openai/gpt-5.5

1,050,000 context · $1.00 / M input tokens · $6.00 / M output tokens

GPT-5.5 OpenAI का frontier model है, जिसे April 23, 2026 को release किया गया और agentic coding, computer use तथा deep research सहित जटिल professional workloads के लिए design किया गया है।

मूल्य निर्धारण

उपयोग के अनुसार भुगतान

कोई अग्रिम लागत नहीं, केवल उतने के लिए भुगतान करें जितना आप उपयोग करते हैं

20% of official price

Input$5.00 / M$1.00 / M Tokens

Output$30.00 / M$6.00 / M Tokens

API उपयोग

API Access Guide

Base URLhttps://api.ourtoken.ai/v1

API Endpointresponses

Full URLhttps://api.ourtoken.ai/v1/responses

Model IDgpt-5.5

API Key प्राप्त करें

कोड उदाहरण

इस मॉडल के लिए OurToken API endpoint का उपयोग करें। नीचे दिए गए उदाहरण direct HTTP requests और मॉडल परिवार के लिए recommended endpoint का उपयोग करते हैं।

curl https://api.ourtoken.ai/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "input": "Hello!",
    "max_output_tokens": 256
  }'

Responses API संदर्भ

OpenAI Responses-संगत endpoint के साथ model response बनाएँ। यह format text input, message arrays, tools, reasoning controls, और multi-turn response continuation को support करता है।

Authorization

Content-Type	application/json
Authorization	Bearer YOUR_API_KEY

Request Body

फ़ील्ड	प्रकार	आवश्यक	विवरण
model	string	आवश्यक	कॉल करने के लिए Model ID।
input	string \| array<object>	वैकल्पिक	string या structured message array के रूप में input content।
instructions	string	वैकल्पिक	response पर लागू system या developer instructions।
max_output_tokens	integer	वैकल्पिक	model द्वारा generate किए जा सकने वाले output tokens की अधिकतम संख्या।
temperature	number	वैकल्पिक	Sampling temperature।
top_p	number	वैकल्पिक	Nucleus sampling parameter।
stream	boolean	वैकल्पिक	क्या streaming response लौटाना है।
tools	array<object>	वैकल्पिक	model के लिए उपलब्ध tools।
tool_choice	string \| object	वैकल्पिक	model tools कैसे चुनता है, इसे नियंत्रित करता है।
reasoning	object	वैकल्पिक	इसे support करने वाले models के लिए reasoning configuration।
previous_response_id	string	वैकल्पिक	conversation जारी रखने के लिए previous response ID।
truncation	"auto" \| "disabled"	वैकल्पिक	automatic context truncation को नियंत्रित करता है।

Response Body

फ़ील्ड	प्रकार	आवश्यक	विवरण
id	string	आवश्यक	unique response identifier।
object	"response"	आवश्यक	Responses API द्वारा लौटाया गया object type।
created_at	integer	आवश्यक	response बनाए जाने का Unix timestamp।
status	string	आवश्यक	response lifecycle status।
model	string	आवश्यक	वह model जिसने response बनाया।
output	array<object>	आवश्यक	model द्वारा लौटाए गए output items की array।
output[].content[].text	string	वैकल्पिक	output message item के अंदर text content।
usage	object	वैकल्पिक	response के लिए token usage information।
usage.prompt_tokens	integer	वैकल्पिक	Input token count।
usage.completion_tokens	integer	वैकल्पिक	Output token count।
usage.total_tokens	integer	वैकल्पिक	Total token count।
usage.prompt_tokens_details	object	वैकल्पिक	input token usage का breakdown।
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens	integer	वैकल्पिक	cache से served tokens।
usage.prompt_tokens_details.text_tokens	integer	वैकल्पिक	Text token count।
usage.prompt_tokens_details.audio_tokens	integer	वैकल्पिक	Audio token count।
usage.prompt_tokens_details.image_tokens	integer	वैकल्पिक	Image token count।
usage.completion_tokens_details	object	वैकल्पिक	output token usage का breakdown।
usage.completion_tokens_details.text_tokens	integer	वैकल्पिक	Text token count।
usage.completion_tokens_details.audio_tokens	integer	वैकल्पिक	Audio token count।
usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens	integer	वैकल्पिक	Reasoning token count।

