GPT-5.5 API Nasıl Kullanılır

GPT-5.5, 23 Nisan 2026'da piyasaya sürüldü ve geliştirici başlığı basit: OpenAI, modeli aynı gün ChatGPT ve Codex içinde kullanıma açtı ve Yanıtlar (Responses) ve Sohbet Tamamlamaları (Chat Completions) API'lerine "çok yakında" erişim sözü verdi. Bu kılavuz, bu çizginin her iki tarafını da kapsar; anahtarlar çalışmaya başlar başlamaz GPT-5.5'i nasıl çağıracağınızı ve erken test edenlerin bugün Codex oturum açma yoluyla onu nasıl kullandığını anlatır.

Uç nokta şekillerini, kimlik doğrulamayı, Python ve Node örneklerini, tam parametre tablosunu, düşünme modu fiyatlandırma matematiğini, hata işlemeyi ve yineleme yaparken kredilerden tasarruf etmenizi sağlayan bir test iş akışını Apidog'da bulacaksınız.

Modelin ürün düzeyinde genel bir görünümü için GPT-5.5 Nedir bölümüne bakın. Tamamen ücretsiz bir kullanım yolu için GPT-5.5 API'sini Ücretsiz Kullanma bölümüne bakın.

TL;DR

• GPT-5.5, Yanıtlar ve Sohbet Tamamlamaları uç noktalarında sunulur; model kimliği gpt-5.5'tir. Pro sürümü gpt-5.5-pro'dur.
• API fiyatlandırması 5 $ / M giriş ve 30 $ / M çıkış'tır; Pro sürümü 30 $ / M giriş ve 180 $ / M çıkış'tır.
• Bağlam penceresi API'de 1 M jeton ve Codex CLI içinde 400 K jetondur.
• Genel API kullanıma sunumu tamamlanana kadar geliştiriciler, bir ChatGPT oturum açma bilgisi kullanarak GPT-5.5'i Codex aracılığıyla çalıştırabilir.
• Koleksiyonu önceden oluşturmak için Apidog'u kullanın; istek yapısı, yeni bir model kimliği ve genişletilmiş bir reasoning bloğu ile GPT-5.4 ile eşleşir.

Önkoşullar

İlk isteği göndermeden önce dört şeyi hazır bulundurun:

• Ücretli bir katmana sahip bir OpenAI geliştirici hesabı. Bir ChatGPT Plus veya Pro aboneliği, API faturalandırmasından ayrıdır; hem kullanıcı arayüzü erişimi hem de programatik erişim istiyorsanız ikisine de ihtiyacınız var.
• GPT-5 model ailesine erişimi olan bir API anahtarı. Üretim iş yükleri için kullanıcı anahtarları yerine proje kapsamlı anahtarlar şiddetle tavsiye edilir.
• gpt-5.5'i destekleyen SDK sürümü. Python'da bu openai>=2.1.0'dır; Node'da ise openai@5.1.0 veya daha yenisidir.
• İstekleri terminali meşgul etmeden tekrarlayabilen bir API istemcisi. curl tek bir çağrı için çalışır; bundan sonra Apidog veya benzerine geçin.

Anahtarınızı bir kez dışa aktarın:

export OPENAI_API_KEY="sk-proj-..."

Uç nokta ve kimlik doğrulama

GPT-5.5, GPT-5 ailesinin geri kalanıyla aynı iki uç noktada yer alır.

POST https://api.openai.com/v1/responses
POST https://api.openai.com/v1/chat/completions

Yanıtlar API'si (Responses API), OpenAI'nin daha yeni, araçları farkında olan yüzeyidir ve düşünme modunun, web aramasının ve bilgisayar kullanımının sorunsuz bir şekilde entegre olduğu yerdir. Sohbet Tamamlamaları (Chat Completions) hala çalışır ve çoğu eski entegrasyonu taşır.

Kimlik doğrulama bir taşıyıcı jeton (bearer token) iledir. Her istek, model kimliği, istem veya mesaj dizisi ve istediğiniz parametreleri içeren bir JSON gövdesi alır.

