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Gpt-5.5
Send a message to test this OpenAI-compatible chat completions model.
다양한 사용 사례와 매개변수 구성을 살펴보세요
숨겨진 수수료 없이 투명한 가격. 사용량에 따라 지불합니다.
| 규칙 및 양식 | Channel | 크레딧 | 가격 (USD) | 공식/참고 가격 | 일일 절감액 |
|---|---|---|---|---|---|
GPT-5.5 Token Pricing > 272K textOpenAITokencontext_tokens: > 272000 | Regular | Input2,200.22 Output9,900.99 Cache read220.02 credits / 1M tokens | Input$10.001 Output$45.005 Cache read$1.0001 per 1M tokens | - | - |
GPT-5.5 Token Pricing <= 272K textOpenAITokencontext_tokens: <= 272000 | Regular | Input1,100.11 Output6,600.66 Cache read110.01 credits / 1M tokens | Input$5.0005 Output$30.003 Cache read$0.500 per 1M tokens | - | - |
OpenAI GPT-5.5 사용 전체 가이드
원활한 통합과 합리적인 가격으로 복잡하고 장기적인 에이전트형 작업을 위한 OpenAI의 플래그십 모델을 활용하세요.
GPT-5.5는 현재까지 OpenAI가 제공하는 가장 강력한 플래그십 모델로, AI가 장기간에 걸쳐 계획을 세우고, 다단계 프로세스를 관리하며, 도구를 사용하고, 자율적인 결정을 내려야 하는 장기 에이전트형 작업을 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 기존 모델이 단일 프롬프트 완료에 뛰어난 반면, GPT-5.5는 지속적인 사람의 개입 없이도 작업을 조율하고 작업 중간의 오류에서 회복하도록 구축되었습니다. ApiPass를 통해 개발자는 표준 OpenAI 호환 API 엔드포인트로 이 프리미엄 모델에 접근할 수 있어, 세계에서 가장 진보한 추론 엔진을 안정적이고 합리적인 비용으로 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.
모든 요청에는 표준 채팅 형식의 messages 배열이 포함되어야 합니다. 어댑터는 이 필드를 업스트림 제공자에게 직접 전달합니다.
샘플링 동작을 제어하기 위해 temperature를 제공할 수 있습니다. 생략하면 어댑터는 업스트림 요청에 이를 포함하지 않습니다.
완료 길이를 제한하기 위해 max_tokens를 보낼 수 있습니다. 생략하면 업스트림 제공자가 응답 길이를 결정합니다.
GPT-5.5는 에이전트가 "stuck" 상태에 빠지는 경우를 크게 줄입니다. 도구 호출이 실패하거나 작업이 경로를 벗어나면, 모델은 작업 도중 자신의 실수를 감지하고 되돌아가며, 실패하거나 무한 반복에 빠지는 대신 새로운 접근 방식을 시도하는 능력이 매우 뛰어납니다.
도구 호출은 그 어느 때보다 효율적이고 정확합니다. GPT-5.5는 불필요하게 중복되는 도구 호출을 줄이고, 병렬 도구 호출을 기본 지원하여 여러 도구를 동시에 호출함으로써 지연 시간을 줄이고 토큰 비용을 절감할 수 있습니다.
많은 모델이 긴 세션에서 초기 지시사항을 놓치는 반면, GPT-5.5는 긴 대화와 작업 스레드의 깊은 부분까지도 엄격한 일관성을 유지합니다. 따라서 대규모 문서, 전체 코드베이스를 분석하거나 다단계 워크플로 전반의 전체 컨텍스트를 유지하는 데 이상적입니다.
비스트리밍 응답은 downstream 소비자를 위해 content와 prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens, cost 필드로 정규화됩니다.
표준 텍스트 생성뿐 아니라 GPT-5.5는 이미지와 문서를 포함한 혼합 미디어 입력을 매끄럽게 처리합니다. 또한 고수준의 과학, 법률, 수학 추론은 물론 복잡한 코드 생성과 디버깅에도 탁월합니다.
몇 가지 간단한 단계만으로 Gemini 3 Flash Preview API를 시작하세요...
apipass.dev에서 계정을 만들고 인증에 사용할 안전한 API 키를 생성하세요.
API 클라이언트 또는 HTTP 요청이 ApiPass chat completions 엔드포인트를 가리키도록 설정하세요: `https://api.apipass.dev/v1/chat/completions`.
요청 헤더에 API 키를 포함하세요. 형식은 다음과 같습니다: `Authorization: Bearer YOUR_API_KEY`.
표준 OpenAI 메시지 형식을 사용하여 JSON 요청 본문을 구성하세요. 특히 model 파라미터를 `openai/gpt-5.5`로 설정해야 합니다.
요청을 보내세요. 표준 Chat Completion 응답 객체를 받게 됩니다. 프로덕션에 적용하기 전에 ApiPass Playground를 사용해 프롬프트와 모델 동작을 시각적으로 테스트할 수도 있습니다.
