OpenAI: GPT-5.5 Pro

GPT-5.5 Pro to model tekstowy od OpenAI, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu openai/gpt-5.5-pro. Należy do rodziny GPT-5.5 OpenAI jako wariant o wysokich możliwościach, stworzony do głębokiego rozumowania i dokładności w złożonych zadaniach o wysokiej stawce. Data wydania przez dostawcę to 2026-04-24, a jego granica wiedzy to 2025-12-01.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki, a zwraca wyłącznie tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 1 050 000 tokenów, z maksymalnym wyjściem 128 000 tokenów, więc można dostarczyć bardzo duże dane wejściowe i nadal pozostawić miejsce na długą odpowiedź. Zachowanie rozumowania jest udostępniane przez parametry żądania, a nie na stałe, co ma znaczenie, jeśli trzeba wymienić głębokość na opóźnienie przy każdym wywołaniu.

Te możliwości wskazują na zadania, w których dane wejściowe są duże, a odpowiedź musi się obronić przy wnikliwej analizie. Długie zestawy dokumentów, mieszany materiał tekstowy i obrazowy oraz załączniki plikowe mogą trafić do jednego żądania, co pasuje do przeglądu umów i polityk, analizy technicznej wielu źródeł, syntezy badań oraz wieloetapowego rozwiązywania problemów, gdzie model musi przejść przez kroki pośrednie, zanim udzieli odpowiedzi. Ustrukturyzowane wyjścia i użycie narzędzi czynią go rozsądnym wyborem dla potoków w stylu agentowym, które muszą wywoływać funkcje i zwracać wyniki czytelne maszynowo, a nie wolny tekst.

Wywołuje się go przez API zgodne z OpenAI na api14, używając identyfikatora modelu openai/gpt-5.5-pro, więc istniejące zestawy SDK i klienty OpenAI działają po zmianie bazowego adresu URL i klucza. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools i verbosity. W praktyce oznacza to, że można ograniczyć długość wyjścia za pomocą max_tokens, kontrolować ilość rozumowania wykonywanego przez model za pomocą reasoning_effort (i sprawdzać je za pomocą include_reasoning), ograniczyć kształt odpowiedzi za pomocą response_format lub structured_outputs oraz przekazać modelowi funkcje możliwe do wywołania przez tools i tool_choice. Parametr seed pozwala żądać powtarzalnego próbkowania tam, gdzie backend to obsługuje.

Głównym ograniczeniem, które trzeba uwzględnić w planach, jest to, że wyjście jest wyłącznie tekstowe, więc wszystko, co wymaga generowania obrazów, dźwięku lub wideo, potrzebuje innego modelu. Pułap 128 000 tokenów na wyjściu oznacza również, że bardzo długie generowania trzeba dzielić lub kontynuować między wywołaniami. Jeśli zadanie jest krótkie, wrażliwe na opóźnienie i nie korzysta z głębokiego rozumowania ani kontekstu miliona tokenów, mniejszy i szybszy model tekstowy na api14 będzie zwykle lepszym wyborem.