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "input": "Summarize the last 10 releases of the openai/codex repo in three bullets.",
    "reasoning": { "effort": "medium" }
  }'

Çağrı başarılı olursa, bir output mesaj dizisi ve giriş, çıkış ve muhakeme jetonlarına ayrılmış bir usage bloğu içeren bir JSON nesnesi alırsınız. Hatalar, bir code ve insan tarafından okunabilir bir message ile standart OpenAI zarfını döndürür; bu kılavuzun sonundaki hata tablosu, ilk karşılaşacağınız hataları kapsar.

İstek parametreleri

Gövdedeki her alan ya maliyetle ya da davranışla eşleşir. İşte gpt-5.5 için tam harita.

Maliyeti en çok etkileyen üç alan reasoning.effort, max_output_tokens ve tools'tur. reasoning.effort: "high" veya "xhigh" ile yapılan Düşünme tarzı çalıştırmalar, low bir çalıştırmanın çıkış jetonu sayısının kolayca 3-8 katını ekleyebilir.

Python örneği

GPT-5.5 için SDK yapısı, 5.4 Yanıtlar API'sini takip eder; tek fark model kimliği ve daha geniş reasoning.effort aralığıdır.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    input=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a senior Go engineer. Answer in terse, runnable code.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Write a worker pool with bounded concurrency and a context "
                "cancellation path. No third-party deps."
            ),
        },
    ],
    reasoning={"effort": "medium"},
    max_output_tokens=4000,
)

print(response.output_text)
print(response.usage.model_dump())

Dikkat edilmesi gereken iki şey:

• response.output_text, output dizisini sizin için düzleştirir. Yapılandırılmış olaylara (araç çağrıları, muhakeme izleri, alıntılar) ihtiyacınız varsa, doğrudan response.output'u okuyun.
• usage artık input_tokens, output_tokens ve reasoning_tokens'ı ayrı sayaçlar olarak döndürür. Üçünü de faturalandırın.

Node örneği

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.5",
  input: [
    { role: "system", content: "You are a careful reviewer." },
    {
      role: "user",
      content:
        "Review this migration and flag any operation that would lock a write-heavy table for more than 200 ms.",
    },
  ],
  reasoning: { effort: "high" },
  tools: [{ type: "file_search" }],
  max_output_tokens: 6000,
});

console.log(response.output_text);
console.log(response.usage);

Görev inceleme tarzı olduğunda ve kaçırılan bir sorunun maliyeti, muhakeme jetonlarında birkaç ekstra kuruşun maliyetinden daha fazla olduğunda reasoning.effort'u high olarak ayarlayın.

Düşünme modu

GPT-5.5 Düşünme modu farklı bir model kimliği değildir; reasoning.effort'un high veya xhigh olarak ayarlandığı ve daha uzun bir max_output_tokens bütçesiyle eşleştirilmiş standart gpt-5.5 model çalıştırmasıdır. OpenAI'nin ChatGPT kullanıcı arayüzü bunu bir geçiş düğmesi olarak sunar; API'de ise bunu istek başına kontrol edersiniz.

İki genel kural:

• Varsayılan olarak medium kullanın. Çoğu ajans işini, çoklu dosya hata ayıklamasını ve belge oluşturmayı kapsar. Maliyetler GPT-5.4'e kıyasla neredeyse sabit kalır.
• high ve xhigh'i araştırma, doğruluk açısından kritik inceleme ve uzun araç zincirleri için saklayın. Çıkış jetonu sayısının 3-8 katı bütçe ayırın ve yanıtın 30 saniyenin altında döneceğini varsaymak yerine yanıtı zamanlayın.

İsteğiniz computer_use'a veya uzun web arama zincirlerine dokunuyorsa, Düşünme düzeyindeki çaba harcamaya değerdir; OpenAI'nin lansman gönderisinde bahsettiği halüsinasyon düşüşü çoğunlukla bu iş akışlarında ortaya çıkar.

Yapılandırılmış çıktı

Kesin JSON çıktısı GPT-5.5'te varsayılandır. Bir şema iletirseniz SDK, bozuk JSON döndürmeyi reddeder.

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    input="Extract the title, speaker, and start time from this transcript chunk.",
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "session_extract",
            "strict": True,
            "schema": {
                "type": "object",
                "required": ["title", "speaker", "start_time"],
                "properties": {
                    "title": {"type": "string"},
                    "speaker": {"type": "string"},
                    "start_time": {"type": "string", "format": "date-time"},
                },
            },
        },
    },
)

Aşağı akış kodunu besleyen herhangi bir işlem hattı için daima bir şema ayarlayın. Jeton düzeyinde hiçbir maliyeti yoktur ve aksi takdirde bozuk çıktı etrafında yazacağınız yeniden deneme döngüsünü ortadan kaldırır.

