Kvantora.ai
ВойтиНачать работу
К результатам поиска

OpenAI

GPT 5.5

Модель для программирования и сложной профессиональной работы с настраиваемыми рассуждениями.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запрашивать несколько вызовов инструментов. Приложение проверяет права и выполняет действия.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 1 050 000 токенов1 050 000 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
  • Входные файлыВходные файлыМодель принимает файлы. Поддерживаемые форматы и ограничения проверяйте перед отправкой.
  • Пакетные запросыПакетные запросыПакетный режим указан в данных модели. Это не означает, что отдельный batch API уже подключён в Kvantora.
Вход
633,00 ₽
Выход
3 798,00 ₽
Кэш
63,30 ₽
за 1 млн токенов
Доступность
99,2%
Подключить APIОткрыть в студии
API ID
openai/gpt-5.5

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
633,00 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
3 798,00 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
63,30 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

GPT-5.5 принимает текст и изображения и возвращает текст. Предназначена для сложных рабочих задач и программирования. Поддерживает уровни рассуждений от none до xhigh; аудио и видео напрямую не поддерживаются.

Релиз

Характеристики

Доступность99,2%
  1. 7 октября: 98%
  2. 8 октября: 99,8%
  3. 9 октября: 99,8%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст, Изображения

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
1 050 000 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ
128 000 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Параллельные вызовы инструментов, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Пакетные запросы, Входные файлы, Входные изображения

Контрольные показатели

Artificial Analysis

44 показателей

Источник ↗

Агентная работа

  • AA-Briefcase1 137 Elo

    Агентная работа со знаниями (Elo)

    Проверено

  • AA-Briefcase1 139 Elo

    Агентная работа со знаниями

    Проверено

  • AutomationBench-AA47,3 %

    Автоматизация рабочих процессов со штрафом за нарушение ограничений

    Проверено

  • AutomationBench-AA47,3 %

    Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений

    Проверено

  • GDPval-AA v21 336 Elo

    Экономически значимые рабочие задачи

    Проверено

  • GDPval-AA v21 353 Elo

    Экономически значимые задачи (Elo)

    Проверено

  • Harvey LAB-AA86,3 %

    Доля пройденных критериев юридической агентной работы

    Проверено

  • Harvey LAB-AA86,3 %

    Юридическая агентная работа: доля выполненных критериев

    Проверено

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.184,3 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

    Проверено

  • GDP.pdf21,2 %

    Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок

    Проверено

Работа с документами

  • AA-LCR v1.184,3 %

    Рассуждение в длинном контексте, обновлённая проверка

    Проверено

  • GDP.pdf21,2 %

    Профессиональные PDF-документы: доля полностью верных ответов

    Проверено

  • MLCR-AA17,8 %

    Медицинские рассуждения в длинном контексте

    Проверено

Архивные методики

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)84,3 %

    Рассуждение в длинном контексте

    Проверено

  • GDPval-AA (версия не указана, архивный)41,8 %

    Экономически значимые рабочие задачи

    Проверено

  • GPQA Diamond (архивный)93,5 %

    Научные вопросы уровня аспирантуры

    Проверено

  • T²-Bench Telecom (архивный)93,9 %

    Диалоговые агенты, где действует и пользователь

    Проверено

  • Terminal-Bench Hard (архивный)60,6 %

    Агентное программирование и работа в терминале

    Проверено

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)84,3 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

    Проверено

  • GDPval-AA (версия не указана, архивный)42,7 %

    Задачи с экономической ценностью

    Проверено

  • GPQA Diamond (архивный)93,5 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

    Проверено

  • T²-Bench Telecom (архивный)93,9 %

    Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением

    Проверено

  • Terminal-Bench Hard (архивный)60,6 %

    Агентное программирование и работа в терминале

    Проверено

Знания

  • AA-Omniscience · точность58 %

    Доля правильных ответов

    Проверено

  • AA-Omniscience · точность58 %

    Доля вопросов с правильным ответом

    Проверено

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)89 %

    Доля выдуманных ответов среди неверных

    Проверено

Знание

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)89 %

    Доля неверных ответов среди некорректных ответов

    Проверено

Другие показатели

  • Индекс агентных задач36,4 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по агентным задачам

    Проверено

  • Индекс агентных задач36,4 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по агентным задачам

    Проверено

  • Индекс программирования74,9 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по программированию

