Extrae estos registros sintéticos a JSON con id, owner, deadline y evidence: [R1] Incidencia 41: Ana es responsable de corregir la exportación; sin plazo acordado. [R2] Incidencia 42: revisión para el 15 de octubre; sin responsable ni año indicado. Usa null para valores faltantes y conserva fechas parciales. Cita la fuente en evidence. No inventes año ni responsable. Comprueba cada campo contra su registro; es formato de texto, no una operación de base de datos.
API de GPT 5.5: precios, área de pruebas y ejemplos
Explora los precios de la API y los controles de razonamiento de GPT 5.5 para revisión de código entre módulos y decisiones técnicas, con ejemplos de Chat Completions y Responses.
Precios y facturación de la API de GPT 5.5
La información de precios y disponibilidad no está disponible actualmente. Comprueba los precios y la disponibilidad del modelo en tu cuenta antes de enviar una solicitud de pago.
Herramienta de chat en línea de GPT 5.5
Ajustes del modelo
¿Qué hace la memoria?
Incluye los turnos completados y reutilizables de esta conversación en la siguiente solicitud, para hacer preguntas de seguimiento sin repetir el contexto.
¿Qué ocurre al desactivarla?Solo se envían el mensaje nuevo y el prompt del sistema, si lo hay. Los mensajes existentes siguen visibles; al reactivar la memoria se incluyen de nuevo los turnos anteriores válidos.
¿Es memoria a largo plazo?No. Es el contexto de esta conversación, no una memoria entre conversaciones distintas. Se excluyen las respuestas fallidas, detenidas, truncadas o no reutilizables. Más historial puede consumir más tokens de entrada y aumentar el coste.
Parámetros avanzados
0 o más caracteres(0/Sin límite fijo)
Sin límite fijo de caracteres; la solicitud completa está sujeta a los límites de tamaño y de contexto del modelo. No es un recuento de tokens. Conversación
¿En qué puedo ayudarte hoy?
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Ejemplos de prompts para GPT 5.5
Estos son prompts de evaluación para GPT 5.5, no salidas registradas. Solo analizan el texto proporcionado; no ejecutan código, inspeccionan sistemas de producción ni demuestran rendimiento con contextos largos. Comprueba las citas y los criterios de aceptación, y revisa los metadatos y el uso antes de utilizar el resultado en producción.
Usa solo este documento: [P1] La corrección de exportación pasó las comprobaciones de preproducción. [P2] Se propuso publicar el viernes, sin aprobación. [P3] Mei revisará los mensajes de error el martes. [P4] La documentación no tiene responsable. Devuelve una tabla de afirmación, cita exacta de apoyo, ID de párrafo e incertidumbre. ¿Está aprobado publicar en producción? ¿Quién lleva la documentación? Marca los hechos faltantes como desconocidos. Toda cita debe coincidir con el ejemplo; no deduzcas éxito en producción por preproducción. Este pequeño ejemplo no prueba la longitud máxima de contexto.
Revisa esta política ficticia de webhook de pago: cada POST fallido se reintenta tres veces, no se guarda clave de idempotencia y se descuenta el saldo antes de responder. Identifica riesgos de cobro duplicado, propón cambios mínimos y tres pruebas de aceptación. Usa solo estos hechos; no supongas acceso a código, herramientas ni sistemas de producción.
¿Qué es GPT 5.5?
Enfoque y capacidades principales de GPT 5.5
GPT 5.5 es un modelo de razonamiento de OpenAI para programación compleja y trabajo profesional. Su ventana de contexto nativa es de 1,050,000 tokens, con entrada de texto e imágenes y salida de texto. Puede ayudar a relacionar requisitos, fuentes y restricciones contrapuestas al preparar decisiones técnicas.
Herramientas en línea y API de GPT 5.5 en API Hop
API Hop ofrece para GPT 5.5 un área de pruebas de texto, Chat Completions unificado y una interfaz Responses compatible con OpenAI. Prueba aquí un informe de decisión o una revisión de código antes de integrarlo. El chat no ofrece carga de archivos ni herramientas de ejecución; las capacidades y el contexto nativo del modelo no determinan las entradas o cuotas disponibles en esta herramienta.
Capacidades y fortalezas de GPT 5.5 por ámbito
GPT 5.5 es un candidato para trabajos donde varios requisitos deben mantenerse coherentes durante toda la respuesta. Proporciona el resultado esperado, las pruebas y las condiciones de aceptación para contrastar la recomendación con el problema real.
