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Gpt-5.5
Send a message to test this OpenAI-compatible chat completions model.
探索不同用例和参数配置
透明定价，无隐藏费用。按需支付。
| 规则与模式 | 渠道 | 积分 | 价格（美元） | 官方/参考价格 | 每日节省 |
|---|---|---|---|---|---|
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 使用完整指南
以无缝集成和实惠价格解锁 OpenAI 旗舰模型，用于复杂、长期运行的智能体任务。
GPT-5.5 是 OpenAI 迄今能力最强的旗舰模型，专为处理长期运行的智能体任务而设计。在这类任务中，AI 需要进行规划、管理多步骤流程、使用工具，并在较长时间内自主做出决策。传统模型擅长完成单次提示，而 GPT-5.5 能够编排行动，并在任务过程中从错误中恢复，无需持续依赖人工干预。通过 ApiPass，开发者可以使用标准的 OpenAI 兼容 API 端点访问这一高端模型，从而可靠且经济地将全球最先进的推理引擎集成到自己的应用中。
每个请求都应包含标准聊天格式的 messages 数组。适配器会将该字段直接转发给上游提供商。
你可以提供 temperature 来控制采样行为。如果省略，适配器不会在上游请求中包含该参数。
你可以发送 max_tokens 来限制补全长度。如果省略，则由上游提供商决定响应长度。
GPT-5.5 大幅减少了智能体“卡住”的情况。如果工具调用失败或任务偏离方向，模型能够在任务过程中高度准确地发现自身错误、回退，并尝试新的方法，而不是直接失败或无限循环。
工具调用比以往更高效、更精准。GPT-5.5 会减少冗余工具调用，并原生支持并行工具调用，允许同时调用多个工具以降低延迟并节省 token 成本。
许多模型在长时间会话中会逐渐丢失早期指令，而 GPT-5.5 能在长对话和任务线程的深处保持严格的一致性。这使其非常适合分析海量文档、完整代码库，或在多步骤工作流中维持完整上下文。
非流式响应会被规范化为 content 以及 prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens 和 cost 字段，便于下游使用。
除了标准文本生成，GPT-5.5 还能无缝处理包括图像和文档在内的混合媒体输入。它在高层次科学、法律和数学推理，以及复杂代码生成和调试方面表现尤为出色。
只需几个简单步骤，即可开始使用 Gemini 3 Flash Preview API...
在 apipass.dev 创建账户，并生成用于身份验证的安全 API key。
将你的 API 客户端或 HTTP 请求指向 ApiPass 聊天补全端点：`https://api.apipass.dev/v1/chat/completions`。
在请求头中包含你的 API key。格式为：`Authorization: Bearer YOUR_API_KEY`。
使用标准 OpenAI 消息格式构建 JSON 请求体。关键是将 model 参数设置为 `openai/gpt-5.5`。
发送你的请求。你将收到标准的 Chat Completion 响应对象。在推送到生产环境之前，你也可以使用 ApiPass Playground 以可视化方式测试提示词和模型行为。
在多智能体架构中，将 GPT-5.5 部署为主要决策者和编排器，同时把重复性子任务（如基础格式化或检索）委派给更小、更快的子智能体。
由于 GPT-5.5 是 token 成本更高的高级模型，建议将其用于复杂、长时间运行且失败代价较高的工作流。对于更短、高频或简单的任务，可将请求路由到 GPT-5.4 等成本更低的模型。
当提供结果目标而不是僵化的逐步指令时，GPT-5.5 表现尤其出色。告诉模型最终目标是什么，让它通过智能体推理来规划步骤。
智能体应用通常需要反复传递相同的大型系统提示词或上下文。通过复用上下文来利用缓存输入折扣，从而降低整体 API 开销。
使用 GPT-5.5 为编码智能体提供能力，使其能够规划完整应用架构、编写代码、调试错误，并同时管理多个文件而不会卡住。
构建可阅读、总结并从数百页法律、医疗或学术文档中提取细微信息的工具，同时不丢失上下文。
部署可运行数分钟或数小时的智能体，执行复杂循环，例如接收产品需求、调用数据库工具、编写规格说明并部署代码。
向模型输入原始匿名数据集（CSV、XLS），让其自主分析数据、生成假设，并起草高度技术性的报告或学术文献。
ApiPass 让你无需应对严格的原生速率限制或复杂的企业级接入流程，也能极其轻松地访问 OpenAI 最强大的智能体模型。由于 apipass.dev 端点完全兼容现有 OpenAI SDK 和请求结构，你只需替换 base URL 和 API key，即可在数秒内开始使用 `openai/gpt-5.5`。此外，借助内置的 ApiPass Playground，你可以在干净、易用的环境中快速测试、迭代并优化智能体提示词，然后再部署到生产系统。
所有 API 都需要通过 Bearer Token 进行身份验证。
Authorization: Bearer
通过 ApiPass 的 OpenAI 兼容聊天补全端点，使用 openai/gpt-5.5 生成文本。
