GPT-5.5

gpt-5.5

GPT-5.5 被 OpenAI 描述为更智能的前沿模型，面向代码、研究、数据分析和专业知识工作。官方发布信息强调它在能力、速度和文档/结构化分析任务上的提升。它的描述应聚焦广泛的专业智能，而不是某一个单一细分场景。

上下文窗口

1.1M Token

最大输出

128K Token

发布日期

2026年4月23日

模态

GPT-5.5 价格

Token 阶梯	输入价格	输出价格	缓存读取
<=272K	$5/M	$30/M	$0.5/M
>272K	$10/M	$45/M	$1/M

GPT-5.5 API 能力

推理

支持

工具调用

支持

Temperature 参数

不支持

附件

支持

知识库

2025-12-01

Endpoint 协议

Completions API

GPT-5.5 模型亮点

GPT-5.5 结合高效推理、精确任务执行和大上下文视觉理解能力，面向复杂编程与专业工作。

高效推理

在相近推理强度下使用更少的推理 token 获得良好结果，有利于长流程和多步骤任务。

精确任务执行

在复杂工作中持续保持目标和约束，将产品意图转化为具体且可验证的结果。

长上下文视觉理解

可在 1,050,000 token 上下文中处理文本和图像，并保留细致视觉信息以分析文档和界面。

GPT-5.5 使用场景

GPT-5.5 适合复杂软件工程、工具密集型 Agent 工作流，以及基于大规模资料回答问题的助手。

复杂软件工程

理解代码库、规划协同修改、实现功能，并使用可用开发工具验证结果。

工具密集型 Agent 工作流

在多步骤服务任务中选择并协调工具，持续遵守约束直至完成目标。

有依据的知识助手

从大型文档集中检索相关资料、关联支持证据，并生成准确的用户答案。

如何通过 TokenHub API 使用 GPT-5.5

创建 API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

GPT-5.5 基准测试

指数分数
Artificial Analysis 综合能力指数Artificial Analysis 综合能力指数汇总多个评测维度，用于观察模型的整体能力表现。	Artificial Analysis 综合能力评分	54.8
Artificial Analysis 代码能力指数Artificial Analysis 代码能力指数汇总模型在代码生成、调试和软件工程任务中的表现。	Artificial Analysis 软件任务评分	59.1
知识与推理
GPQAGPQA 是面向研究生级科学问题的评测集，用来测试模型的专家级推理能力。	高阶科学问题求解	93.5%
HLEHLE 覆盖多个领域的高难度专家级知识与推理问题。	广泛专家级考试集合	44.3%
代码与工程
SciCodeSciCode 评估模型在科学计算场景下编写 Python 代码和实现算法的能力。	科学计算代码挑战	56.1%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard 评估 AI Agent 在终端环境中完成复杂任务的能力。	高难度终端任务执行	60.6%
指令遵循与 Agent 任务
IFBenchIFBench 衡量模型遵循复杂指令和约束条件的稳定性。	指令约束遵循	75.9%
AA-LCRAA-LCR 衡量模型在长上下文窗口中的推理质量。	长上下文推理	74.3%
τ²-Benchτ²-Bench 使用带工具和状态约束的真实工作流，评估对话式 Agent 的任务完成能力。	Agent 工作流任务	93.9%

指标来源 Artificial Analysis

GPT-5.5 对比

GPT-5.5VSGemini 3.1 Pro Preview

GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro Preview 模型对比覆盖价格、上下文限制、输出 token、模态、基准表现和生产 API 适配。

GPT-5.5VSDeepSeek V4 Pro

GPT-5.5 vs DeepSeek V4 Pro 模型对比覆盖价格、上下文限制、输出 token、模态、基准表现和生产 API 适配。

GPT-5.5VSDeepSeek V4 Flash

GPT-5.5 vs DeepSeek V4 Flash 模型对比覆盖价格、上下文限制、输出 token、模态、基准表现和生产 API 适配。

GPT-5.5VSClaude Opus 4.7

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 模型对比覆盖价格、上下文限制、输出 token、模态、基准表现和生产 API 适配。

GPT-5.5VSClaude Sonnet 4.6

GPT-5.5 vs Claude Sonnet 4.6 模型对比覆盖价格、上下文限制、输出 token、模态、基准表现和生产 API 适配。

GPT-5.5 ProVSGPT-5.5

GPT-5.5 Pro vs GPT-5.5 模型对比覆盖价格、上下文限制、输出 token、模态、基准表现和生产 API 适配。

GPT-5.5 常见问题

GPT-5.5 的能力、适用场景、限制和 TokenHub 使用指南。

团队该如何理解 GPT-5.5？+

GPT-5.5 是 OpenAI 面向前沿编程、推理和专业工作流的模型。

GPT-5.5 最适合做什么？+

适合复杂编程、大量工具调用的自动化、面向客户的工作流，尤其适合重视专业输出质量的场景。

GPT-5.5 的主要优势是什么？+

核心优势是强大的编程、专业推理和可靠工具调用。

GPT-5.5 总是最佳选择吗？+

它会使用更多计算，因此延迟和成本可能更高。更看重吞吐量时，可考虑 GPT-5.4 Mini。

最稳妥的配置方式是什么？+

使用 TokenHub 显示的精确标识符，并按账户文档确认当前功能。

准备调用 GPT-5.5？

通过一个 API Key 接入 GPT-5.5 与更多 AI 模型。

创建 API Key