OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch)

GPT-5.5 Pro è un modello testuale di OpenAI, posizionato come opzione ad elevate capacità ottimizzata per il ragionamento profondo e l'accuratezza su carichi di lavoro complessi e critici. Si colloca nella categoria testo ed è offerto tramite api14 con l'id modello openai/gpt-5.5-pro:batch. La designazione batch indica che questa variante è pensata per un utilizzo in stile batch anziché per traffico interattivo e sensibile alla latenza, quindi è opportuno tenerlo presente quando si sceglie tra gli endpoint per un dato carico di lavoro.

Il modello accetta testo, immagini e file come input, e restituisce solo testo. La sua finestra di contesto è di 1.050.000 token, e l'output massimo è di 128.000 token. Il knowledge cutoff è 2025-12-01, quindi qualsiasi cosa successiva a tale data è al di fuori di ciò su cui il modello è stato addestrato. La combinazione di una finestra di contesto molto ampia e di un tetto di output elevato significa che puoi fornire documenti lunghi, più file o input immagine in una singola richiesta e avere comunque spazio per una risposta generata sostanziosa.

Queste capacità indicano carichi di lavoro in cui l'input è ampio e il ragionamento richiesto è profondo. Analisi di documenti lunghi, revisione di contratti o specifiche tecniche, revisione di codice o configurazioni multi-file, ed estrazione di dati strutturati da input misti di testo e immagini sono tutti casi d'uso naturali. Poiché il modello supporta strumenti e output strutturati, si adatta anche a pipeline in stile agente in cui il modello deve chiamare funzioni o restituire JSON che il codice a valle possa analizzare. I controlli di ragionamento ti permettono di bilanciare quanto ragionamento interno svolge il modello rispetto al tempo di risposta e alla lunghezza dell'output, il che conta quando l'accuratezza è più importante della velocità.

Per chiamarlo tramite api14, usa l'interfaccia chat completions compatibile con OpenAI con l'id modello openai/gpt-5.5-pro:batch. I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. Se hai già del codice scritto per l'SDK OpenAI, puoi puntare il base URL su api14 e cambiare solo la stringa del modello. Il parametro seed è utile quando vuoi output ripetibili, e response_format insieme a structured_outputs è la via per risposte vincolate a uno schema.

Non ci sono restrizioni dichiarate nei fatti oltre alle liste di modalità e parametri, quindi la principale considerazione pratica è la natura batch di questa variante. Se la tua applicazione necessita di risposte interattive a bassa latenza, un modello non batch è probabilmente più adatto. Se il tuo carico di lavoro è offline, ad alto volume, o tollera l'elaborazione in coda, questo modello ti offre l'intera finestra di contesto e i controlli di ragionamento senza i vincoli di un endpoint sincrono.