كيفية استخدام GPT-5.5 API

تم إطلاق GPT-5.5 في 23 أبريل 2026، وأعلنت OpenAI مباشرةً فتح النموذج داخل ChatGPT و Codex في نفس اليوم، مع التزام بإتاحة واجهات Responses و Chat Completions عبر API "قريبًا جدًا". في هذا الدليل ستجد خطوات عملية لاستدعاء GPT-5.5 بمجرد تفعيل المفاتيح، مع توضيح كيفية تشغيله عبر مسار Codex اليوم باستخدام تسجيل دخول ChatGPT.

جرّب Apidog اليوم

ستجد هنا تنسيقات نقاط النهاية، تفاصيل المصادقة، أمثلة كود بايثون وNode، جدول المعلمات الكامل، حسابات السعر في وضع التفكير، معالجة الأخطاء، وسير عمل اختبار فعّال في Apidog لتوفير الرصيد عند التكرار.

للاطلاع على نظرة عامة تقنية حول النموذج، راجع ما هو GPT-5.5. ولمسار مجاني بالكامل، راجع كيفية استخدام واجهة برمجة تطبيقات GPT-5.5 مجانًا.

باختصار

• GPT-5.5 متاح عبر نقطتي نهاية Responses وChat Completions؛ معرف النموذج: gpt-5.5. الإصدار الاحترافي: gpt-5.5-pro.
• تسعير API: 5 دولار لكل مليون رمز إدخال، 30 دولار لكل مليون رمز إخراج؛ الإصدار الاحترافي: 30 دولار إدخال، 180 دولار إخراج.
• نافذة السياق: 1 مليون رمز عبر API، 400 ألف رمز عبر Codex CLI.
• حتى توفر API للجميع، يمكنك تشغيل GPT-5.5 عبر Codex بتسجيل دخول ChatGPT.
• استخدم Apidog لإنشاء الطلبات بسرعة؛ التنسيق مماثل لـ GPT-5.4 مع معرف جديد وكتلة reasoning موسعة.

المتطلبات المسبقة

قبل أول استدعاء، تأكد من:

1. حساب مطور OpenAI مع فوترة نشطة. اشتراك ChatGPT Plus/Pro لا يكفي وحده للوصول إلى API.
2. مفتاح API مفعّل لنماذج GPT-5. استخدم مفاتيح مخصصة للمشروع لإنتاجية أعلى أمانًا.
3. SDK يدعم gpt-5.5: في بايثون openai>=2.1.0، في Node openai@5.1.0 أو أحدث.
4. عميل API يدعم إعادة المحاولة: curl جيد لطلب واحد، لكن يفضل Apidog أو مشابه لإدارة التكرار بسهولة.

لتصدير مفتاحك:

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

نقطة النهاية والمصادقة

استدعي GPT-5.5 عبر:

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

• responses تدعم الأدوات ووضع التفكير (reasoning) والبحث.
• chat/completions متوافقة مع معظم التكاملات القديمة.

المصادقة عبر Bearer Token، وجسم الطلب بصيغة JSON يتضمن معرف النموذج، والموجه (prompt) أو الرسائل، وأي معلمات إضافية.

مثال curl:

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" }
  }'

الاستجابة الناجحة تعطيك JSON يحتوي على مصفوفة output وكتلة usage لتتبع الرموز. في حال الخطأ، استخرج code وmessage من الغلاف القياسي.

معلمات الطلب

المعلمة	النوع	القيم	ملاحظات
model	نص	gpt-5.5, gpt-5.5-pro	مطلوب. pro أغلى بـ6 مرات.
input / messages	نص/مصفوفة	prompt أو مصفوفة دردشة	مطلوب. input لـ Responses، messages لـ Chat Completions.
reasoning.effort	نص	none, low, medium, high, xhigh	الافتراضي: low. xhigh يعطي أعمق تحليل.
max_output_tokens	عدد صحيح	1 – 128000	حد أقصى للمخرجات (بدون رموز التفكير).
tools	مصفوفة	function, web_search, file_search, computer_use, code_interpreter	لتعريف الأدوات المستخدمة.
tool_choice	نص/كائن	auto, none, أو اسم أداة	لإجبار استدعاء أداة معينة.
response_format	كائن	{ "type": "json_schema", "schema": {...} }	مخرجات منظمة؛ الوضع الصارم هو الافتراضي.
stream	منطقي	true / false	للحصول على أحداث متدفقة.
user	نص	نص حر	لتتبع وإدارة سوء الاستخدام.
metadata	كائن	حتى 16 زوج مفتاح/قيمة	يظهر في لوحة تحكم OpenAI.
seed	عدد صحيح	أي عدد صحيح 32 بت	لضبط العشوائية.
temperature	عدد	0 – 2	يتم تجاهله عند reasoning.effort >= medium.

ملاحظة: أكثر ثلاث حقول تؤثر على التكلفة: reasoning.effort، max_output_tokens، و tools. رفع جهد التفكير إلى high أو xhigh يمكن أن يضاعف الرموز الخارجة 3-8 مرات.

مثال بايثون

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    input=[
        {
            "role": "system",
            "content": "أنت مهندس Go كبير. أجب بكود موجز وقابل للتشغيل.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "اكتب تجمعًا للعمال (worker pool) بتزامن محدود ومسار لإلغاء السياق. لا توجد تبعيات خارجية."
            ),
        },
    ],
    reasoning={"effort": "medium"},
    max_output_tokens=4000,
)

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

• استخدم response.output_text لتسوية مصفوفة output.
• عدادات الرموز (input_tokens, output_tokens, reasoning_tokens) تستخدم للفوترة بدقة.

