GPT-5.5
🇺🇸 OpenAI【直接结论】**GPT-5.5** 是由 OpenAI 推出的旗舰级大模型，支持文本、视觉模态。该模型 API 输入单价为 **¥33.95/百万 tokens**，输出为 **¥204/百万 tokens**。在算盘收录的 44 款主流模型中，其输入价位列第 41 便宜，在海外阵营属于**偏高**门槛。其支持提示词缓存（Prompt Caching），缓存命中价低至 **¥3.40/百万 tokens**，适合高频多轮对话；其上下文窗口为 400K，最大输出为 128K。智能指数为 60 分（满分约 60）。综合推荐：适合复杂推理、代码生成、关键决策等高难度任务。
关于 GPT-5.5，开发者需要了解哪些核心信息？
GPT-5.5 是 OpenAI 在 GPT-5.4 之上推出的旗舰模型，它的设计重心不在「聊天对答」，而在「能不能在长链路里稳定地干完一件事」。官方与多家开发者实测的共识是：相比上一代，它在长时程规划（long-horizon planning）、多步工具调用、以及执行出岔时的自我纠错上有明显提升。换句话说，它是为 Agent、自动化流水线和 computer-use 场景调优的，而不是单纯堆 chat 体验。
对做 Agent/RAG 成本优化的工程师来说，这个定位很关键。一个能在 20–30 步连续工具调用里保持计划连贯、出错能回退的模型，意味着你的编排层（orchestration）可以更薄——少写补偿逻辑、少做人工兜底、少为「模型半路跑飞」付重试成本。很多团队从前代升级到 GPT-5.5 的真实动因不是单点能力更强，而是「跑长任务的失败率掉下来了」，这部分隐性成本往往比 token 单价更重要。
它支持文本和视觉（vision）输入，上下文窗口在数十万 token 量级（具体参数见上方规格区），知识截止较新，适合需要喂大量代码库、长文档或多轮工具结果的工作流。如果你的业务核心是「让模型自己跑完一条复杂链路」，GPT-5.5 是 OpenAI 这一代里最对口的那一档。
关于 GPT-5.5，开发者需要了解哪些核心信息？
GPT-5.5 的计费维度是典型的 OpenAI 旗舰结构：输入价、输出价、以及缓存命中（cached input）价三档（实时数字以上方价格表为准）。它的输出价显著高于输入价，且整体定位比同厂的 GPT-5.4 更贵——但只看这两个数字会得出错误结论。
真正决定账单的有两件事。第一是 token 效率：GPT-5.5 在相同的 Codex 类编码任务上用更少的输出 token 就能完成，官方口径是相对 GPT-5.4 大约省四成输出 token。输出 token 既是最贵的那一档、又被它显著压缩，所以「单价涨了一倍」不等于「账单翻倍」——对重度 Agent/编码场景，有效成本增幅远小于单价增幅。第二是缓存命中：缓存输入价远低于全价，对于反复携带相同 system prompt、工具定义、长文档前缀的 Agent/RAG 工作流，把稳定前缀放到可缓存的位置能直接砍掉一大块输入开销。
因此评估 GPT-5.5 的性价比，正确做法是按「完成一个真实任务的端到端花费」算，而不是按 token 单价比价。把你的典型任务（比如一次完整的修 bug、一次多步研究报告）跑一遍，统计实际消耗的输入/输出/缓存 token，再用上方价格表换算——很多时候它在「每完成一个任务」的维度上反而比便宜的模型更划算，因为它一次跑对、不用反复重试。OpenAI 还提供 Batch/Flex（半价档）和 Priority（加价档）等处理档位，离线批处理可以再压成本，对延迟敏感的线上请求则可买更稳的吞吐。
关于 GPT-5.5，开发者需要了解哪些核心信息？
最适合 GPT-5.5 的，是「长、难、要它自己扛」的任务：端到端的 Agent 编码（在大型代码库里定位根因、预判改动的连带影响、自己补测试）、需要 20–30 步工具调用的自动化流水线、computer-use 式的界面操作、以及对可靠性要求高的专业/企业工作流。它的强项是在这些场景里少跑飞、能回退，这正是省下重试与人工兜底成本的地方。