मॉडल परिचय

OpenAI gpt-5.5

GPT-5.4 पर आधारित, GPT-5.5 मजबूत reasoning, 60% कम hallucinations के साथ अधिक reliability, और बेहतर token efficiency देता है। यह GPT-5.4 जैसी per-token latency बनाए रखते हुए intelligence के काफी ऊंचे स्तर पर perform करता है, 1M+ token context window और text तथा image inputs के support के साथ।

यह बेहतरीन क्यों है

88.7% SWE-bench Verified और 92.4% MMLU scores के साथ frontier-class reasoning।
Large-scale reasoning, coding और multimodal workflows के लिए 1M token context window।
बेहतर token efficiency के साथ GPT-5.4 की तुलना में 60% कम hallucinations।
तीन variants: standard, Thinking (extended reasoning), और Pro (highest accuracy)।
Intelligence leap के बावजूद GPT-5.4 जैसी per-token latency।

मुख्य विशेषताएँ

Context Window: 1050000 tokens
Max Input: 922000 tokens
Max Output: 128000 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported
Thinking Mode: Supported (low / medium / high / xhigh effort levels)
Variants: GPT-5.5, GPT-5.5 Thinking, GPT-5.5 Pro

विशिष्टताएँ

ProviderOpenAI

Model TypeLarge Language Model (LLM)

ArchitectureTransformer (Frontier)

Context Window1050000 tokens

Max Input922000 tokens

Max Output128000 tokens

InputText, Image

OutputText

VisionSupported

Function CallingSupported

Thinking ModeSupported

Release DateApril 23, 2026

Developers के लिए GPT 5.5 API Features

API access, GPT 5.5 API pricing clarity, coding workflows, long context और structured output के लिए OurToken पर GPT 5.5 API का उपयोग करें।

API Access

OurToken के unified endpoint के माध्यम से GPT 5.5 API call करें और अपनी integration को OpenAI-compatible workflow के करीब रखें। Teams GPT 5.5 test कर सकती हैं, provider options compare कर सकती हैं, और हर API connection दोबारा बनाए बिना evaluation से production तक जा सकती हैं।

Pricing Clarity

High-volume traffic scale करने से पहले GPT 5.5 API pricing review करें। OurToken input और output token costs दिखाता है, ताकि GPT 5.5 API price details खोजने वाली teams coding, research और agent workloads के लिए spend estimate कर सकें।

Coding Workflows

Code review, debugging, refactoring, software planning और agent-style engineering tasks के लिए GPT 5.5 का उपयोग करें। यह Codex-like workflows को भी support करता है जहां users codex 5.5, gpt codex 5.5, codex 5.5 pricing और codex pricing expectations compare करते हैं।

Long Context

जब आपकी application को long documents, complex prompts, research notes और code-heavy projects एक ही workflow में चाहिए हों, तब GPT 5.5 API का उपयोग करें। बड़ा context window multi-step reasoning के दौरान model को अधिक instructions और evidence उपलब्ध रखने में मदद करता है।

Multimodal Input

जब आपके product को visual context, document understanding या multimodal analysis चाहिए हो, तब text और image inputs भेजें। GPT 5.5 API उन product teams को support कर सकता है जो language reasoning को image-based information के साथ जोड़ने वाले API features बना रही हैं।

Structured Output

Function calling और structured responses के साथ अधिक साफ application logic बनाएं। GPT 5.5 API उन workflows को support कर सकता है जहां आपकी app को downstream automation के लिए predictable output formats, tool calls और reliable responses चाहिए हों।

OurToken पर GPT 5.5 API का उपयोग कैसे करें

API key से शुरू करें, GPT 5.5 API चुनें, pricing compare करें, फिर coding, structured output और production quality test करें।

