OpenAI: GPT-5.5 (batch)

GPT-5.5 é o principal modelo de raciocínio da OpenAI para trabalho profissional complexo e programação. Aceita texto e imagens e devolve texto, combinando análise com utilização de ferramentas quando uma tarefa precisa de informação ou ações além da entrada fornecida. As orientações da OpenAI destacam a importância de partir de um resultado claro: explique o resultado de que precisa, as restrições a manter, as provas a usar e a condição que termina a tarefa.

Para uma alteração de software substancial, forneça o material pertinente do repositório, o comportamento atual, o comportamento desejado e os critérios de aceitação. Identifique o que pode mudar e o que tem de continuar compatível. Um resultado útil a pedir é uma alteração proposta, uma explicação do comportamento afetado e provas das verificações que realmente foram executadas. Para uma tarefa com muitos documentos, identifique os documentos de origem e peça uma resposta organizada em torno da decisão que precisa de tomar, com cada conclusão ligada às provas fornecidas e as questões por resolver separadas dos factos estabelecidos.

GPT-5.5 suporta os níveis de esforço de raciocínio none, low, medium, high e xhigh, com medium como predefinição. A OpenAI recomenda considerar low antes de none quando um fluxo reativo ainda necessita de planeamento, pesquisa ou várias chamadas de ferramentas. none é adequado a tarefas diretas que não precisam desse processo de raciocínio. Um esforço maior não é automaticamente melhor: requisitos contraditórios, acesso a ferramentas sem limites definidos ou uma regra de paragem pouco clara podem levar a pesquisa e reflexão desnecessárias. Escolha o esforço para a tarefa real e torne explícitos o resultado final esperado e o critério de conclusão.

O produtor indica uma janela de contexto de 1 050 000 tokens e uma saída máxima de 128 000 tokens, com conhecimentos atualizados até 1 de dezembro de 2025. O contexto acomoda a conversa, o material fornecido e o conteúdo gerado; não é uma capacidade separada para somar à saída máxima. O raciocínio interno também consome tokens e capacidade de saída. Uma grande coleção de fontes deve, por isso, ser organizada em torno da pergunta, preservando identificadores importantes, unidades e limites entre documentos e deixando espaço suficiente para o raciocínio e a resposta final.

O tratamento de imagens difere das predefinições anteriores. Nas orientações da OpenAI para GPT-5.5, uma definição de detalhe de imagem não especificada ou auto usa o comportamento original, preservando uma imagem sem redimensionamento quando respeita simultaneamente o orçamento indicado de 10 240 000 píxeis e a dimensão máxima de 6 000 píxeis. Uma definição high selecionada explicitamente preserva o detalhe dentro de ambos os limites: o orçamento indicado de 2 500 000 píxeis e a dimensão máxima de 2 048 píxeis; low redimensiona mais intensamente as imagens com uma dimensão superior a 512 píxeis. São definições de processamento de imagens, não uma garantia de aceitação de todos os carregamentos. Para uma captura de ecrã, um diagrama ou uma página, identifique a região e a pergunta, forneça uma imagem legível e peça a observação ou interpretação de que precisa, em vez de uma descrição sem restrições.

A OpenAI documenta as interfaces Responses, Chat Completions e Batch, com transmissão progressiva, Structured Outputs, chamadas de funções, carregamento de ficheiros, entrada de imagens, pesquisa em ficheiros e na Web e colocação da entrada em cache. O conjunto de ferramentas documentado também inclui pesquisa de ferramentas, geração de imagens, interpretação de código, execução de comandos num ambiente alojado, aplicação de correções, competências, utilização do computador e MCP. Descreva a finalidade, os argumentos, os efeitos secundários e as informações devolvidas por cada ferramenta da aplicação. Um pedido de chamada de uma função da aplicação precisa de que a aplicação execute essa operação e devolva o resultado real; uma proposta de ação gerada não é prova de que a ação ocorreu. A modalidade de saída do próprio modelo continua a ser texto, enquanto uma ferramenta de geração de imagens pode produzir um resultado separado.

Para interações mais longas, preserve a informação necessária para distinguir trabalho intermédio de uma resposta concluída. O guia da OpenAI descreve os valores do campo phase do assistente, commentary e final, para comentários e respostas finais: as aplicações que reproduzem manualmente os elementos do assistente têm de conservar os valores phase originais, enquanto o encadeamento pelo mecanismo do produtor baseado na resposta anterior preserva esse estado automaticamente. Para a resposta visível, defina explicitamente a extensão, o tom e a estrutura desejados. GPT-5.5 usa por predefinição um estilo conciso e direto, e a verbosidade do texto tem medium como predefinição; um resultado compacto pode pedir verbosidade inferior sem eliminar provas ou ressalvas obrigatórias.

Um resultado final útil pode ser um ficheiro revisto com uma explicação focada da alteração, uma nota de decisão baseada em documentos identificados ou uma extração estruturada com valores em falta claramente assinalados. Forneça os factos que precisam de estar atualizados, em vez de depender da data-limite de conhecimentos do modelo, e compare afirmações importantes com o material original. Regras claras de prova, ferramentas delimitadas e condições de paragem explícitas ajudam GPT-5.5 a concluir uma tarefa substancial mantendo o resultado compreensível e verificável.