最不适合的，是高频、短、对单价敏感的「水活」：简单分类、抽取、改写、FAQ 客服这类调用量巨大但每次都很短的任务。在这些场景里，你既享受不到它的长链路优势，又要为更高的输出单价买单——把这类流量放到同厂更便宜的 GPT-5.4 甚至更轻的型号上更经济。多份开发者评测也直接指出：GPT-5.5 是「更好的 Agent 模型，不是更好的 Chat 模型」，纯对话/陪聊体验上的提升并不是它的卖点。
务实的架构是分层路由：用 GPT-5.5 当「主力大脑」跑规划与难推理，把大量简单子任务下放给便宜模型，只在真正需要时才升档。这样你既拿到它在硬任务上的可靠性，又不会让账单被海量小请求拖垮。
关于 GPT-5.5，开发者需要了解哪些核心信息？
在 OpenAI 自家梯队里，最直接的对照是 GPT-5.4。GPT-5.4 单价更低、定位偏性价比，适合大多数日常生成与中等难度任务；GPT-5.5 单价更高但更聪明、token 更省、长任务更稳。决策点不是「哪个便宜」，而是「你的任务有没有长到、难到能让它的可靠性和 token 效率把溢价赚回来」。短平快选 5.4，长难险选 5.5。
再上一档是 gpt-5.5-pro，它把推理深度和可处理的任务复杂度进一步拉高，价格也明显更贵，面向最苛刻的企业级/极难推理场景。只有当 GPT-5.5 在你的关键任务上仍然「想不够深」时才值得升到 pro——它不是默认主力，而是疑难场景的专门武器。和外厂旗舰（如 Claude、Gemini 同梯队）相比，选型更应该用你自己的真实任务做小规模 A/B，而不是看通用榜单，因为 Agent/编码场景的表现高度依赖你的工具定义与提示结构。
升档信号：长任务失败率高、需要写大量补偿/重试逻辑、人工兜底成本压不下去——这时升到 GPT-5.5 往往能用更稳的执行把隐性成本赚回来。降档信号：你的流量主要是短、简单、高频请求，监控显示绝大多数调用根本用不到它的长链路能力——这时把这部分下放到 GPT-5.4 或更轻型号，能立竿见影地省钱。具体单价请始终以上方价格表为准，那里是按实时汇率与官方定价校准的。
常见问题
GPT-5.5 比 GPT-5.4 贵，值得升级吗？
看任务形态。GPT-5.5 单价更高，但在编码/Agent 这类任务上用更少的输出 token 完成（官方口径相对 5.4 约省四成输出 token），且长任务失败率更低。对重度 Agent/编码场景，按「每完成一个任务」算往往比单价差更划算；但对短、简单、高频的请求，5.4 更经济。建议用你的真实任务各跑一遍、按上方价格表算端到端成本再决定。
GPT-5.5 和 gpt-5.5-pro 怎么选？
gpt-5.5-pro 把推理深度和可处理的复杂度进一步拉高，价格也明显更贵，面向最苛刻的企业级/极难推理。把 GPT-5.5 当默认主力，只有当它在你的关键任务上仍然推理不够深时，才把那部分升到 pro。不要一上来就全量用 pro，那会让账单失控。
做 RAG/Agent 时怎么用 GPT-5.5 省钱？
两个抓手：一是利用缓存输入价远低于全价的特点，把稳定不变的 system prompt、工具定义、长文档前缀放在可缓存位置，砍掉重复输入开销；二是分层路由，用 GPT-5.5 跑规划与难推理，把大量简单子任务下放给更便宜的模型。离线批量任务还可以走 Batch/Flex 半价档进一步压成本。
GPT-5.5 适合做聊天机器人/客服吗？
如果是高频、短、对单价敏感的标准客服问答，它通常不是最优解——多份评测指出它是「更好的 Agent 模型，不是更好的 Chat 模型」，纯对话场景享受不到它的长链路优势却要付更高输出单价。这类流量更适合放到 GPT-5.4 或更轻的型号。只有当客服涉及复杂多步工具调用、需要可靠自我纠错时，GPT-5.5 的价值才显现。