发送 OpenAI 兼容的 JSON 请求体。ApiPass 会将 openai/gpt-5.5 路由到 APIPASS 适配器，该适配器会将聊天负载转发到 APIPASS 的 LLM 端点。
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}model必填string公共 ApiPass 模型名称。APIPASS 适配器也接受 gpt-5.5 别名，并将其映射到上游的 openai/gpt-5.5。
"openai/gpt-5.5"
messages必填array<object>OpenAI 风格的聊天消息数组。适配器要求列表非空，并且每个消息对象都必须包含 role 和 content。
[{"role":"user","content":"Write a short product announcement for APIPASS GPT-5.5 support in ApiPass."}]stream可选boolean设置为 true 可接收 Server-Sent Events。当为 false 或省略时，ApiPass 返回单个 OpenAI 兼容的 chat.completion 响应。
false
temperature可选number可选的采样温度，范围为 0 到 2。如果省略，适配器不会在上游请求中包含 temperature。
允许范围：0 到 2
0.7
max_tokens可选integer可选的最大补全 token 数。如果省略，响应长度由上游提供商决定。
提供时必须大于 0
512
top_p可选number可选的核采样值，ApiPass 聊天端点接受该值，并在提供时转发给 APIPASS。
允许范围：0 到 1
0.9
frequency_penalty可选number可选的 OpenAI 兼容频率惩罚参数，ApiPass 接受该参数，并在提供时转发。
允许范围：-2 到 2
0
presence_penalty可选number可选的 OpenAI 兼容存在惩罚参数，ApiPass 接受该参数，并在提供时转发。
允许范围：-2 到 2
0
response_format可选object可选的响应格式对象，ApiPass 聊天端点接受该对象，并在存在时转发给提供商。
{"type":"json_object"}tools可选array<object>可选的 OpenAI 兼容 tools 数组。ApiPass 接受工具定义，并在提供时将其转发给 APIPASS；支持情况取决于上游模型。
[{"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_thoughts可选boolean可选的提供商特定标志，ApiPass 接受该标志，并在为 true 时转发。
false
reasoning_effort可选string可选的推理强度值，ApiPass 聊天端点接受该值，并在提供时转发给提供商。
可用选项：
"low"
_provider_config_id可选string可选的 ApiPass 路由覆盖项。提供 provider_model_configs.id 可强制将此请求路由到指定配置的 APIPASS 提供商。
"provider-config-id"
channel可选string你可以通过 channel 参数指定 APIPASS 中对应的提供商；这些提供商会处理实际的图像和视频生成任务。APIPASS 目前提供三种提供商选项：
channel 参数的默认值为 auto。启用后，APIPASS 会根据实时价格和稳定性指标，在可用提供商之间自动分配任务，以平衡最低成本和可靠性能。除非你有自定义路由需求，否则请保留默认的 auto 值。
可用选项：
auto
messages 数组中的每一项都遵循 OpenAI 聊天消息结构，并会在调用 APIPASS 适配器前由 ApiPass 进行验证。
messages[].role必填string消息角色。ApiPass 在聊天请求模型中接受 developer、system、user 和 assistant 角色。
可用选项：
"user"
messages[].content必填string消息内容。对于 GPT-5.5 文本生成，使用纯文本内容可获得最可预测的提供商行为。
"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 聊天补全响应 ID。
object响应对象类型。非流式调用返回 chat.completion。
model请求中使用的公共模型名称。
choices[0].message.content从 APIPASS OpenAI 兼容响应中提取的助手回复文本。
choices[0].finish_reason补全结束原因。对于成功的非流式 GPT-5.5 补全，ApiPass 返回 stop。
usage.prompt_tokens上游提供商报告的提示词 token 数量。
usage.completion_tokens上游提供商报告的补全 token 数量。
usage.total_tokens用于 ApiPass 用量计费的 token 总数。
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