Araç kullanımı ve aracılar

Yanıtlar API'si (Responses API) beş birinci taraf araç türünü sunar:

• web_search — gerçek zamanlı arama, artık sonuç başına alıntılarla birlikte.
• file_search — yüklenen dosyalar üzerinde vektör araması.
• code_interpreter — sanal alanda Python.
• computer_use — Operator yığını aracılığıyla fare, klavye ve tarayıcı.
• function — kendi geri çağrılarınız (callbacks).

GPT-5.5'in 5.4'e göre buradaki gelişimi araç listesi değil; modelin onları denetimsiz bir şekilde zincirleme istekliliğidir. The Decoder'ın yeniden üretim paketine karşı yapılan testlerde, GPT-5.5, aynı istem altında 5.4'e göre %11 daha fazla çok adımlı araç zincirini kullanıcı müdahalesi olmadan tamamladı.

Hata işleme ve yeniden denemeler

Adlarına göre işlemek için yeterince sık karşılaşacağınız dört hata kodu bekleyin.

Muhakeme jetonları bağlam penceresine dahil edilir. 900 K jetonluk bir girişte reasoning.effort: "xhigh" çağrısı, kullanıcı mesajınız kısa olsa bile bağlam taşması nedeniyle 400 hatası verecektir.

Apidog ile test iş akışı

GPT-5.5 çağrıları, bir şema hatasını istemi 20 kez yeniden çalıştırarak keşfetmek istemeyeceğiniz kadar pahalıdır. En az jetonu harcayan iş akışı:

1. İsteği Apidog'da bir kez oluşturun, bir koleksiyon girişi olarak kaydedin ve ortamı (dev, staging, prod anahtarı) etiketleyin.
2. Aşağı akış kodunda yineleme yaparken son gerçek yanıtı yeniden oynatmak için yerleşik sahte sunucuyu kullanın.
3. Şema kararlı olduğunda yalnızca canlı anahtara geçin.

Apidog ayrıca bir Claude Kod ve İmleç entegrasyonu ile birlikte gelir, böylece aynı koleksiyona kullandığınız düzenleyici düzeyindeki aracılardan erişilebilir. Tam kurulum için VS Code'da Apidog kılavuzumuza ve Apidog ve Postman karşılaştırmasına bakın.

API genelleşmeden önce GPT-5.5'i çağırma

OpenAI Yanıtlar API'si (Responses API) dağıtımını tamamlayana kadar, GPT-5.5 ile uygulamalı deneyim kazanmak isteyen geliştiriciler için pratik yol Codex oturum açma akışıdır. Codex ücretsiz kılavuzu, CLI'nin nasıl kurulacağını, bir ChatGPT hesabı ile nasıl kimlik doğrulaması yapılacağını ve modelin nasıl seçileceğini adım adım açıklar.

SSS

Bir gpt-5.5-mini var mı?Lansmanda yok. OpenAI, maliyet açısından optimize edilmiş SKU olarak gpt-5.4-mini'yi tuttu.

Bağlam penceresi nedir?API'de 1 M jeton. Codex CLI içinde 400 K. Her ikisi de muhakeme jetonlarını içerir.

GPT-5.4 kodumu yeniden yazmam gerekiyor mu?Hayır. Model kimliğini değiştirin, Düşünme düzeyinde çıktı istiyorsanız max_output_tokens'u genişletin ve iş yükünüze göre reasoning.effort'u yeniden ayarlayın.

Maliyeti nasıl düşürürüm?Üç kaldıraç: Toplu İşlem (Batch) (%50 indirim), Esnek (Flex) (%50 indirim, daha yavaş kuyruğa alma) ve yeniden deneme döngülerini ortadan kaldırmak için katı şemalar. Tam maliyet hesabı GPT-5.5 fiyatlandırma dökümünde.

API GA duyurusunu nereden takip edebilirim?OpenAI geliştirici topluluğu ve OpenAI API fiyatlandırma sayfası en hızlı kamuya açık sinyallerdir.