모델

OpenAI: GPT-5.5 (batch)

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OpenAI: GPT-5.5 (batch)

OpenAI의 GPT-5.5는 텍스트와 이미지 입력, 설정 가능한 추론, 폭넓은 도구 모음으로 복잡한 전문 작업과 코딩을 처리합니다. 큰 컨텍스트를 통해 방대한 원본 자료를 다루고, 작업에 맞는 명확한 텍스트 결과를 반환할 수 있습니다.

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

GPT-5.5는 복잡한 전문 작업과 코딩을 위한 OpenAI의 플래그십 추론 모델입니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 반환하며, 제공된 프롬프트를 넘어서는 정보나 동작이 필요한 작업에서는 분석과 도구 사용을 결합합니다. OpenAI의 지침은 명확한 결과에서 시작하는 작업을 강조합니다. 필요한 결과, 유지해야 할 제약, 사용할 근거, 작업을 끝내는 조건을 설명하세요.

큰 소프트웨어 변경에서는 관련 저장소 자료, 현재 동작, 원하는 동작, 수용 기준을 제공하세요. 변경할 수 있는 부분과 호환성을 유지해야 하는 부분을 지정하세요. 유용한 요청 결과는 변경 제안, 영향을 받는 동작의 설명, 실제 실행된 검사에서 얻은 근거입니다. 문서가 많은 작업에서는 출처 문서에 레이블을 붙이고 내려야 할 결정을 중심으로 답변을 구성하도록 요청하세요. 각 결론을 제공된 근거와 연결하고, 미해결 질문은 확립된 사실과 구분하세요.

GPT-5.5는 none, low, medium, high, xhigh의 추론 강도를 지원하며 기본값은 medium입니다. OpenAI는 빠르게 응답하는 워크플로에도 계획, 검색, 여러 도구 호출이 필요하다면 none보다 먼저 low를 고려하도록 권장합니다. none은 그런 추론 과정이 필요하지 않은 직접적인 작업에 적합합니다. 강도가 높다고 자동으로 더 좋은 것은 아닙니다. 충돌하는 요구 사항, 제한 없는 도구 접근, 불명확한 중단 규칙은 불필요한 검색과 과도한 사고를 유발할 수 있습니다. 실제 작업에 맞춰 강도를 선택하고, 기대하는 최종 산출물과 완료 기준을 명확히 하세요.

제작사는 컨텍스트 창 1,050,000토큰과 최대 출력 128,000토큰, 지식 기준일 2025년 12월 1일을 명시합니다. 컨텍스트에는 대화, 제공된 자료, 생성된 콘텐츠가 들어갑니다. 최대 출력에 추가되는 별도 허용량이 아닙니다. 내부 추론도 토큰과 출력 용량을 사용합니다. 따라서 큰 자료 집합은 질문을 중심으로 정리하고, 중요한 식별자, 단위, 문서 경계를 유지하며, 추론과 최종 답변을 위한 공간을 충분히 남겨야 합니다.

이미지 처리는 이전 기본값과 다릅니다. OpenAI의 GPT-5.5 지침에서는 이미지 세부 수준 설정이 없거나 auto이면 original 동작을 사용합니다. 이미지가 명시된 10,240,000픽셀 예산과 최대 변 길이 6,000픽셀을 모두 충족하면 크기를 바꾸지 않고 유지합니다. high를 명시적으로 선택하면 명시된 2,500,000픽셀 예산과 최대 변 길이 2,048픽셀을 모두 충족하는 범위 안에서 세부 정보를 유지합니다. low는 한 변이 512픽셀을 넘는 이미지를 더 적극적으로 축소합니다. 이는 이미지 처리 설정이며, 모든 업로드가 허용된다는 보장은 아닙니다. 스크린샷, 도표, 페이지에서는 영역과 질문을 지정하고, 읽을 수 있는 이미지를 제공하며, 제한 없는 묘사 대신 필요한 관찰이나 해석을 요청하세요.

OpenAI는 Responses, Chat Completions, Batch 인터페이스와 스트리밍, Structured Outputs, 함수 호출, 파일 업로드, 이미지 입력, 파일 및 웹 검색, 프롬프트 캐싱을 문서화합니다. 문서화된 도구 모음에는 도구 검색, 이미지 생성, 코드 실행, 호스팅된 shell, patch 작업, 스킬, 컴퓨터 사용, MCP도 포함됩니다. 각 애플리케이션 도구의 목적, 인수, 부수 효과, 반환 정보를 설명하세요. 애플리케이션 함수 호출 요청은 애플리케이션이 해당 작업을 실행하고 실제 결과를 반환해야 합니다. 생성된 동작 제안은 그 동작이 발생했다는 증거가 아닙니다. 모델 자체의 출력 방식은 텍스트이며, 이미지 생성 도구는 별도 산출물을 만들 수 있습니다.

