Especificaciones técnicas de GPT-5.5 Pro
| Especificación | GPT-5.5 Pro |
|---|---|
| Familia de modelos | GPT-5.5 Pro (variante de razonamiento de alto cómputo) |
| Modalidad principal | Entrada de texto e imagen, salida de texto |
| Ventana de contexto | 1,050,000 tokens |
| Salida máxima | 128,000 tokens |
| Fecha de corte de conocimiento | 1 de dic. de 2025 |
| Perfil de razonamiento | Optimizado para razonamiento de alto cómputo |
| Acceso por API | Responses API |
| Compatibilidad con herramientas | Llamadas a funciones, búsqueda web, búsqueda de archivos, intérprete de código, shell alojada, MCP |
| Transmisión | No admitido |
| Instantánea | gpt-5.5-pro-2026-04-23 |
¿Qué es GPT-5.5 Pro?
GPT-5.5 Pro es la variante de alto cómputo dentro de la familia GPT-5.5 de OpenAI, optimizada para razonamiento difícil, flujos de trabajo con agentes, investigación profunda y tareas profesionales donde la precisión es crítica. Está menos orientado como un modelo “rápido por defecto” y más como un modelo para problemas difíciles en los que la latencia es secundaria frente a la calidad.
Principales características de GPT-5.5 Pro
- Ventana de contexto de 1M+: Admite 1,050,000 tokens para repositorios, contratos, registros o corpus de investigación extremadamente grandes.
- Razonamiento de alta precisión: Ajustado para preguntas difíciles donde la corrección importa más que la latencia.
- Orquestación de herramientas: Puede usar búsqueda web, archivos, intérprete de código y shell alojada en flujos de trabajo de Responses API.
- Compatibilidad con entrada de imágenes: Acepta imágenes para gráficos, diagramas, capturas de pantalla y contenido escaneado.
- Automatización a escala empresarial: Adecuado para flujos de trabajo con agentes que combinan planificación, recuperación, ejecución y verificación.
- Salidas de gran tamaño: Hasta 128,000 tokens de salida para informes, generación de código y síntesis de larga extensión.
Rendimiento en benchmarks (reportado)
Entre las cifras publicadas seleccionadas se incluyen:
- GDPval: 82.3%
- BrowseComp: 90.1%
- FrontierMath Tier 1–3: 52.4%
- FrontierMath Tier 4: 39.6%
- Tareas de modelado de banca de inversión (internas): 88.6%
Estos resultados reportados lo sitúan especialmente fuerte para trabajos de conocimiento difíciles y razonamiento aumentado con herramientas.
GPT-5.5 Pro vs GPT-5.5 vs GPT-5.4 Pro
| Modelo | Ideal para | Contexto | Razonamiento | Punto notable |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.5 Pro | Trabajo profesional de máxima precisión | 1,050,000 | Máximo | Más lento, mayor cómputo, más sólido en tareas difíciles |
| GPT-5.5 | Programación de vanguardia general y trabajo profesional | 1,050,000 | Máximo | Más rápido y más barato que Pro |
| GPT-5.4 Pro | Opción Pro de la generación anterior | 1,050,000 | Máximo | Precio/contexto similares, instantánea más antigua y mezcla de benchmarks ligeramente distinta |
En la tabla de benchmarks publicada por OpenAI, GPT-5.5 Pro supera ligeramente a GPT-5.4 Pro en varias medidas como GDPval, BrowseComp, GeneBench y FrontierMath, mientras que GPT-5.4 Pro lidera levemente en Humanity’s Last Exam con herramientas. Esto convierte a GPT-5.5 Pro en una opción de “mejor esfuerzo” más reciente, en lugar de un reemplazo estricto para todo.
Cómo acceder y usar la API de GPT-5.5 Pro
Paso 1: Regístrate para obtener una clave de API
Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres usuario, regístrate primero. Inicia sesión en tu CometAPI console. Obtén la credencial de acceso (clave de API) de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API del centro personal, obtén la clave del token: sk-xxxxx y envíala.
Paso 2: Envía solicitudes a la API de GPT-5.5 Pro
Selecciona el endpoint “gpt-5.5-pro” para enviar la solicitud de API y define el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de API de nuestro sitio web. Nuestro sitio también ofrece Apifox para tus pruebas y comodidad. Sustituye <YOUR_API_KEY> por tu clave real de CometAPI de tu cuenta. Dónde llamarlo: formato de respuesta.
Inserta tu pregunta o solicitud en el campo de contenido—esto es a lo que responderá el modelo. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
Paso 3: Recupera y verifica los resultados
Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Después del procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.