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OpenAI: GPT-5.5 (batch)

openai/gpt-5.5:batch
TestoInput: file · image · textToolRagionamento1.1MAggiunto il 24 apr 2026

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OpenAI: GPT-5.5 (batch) in breve

  • Il prezzo di input è superiore del 456% rispetto alla mediana di 434 modelli Testo.
  • Finestra di contesto di 1.050.000 token, sufficiente per documenti lunghi e conversazioni con più turni.
  • Supporta il tool (function) calling per agenti e integrazioni.
  • Supporta l’output JSON strutturato con uno schema.
  • Supporta il controllo del livello di ragionamento.
  • Accetta immagini in input (visione).
  • Una richiesta tipica (1,000 token di input / 500 di output) costa circa 0,04 USD.

Informazioni su OpenAI: GPT-5.5 (batch)

GPT-5.5 (batch) è un modello testuale di OpenAI, offerto su api14 con l'id modello openai/gpt-5.5:batch. È la variante batch di GPT-5.5, che OpenAI descrive come il suo modello di frontiera costruito per carichi di lavoro professionali complessi. Si basa su GPT-5.4 con un ragionamento più forte, una maggiore affidabilità e una migliore efficienza dei token su compiti difficili. La data di rilascio del provider è 2026-04-24 e il knowledge cutoff del modello è 2025-12-01.

Il modello accetta testo, immagini e file come input e restituisce testo. La sua finestra di contesto è di 1.050.000 token, sufficiente a contenere documenti molto grandi, lunghe cronologie di conversazione o input multi-file in una singola richiesta. L'output massimo è di 128.000 token, quindi le risposte possono essere lunghe e allo stesso tempo basate su un input ampio. I parametri supportati includono include_reasoning, reasoning, reasoning_effort e verbosity, che consentono di controllare quanto ragionamento il modello espone e quanto dettagliate siano le sue risposte. Supporta inoltre max_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tools e tool_choice.

Queste capacità indicano alcuni usi pratici. L'ampia finestra di contesto e l'input da file si adattano all'analisi di contratti lunghi, documentazione tecnica, articoli di ricerca o basi di codice fornite come file, dove il modello deve ragionare su molte pagine contemporaneamente. L'input di immagini consente compiti che combinano screenshot, diagrammi o pagine scansionate con istruzioni testuali. Gli output strutturati e response_format sono utili quando servono risultati leggibili dalla macchina, come l'estrazione di campi da documenti in JSON. La chiamata agli strumenti supporta flussi di lavoro in cui il modello decide quando chiamare le vostre funzioni o API, e i controlli di ragionamento aiutano su problemi che richiedono una deliberazione passo passo invece di una risposta rapida. La designazione batch lo rende adatto a carichi di lavoro in cui le richieste vengono inviate insieme invece che in modo interattivo.

Si chiama tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id modello openai/gpt-5.5:batch. Poiché l'interfaccia segue il formato OpenAI, è possibile puntare un client OpenAI esistente al base URL di api14 e passare quell'id nel campo model. Il corpo della richiesta accetta i parametri elencati sopra: include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. Usate max_tokens per limitare la lunghezza dell'output, response_format o structured_outputs quando serve una forma definita, tools e tool_choice per la chiamata di funzioni, e reasoning_effort o verbosity per regolare quanto lavoro il modello dedica a una risposta.

Un limite da notare è che il modello produce solo testo, quindi non può generare immagini o audio. Se il vostro compito dipende da quei tipi di output, un modello diverso è più adatto. La variante batch è inoltre pensata per richieste raggruppate e non interattive, quindi se avete bisogno di risposte a bassa latenza in un'interfaccia di chat dal vivo, verificate se una variante non batch di GPT-5.5 è disponibile su api14. Altrimenti, per lavori testuali a contesto lungo con immagini, file, controllo del ragionamento e uso di strumenti, questo modello copre direttamente queste esigenze.

Come chiamare l’API OpenAI: GPT-5.5 (batch)

  1. Crea una chiave API nella tua dashboard.
  2. Installa l’SDK ufficiale openai per il tuo linguaggio.
  3. Imposta baseURL su https://api14.com/api/v1 e model su "openai/gpt-5.5: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:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Parametri supportati

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetoolsverbosity

Specifiche

Lunghezza del contesto
1.050.000
Output massimo
128.000
Input
file, image, text
Output
text
Limite di conoscenza
2025-12-01

Richieste su api14 · ultimi 7 giorni

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OpenAI: GPT-5.5 (batch): domande frequenti

Quanto costa l’API di OpenAI: GPT-5.5 (batch)?
OpenAI: GPT-5.5 (batch) costa Input 8,75 USD / 1M token. L’importo viene addebitato sul tuo saldo in USD solo per le richieste riuscite; le richieste fallite sono gratuite.
Qual è la finestra di contesto di OpenAI: GPT-5.5 (batch)?
OpenAI: GPT-5.5 (batch) legge fino a 1.050.000 token per richiesta, prompt, cronologia e documenti insieme. Scrive fino a 128.000 token di output per risposta.
Cosa sa fare OpenAI: GPT-5.5 (batch)?
OpenAI: GPT-5.5 (batch) accetta file, image, text e restituisce text. Supporta tool calling, output JSON strutturato, controllo del livello di ragionamento.
Come chiamo OpenAI: GPT-5.5 (batch) dal mio codice?
Punta un qualsiasi SDK OpenAI su https://api14.com/api/v1 e imposta il modello su "openai/gpt-5.5:batch", nessun’altra modifica al codice. Copia un esempio pronto dal pannello del codice in questa pagina.
Quali sono le alternative a OpenAI: GPT-5.5 (batch)?
Modelli Testo comparabili a un prezzo simile: OpenAI: GPT-5.4, Fireworks: Ember-1, Anthropic: Claude Sonnet 4.6. Funzionano tutti con la stessa chiave API, quindi per cambiare basta una stringa.

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