GPT-5.5는 같은 세대의 OpenAI 프런티어 플래그십으로, “코딩과 전문 업무를 위한 새로운 등급의 지능”으로 소개되었고 라인업에서 GPT-5.4 위에 자리합니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $5/M
- 출력
- 텍스트 $30/M
- 캐시 읽기
- $0.5/M
- 컨텍스트
- 1.1M
- 지식 컷오프
- 2025-12
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 68개 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
사양 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급자 사양) | 1,050,000 |
|---|---|
| 최대 출력(공급자 사양) | 128,000 |
| 지식 컷오프 | 2025-12 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 |
|---|---|
| 최소 접두사 | 1,024 |
| 수명 | 5-10분, 최대 1시간 |
사고
| 공급자 파라미터 | reasoning.effort |
|---|---|
| 허용 값 | none · low · medium · high · xhigh |
| 기본값 | medium 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 지원 |
| 사고 동작 | 인터리브드 사고를 지원합니다: 사고 이전과 사고 사이에 보이는 출력이 나오고, 도구 호출 사이에도 사고가 이루어집니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이가 받는 파라미터입니다. 위의 공급자 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|
- 코딩과 전문 업무를 위한 새로운 등급의 지능으로 소개됨
- 1.05M 컨텍스트 / 128k 최대 출력
- 입력 272k 토큰을 초과하는 프롬프트는 입력 2배 / 출력 1.5배로 과금
출처: OpenAI 공식 문서 ↗
프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정
GPT-5.5 통과 · 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.
출력 131 tok (+42 사고) 지연 시간 2.9 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
GPT-5.5 통과 · 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.
출력 401 tok (+182 사고) 지연 시간 5.9 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
GPT-5.5 통과 · 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"}
출력 557 tok (+512 사고) 지연 시간 6.7 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
GPT-5.5 통과 · 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.
출력 859 tok (+700 사고) 지연 시간 8.7 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
30초 만에 GPT-5.5 사용하기
OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. 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 소개
- 1,050,000 토큰 컨텍스트 윈도우(벤더 스펙)와 128K 최대 출력에, 이미지 입력, none부터 xhigh까지의 추론 강도 제어, 스트리밍, 구조화 출력, OpenAI의 전체 호스팅 도구 세트를 결합했고 지식 컷오프는 2025년 12월입니다.
- GPT-5.4에서 마이그레이션하기 전에 읽어 둘 변경이 이번 릴리스에 세 가지 있습니다.
- 추론 강도의 기본값이 none이 아니라 medium이 되면서, 이 값을 설정한 적이 없는 클라이언트는 토큰 지출과 지연 시간이 조용히 올라갑니다.
- 이미지 detail을 지정하지 않거나 auto로 두면 이제 모델의 원래 동작을 사용합니다.
- 그리고 캐싱은 확장 프롬프트 캐싱에서만 동작하며, 인메모리 프롬프트 캐싱은 이 모델에서 지원되지 않습니다.
- 도구 목록은 함수 호출, 웹 검색, 파일 검색, 도구 검색, 이미지 생성, 코드 인터프리터, 호스티드 셸, apply patch, 스킬, 컴퓨터 사용, MCP까지 이어지며 Chat Completions, Responses, Batch 전반에서 제공됩니다.
- 272K 입력 토큰을 넘는 프롬프트는 요청 전체에 대해 입력 2배, 출력 1.5배로 과금되고, OpenAI는 그 롱 컨텍스트 구간의 요청이 축소된 레이트 리밋 할당량도 함께 소모한다고 밝힙니다.
- Synthorai는 OpenAI 호환 API에서 GPT-5.5를 네이티브로 서빙합니다.
자주 묻는 질문
GPT-5.5 API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네. 신규 계정에는 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $5 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 GPT-5.5에 약 8K 토큰짜리 요청을 24회쯤 보낼 수 있습니다.
GPT-5.5는 어떤 작업에 가장 강한가요?
전문 업무를 위한 새로운 차원의 지능, 1,050,000 토큰 컨텍스트, 128K 출력, none부터 xhigh까지 추론 강도 제어. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
GPT-5.5 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 GPT-5.5 가격은 입력 100만 토큰당 $5, 출력 100만 토큰당 $30입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.5입니다.
GPT-5.5의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
GPT-5.5의 컨텍스트 윈도우는 1.1M 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 128,000 토큰까지 출력할 수 있습니다.
GPT-5.5는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. OpenAI에서 처리하는 프롬프트는 코드를 바꾸지 않아도 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.5입니다(캐시되지 않으면 $5). 캐시되려면 프롬프트에 1,024토큰 이상의 변하지 않는 접두사가 있어야 합니다 (TTL 5-10분, 최대 1시간). 프롬프트 캐싱 가이드 →
GPT-5.5는 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="gpt-5.5"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
GPT-5.5의 지식 컷오프는 언제인가요?
공급자 공식 문서에 따르면 GPT-5.5의 지식 컷오프는 2025-12입니다(2026-07-09 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.