Decisiones de arquitectura y razonamiento con restricciones
Al comparar arquitecturas, separa los requisitos obligatorios de las preferencias. En un servicio de informes en segundo plano, la recuperación tras reinicios y las entregas duplicadas pueden importar más que el volumen diario medio. Pregunta en qué condiciones falla cada opción.
Un informe de decisión debe identificar las mediciones desconocidas y las pruebas que podrían invertir su recomendación. GPT 5.5 no mide aquí tu infraestructura; el rendimiento propuesto, la recuperación y el coste operativo necesitan validación independiente.
Programación y revisión entre módulos
Para evaluar una reparación, aporta código relacionado, contratos de interfaz, registros de errores y comportamiento esperado. Pide a GPT 5.5 que relacione la ruta fallida con un cambio mínimo y pruebas de regresión, en vez de reformular un mensaje de error aislado.
Una aplicación puede aportar herramientas de repositorio y ejecución en una integración compatible. Esta área de pruebas solo devuelve texto, por lo que los parches siguen siendo propuestas hasta que el compilador, las pruebas y los revisores confirmen que conservan el comportamiento existente.
Análisis de documentos largos y correspondencia con las pruebas
La ventana de contexto nativa de 1,050,000 tokens permite incluir abundantes fuentes. Para una decisión que abarque notas de diseño e informes operativos, pide desacuerdos, compromisos provisionales y dependencias pendientes, no solo un resumen conjunto.
Las cuotas reales de entrada dependen de la interfaz API Hop y de la configuración del proveedor. Selecciona pasajes pertinentes y conserva los identificadores de fuente; un contexto grande no garantiza recordar cada excepción ni conocer pruebas ausentes.
Comprensión visual y resultados estructurados
GPT 5.5 admite de forma nativa comprensión de imágenes, llamadas a funciones y salidas estructuradas. Estas capacidades pueden servir a aplicaciones que relacionen diagramas con requisitos técnicos o conviertan material revisado en campos definidos.
La herramienta de texto no permite subir imágenes ni PDF. En una integración API, confirma los bloques de contenido y ajustes de formato compatibles con la interfaz elegida. Valida valores extraídos y reglas de negocio aunque el resultado cumpla un esquema.
Cómo evaluar GPT 5.5 para tu carga de trabajo
Evalúa el rendimiento con las decisiones y tareas de software que tu aplicación realmente maneja. Las descripciones de capacidades del modelo no acreditan la latencia, disponibilidad ni una tasa garantizada de finalización en API Hop.
| Entrada de la tarea | Comprobaciones | Criterios de aprobación | Métricas que registrar |
|---|---|---|---|
| Error reproducible con archivos pertinentes y pruebas de regresión | Compilar el parche, reproducir la solución y revisar compatibilidad | El caso fallido y las pruebas de regresión pasan sin cambios ajenos | Resultados de pruebas, revisiones, tiempo al primer texto, duración total, uso de tokens |
Evaluar programación con comprobaciones ejecutables
Usa un conjunto fijo de errores con comportamiento esperado conocido, archivos pertinentes y pruebas de regresión. Registra si los cambios propuestos compilan, solucionan el problema y evitan modificaciones ajenas. Incluye casos de compatibilidad y recuperación tras interrupciones.
Distingue la calidad de un parche de texto de una ejecución de agente con acceso a archivos y resultados de ejecución. Una respuesta del modelo por sí sola no reproduce un entorno de evaluación con comandos, herramientas y verificación iterativa.
Evaluar razonamiento con criterios de decisión
Puntúa un informe de decisión por cobertura de restricciones, correspondencia con pruebas, tratamiento de incógnitas y una condición medible para invertir la decisión. Incluye notas contradictorias y costes ausentes para comprobar si el modelo conserva la incertidumbre en vez de inventar una respuesta conveniente.
El modelo nativo permite ajustar el esfuerzo de razonamiento. Trátalo como variable de evaluación solo donde la interfaz lo exponga; aumentarlo no prueba una mejor decisión, y la longitud de la salida no sustituye la corrección.
Medir juntos latencia, uso y retrabajo
Mantén constantes las entradas y criterios de aceptación al registrar el primer texto visible, duración total, uso de tokens y revisiones necesarias para un resultado aceptable. Evalúa las extracciones breves por separado de las revisiones de arquitectura más largas.
