GPT 5.5 Batch
Red Neuronal
GPT 5.5 Batch es un modelo de OpenAI con contexto de más de 1 millón de tokens para tareas profesionales complejas y trabajo con código.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 050 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 128 000 tokens
- Niveles de razonamiento
- ninguno, bajo, medio, alto, muy alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GPT 5.5 Batch?
GPT 5.5 es un modelo frontier de OpenAI diseñado para cargas de trabajo profesionales complejas: en comparación con GPT 5.4, razona con mayor precisión, funciona de manera más estable y utiliza los tokens de forma más eficiente en tareas difíciles. La ventana de contexto supera el millón de tokens, por lo que se pueden incluir repositorios voluminosos y largos conjuntos de documentos en una sola solicitud, y la variante batch está diseñada para el procesamiento por lotes, cuando las tareas se envían en masa. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera, el pago se realiza en rublos según el consumo real de tokens, no mediante suscripción. Cerca, en la misma ventana, hay más de 250 otras redes neuronales: puedes cambiar entre ellas y comparar respuestas. Una API unificada compatible con OpenAI permite conectar la API de GPT 5.5 y cambiar de modelo más tarde sin reescribir la integración, mientras que el cifrado AES-GCM protege la correspondencia. Las empresas tienen acceso a contratos, facturas, gestión electrónica de documentos y un panel de administración con límites. Los desarrolladores encargan al modelo la refactorización y depuración de grandes bases de código, los analistas realizan cálculos y tareas STEM, los equipos de producto crean agentes mediante llamadas a funciones y las redacciones procesan archivos de documentos por lotes.Preguntas frecuentes sobre GPT 5.5 Batch
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
gpt-5.5:batch trabaja con texto, imágenes y documentos, sabe razonar antes de responder y llamar a funciones. La ventana de contexto es de 1 050 000 tokens, por lo que el modelo es adecuado para analizar grandes bases de código, documentos largos, análisis, refactorización y depuración, así como escenarios de agentes con herramientas.
El límite de salida es de 128 000 tokens por respuesta. Esto es suficiente para documentación extensa, un módulo de código completo o un análisis técnico detallado. Si la respuesta alcanza el límite, simplemente pida continuar y el modelo escribirá la siguiente parte.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado por nuestros datos: el modelo primero construye una cadena de pasos y luego entrega el resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas y tareas STEM, en la depuración de código y donde es importante seguir las condiciones secuencialmente, en lugar de adivinar la respuesta.
Sí, se admiten function calling y la salida estructurada en JSON. El modelo está disponible a través de la API unificada compatible con OpenAI de BotHub, por lo que es fácil integrarlo en agentes y sistemas multimodales, y cambiar a otro modelo si es necesario sin reescribir la integración.
Según nuestros datos, se aceptan imágenes y documentos como entrada, incluso de forma nativa: puede enviar una captura de pantalla de la interfaz, un esquema, una tabla o un PDF y pedir que analice el contenido. La recepción de audio y video no está marcada en nuestros datos, así que cuente con texto, imágenes y archivos.
En nuestros datos no se especifican los idiomas por separado, por lo que es más fiable probar el modelo con sus propias tareas: envíe una solicitud típica y evalúe el resultado. La interfaz de BotHub está en ruso, el acceso es posible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, y el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos.