Benchmarks του GPT-5.5 Pro: Τα νούμερα που δημοσίευσε η OpenAI (και αυτά που απέφυγε)

Benchmarks του GPT-5.5 Pro: Τα νούμερα που δημοσίευσε η OpenAI (και αυτά που απέφυγε)

Η OpenAI κυκλοφόρησε το GPT-5.5 Pro στις 23 Απριλίου 2026, με τιμή 30 $ ανά εκατομμύριο input tokens και 180 $ ανά εκατομμύριο output. Αυτό είναι 6× πάνω από το βασικό GPT-5.5 των 5 $/30 $. Με αυτά τα λεφτά παίρνεις μια παραλλαγή υψηλότερης υπολογιστικής ισχύος που πιάνει 90.1% στο BrowseComp. Όμως να και το κομμάτι που κανείς δεν βάζει στον τίτλο: ο ίδιος ο πίνακας αξιολογήσεων της OpenAI αφήνει κενή τη σειρά του GPT-5.5 Pro για τον κώδικα. Το ίδιο και για το computer-use. Το ίδιο και για το long-context. Οπότε όταν ψάχνεις για το score του μοντέλου στο SWE-Bench Pro, δεν υπάρχει κανένα να βρεις. Πήραμε τον δημοσιευμένο πίνακα και βαθμολογήσαμε μόνοι μας κάθε νούμερο.

Γρήγορη απάντηση:

• Το GPT-5.5 Pro είναι η παραλλαγή υψηλότερης υπολογιστικής ισχύος του GPT-5.5 από την OpenAI (κυκλοφόρησε στις 23 Απριλίου 2026), όχι νέο μοντέλο.
• Προηγείται στο browsing (BrowseComp 90.1%) και στα frontier μαθηματικά, αλλά η OpenAI άφησε κενές τις σειρές για κώδικα, computer-use και long-context.
• Στις σειρές κώδικα που υπάρχουν, το βασικό GPT-5.5 μένει πίσω από το Claude Fable 5 (SWE-Bench Pro 58.6% έναντι 80.3%).
• Το Claude Fable 5 είναι αυτή τη στιγμή ανεσταλμένο (οδηγία ελέγχου εξαγωγών των ΗΠΑ, γύρω στις 12 Ιουνίου 2026), οπότε οι νίκες του συνοδεύονται από έναν αστερίσκο «δεν μπορείς να το αγοράσεις τώρα».

Μια γρήγορη σημείωση για τη μέθοδο, γιατί η ακρίβεια μετράει περισσότερο από την ταχύτητα σε ένα άρθρο για benchmarks: τα παρακάτω νούμερα είναι διασταυρωμένα με τους δημοσιευμένους πίνακες της OpenAI και της Anthropic και με το paper του SWE-Bench Pro (arXiv 2509.16941). Όπου μόνο ένας πάροχος αναφέρει ένα νούμερο, το λέμε ξεκάθαρα. Όπου η OpenAI δεν δημοσίευσε ποτέ Pro score, γράφουμε «δεν δημοσιεύτηκε» αντί να περάσουμε σιωπηλά το νούμερο του βασικού μοντέλου.

Benchmarks του GPT-5.5 Pro: Τι δημοσίευσε πραγματικά η OpenAI

Τα δημοσιευμένα benchmarks του GPT-5.5 Pro καλύπτουν ένα στενό κομμάτι: browsing, frontier μαθηματικά, επαγγελματική εργασία γνώσης, γενετική και γενική συλλογιστική. Η OpenAI έτρεξε κάθε αξιολόγηση με reasoning effort xhigh σε ερευνητικό περιβάλλον, κάτι που διαφέρει από το προεπιλεγμένο production ChatGPT. Το νούμερο-μανσέτα είναι το BrowseComp 90.1%, καθαρά μπροστά από το 84.4% του βασικού GPT-5.5.

Ορίστε ο κεντρικός πίνακας, με μια στήλη που δείχνει αν η OpenAI δημοσίευσε ξεχωριστό Pro score για κάθε τεστ:

Διάβασε προσεκτικά αυτό το κάτω μπλοκ. Η OpenAI δημοσίευσε Pro scores για το GPT-5.5 Pro στο browsing και στα μαθηματικά, αλλά άφησε κενές τις σειρές για κώδικα, computer-use, κυβερνοασφάλεια και long-context. Τα νούμερα για BrowseComp, FrontierMath και τη βάση του GDPval είναι επιβεβαιωμένα με δευτερεύοντες trackers· το 82.3% του GDPval-Pro, το 33.2% του GeneBench και το νούμερο του Investment Banking αναφέρονται από την OpenAI αλλά δεν έχουν επαληθευτεί ανεξάρτητα, οπότε τα αποδίδουμε αντί να τα δηλώνουμε σκέτα.

Τι σημαίνει πραγματικά το «Pro»: Παράλληλη Test-Time Compute, όχι νέο μοντέλο

Το GPT-5.5 Pro είναι το ίδιο μοντέλο GPT-5.5 που τρέχει με πολύ περισσότερο reasoning effort, όχι διαφορετική αρχιτεκτονική. Σκέψου το λιγότερο ως νέο κινητήρα και περισσότερο ως τον ίδιο κινητήρα που τρέχει περισσότερο και παράλληλα πριν απαντήσει. Η OpenAI ονομάζει αυτή τη ρύθμιση reasoning effort, και το Pro την καρφώνει στην κορυφαία βαθμίδα: xhigh.

Είναι το GPT-5.5 Pro διαφορετικό μοντέλο από το GPT-5.5;

Όχι. Ίδια βάρη, ίδια εκπαίδευση. Όταν ο κόσμος ψάχνει gpt 5.5 pro vs gpt 5.5 thinking ή vs xhigh, ουσιαστικά ρωτάει για μία μόνο ρύθμιση: πόσο σκληρά σκέφτεται το μοντέλο πριν απαντήσει. Η «παράλληλη test-time compute» σημαίνει ότι το μοντέλο εξερευνά ταυτόχρονα αρκετές διαδρομές συλλογιστικής και διαλέγει την καλύτερη, κάτι που κοστίζει περισσότερα tokens και περισσότερο χρόνο στον τοίχο. Αυτή η επιπλέον compute είναι ό,τι πληρώνεις με το 6×.

Κατά τα άλλα, οι προδιαγραφές είναι κοινές. Το GPT-5.5 Pro κουβαλάει context window περίπου 1.1M tokens input και 128K output. Άρα δεν αγοράζεις μεγαλύτερη μνήμη ούτε εξυπνότερο βασικό μοντέλο. Αγοράζεις περισσότερο χρόνο σκέψης πάνω στο μοντέλο που ήδη ξέρεις.

GPT-5.5 Pro εναντίον GPT-5.5 (Standard): Πού σου αγοράζει κάτι η 6× τιμή

Το GPT-5.5 Pro νικάει το βασικό GPT-5.5 στις δυσκολότερες εργασίες: browsing, frontier μαθηματικά και γενετική. Σου αγοράζει τα λιγότερα στη ρουτίνα. Το καθαρότερο κέρδος είναι το BrowseComp 90.1% έναντι 84.4%, μια άνοδος 5.7 μονάδων στη βαθιά έρευνα ιστού. Στο FrontierMath Tier 4 ανεβαίνει στο 39.6% από 35.4%.

Αλλά περισσότερη compute δεν σημαίνει πάντα υψηλότερο score. Στο GDPval, ο πίνακας της OpenAI στην πραγματικότητα βάζει το Pro χαμηλότερα από το βασικό GPT-5.5 (82.3% ως ισχυρισμός έναντι 84.9% επιβεβαιωμένο). Αυτό πάει κόντρα στη διαίσθηση, και αναφέρεται ως το Pro να θυσιάζει κάποιες καθαρές νίκες για χάρη της βαθμονόμησης. Το συμπέρασμα μένει: το να πληρώνεις περισσότερα δεν είναι εγγύηση.

Πού προηγείται το Pro:

• BrowseComp: 90.1% έναντι 84.4% (+5.7)
• FrontierMath T4: 39.6% έναντι 35.4% (+4.2)
• GeneBench: 33.2% έναντι 25.0% (ισχυρισμός της OpenAI)
• HLE με εργαλεία: 57.2% (ισχυρισμός) έναντι 52.2% (επιβεβαιωμένο βασικό)

Πού μένει ίσο ή χειρότερο:

• GDPval: 82.3% (ισχυρισμός) έναντι 84.9% βασικό
• HLE χωρίς εργαλεία: 43.1% έναντι 41.4%, σχεδόν καμία κίνηση

Αν η δουλειά σου είναι κυρίως καθημερινή συγγραφή, έλεγχος κώδικα και περιλήψεις, η 6× προσαύξηση δύσκολα δικαιολογείται. Τα μαθηματικά αλλάζουν μόνο όταν η εργασία είναι πραγματικά δύσκολη. Και μιας και μιλάμε για κόστος: αν ο λογαριασμός είναι το πρόβλημα, ο οδηγός μας για μείωση του κόστους LLM API καλύπτει τη δρομολόγηση φθηνότερων μοντέλων για το εύκολο 80% και την κράτηση του Pro για το δύσκολο 20%.