Un historial largo y salidas grandes pueden aumentar el coste. Compara el coste total de un resultado aceptado, no solo el precio de una solicitud, y establece límites prácticos con una muestra pequeña antes de aumentar concurrencia o volumen en producción.
GPT 5.5 frente a los modelos GPT y Claude
Compara GPT 5.5 con alternativas del catálogo usando la misma tarea y pruebas. La tabla define muestras útiles de comparación, sin asignar puntuaciones no verificadas ni suponer que los números de versión determinan un ganador.
| Tarea | Muestra de GPT 5.5 | Alternativa | Validación |
|---|---|---|---|
| Decisión de arquitectura | Recomendación que considera restricciones | GPT 5.4 | Comprobar requisitos y condiciones para invertir la decisión |
| Reparación entre módulos | Parche y plan de regresión | GPT 5.6 Sol | Compilar y ejecutar las mismas pruebas |
| Síntesis documental | Conflictos y lagunas en las pruebas | Claude Opus 4.6 | Contrastar conclusiones con pasajes originales |
| Extracción breve | Campos tipados con valores desconocidos | Gemini 3.8 Flash | Comprobar precisión de campos y coste total |
Cuándo priorizar las pruebas de GPT 5.5
Prioriza una prueba de GPT 5.5 cuando la respuesta deba conciliar restricciones de ingeniería, analizar una reparación difícil o producir una decisión basada en pruebas de varios documentos. Diseña casos de recuperación y compatibilidad, además de la ruta preferida.
Al evaluar un cambio, conserva una referencia existente de GPT 5.4, incluidos los casos que ya funcionan. Revisa regresiones, cambios de estilo y requisitos de integración antes de considerar la nueva configuración como sustituta.
Elegir modelos según la tarea en API Hop
Evalúa GPT 5.6 Sol y Claude Opus 4.6 junto a GPT 5.5 para análisis técnico; incluye Gemini 3.8 Flash para extracciones breves o resúmenes. Son candidatos por tarea, no afirmaciones de que un modelo siempre gane en calidad o precio.
Usa los precios actuales de la cuenta y los mismos criterios de aceptación. Chat Completions compartido permite reutilizar autenticación y estructura de mensajes, pero Responses, Messages, parámetros opcionales y herramientas requieren comprobaciones por modelo.
¿Por qué usar GPT 5.5 mediante API Hop?
Facturación por uso y optimización del coste del modelo
Los cargos siguen las tarifas actuales de API Hop y el uso real. Recarga cuando lo necesites.
Modelos de IA y API de datos unificados, con acceso a varios modelos en un solo lugar
Una clave API conecta varios modelos de IA y servicios de datos, reduce los costes de integración y permite cambiar con un clic. Las aplicaciones empresariales necesitan tanto IA como datos.
Registros de llamadas y controles de acceso, con claridad en cada llamada
Cada llamada API se registra en tu panel. Crea claves API distintas para diferentes aplicaciones.
Evalúa las salidas según tu tarea
Usa el ID del modelo documentado y los parámetros admitidos mediante API Hop. Evalúa las salidas según tus criterios de aceptación y revisa los registros de uso y metadatos antes de producción. Un nombre de modelo o un ejemplo no garantiza cada resultado.
Cómo usar GPT 5.5 en API Hop
Tras crear una clave API en la consola, sigue la documentación para empezar con GPT 5.5.
Prepara tu cuenta y prueba en línea
Inicia sesión, confirma tu saldo y crea una clave API.
Pruébalo en el área de pruebas
Explora las capacidades del modelo en el área de pruebas para encontrar la mejor forma de usarlo.
Integra GPT 5.5 en tu negocio
Sigue nuestra documentación para desarrolladores para integrar GPT 5.5 en tu negocio.
Futuras actualizaciones del modelo
Para cambiar a un modelo nuevo, confirma primero que su ID exacto aparece en el catálogo de tu clave API. Si admite el mismo endpoint y campos, actualiza el ID y prueba los formatos de respuesta, streaming, límites de salida y facturación antes de enviar tráfico de producción. Para tareas asíncronas de imagen o vídeo, verifica también el envío, el sondeo de estado y la obtención del resultado.
Preguntas frecuentes sobre la API de GPT 5.5
¿El área de pruebas de GPT 5.5 acepta imágenes, PDF o vídeo?
