GPT-5.5 è il flagship di frontiera della sua generazione in casa OpenAI, presentato come "una nuova classe di intelligenza per il coding e il lavoro professionale" e collocato sopra GPT-5.4 nella lineup.
- Input
- testo immagine $5/M
- Output
- testo $30/M
- Lettura cache
- $0.5/M
- Contesto
- 1.1M
- Knowledge cutoff
- 2025-12
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 68 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 1.050.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 128.000 |
| Knowledge cutoff | 2025-12 |
Prompt caching
| Modalità | automatico |
|---|---|
| Prefisso min. | 1.024 |
| Durata | 5-10 min, fino a 1 ora |
Ragionamento
| Parametro del provider | reasoning.effort |
|---|---|
| Valori accettati | none · low · medium · high · xhigh |
| Valore di default | medium applicato se la richiesta non specifica nulla |
| Disattivabile | Sì |
| Comportamento del ragionamento | Supporta l'interleaved thinking: output visibile prima e tra le fasi di thinking, e thinking tra le chiamate a strumenti. |
| Parametro | reasoning_effort |
| Valori | minimal · low · medium · high parametri esposti dal gateway: vale la mappatura del provider indicata sopra |
Modello
| Modalità | testo + immagine → testo |
|---|
- Descritto come una nuova classe di intelligenza per il coding e il lavoro professionale
- 1,05M di contesto / 128k di output massimo
- i prompt oltre i 272k token in input sono fatturati a 2x in input / 1,5x in output
Un solo prompt, misurato attraverso il gateway
GPT-5.5 superato · 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.
out 131 tok (+42 ragionamento) latenza 2.9 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
GPT-5.5 superato · 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.
out 401 tok (+182 ragionamento) latenza 5.9 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
GPT-5.5 superato · 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"}
out 557 tok (+512 ragionamento) latenza 6.7 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
GPT-5.5 superato · 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.
out 859 tok (+700 ragionamento) latenza 8.7 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Usa GPT-5.5 in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo 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(""));Informazioni su GPT-5.5
- Abbina una finestra di contesto da 1.050.000 token (specifica del vendor) e 128K di output massimo a input di immagini, controllo del reasoning effort da none fino a xhigh, streaming, output strutturati e l'intera suite di strumenti hosted di OpenAI, con un cutoff di conoscenza a dicembre 2025.
- Tre cambiamenti di questo rilascio vanno letti prima di migrare da GPT-5.4.
- Il reasoning effort ora ha medium come predefinito anziché none, il che alza silenziosamente la spesa in token e la latenza per qualsiasi client che non l'abbia mai impostato.
- Il dettaglio delle immagini lasciato non impostato o impostato su auto ora usa il comportamento originale del modello.
- E il caching funziona solo con il caching esteso dei prompt, mentre il caching dei prompt in memoria non è supportato su questo modello.
- L'elenco degli strumenti arriva a function calling, ricerca web, ricerca file, tool search, generazione di immagini, code interpreter, shell hosted, apply patch, skill, computer use e MCP, su Chat Completions, Responses e Batch.
- I prompt sopra i 272K token di input sono fatturati a 2x l'input e 1,5x l'output per l'intera richiesta, e OpenAI nota che le richieste in quella fascia di contesto lungo attingono anche ad allocazioni di rate limit ridotte.
- Synthorai serve GPT-5.5 nativamente sulla sua API compatibile OpenAI.
FAQ
L'API di GPT-5.5 si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. A $5/M per i token di input, quel credito basta da solo per circa 24 richieste da ~8K token a GPT-5.5.
In cosa eccelle GPT-5.5?
Nuova classe di intelligenza per il lavoro professionale; contesto da 1.050.000 token, 128K di output; controllo del reasoning effort da nessuno fino a xhigh. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa GPT-5.5?
Su Synthorai GPT-5.5 costa $5 per milione di token di input e $30 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.5/M.
Qual è la finestra di contesto di GPT-5.5?
GPT-5.5 ha una finestra di contesto di 1.1M token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 128,000 token.
GPT-5.5 supporta il prompt caching?
Sì, in automatico: i prompt serviti da OpenAI vanno in cache senza modifiche al codice. I token di input letti dalla cache costano $0.5/M, contro $5/M senza cache; per andare in cache un prompt deve avere un prefisso stabile di 1,024 token (TTL 5-10 min, fino a 1 ora). Guida al prompt caching →
Come ottengo l'accesso a GPT-5.5?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="gpt-5.5" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
Qual è il knowledge cutoff di GPT-5.5?
Il knowledge cutoff di GPT-5.5 è 2025-12, secondo la documentazione ufficiale del provider (dato aggiornato al 2026-07-09).
Modelli correlati
Confronta
Ogni valore di questa pagina è ripreso dalla documentazione del provider (il link è qui sopra) e riporta la data dell'ultima verifica. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; per le specifiche che ogni provider definisce a modo suo indichiamo la differenza invece di metterle in un grafico. Qui non c'è nulla di misurato da noi e non assegniamo punteggi.