OpenAI: GPT-5.5 Pro (batch)

GPT-5.5 Pro é um modelo de texto da OpenAI, posicionado como uma opção de alta capacidade otimizada para raciocínio profundo e precisão em cargas de trabalho complexas e de alto risco. Ele está na categoria de texto e é oferecido através do api14 sob o id de modelo openai/gpt-5.5-pro:batch. A designação batch indica que esta variante se destina a uso do tipo batch em vez de tráfego interativo e sensível à latência, por isso vale a pena ter isso em conta ao escolher entre endpoints para uma determinada carga de trabalho.

O modelo aceita texto, imagens e ficheiros como entrada, e devolve apenas texto. A sua janela de contexto é de 1.050.000 tokens, e a saída máxima é de 128.000 tokens. O corte de conhecimento é 2025-12-01, por isso qualquer coisa após essa data está fora do que o modelo foi treinado. A combinação de uma janela de contexto muito grande e um limite de saída elevado significa que pode fornecer documentos longos, vários ficheiros ou entradas de imagem num único pedido e ainda ter espaço para uma resposta gerada substancial.

Essas capacidades apontam para cargas de trabalho onde a entrada é grande e o raciocínio necessário é profundo. Análise de documentos longos, revisão de contratos ou especificações técnicas, revisão de código ou configuração com vários ficheiros, e extração de dados estruturados a partir de entradas mistas de texto e imagem são todos encaixes naturais. Como o modelo suporta ferramentas e saídas estruturadas, também se adequa a pipelines no estilo de agentes onde o modelo precisa de chamar funções ou devolver JSON que o código a jusante possa analisar. Os controlos de raciocínio permitem-lhe equilibrar a quantidade de deliberação interna que o modelo faz em relação ao tempo de resposta e ao comprimento da saída, o que importa quando a precisão é mais importante do que a velocidade.

Para o chamar através do api14, use a interface de chat completions compatível com a OpenAI com o id de modelo openai/gpt-5.5-pro:batch. Os parâmetros de pedido suportados são include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. Se já tem código escrito para o SDK da OpenAI, pode apontar o URL base para o api14 e alterar apenas a string do modelo. O parâmetro seed é útil quando quer saídas repetíveis, e response_format juntamente com structured_outputs é o caminho para respostas restringidas por esquema.

Não há restrições declaradas nos factos além das listas de modalidade e parâmetros, por isso a principal consideração prática é a natureza batch desta variante. Se a sua aplicação precisa de respostas interativas de baixa latência, um modelo não batch é provavelmente mais adequado. Se a sua carga de trabalho for offline, de alto volume, ou tolerante a processamento em fila, este modelo dá-lhe a janela de contexto completa e os controlos de raciocínio sem as restrições de um endpoint síncrono.