مثال Node

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.5",
  input: [
    { role: "system", content: "أنت مراجع دقيق." },
    {
      role: "user",
      content:
        "راجع هذا الترحيل وحدد أي عملية قد تحبس جدولًا كثير الكتابة لأكثر من 200 مللي ثانية.",
    },
  ],
  reasoning: { effort: "high" },
  tools: [{ type: "file_search" }],
  max_output_tokens: 6000,
});

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

• اضبط reasoning.effort على high في مهام المراجعة أو التحليل الحرجة لتقليل الأخطاء مقابل تكلفة رموز أعلى.

وضع التفكير

• لتفعيل وضع التفكير، فقط اضبط reasoning.effort على high أو xhigh مع رفع max_output_tokens حسب الحاجة.
• استخدم medium كافتراضي لمعظم الأعمال البرمجية. استخدم high أو xhigh للمهام الحرجة أو سلاسل الأدوات الطويلة.
• عند استخدام أدوات مثل computer_use أو سلاسل البحث، رفع جهد التفكير يقلل الهلوسة بشكل ملحوظ.

المخرجات المهيكلة

• مخرجات JSON الصارمة افتراضية. مرّر مخطط (schema) ليتم رفض أي JSON غير صالح.
• مثال استخدام Schema مع بايثون:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    input="استخرج العنوان والمتحدث ووقت البدء من هذا الجزء من النص.",
    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"},
                },
            },
        },
    },
)

• للمخرجات المستخدمة كمصدر لكود لاحقًا، حدّد دومًا مخططًا لتجنب إعادة المحاولة بسبب مشاكل في التنسيق.

استخدام الأدوات والوكلاء

• أنواع الأدوات في Responses API:

  • web_search: بحث لحظي مع استشهادات.
  • file_search: بحث متجه عبر ملفاتك.
  • code_interpreter: تنفيذ بايثون معزول.
  • computer_use: تحكم بالفأرة ولوحة المفاتيح والمتصفح.
  • function: تعريف دوال رد نداء مخصصة.

• تميز GPT-5.5 عن 5.4 هنا أن ربط الأدوات يتم بشكل أذكى وأتمتة أعلى بدون إشراف يدوي. الاختبارات أثبتت نجاح سلاسل الأدوات المعقدة بنسبة أكبر بـ11%.

معالجة الأخطاء وإعادة المحاولة

توقع رموز الأخطاء التالية وتفاعل معها كالتالي:

الرمز	المعنى	إعادة المحاولة؟
429 rate_limit_exceeded	تجاوز حد المعدل لكل دقيقة أو يوم	نعم، مع تأخير أسي واهتزاز
400 context_length_exceeded	السياق > 1 مليون رمز	لا، قلّل المدخلات
500 server_error	خطأ عابر من جانب OpenAI	نعم، حتى 3 محاولات
403 policy_violation	رفض بسبب انتهاك سياسة	لا، عدّل الموجه

رموز التفكير يتم احتسابها ضمن نافذة السياق. إذا قربت من 1 مليون رمز مع reasoning.effort: "xhigh" ستصل للحد حتى لو كان نص المستخدم قصيرًا.

سير عمل الاختبار باستخدام Apidog

لتقليل إهدار الرموز عند اختبار الموجهات والمخططات:

1. أنشئ الطلب في Apidog واحفظه ضمن مجموعة، وحدد البيئة (dev/staging/prod).
2. استعن بخادم الاختبار المدمج لإعادة تشغيل نفس الاستجابة عند تعديل الكود دون استهلاك رموز إضافية.
3. انتقل إلى مفتاح الإنتاج فقط بعد استقرار المخطط.

يدعم Apidog أيضًا تكاملات مع Claude Code وCursor للوصول لنفس المجموعة من أي وكيل محرر. راجع دليل Apidog في VS Code و مقارنة Apidog vs. Postman للإعداد الكامل.

استدعاء GPT-5.5 قبل تعميم واجهة برمجة التطبيقات

قبل فتح Responses API للجميع، يمكن للمطورين تجربة GPT-5.5 عبر Codex CLI. اتبع دليل Codex المجاني لتثبيت CLI، المصادقة بحساب ChatGPT، واختيار النموذج المناسب.

الأسئلة الشائعة

هل يوجد gpt-5.5-mini؟

لا يوجد عند الإطلاق؛ استخدم gpt-5.4-mini للأعمال منخفضة التكلفة.

ما هي نافذة السياق؟

1 مليون رمز عبر API، 400 ألف رمز عبر Codex CLI. يشمل ذلك رموز التفكير.

هل أحتاج لتعديل كود GPT-5.4؟

يكفي تغيير معرف النموذج، وضبط max_output_tokens وreasoning.effort حسب الحاجة.

كيف أقلل التكلفة؟

استخدم الدفعات (خصم 50%)، وضع المرونة (خصم 50% مع انتظار أطول)، وحدد مخططات صارمة لتقليل إعادة المحاولة. تفاصيل رياضيات التكلفة في تحليل تسعير GPT-5.5.

أين أتابع إعلان توفر API؟

تابع منتدى مطوري OpenAI وصفحة تسعير API للإعلانات الرسمية.