긴 상호작용에서는 중간 작업과 완성된 답변을 구분하는 데 필요한 정보를 유지하세요. OpenAI의 가이드는 commentary 및 final 답변에 대한 assistant의 phase 값을 설명합니다. assistant 항목을 수동으로 재생하는 애플리케이션은 원래 phase 값을 유지해야 하며, 제작사의 이전 응답 메커니즘으로 연결하면 그 상태가 자동으로 보존됩니다. 가시적 답변에서는 원하는 길이, 어조, 구조를 명시하세요. GPT-5.5의 기본 스타일은 간결하고 직접적이며, 텍스트 verbosity의 기본값은 medium입니다. 간결한 결과가 필요하면 필수 근거나 조건을 없애지 않으면서 상세 수준을 낮추도록 요청할 수 있습니다.

유용한 최종 산출물은 변경 설명이 집중된 수정 파일, 이름이 지정된 문서에 근거한 의사결정 메모, 누락된 값이 명확히 표시된 구조화된 추출 결과일 수 있습니다. 최신이어야 하는 사실은 모델의 지식 기준일에 의존하지 말고 제공하며, 중요한 주장은 원본 자료와 비교하세요. 명확한 근거 규칙, 범위가 정해진 도구, 명시적인 중단 조건은 GPT-5.5가 큰 작업을 완료하면서 이해하고 검토할 수 있는 결과를 유지하는 데 도움이 됩니다.

Ailoot Ultra · 배치 POST /v1/batches openai/gpt-5.5:batch

openai/gpt-5.5:batch

OpenAI /openai/gpt-5.5:batch

시작하기

OpenAI의 GPT-5.5는 텍스트와 이미지 입력, 설정 가능한 추론, 폭넓은 도구 모음으로 복잡한 전문 작업과 코딩을 처리합니다. 큰 컨텍스트를 통해 방대한 원본 자료를 다루고, 작업에 맞는 명확한 텍스트 결과를 반환할 수 있습니다.

허용 입력
텍스트
결과
텍스트

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · 배치 POST /v1/batches
입력
text
출력
text
출력 형식
인라인 results[].response.body JSON
필드유형요건값과 한도기본값
필드endpoint유형string요건필수값과 한도
/v1/chat/completions
기본값—
필드model유형string요건필수값과 한도
openai/gpt-5.5:batch
기본값—
필드requests유형batch_item[]요건필수값과 한도
최소 항목 수: 1
기본값—
필드requests[].custom_id유형string요건필수값과 한도기본값—
필드requests[].body.messages유형message[]요건필수값과 한도기본값—
필드completion_window유형string요건선택 사항값과 한도
24h
기본값—
필드provider유형object|null요건선택 사항값과 한도기본값—
필드requests[].body.model유형string요건선택 사항값과 한도
openai/gpt-5.5:batch, openai/gpt-5.5
기본값—
필드provider.only유형string[]요건선택 사항값과 한도
openai
기본값—
필드provider.allow_fallbacks유형boolean|null요건선택 사항값과 한도
false, null
기본값—
메서드 매개변수와 수명 주기
매개변수명세
매개변수content_type명세application/json
매개변수required명세endpoint, model, requests
매개변수material_types명세text
매개변수representation명세인라인 requests[]; 각 항목에는 custom_id와 body가 있습니다
매개변수request_endpoint_profile명세/v1/chat/completions
매개변수file_material명세호출자는 실제 UTF-8 JSONL을 로컬에서 읽어 requests[]에 넣을 수 있습니다. 업로드 목적, input_file_id 또는 파일 참조는 사용하지 않습니다. 고객 자료가 없거나 비어 있으면 POST 전에 준비를 중단합니다.
매개변수serialization_order명세endpoint, model, provider (제공된 경우), completion_window (제공된 경우), requests는 마지막에
매개변수optional_controls명세provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
매개변수schema_scope명세문서에 명시된 인라인 배치 요청 구조에 담긴 텍스트 Chat Completions 본문입니다.

