
Modèles Texte comparables à un prix similaire : OpenAI: GPT-5.4 Pro (batch), OpenAI: o3 Pro, OpenAI: GPT-5.2 Pro (batch). Tous fonctionnent avec la même clé API : changer de modèle ne tient qu’à une chaîne.

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