    Проверено

  • Индекс программирования74,9 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по программированию

    Проверено

  • Индекс интеллекта38,4 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам

    Проверено

  • Индекс интеллекта38,4 индекс

    Сводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам

    Проверено

Рассуждения

  • CritPt27,1 %

    Исследовательские задачи по физике

    Проверено

  • HLE45,8 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

  • HLE45,8 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

  • IFBench75,9 %

    Точное выполнение инструкций

    Проверено

Рассуждение

  • CritPt27,1 %

    Рассуждения по физике исследовательского уровня

    Проверено

  • IFBench75,9 %

    Тест на следование инструкциям

    Проверено

Документ: рассуждение

  • MLCR-AA17,8 %

    Медицинское рассуждение на длинном контексте

    Проверено

Программирование

  • SciCode55,8 %

    Программирование на Python для научных вычислений

    Проверено

  • SciCode55,8 %

    Программирование на Python для научных расчётов

    Проверено

  • Terminal-Bench v4.014,6 %

    Практические задачи по программированию и работе в терминале

    Проверено

  • Terminal-Bench v4.014,6 %

    Практические задачи программирования и работы в терминале

    Проверено

Design Arena

48 показателей

Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми

Источник ↗

Агентные системы

  • Разработка игр агентами · Elo1 178 Elo

    Проверено

  • Разработка игр агентами · Elo1 179 Elo

    Проверено

  • Разработка игр агентами · доля побед52,4 %

    Проверено

  • Разработка игр агентами · доля побед52,4 %

    Проверено

  • Полный цикл разработки · Elo1 089 Elo

    Проверено

  • Полный цикл разработки · Elo1 100 Elo

    Проверено

  • Полный цикл разработки · доля побед43 %

    Проверено

  • Полный цикл разработки · доля побед43 %

    Проверено

  • Мобильные приложения · Elo1 171 Elo

    Проверено

  • Мобильные приложения · Elo1 169 Elo

    Проверено

  • Мобильные приложения · доля побед50,4 %

    Проверено

  • Мобильные приложения · доля побед50,4 %

    Проверено

  • Нативные приложения · Elo1 175 Elo

    Проверено

  • Нативные приложения · Elo1 177 Elo

    Проверено

  • Нативные приложения · доля побед50,9 %

    Проверено

  • Нативные приложения · доля побед50,9 %

    Проверено

  • Веб-приложения · Elo1 125 Elo

    Проверено

  • Веб-приложения · Elo1 122 Elo

    Проверено

  • Веб-приложения · доля побед42,6 %

    Проверено

  • Веб-приложения · доля побед42,6 %

    Проверено

Модели

  • 3D · Elo1 215 Elo

    Проверено

  • 3D · Elo1 225 Elo

    Проверено

  • 3D · доля побед50,4 %

    Проверено

  • 3D · доля побед49,9 %

    Проверено

  • ASCII-графика · Elo1 276 Elo

    Проверено

  • ASCII-графика · Elo1 276 Elo

    Проверено

  • ASCII-графика · доля побед60,3 %

    Проверено

  • ASCII-графика · доля побед60,3 %

    Проверено

  • Визуализация данных · Elo1 272 Elo

    Проверено

  • Визуализация данных · Elo1 271 Elo

    Проверено

  • Визуализация данных · доля побед55,6 %

    Проверено

  • Визуализация данных · доля побед55,6 %

    Проверено

  • Разработка игр · Elo1 319 Elo

    Проверено

  • Разработка игр · Elo1 308 Elo

    Проверено

  • Разработка игр · доля побед58,6 %

    Проверено

  • Разработка игр · доля побед58,1 %

    Проверено

  • SVG · Elo1 253 Elo

    Проверено

  • SVG · Elo1 246 Elo

    Проверено

  • SVG · доля побед57,2 %

    Проверено

  • SVG · доля побед56,2 %

    Проверено

  • UI-компоненты · Elo1 273 Elo

    Проверено

  • UI-компоненты · Elo1 265 Elo

    Проверено

  • UI-компоненты · доля побед54,5 %

    Проверено

  • UI-компоненты · доля побед54,1 %

    Проверено

  • Сайты · Elo1 267 Elo

    Проверено

  • Сайты · Elo1 265 Elo

    Проверено

  • Сайты · доля побед53,1 %

    Проверено

  • Сайты · доля побед53 %

    Проверено

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "openai/gpt-5.5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