Este chat acepta texto y no ofrece carga de archivos o imágenes. La comprensión visual nativa no habilita cargas aquí. Una integración Responses debe seguir los bloques de imagen o PDF documentados y confirmar el soporte del modelo y canal; pegar un enlace no lo descarga ni analiza automáticamente.
¿Por qué falta la respuesta o se corta después del razonamiento?
El razonamiento puede consumir la cuota de salida antes del texto final. Revisa Chat finish_reason o el estado de finalización y detalles de respuesta incompleta en Responses; después reduce la tarea o ajusta el presupuesto de salida correspondiente. Responses usa max_output_tokens; Chat usa sus campos documentados. Un resumen visible del razonamiento no es una respuesta completa y no se garantiza mostrar el razonamiento interno en bruto.
¿La memoria de conversación es permanente y por qué aumenta el uso?
La memoria reutiliza aquí turnos completados aptos de la conversación actual; no es memoria permanente entre sesiones. Más historial puede aumentar el uso de entrada. Desactivarla conserva el historial visible, pero lo excluye de nuevas solicitudes. Las respuestas fallidas, detenidas, truncadas o no reutilizables no se añaden como historial normal; este control es distinto de la continuación con estado de Responses.
¿Cómo diagnostico errores 401, 402, 403 o 429?
Para 401 revisa autenticación; para 402, saldo; para 403, permisos del modelo; y para 429, frecuencia o cuota. Confirma gpt-5.5 entre los modelos visibles para tu clave. El código numérico de plataforma es distinto del estado HTTP. Usa el error completo y los detalles de solicitud para diagnosticar 502, 503, 504 o fallos en el flujo SSE; no supongas que todo fallo se debe a la clave.
¿Puedo usar Responses o Claude Messages con GPT 5.5?
El catálogo API Hop ofrece gpt-5.5 para Chat Completions unificado y Responses compatible con OpenAI, no Claude Messages. Responses usa input y devuelve elementos output; Chat usa messages y choices. Ajusta el endpoint SDK y analizador al protocolo elegido; el soporte normal de Responses no garantiza Compact ni previous_response_id en el canal seleccionado.
¿GPT 5.5 puede devolver varias opciones o JSON correcto garantizado?
Pide varias alternativas en una respuesta sin suponer que todas las rutas admiten varias opciones generadas. GPT 5.5 admite salidas estructuradas de forma nativa y Responses documenta text.format; confirma que la integración elegida admita tu esquema. Un prompt JSON en este chat no impone un esquema. Valida sintaxis, tipos, correspondencia con las fuentes y reglas de negocio antes de usar el resultado.
¿GPT 5.5 puede ejecutar código, llamar herramientas o completar acciones aquí?
Este chat devuelve texto y no ejecuta comandos, modifica repositorios, navega ni actualiza registros. Los flujos API con herramientas requieren soporte documentado, ejecución por la aplicación, comprobaciones de permisos y devolución de resultados. Trata una llamada de función como una instrucción por gestionar, no como prueba de una acción exitosa.
¿Debo reintentar de inmediato una respuesta lenta o un flujo interrumpido?
Revisa primero resultados parciales, registros de solicitudes y uso. Las entradas largas y el razonamiento pueden afectar la duración. Dejar de esperar en el navegador o perder el flujo no demuestra que la solicitud al proveedor se cancelara o no se procesara. Resuelve resultados pendientes y limita los reintentos para reducir solicitudes y cargos duplicados.
API de texto relacionadas
Ejemplos de API y parámetros admitidos de GPT 5.5
Inicio rápido de la API de GPT 5.5
gpt-5.5model es obligatorio; estos ejemplos usan el ID del modelo de esta página. Comprueba el acceso de tu clave API con GET /v1/models.
Chat CompletionsPOST /v1/chat-completions
curl -X POST "https://api.apihop.ai/v1/chat-completions" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-5.5","messages":[{"role":"user","content":"Hello, introduce yourself in one sentence."}],"stream":false}'ResponsesPOST /openai/responses
curl -X POST "https://api.apihop.ai/openai/responses" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-5.5","input":"Hello, reply with one short sentence.","stream":false}'Referencia de la familia y el protocolo
Responses multimodal de OpenAI
Documentación completa de la APIAPI Responses compatible con OpenAI. Este endpoint usa `input` de estilo OpenAI y admite texto, URL públicas de imágenes, entrada de archivos PDF, llamadas a herramientas, opciones de razonamiento y parámetros de streaming.
POST
https://api.apihop.ai/openai/responses