OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch)

GPT-5.5 Pro to model tekstowy od OpenAI, pozycjonowany jako opcja o wysokich możliwościach, zoptymalizowana pod głębokie rozumowanie i dokładność w złożonych zadaniach o wysokiej stawce. Należy do kategorii tekstowych i jest oferowany przez api14 pod identyfikatorem modelu openai/gpt-5.5-pro:batch. Oznaczenie batch wskazuje, że ten wariant jest przeznaczony do użycia w trybie wsadowym, a nie do ruchu interaktywnego wrażliwego na opóźnienia, więc warto o tym pamiętać przy wyborze punktu końcowego dla danego zadania.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki, a zwraca wyłącznie tekst. Jego okno kontekstu wynosi 1 050 000 tokenów, a maksymalne wyjście to 128 000 tokenów. Data odcięcia wiedzy to 2025-12-01, więc wszystko po tej dacie wykracza poza to, na czym model był trenowany. Połączenie bardzo dużego okna kontekstu i wysokiego limitu wyjścia oznacza, że można dostarczyć długie dokumenty, wiele plików lub dane wejściowe w postaci obrazów w jednym żądaniu i nadal mieć miejsce na obszerną wygenerowaną odpowiedź.

Te możliwości wskazują na zadania, w których dane wejściowe są duże, a wymagane rozumowanie jest głębokie. Analiza długich dokumentów, przegląd umów lub specyfikacji technicznych, przegląd kodu lub konfiguracji z wielu plików oraz ekstrakcja danych strukturalnych z mieszanych danych wejściowych w postaci tekstu i obrazów to naturalne zastosowania. Ponieważ model obsługuje narzędzia i wyjścia strukturalne, nadaje się również do potoków w stylu agentowym, w których model musi wywoływać funkcje lub zwracać JSON, który może zostać przetworzony przez dalszy kod. Mechanizmy kontroli rozumowania pozwalają regulować, ile wewnętrznego namysłu wykonuje model, w stosunku do czasu odpowiedzi i długości wyjścia, co ma znaczenie, gdy dokładność jest ważniejsza niż szybkość.

Aby wywołać go przez api14, użyj interfejsu chat completions zgodnego z OpenAI z identyfikatorem modelu openai/gpt-5.5-pro:batch. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools i verbosity. Jeśli masz już kod napisany pod OpenAI SDK, możesz ustawić bazowy adres URL na api14 i zmienić tylko ciąg modelu. Parametr seed jest przydatny, gdy chcesz uzyskać powtarzalne wyniki, a response_format razem ze structured_outputs to droga do odpowiedzi ograniczonych schematem.

W faktach nie podano żadnych ograniczeń poza listami modalności i parametrów, więc głównym praktycznym względem jest wsadowy charakter tego wariantu. Jeśli Twoja aplikacja wymaga odpowiedzi interaktywnych o niskim opóźnieniu, model niebędący wariantem wsadowym będzie prawdopodobnie lepszym wyborem. Jeśli Twoje zadanie jest offline, o dużym wolumenie lub toleruje przetwarzanie w kolejce, ten model daje pełne okno kontekstu i mechanizmy kontroli rozumowania bez ograniczeń synchronicznego punktu końcowego.