API Key Generate करें

OurToken API key बनाएं और उसे secure server-side environment variable में store करें। इससे आपका backend client-side code में credentials expose किए बिना GPT 5.5 API call करने का stable तरीका पाता है।

Model ID Select करें

Chat completions requests भेजते समय model value के रूप में gpt-5.5 का उपयोग करें। Page को GPT 5.5 API access पर focused रखें, और provider routes compare कर रहे developers के लिए model ID स्पष्ट रूप से document करें।

Unified API Call करें

OpenAI-compatible client के साथ OurToken unified API endpoint के माध्यम से requests भेजें। इससे teams GPT 5.5 test कर सकती हैं, API behavior compare कर सकती हैं, और हर provider या routing option के लिए code दोबारा लिखने से बच सकती हैं।

Pricing Compare करें

Production rollout से पहले GPT 5.5 API pricing को expected request volume, prompt size और output length के विरुद्ध compare करें। Coding, research और agent workflow costs estimate करने के लिए displayed GPT 5.5 API price का उपयोग करें।

Outputs Configure करें

जब आपकी app को predictable responses चाहिए हों, तब structured output rules, JSON schemas या function calling जोड़ें। Production automation से connect करने से पहले GPT 5.5 API को tool workflows के साथ test किया जा सकता है।

Codex Workflows Test करें

Review, debugging, patch planning और agent instructions जैसे representative coding tasks run करें। यही वह जगह है जहां API setup को confusing बनाए बिना codex 5.5, codex gpt 5.5 और gpt codex 5.5 search intent address किया जा सकता है।

GPT 5.5 API FAQ

GPT 5.5 API pricing, access, coding workflows, Codex-related searches, ChatGPT Plus और provider comparisons के बारे में उत्तर।

GPT 5.5 API क्या है?

GPT 5.5 API applications में OpenAI के GPT 5.5 model का उपयोग करने का API route है, जहां long-context reasoning, coding support, image input और structured output की जरूरत होती है। OurToken पर teams pricing, model ID details और unified access के साथ GPT 5.5 API evaluate कर सकती हैं।

OurToken पर GPT 5.5 API pricing की cost कितनी है?

OurToken पर GPT 5.5 API pricing page के current model data का पालन करती है: $1.00 per million input tokens और $6.00 per million output tokens, original pricing $5.00 और $30.00 के रूप में दिखाई गई है। Traffic scale करने से पहले spend estimate करने के लिए GPT 5.5 API price का उपयोग करें।

मैं GPT 5.5 API access कैसे करूं?

OurToken API key बनाएं, unified endpoint का उपयोग करें, और model value के रूप में gpt-5.5 भेजें। इससे developers को direct GPT 5.5 API workflow मिलता है, जबकि provider access, pricing review और production testing एक जगह रहते हैं।

क्या GPT 5.5 API Codex workflows के लिए उपयोगी है?

हां। GPT 5.5 API debugging, code review, refactoring और agent-style planning जैसे coding workflows को support कर सकता है। codex 5.5, gpt codex 5.5, codex gpt 5.5, codex 5.5 pricing और codex pricing जैसे search terms आमतौर पर इन developer use cases की ओर इशारा करते हैं।

क्या GPT 5.5 API ChatGPT Plus जैसा ही है?

नहीं। ChatGPT Plus ChatGPT app में ChatGPT उपयोग करने के लिए subscription product है, जबकि GPT 5.5 API developers के लिए अपने products और workflows बनाने हेतु है। यदि users chatgpt plus या chat gpt 5.5 खोजते हैं, तो अंतर स्पष्ट रूप से बताएं और API users को OurToken की ओर point करें।

मुझे GPT 5.5 API providers की तुलना कैसे करनी चाहिए?

GPT 5.5 API availability, latency, reliability, pricing, structured output support और function calling behavior के आधार पर providers compare करें। Production के लिए, अपने prompts test करें क्योंकि provider performance और routing quality workloads और traffic patterns के अनुसार बदल सकती है।