GPT-5.5 Pro εναντίον Claude Fable 5

Στα coding benchmarks που αναφέρουν και οι δύο πάροχοι, το Claude Fable 5 νικάει καθαρά το βασικό GPT-5.5. Όμως το Fable 5 είναι αυτή τη στιγμή ανεσταλμένο, οπότε η νίκη συνοδεύεται από αστερίσκο. Και η σύγκριση είναι πιο μπερδεμένη από ό,τι φαίνεται, γιατί η OpenAI δεν δημοσίευσε καθόλου coding scores για το GPT-5.5 Pro. Οπότε η τίμια αναμέτρηση είναι ουσιαστικά Fable 5 εναντίον βασικού GPT-5.5 στον κώδικα, με το Pro απόν.

Ορίστε ο τριπλός πίνακας. Τα νούμερα του Fable 5 αποδίδονται στον δημοσιευμένο πίνακα της Anthropic· τα κενά κελιά του Pro είναι ακριβώς αυτό:

Δύο επισημάνσεις κρύβονται σε αυτόν τον πίνακα. Πρώτον, το Terminal-Bench: το βασικό GPT-5.5 πιάνει 82.7% στο v2.0 και 83.4% στο v2.1, ενώ το 88.0% του Fable είναι στο v2.1, οπότε σιγουρέψου ότι διαβάζεις την ίδια έκδοση πριν κηρύξεις χάσμα. Δεύτερον, το GDPval-AA δεν είναι ποσοστό. Είναι score τύπου Elo (1932 για το Fable έναντι 1769 για το βασικό GPT-5.5), μια εντελώς διαφορετική κλίμακα, οπότε μην το ευθυγραμμίζεις νοερά με τις σειρές των ποσοστών. Το νούμερο του Fable στο HLE χωρίς εργαλεία επίσης ταλαντεύεται ανάλογα με την πηγή: το CodingFleet δίνει 56.8% ενώ άλλες περιλήψεις λένε 59.0%, οπότε αναφέρουμε το εύρος.

Το SWE-Bench Pro είναι το benchmark που πρέπει να κρατήσεις ως άγκυρα για τον agentic κώδικα. Τρέχει 1,865 προβλήματα σε 41 ενεργά αποθετήρια (σύμφωνα με το arXiv 2509.16941), με εργασίες που παίρνουν σε έναν senior μηχανικό ώρες ή μέρες και απαιτούν patches σε πολλά αρχεία. Σε αυτό το τεστ, το 80.3% του Fable 5 έναντι του 58.6% του βασικού GPT-5.5 είναι μεγάλο περιθώριο.

Τώρα ο αστερίσκος. Το Claude Fable 5 αναστάλθηκε τον Ιούνιο του 2026 βάσει οδηγίας ελέγχου εξαγωγών των ΗΠΑ (γύρω στις 12 Ιουνίου). Άρα το «το Fable κερδίζει στον κώδικα» ισχύει στους αριθμούς αλλά αυτή τη στιγμή είναι άνευ σημασίας στο ταμείο. Αν θες την πιο βαθιά εικόνα από την πλευρά της Anthropic, ορίστε η πλήρης ανάλυσή μας για το Claude Fable 5. Για το μοντέλο απέναντι στο οποίο μετράει ο πίνακας του GPT-5.5 στα μαθηματικά, δες το Claude Opus 4.8.

Τα Benchmarks που η OpenAI ΔΕΝ δημοσίευσε για το Pro

Η OpenAI δεν κυκλοφόρησε ποτέ Pro scores για κώδικα (SWE-Bench Pro), computer-use (OSWorld-Verified), κυβερνοασφάλεια, ανάκληση long-context ή αφηρημένη συλλογιστική. Αυτές οι σειρές είναι κενές στον επίσημο πίνακα. Το κενό δεν σημαίνει ότι το μοντέλο είναι κακό σε αυτά. Σημαίνει ότι δεν υπάρχει δημοσιευμένο νούμερο, και όποιος παραθέτει κάποιο είτε μαντεύει είτε παραθέτει κατά λάθος το score του βασικού.

Αυτό μετράει γιατί είναι το πιο πολυαναζητημένο κενό. Αν έψαξες για το score του GPT-5.5 Pro στο SWE-Bench Pro, δεν υπάρχει. Η OpenAI δεν το δημοσίευσε ποτέ. Το μόνο νούμερο που υπάρχει για αυτό το benchmark στην οικογένεια GPT-5.5 είναι το 58.6% του βασικού μοντέλου, και αυτό είναι νούμερο του βασικού, όχι του Pro. Το επισημαίνουμε έτσι επίτηδες.

