OpenAI: GPT-5.5 (batch)

GPT-5.5 es el modelo insignia de razonamiento de OpenAI para trabajo profesional complejo y programación. Acepta texto e imágenes y devuelve texto, combinando análisis con uso de herramientas cuando una tarea necesita información o acciones más allá de las instrucciones proporcionadas. Las recomendaciones de OpenAI destacan partir de un resultado claro: explica qué resultado necesitas, qué restricciones deben cumplirse, qué pruebas utilizar y qué condición pone fin a la tarea.

Para un cambio de software importante, proporciona el material pertinente del repositorio, el comportamiento actual, el comportamiento deseado y los criterios de aceptación. Identifica qué puede cambiarse y qué debe seguir siendo compatible. Un resultado solicitado útil es una propuesta de cambio, una explicación del comportamiento afectado y pruebas de las comprobaciones que realmente se hayan ejecutado. Para una tarea con muchos documentos, etiqueta los documentos de origen y solicita una respuesta organizada en torno a la decisión que debes tomar, con cada conclusión vinculada a las pruebas proporcionadas y las preguntas sin resolver separadas de los hechos establecidos.

GPT-5.5 admite los esfuerzos de razonamiento none, low, medium, high y xhigh, con medium como valor predeterminado. OpenAI recomienda considerar low antes que none cuando un flujo que requiere respuestas ágiles aún necesita planificación, búsqueda o varias llamadas a herramientas. none es adecuado para tareas directas que no necesitan ese proceso de razonamiento. Un esfuerzo mayor no es automáticamente mejor: los requisitos contradictorios, el acceso sin límites a herramientas o una regla de finalización poco clara pueden provocar búsquedas innecesarias y análisis excesivos. Elige el esfuerzo en función de la tarea real y explicita el entregable final esperado y el criterio de finalización.

El proveedor indica una ventana de contexto de 1.050.000 tokens y una salida máxima de 128.000 tokens, con fecha límite de conocimientos del 1 de diciembre de 2025. El contexto contiene la conversación, el material proporcionado y el contenido generado; no es una asignación independiente que se sume a la salida máxima. El razonamiento interno también consume tokens y capacidad de salida. Por tanto, una colección grande de fuentes debe organizarse en torno a la pregunta, conservando los identificadores importantes, las unidades y los límites entre documentos, y dejando espacio suficiente para el razonamiento y la respuesta final.

El tratamiento de imágenes difiere de los valores predeterminados anteriores. Según las recomendaciones de OpenAI para GPT-5.5, un ajuste de detalle de imagen sin especificar o auto utiliza el comportamiento original, que conserva la imagen sin redimensionarla cuando cumple simultáneamente el presupuesto indicado de 10.240.000 píxeles y la dimensión máxima de 6.000 píxeles. El ajuste high seleccionado explícitamente conserva el detalle dentro de ambos límites indicados: un presupuesto de 2.500.000 píxeles y una dimensión máxima de 2.048 píxeles; low redimensiona de forma más agresiva las imágenes que superan una dimensión de 512 píxeles. Son ajustes de procesamiento de imágenes, no una garantía de que se acepte cualquier archivo subido. Para una captura de pantalla, un diagrama o una página, identifica la zona y la pregunta, proporciona una imagen legible y solicita la observación o interpretación que necesitas en lugar de una descripción sin límites.

OpenAI documenta las interfaces Responses, Chat Completions y Batch, con transmisión en continuo, Structured Outputs, llamadas a funciones, subida de archivos, entrada de imágenes, búsqueda en archivos y en la web y almacenamiento de la entrada en caché. El conjunto de herramientas documentado también incluye búsqueda de herramientas, generación de imágenes, interpretación de código, ejecución de comandos en un entorno alojado, aplicación de parches, habilidades, uso del ordenador y MCP. Describe el propósito de cada herramienta de la aplicación, sus argumentos, sus efectos secundarios y la información que devuelve. Una solicitud de llamada a una función de la aplicación requiere que esta ejecute la operación y devuelva su resultado real; una propuesta de acción generada no demuestra que la acción haya ocurrido. La modalidad de salida propia del modelo sigue siendo texto, mientras que una herramienta de generación de imágenes puede producir un elemento separado.

Para interacciones más largas, conserva la información necesaria para distinguir el trabajo intermedio de una respuesta terminada. La guía de OpenAI describe los valores de phase del asistente para commentary y final: las aplicaciones que reproduzcan manualmente los elementos del asistente deben conservar sus valores originales de phase, mientras que el encadenamiento mediante el mecanismo de respuesta anterior del proveedor conserva ese estado automáticamente. Para la respuesta visible, establece explícitamente la extensión, el tono y la estructura deseados. GPT-5.5 utiliza por defecto un estilo conciso y directo, y el nivel de detalle textual predeterminado es medium; un resultado compacto puede solicitar menos detalle sin eliminar pruebas ni condiciones relevantes obligatorias.

Un entregable final útil puede ser un archivo revisado con una explicación concreta del cambio, un informe de decisión basado en documentos identificados o una extracción estructurada con los valores ausentes claramente marcados. Proporciona los hechos que deben estar actualizados en lugar de depender de la fecha límite de conocimientos del modelo y contrasta las afirmaciones importantes con el material original. Unas reglas claras sobre las pruebas, unas herramientas acotadas y unas condiciones explícitas de finalización ayudan a GPT-5.5 a completar una tarea importante y a mantener el resultado comprensible y revisable.