멀티 에이전트 아키텍처에서는 GPT-5.5를 주요 의사결정자이자 오케스트레이터로 배포하고, 기본 서식 지정이나 검색 같은 반복적인 하위 작업은 더 작고 빠른 서브 에이전트에 위임하세요.
GPT-5.5는 토큰 비용이 더 높은 프리미엄 티어 모델이므로, 실패 비용이 큰 복잡하고 장시간 실행되는 워크플로에 사용하세요. 더 짧거나 대량 처리되는 작업, 또는 단순한 작업에는 GPT-5.4와 같은 더 저렴한 모델로 요청을 라우팅하세요.
GPT-5.5는 엄격한 단계별 지시보다 원하는 결과를 제시했을 때 특히 뛰어난 성능을 발휘합니다. 모델에 최종 목표를 알려주고, 에이전트형 추론으로 단계를 계획하도록 맡기세요.
에이전트형 애플리케이션은 동일한 대규모 시스템 프롬프트나 컨텍스트를 반복적으로 전달해야 하는 경우가 많습니다. 컨텍스트를 재사용하여 캐시된 입력 할인을 활용하면 전체 API 비용을 낮출 수 있습니다.
GPT-5.5를 사용해 전체 애플리케이션 아키텍처를 계획하고, 코드를 작성하며, 오류를 디버깅하고, 여러 파일을 동시에 관리하면서 막히지 않는 코딩 에이전트를 구동하세요.
수백 페이지의 법률, 의료 또는 학술 문서를 읽고 요약하며 미묘한 데이터를 추출하되 컨텍스트를 잃지 않는 도구를 구축하세요.
몇 분 또는 몇 시간 동안 작동하면서 제품 요구사항을 받아 데이터베이스 도구를 호출하고, 명세서를 작성하며, 코드를 배포하는 등의 복잡한 루프를 실행하는 에이전트를 배포하세요.
원시 익명화 데이터셋(CSV, XLS)을 모델에 제공하면, 모델이 자율적으로 데이터를 분석하고 가설을 생성하며 고도로 기술적인 보고서나 학술 문헌 초안을 작성할 수 있습니다.
ApiPass를 사용하면 엄격한 네이티브 속도 제한이나 복잡한 엔터프라이즈 온보딩을 거치는 번거로움 없이 OpenAI의 가장 강력한 에이전트형 모델에 매우 쉽게 접근할 수 있습니다. apipass.dev 엔드포인트는 기존 OpenAI SDK 및 요청 구조와 완전히 호환되므로, base URL과 API 키만 바꾸면 몇 초 만에 `openai/gpt-5.5`를 사용할 수 있습니다. 또한 내장된 ApiPass Playground를 통해 프로덕션 시스템에 배포하기 전에 깔끔하고 사용자 친화적인 환경에서 에이전트형 프롬프트를 빠르게 테스트하고 반복 개선하며 정교화할 수 있습니다.
모든 API는 Bearer Token을 통한 인증이 필요합니다.
Authorization: Bearer
ApiPass OpenAI 호환 chat completions 엔드포인트를 통해 openai/gpt-5.5로 텍스트를 생성합니다.
OpenAI 호환 JSON 요청 본문을 전송합니다. ApiPass는 openai/gpt-5.5를 APIPASS 어댑터로 라우팅하며, 이 어댑터는 chat payload를 APIPASS의 LLM 엔드포인트로 전달합니다.
1{
2 "model": "openai/gpt-5.5",
3 "messages": [
4 {
5 "role": "user",
6 "content": "Hello!"
7 }
8 ],
9 "stream": false,
10 "temperature": 0.7,
11 "max_tokens": 512,
12 "channel": "auto"
13}model필수string공개 ApiPass 모델 이름입니다. APIPASS 어댑터는 gpt-5.5 별칭도 허용하며 이를 upstream의 openai/gpt-5.5로 매핑합니다.
"openai/gpt-5.5"
messages필수array<object>OpenAI 스타일의 chat messages 배열입니다. 어댑터에는 비어 있지 않은 목록이 필요하며, 각 message 객체에는 role과 content가 포함되어야 합니다.
[{"role":"user","content":"Write a short product announcement for APIPASS GPT-5.5 support in ApiPass."}]stream선택적booleanServer-Sent Events를 수신하려면 true로 설정합니다. false이거나 생략하면 ApiPass는 단일 OpenAI 호환 chat.completion 응답을 반환합니다.
false
temperature선택적number0~2 사이의 선택적 샘플링 temperature입니다. 생략하면 어댑터는 upstream 요청에 temperature를 포함하지 않습니다.
허용 범위: 0~2
0.7
max_tokens선택적integer선택적 최대 completion 토큰 수입니다. 생략하면 upstream provider가 응답 길이를 결정합니다.
제공하는 경우 0보다 커야 합니다
512
top_p선택적numberApiPass chat 엔드포인트에서 허용하고 제공 시 APIPASS로 전달되는 선택적 nucleus sampling 값입니다.
허용 범위: 0~1
0.9
frequency_penalty선택적numberApiPass에서 허용하고 제공 시 전달되는 선택적 OpenAI 호환 frequency penalty입니다.