수명 주기: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · 최초 생성 응답에서 실제로 반환된 response.id; 동일한 사용자/키/그룹

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드
미지정 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드
미지정 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준
미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
명시적 캐시 요금
활성화되지 않음 명시적 캐시를 요청할 때

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정요금표컨텍스트 토큰 수 초과 기준컨텍스트 토큰 수 이하 기준요금
설정토큰의 기본 단가요금표기본 요금컨텍스트 토큰 수 초과 기준—컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.005 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준0컨텍스트 토큰 수 이하 기준272,000요금
입력 · 입력 토큰 $0.005 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.03 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.0005 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2요금표—컨텍스트 토큰 수 초과 기준272,000컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음요금
입력 · 입력 토큰 $0.01 / 1K 토큰
출력 · 출력 토큰 $0.045 / 1K 토큰
입력 · 캐시 읽기 $0.001 / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰
입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · 배치

curl · 보관된 테스트 데이터Python HTTP · 실제 고객의 JSONLPython · 완료된 모든 결과 저장
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-5.5:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-5.5:batch', 'openai/gpt-5.5']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.5:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · 배치

인라인 results[].response.body JSON

  • GET /v1/batches/{operation_id}
작업 상태 확인
curl · 원래 작업의 상태
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

최초 상태 JSON 전체, 모든 결과/custom_id와 응답 또는 오류 본문 전체를 보관하세요. 완료된 results[]는 필터링 없이 JSONL로 저장하세요.

원래 응답을 확인해야 할 경우

최초 작업 ID를 보관하세요. 503 result_pending_check에는 X-Should-Retry:false가 포함됩니다. 상태가 불명확한 최초 배치를 다시 제출하지 마세요.

응답 필드
필드유형
필드results[].custom_id유형string
필드results[].response.body.choices[].message.content유형string|null
필드results[].error유형object|null
필드usage유형object|null
필드id유형string
필드model유형string
필드endpoint유형string
필드status유형string
필드request_counts유형object
필드results[].id유형string
필드results[].response.status_code유형integer
필드results[].response.request_id유형string
오류와 다음 단계
응답조건다음 단계
응답400 · invalid_request_error조건문서에 명시된 인라인 요청 구조가 유효하지 않거나, 키가 중복되거나, 항목 식별 정보 또는 설정된 모델 기능에 충돌이 있습니다.다음 단계새로 제출하기 전에 표시된 필드를 수정하세요.
응답401 · authentication_error조건유효하지 않은 API 키입니다.다음 단계사용 권한이 있는 Ailoot 키를 사용하세요.
응답403 · permission_error조건배치 그룹을 사용할 수 없습니다.다음 단계키/그룹의 사용 권한을 확인하세요.
응답422 · invalid_request_error조건배치는 잔액 과금을 사용하며, 구독을 통한 생성 요청은 거부됩니다.다음 단계사용 권한이 있는 잔액 과금 그룹을 사용하세요.
응답422 · price_unavailable조건배치 입력의 예상 비용을 산출할 수 없습니다.다음 단계응답을 보관하고 문서에 명시된 API 계열 입력을 사용하세요.
응답402 · billing_error조건배치 예약 금액을 확보할 수 없습니다.다음 단계새 요청 전에 요청 허용 조건을 충족하세요.
응답503 · price_unavailable조건배치 메서드 가격 또는 네이티브 요율을 사용할 수 없습니다.다음 단계응답을 보관하고 가격을 임의로 대체하지 마세요.
응답503 · api_error조건정확히 일치하는 공급업체 라우트를 사용할 수 없습니다.다음 단계라우트 수정을 위해 응답을 보관하세요.
응답503 · result_pending_check조건최초 결과를 확인해야 합니다. X-Should-Retry:false.다음 단계최초 operation_id/id를 보관하고 해당 상태를 조회하세요. 최초 POST를 반복하지 마세요.
응답404 · not_found조건배치 상태 조회 대상 작업이 없거나 다른 사용 주체의 소유입니다.다음 단계최초 id를 정확히 사용하고 동일한 사용자/키/그룹을 유지하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot Ultra openai/gpt-5.5:batch

메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

관련 호출용 ID

openai/gpt-5.5:batch

FAQ · OpenAI: GPT-5.5 (batch)
어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.5:batch: text → text

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.5:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

어떤 제한이 적용되나요?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.5:batch: requests.min_items: 1

자세히 보기

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

할인받아 토큰을 구매하세요.

정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.

구독
정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.
최대 50% 프로모션 코드
구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.
이력의 지출
요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

구독 선택 · 모델 가격 보기

판매하는 제품에 API를 연결하세요.

Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.

상업용 앱
서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요.
리셀러 라이선스
프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.
사이트의 문서
연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.

리셀러 라이선스 요청 · 공식 이용 조건과 라이선스 계약