GPT-5.5 est le modèle phare frontière de sa génération chez OpenAI, présenté comme « une nouvelle classe d'intelligence pour le codage et le travail professionnel » et placé au-dessus de GPT-5.4 dans la gamme.
- Entrée
- texte image $5/M
- Sortie
- texte $30/M
- Lecture de cache
- $0.5/M
- Contexte
- 1.1M
- Coupure des connaissances
- 2025-12
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Le prix en contexte
Position du prix parmi 60 modèles comparables
La barre montre où se situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises lot, région et écriture en cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 1 050 000 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 128 000 |
| Coupure des connaissances | 2025-12 |
Mise en cache
| Mode | automatique |
|---|---|
| Préfixe min. | 1 024 |
| Durée de vie | 5-10 min, jusqu'à 1 heure |
Raisonnement
| Paramètre du fournisseur | reasoning.effort |
|---|---|
| Valeurs acceptées | none · low · medium · high · xhigh |
| Valeur par défaut | medium appliquée si la requête ne précise rien |
| Désactivable | Oui |
| Comportement du raisonnement | Prend en charge la réflexion entrelacée: sortie visible avant et entre les phases de réflexion, et réflexion entre les appels d'outils. |
| Paramètre | reasoning_effort |
| Valeurs | minimal · low · medium · high la surface de paramètres de la passerelle - le mappage fournisseur ci-dessus s'applique |
Modèle
| Modalités | texte + image → texte |
|---|
- Présenté comme une nouvelle classe d'intelligence pour le codage et le travail professionnel
- contexte de 1,05M / 128k de sortie maximale
- les prompts dépassant 272k tokens d'entrée sont facturés 2x en entrée / 1,5x en sortie
Un prompt, mesuré via la passerelle
GPT-5.5 réussi · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do additional internal “thinking” before producing the final answer, which consumes more compute and billable tokens. Even if user volume and output length stayed the same, each request now costs more because the model is spending extra capacity to solve the problem. In short, we bought higher-quality answers, but the unit cost per answer increased enough to double the total LLM bill.
sortie 131 tok (+42 réflexion) latence 2.9 s
Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.
GPT-5.5 réussi · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug was that `cur` and `best` were counting the number of equal *adjacent comparisons*, not the number of items in the run. A run of one item has length `1`, but the original code initialized both values to `0`, so single-element inputs returned `0`. Similarly, a run like `[2, 2, 2]` has length `3`, but only two adjacent equal comparisons, so the result was off by one. Also, `best` should be updated after every element is processed, not only inside the equality branch, so runs that continue through the final index are properly considered.
sortie 401 tok (+182 réflexion) latence 5.9 s
Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.
GPT-5.5 réussi · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
sortie 557 tok (+512 réflexion) latence 6.7 s
Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.
GPT-5.5 réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we’re introducing Prompt Cache Routing, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and applies them across leading model providers. Teams can reduce latency, lower token spend, and keep application logic portable without rewriting requests for each vendor. Have you ever paid twice to send the same system instructions? With shared cache keys, provider-aware metadata, and automatic fallback handling, the gateway detects eligible prompt segments, reuses cached context, and records savings in your existing observability dashboards. Policies let admins set retention windows, data boundaries, and provider allowlists by workspace or environment. Prompt Cache Routing is available now in beta for Pro and Enterprise customers, with SDK support, Terraform resources, and clear migration guides included at launch worldwide.
sortie 859 tok (+700 réflexion) latence 8.7 s
Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.
Utilisez GPT-5.5 en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.5",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-5.5",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-5.5")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));À propos de GPT-5.5
- Il associe une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens (spéc. fournisseur) et 128K de sortie maximale à l'entrée d'images, au contrôle de l'effort de raisonnement de none à xhigh, au streaming, aux sorties structurées et à l'ensemble complet des outils hébergés d'OpenAI, avec une date limite des connaissances en décembre 2025.
- Trois changements de cette version méritent d'être lus avant de migrer depuis GPT-5.4.
- L'effort de raisonnement vaut désormais medium par défaut plutôt que none, ce qui augmente discrètement la dépense en tokens et la latence pour tout client qui ne l'a jamais réglé.
- Le détail d'image laissé non défini ou réglé sur auto utilise désormais le comportement d'origine du modèle.
- Et la mise en cache ne fonctionne qu'avec la mise en cache étendue des prompts, la mise en cache des prompts en mémoire n'étant pas prise en charge sur ce modèle.
- La liste d'outils comprend l'appel de fonctions, la recherche web, la recherche de fichiers, la recherche d'outils, la génération d'images, l'interpréteur de code, le shell hébergé, apply patch, les skills, l'utilisation de l'ordinateur et MCP, sur Chat Completions, Responses et Batch.
- Les prompts au-delà de 272K tokens d'entrée sont facturés 2x en entrée et 1,5x en sortie pour la requête entière, et OpenAI note que les requêtes situées dans cette plage de contexte long puisent aussi dans des allocations de limites de débit réduites.
- Synthorai sert GPT-5.5 nativement sur son API compatible OpenAI.
FAQ
Peut-on essayer l'API GPT-5.5 gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $5/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 24 requêtes de ~8K tokens sur GPT-5.5.
Quels sont les points forts de GPT-5.5 ?
Nouvelle classe d'intelligence pour le travail professionnel ; contexte de 1 050 000 tokens, 128K en sortie ; contrôle de l'effort de raisonnement de none à xhigh. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.
Combien coûte GPT-5.5 ?
Sur Synthorai, GPT-5.5 coûte $5 par million de tokens en entrée et $30 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.5/M.
GPT-5.5 prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, automatiquement : les prompts servis par OpenAI sont mis en cache sans modification de code. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.5/M contre $5/M hors cache ; les prompts doivent avoir un préfixe stable de 1,024 tokens pour être mis en cache (TTL 5-10 min, jusqu'à 1 heure). Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à GPT-5.5 ?
Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="gpt-5.5", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.
Quelle est la date de coupure des connaissances de GPT-5.5 ?
La date de coupure des connaissances de GPT-5.5 est 2025-12, selon la documentation officielle du fournisseur (au 2026-07-09).
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est transcrite de la documentation du fournisseur, liée ci-dessus, et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue ; les valeurs de spécification que les fournisseurs définissent différemment sont présentées avec la différence indiquée plutôt que mises en graphique. Rien ici n'est mesuré par nous, et rien n'est noté.