OpenAI: GPT-5.5 Pro

GPT-5.5 Pro är en textmodell från OpenAI, listad på api14 under modell-id openai/gpt-5.5-pro. Den ingår i OpenAIs GPT-5.5-familj som varianten med hög kapacitet, byggd för djup resonemang och noggrannhet vid komplexa arbetsbelastningar med höga insatser. Leverantörens utgivningsdatum är 2026-04-24, och dess kunskapsgräns är 2025-12-01.

Modellen accepterar text, bilder och filer som indata, och returnerar endast text. Dess kontextfönster är 1 050 000 tokens, med en maximal utdata på 128 000 tokens, så du kan skicka in mycket stora indata och ändå lämna utrymme för ett långt svar. Resonemangsbeteendet exponeras genom begäranparametrar snarare än fasta värden, vilket spelar roll om du behöver avväga djup mot latens per anrop.

Dessa förmågor pekar mot arbetsbelastningar där indata är stor och svaret måste hålla vid granskning. Långa dokumentsamlingar, blandat text- och bildmaterial samt filbilagor kan gå in i en enda begäran, vilket passar avtals- och policygranskning, teknisk analys över många källor, forskningssyntes och problemlösning i flera steg där modellen måste resonera sig genom mellanliggande steg innan den ger ett svar. Strukturerade utdata och verktygsanvändning gör den till en rimlig matchning för agentliknande pipelines som behöver anropa funktioner och returnera maskinläsbara resultat snarare än fritext.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id openai/gpt-5.5-pro, så befintliga OpenAI-SDK:er och klienter fungerar med ett byte av bas-URL och nyckel. De begäranparametrar som stöds är include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. I praktiken innebär det att du kan begränsa utdatalängden med max_tokens, styra hur mycket resonemang modellen utför med reasoning_effort (och inspektera det med include_reasoning), begränsa svarformens utformning med response_format eller structured_outputs, och ge modellen anropbara funktioner genom tools och tool_choice. Parametern seed gör att du kan begära reproducerbar sampling där backend stöder det.

Den främsta begränsningen att planera kring är att utdata endast är text, så allt som kräver genererade bilder, ljud eller video behöver en annan modell. Taket på 128 000 tokens för utdata innebär också att mycket långa genereringar måste delas upp eller fortsättas över flera anrop. Om din uppgift är kort, latenskänslig och inte drar nytta av djup resonemang eller ett kontextfönster på en miljon tokens, är en mindre och snabbare textmodell på api14 vanligtvis det bättre valet.