OpenAI: GPT-5.5 Pro

GPT-5.5 Pro è un modello testuale di OpenAI, elencato su api14 con l'id modello openai/gpt-5.5-pro. Appartiene alla famiglia GPT-5.5 di OpenAI come variante ad alte prestazioni, progettata per ragionamento profondo e accuratezza su carichi di lavoro complessi e critici. La data di rilascio del provider è 2026-04-24, e il suo knowledge cutoff è 2025-12-01.

Il modello accetta testo, immagini e file come input, e restituisce solo testo. La sua finestra di contesto è di 1.050.000 token, con un output massimo di 128.000 token, quindi puoi fornire input molto grandi e lasciare comunque spazio per una risposta lunga. Il comportamento di ragionamento è esposto tramite parametri della richiesta anziché essere fisso, il che conta se devi bilanciare profondità e latenza chiamata per chiamata.

Queste capacità indicano carichi di lavoro in cui l'input è grande e la risposta deve reggere un esame accurato. Set di documenti lunghi, materiale misto di testo e immagini, e allegati di file possono entrare in una singola richiesta, il che si adatta a revisione di contratti e policy, analisi tecnica su molte fonti, sintesi di ricerca e risoluzione di problemi multi-step in cui il modello deve ragionare attraverso passaggi intermedi prima di impegnarsi in una risposta. Gli output strutturati e l'uso di strumenti lo rendono una scelta ragionevole per pipeline in stile agente che devono chiamare funzioni e restituire risultati leggibili dalla macchina anziché testo libero.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id modello openai/gpt-5.5-pro, quindi gli SDK e i client OpenAI esistenti funzionano con un cambio di base URL e chiave. I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. In pratica questo significa che puoi limitare la lunghezza dell'output con max_tokens, controllare quanto ragionamento fa il modello con reasoning_effort (e ispezionarlo con include_reasoning), vincolare la forma della risposta con response_format o structured_outputs, e fornire al modello funzioni richiamabili tramite tools e tool_choice. Il parametro seed consente di richiedere un campionamento riproducibile dove il backend lo supporta.

Il vincolo principale da considerare nella pianificazione è che l'output è solo testo, quindi qualsiasi cosa richieda immagini, audio o video generati necessita di un modello diverso. Il tetto di output di 128.000 token significa anche che generazioni molto lunghe devono essere divise o continuate su più chiamate. Se il tuo compito è breve, sensibile alla latenza e non trae beneficio da ragionamento profondo o da un contesto da un milione di token, un modello testuale più piccolo e veloce su api14 sarà di solito la scelta migliore.