허용 범위: -2~2
0
presence_penalty선택적numberApiPass에서 허용하고 제공 시 전달되는 선택적 OpenAI 호환 presence penalty입니다.
허용 범위: -2~2
0
response_format선택적objectApiPass chat 엔드포인트에서 허용하며 존재하는 경우 provider로 전달되는 선택적 응답 형식 객체입니다.
{"type":"json_object"}tools선택적array<object>선택적 OpenAI 호환 tools 배열입니다. ApiPass는 tool 정의를 허용하며 제공 시 APIPASS로 전달합니다. 지원 여부는 upstream 모델에 따라 달라집니다.
[{"type":"function","function":{"name":"lookup_order","description":"Look up an order by ID","parameters":{"type":"object","properties":{"order_id":{"type":"string"}},"required":["order_id"]}}}]include_thoughts선택적booleanApiPass에서 허용하고 true일 때 전달되는 선택적 provider별 플래그입니다.
false
reasoning_effort선택적stringApiPass chat 엔드포인트에서 허용하고 제공 시 provider로 전달되는 선택적 reasoning effort 값입니다.
사용 가능한 옵션:
"low"
_provider_config_id선택적string선택적 ApiPass 라우팅 재정의입니다. 이 요청을 특정 구성된 APIPASS provider로 강제 라우팅하려면 provider_model_configs.id를 제공하세요.
"provider-config-id"
channel선택적stringchannel 파라미터를 통해 APIPASS 내 해당 provider를 지정할 수 있습니다. 이러한 provider는 실제 이미지 및 비디오 생성 작업을 처리합니다. APIPASS는 현재 세 가지 provider 옵션을 제공합니다:
channel 파라미터의 기본값은 auto입니다. 활성화하면 APIPASS가 실시간 가격 및 안정성 지표를 기반으로 사용 가능한 provider 전반에 작업을 자동으로 할당하여 최소 비용과 안정적인 성능의 균형을 맞춥니다. 사용자 지정 라우팅 요구 사항이 없다면 기본 auto 값을 유지하세요.
사용 가능한 옵션:
auto
messages 배열의 각 항목은 APIPASS 어댑터가 호출되기 전에 ApiPass가 검증하는 OpenAI chat message 형태를 따릅니다.
messages[].role필수stringMessage role입니다. ApiPass는 chat 요청 모델에서 developer, system, user, assistant role을 허용합니다.
사용 가능한 옵션:
"user"
messages[].content필수stringMessage content입니다. GPT-5.5 텍스트 생성에서는 가장 예측 가능한 provider 동작을 위해 일반 텍스트 content를 사용하세요.
"Summarize the following text in three concise bullets."
1curl -X POST "https://api.apipass.dev/v1/chat/completions" \
2 -H "Content-Type: application/json" \
3 -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
4 -d '{
5 "model": "openai/gpt-5.5",
6 "messages": [
7 {
8 "role": "system",
9 "content": "You are a precise and concise assistant."
10 },
11 {
12 "role": "user",
13 "content": "Write a short product announcement for APIPASS GPT-5.5 support in ApiPass."
14 }
15 ],
16 "temperature": 0.7,
17 "max_tokens": 512,
18 "stream": false
19 }'1{
2 "id": "chatcmpl_gpt_5_5_demo",
3 "object": "chat.completion",
4 "created": 1765968190,
5 "model": "openai/gpt-5.5",
6 "choices": [
7 {
8 "index": 0,
9 "message": {
10 "role": "assistant",
11 "content": "ApiPass now supports APIPASS GPT-5.5 through the standard OpenAI-compatible chat completions endpoint."
12 },
13 "finish_reason": "stop"
14 }
15 ],
16 "usage": {
17 "prompt_tokens": 35,
18 "completion_tokens": 19,
19 "total_tokens": 54
20 }
21}idApiPass chat completion 응답 ID입니다.
object응답 객체 유형입니다. 비스트리밍 호출은 chat.completion을 반환합니다.
model요청에 사용된 공개 모델 이름입니다.
choices[0].message.contentAPIPASS OpenAI 호환 응답에서 추출한 어시스턴트 답변 텍스트입니다.
choices[0].finish_reason완료 종료 사유입니다. ApiPass는 성공한 비스트리밍 GPT-5.5 completions에 대해 stop을 반환합니다.
usage.prompt_tokensupstream provider가 보고한 프롬프트 토큰 수입니다.
usage.completion_tokensupstream provider가 보고한 completion 토큰 수입니다.
usage.total_tokensApiPass 사용량 집계에 사용된 총 토큰 수입니다.
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GPT-5.6 models shared by Codex-compatible clients and direct API callers.
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Upgrade to Fable 5.1 for sharper, more natural responses with improved context awareness and refined writing quality.
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GPT‑6 Astra brings together years of research and big bets across pre-training, reinforcement learning, and alignment
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Harness Fable 5 to turn raw ideas into vivid, natural-sounding text across any creative or conversational task.
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