GPT-5.5 はその世代における OpenAI のフロンティアフラッグシップで、「コーディングとプロフェッショナルな作業のための新しい知能のクラス」として紹介され、ラインアップでは GPT-5.4 の上に位置します。
- 入力
- テキスト 画像 $5/M
- 出力
- テキスト $30/M
- キャッシュ読み取り
- $0.5/M
- コンテキスト
- 1.1M
- 知識カットオフ
- 2025-12
ベンチマーク
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種 60 モデル中の料金の位置
このバーは、Synthorai 上の同種モデルの中でこのモデルの価格がどこに位置するかを示します。両端には最も安いモデルと最も高いモデルの名前が入ります。表示は基本料金で、バッチ・リージョン・キャッシュ書き込みの割引は料金ページにあります。
スペックと制限
トークン
| コンテキストウィンドウ(ベンダー仕様) | 1,050,000 |
|---|---|
| 最大出力(ベンダー仕様) | 128,000 |
| 知識カットオフ | 2025-12 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 1,024 |
| 保持時間 | 5〜10 分、最大 1 時間 |
思考
| ベンダー側パラメータ | reasoning.effort |
|---|---|
| 指定可能な値 | none · low · medium · high · xhigh |
| デフォルト | medium リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | インターリーブ思考に対応します。思考の前や合間に可視の出力が入り、ツール呼び出しの間にも思考が入ります。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ面——上のベンダーマッピングが適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 → テキスト |
|---|
- コーディングと専門的な業務のための新しいクラスの知能と説明されています。
- 1.05M コンテキスト / 128k 最大出力。
- 入力 272k トークンを超えるプロンプトは入力 2 倍 / 出力 1.5 倍で課金されます。
1つのプロンプト — ゲートウェイ経由で測定
GPT-5.5 パス · 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.
出力 131 tok (+42 思考) レイテンシ 2.9 s
指示追従（ちょうど三文 — 数えられる）、読み手に合わせた調整（CFO 向けの語り口）、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
GPT-5.5 パス · 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.
出力 401 tok (+182 思考) レイテンシ 5.9 s
修正が実際に正しいか（実行可能か）、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
GPT-5.5 パス · 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"}
出力 557 tok (+512 思考) レイテンシ 6.7 s
スキーマ遵守（フィールドをでっち上げない）、ハルシネーション圧（guidance は明示的に保留されている）、そして構造化出力の経路の違い。
GPT-5.5 パス · 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.
出力 859 tok (+700 思考) レイテンシ 8.7 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文）、文体の指紋、そして長さの制御。
30 秒で GPT-5.5 を使う
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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(""));GPT-5.5 について
- 1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウ(ベンダー仕様)と 128K の最大出力に、画像入力、none から xhigh までの推論エフォート制御、ストリーミング、構造化出力、そして OpenAI のホストされたツールスイート一式を組み合わせ、知識カットオフは 2025 年 12 月です。
- GPT-5.4 から移行する前に読むべき変更が 3 つあります。
- 推論エフォートの既定が none ではなく medium になったため、これを設定していなかったクライアントではトークン支出とレイテンシが静かに増えます。
- 画像の detail を未設定または auto にした場合、モデル本来の挙動が使われるようになりました。
- そしてキャッシュは拡張プロンプトキャッシュでのみ機能し、インメモリのプロンプトキャッシュはこのモデルでは非対応です。
- ツールリストは関数呼び出し、ウェブ検索、ファイル検索、ツール検索、画像生成、コードインタープリター、ホストされたシェル、apply patch、スキル、コンピュータ使用、MCP に及び、Chat Completions、Responses、Batch にまたがります。
- 入力が 272K トークンを超えるプロンプトはリクエスト全体が入力 2 倍・出力 1.5 倍で課金され、OpenAI はそのロングコンテキスト帯のリクエストが削減されたレート制限の割り当てを消費することにも触れています。
- Synthorai は GPT-5.5 を OpenAI 互換 API でネイティブに提供します。
よくある質問
GPT-5.5 API は無料で試せますか?
はい。新規アカウントには 10 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、カード登録は不要です。入力 $5/M で計算すると、このクレジットだけで GPT-5.5 に対して約 24 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
GPT-5.5 は何が得意ですか?
プロフェッショナルな作業向けの新しい知能のクラス、1,050,000 トークンコンテキスト、128K 出力、none から xhigh までの推論エフォート制御。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく「このモデルについて」セクションをご覧ください。
GPT-5.5 の料金はいくらですか?
Synthorai 上の GPT-5.5 は入力 100 万トークンあたり $5、出力 100 万トークンあたり $30 です。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。キャッシュ済み入力トークンは $0.5/M で課金されます。
GPT-5.5 はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい、自動で有効です。OpenAI 経由のプロンプトはコード変更なしでキャッシュされます。キャッシュ済み入力トークンは $0.5/M(未キャッシュは $5/M)で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の安定したプレフィックスが必要です(TTL 5〜10 分、最大 1 時間)。 プロンプトキャッシュガイド →
GPT-5.5 を利用するには?
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="gpt-5.5" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
GPT-5.5 の知識カットオフはいつですか?
ベンダー公式ドキュメントによると、GPT-5.5 の知識カットオフは 2025-12 です(2026-07-09 時点)。
関連モデル
比較
このページの値はすべてベンダー自身のドキュメント(上部にリンク)から転記し、確認した日付を付しています。価格はカタログ全体で比較しますが、ベンダーごとに定義が異なる仕様値は差異を明記するにとどめ、図表で比較はしません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。