Τι μπορούμε να πούμε υπεύθυνα:

• Κώδικας (SWE-Bench Pro): Δεν δημοσιεύτηκε για το Pro. Βασικό GPT-5.5 = 58.6% (βασικό, όχι Pro).
• Computer-use (OSWorld-Verified): Δεν δημοσιεύτηκε για το Pro. Βασικό = 78.7% (βασικό, όχι Pro).
• Κυβερνοασφάλεια: Δεν δημοσιεύτηκε για το Pro, κανένα χρήσιμο υποκατάστατο του βασικού στον πίνακα.
• Long-context: Δεν δημοσιεύτηκε για το Pro, κανένα χρήσιμο υποκατάστατο του βασικού.
• Αφηρημένη συλλογιστική: Δεν δημοσιεύτηκε για το Pro.

Θα μπορούσε η παράλληλη compute του Pro να σηκώσει αυτά τα νούμερα του βασικού; Πιθανότατα, με δεδομένο το μοτίβο στο browsing και στα μαθηματικά. Όμως το «πιθανότατα» δεν είναι benchmark, και δεν θα τυπώσουμε νούμερο που δεν έδωσε η OpenAI. Αυτή η αυτοσυγκράτηση είναι ολόκληρος ο λόγος που υπάρχει αυτή η ενότητα.

Τιμολόγηση: $5/$30 εναντίον $30/$180 εναντίον $10/$50 — Αξίζει το Pro 6×;

Το GPT-5.5 Pro κοστίζει περίπου 6× όσο το βασικό GPT-5.5: 30 $ input και 180 $ output ανά εκατομμύριο tokens, έναντι 5 $/30 $ για το βασικό. Το Claude Fable 5 κάθεται ανάμεσά τους στα 10 $/50 $. Αξίζει για δύσκολη έρευνα και frontier μαθηματικά, σπάνια αξίζει για καθημερινή δουλειά.

Άρα ποιος πρέπει πραγματικά να πληρώσει την προσαύξηση; Μια πρόχειρη ετυμηγορία ανά δουλειά:

• Δύσκολη έρευνα, frontier μαθηματικά, βαθύ πολυβηματικό browsing: Το GPT-5.5 Pro τα αξίζει. Τα κέρδη στα benchmarks είναι πραγματικά και η αξία της εργασίας είναι υψηλή.
• Agentic κώδικας σε μεγάλα αποθετήρια: Fable 5 αν μπορείς να το βρεις, αλλιώς βασικό GPT-5.5 τυλιγμένο σε ένα coding scaffold. Το να πληρώνεις τιμές Pro για ένα αδημοσίευτο coding score είναι κακό στοίχημα.
• Καθημερινή συγγραφή, περιλήψεις, έλεγχος κώδικα, υποστήριξη: βασικό GPT-5.5. Η 6× δαπάνη εδώ αγοράζει σχεδόν τίποτα.

Η παγίδα είναι να ρίχνεις τα πάντα στο Pro «για σιγουριά». Σε workloads με πολύ output, το νούμερο των 180 $ συσσωρεύεται γρήγορα. Δρομολόγησε ανά δυσκολία και κρατάς το μεγαλύτερο μέρος της ποιότητας σε ένα κλάσμα του λογαριασμού (περισσότερα στον οδηγό κόστους LLM API).

Πώς ελέγξαμε αυτά τα νούμερα (και πού διαφωνούν οι πηγές)

Πριν μπει οποιοδήποτε από αυτά τα νούμερα σε αυτό το άρθρο, κάναμε το όχι και τόσο λαμπερό κομμάτι: πήραμε τον δημοσιευμένο πίνακα αξιολογήσεων GPT-5.5 της OpenAI και ελέγξαμε κάθε σειρά Pro απέναντι σε ανεξάρτητους trackers, αντί να εμπιστευτούμε ένα screenshot. Οι πηγές που διασταυρώσαμε ήταν τα llm-stats, BenchLM, η ανάλυση του Fable 5 από το DataCamp, το CodingFleet και το paper του SWE-Bench Pro στο arXiv (2509.16941). Ορίστε τι άντεξε και τι όχι.

Τα περισσότερα νούμερα-μανσέτες του Pro συμβαδίζουν καθαρά. Το BrowseComp 90.1%, το FrontierMath Tier 1–3 52.4% και Tier 4 39.6%, και η τιμολόγηση 30 $/180 $ ταίριαζαν σε κάθε πηγή που ελέγξαμε. Το SWE-Bench Pro στο 80.3% για το Fable 5 έναντι 58.6% για το βασικό GPT-5.5, και το FrontierCode Diamond στο 29.3% έναντι 5.7%, επίσης άντεξαν — και ο αριθμός εργασιών του SWE-Bench Pro (1,865 προβλήματα σε 41 αποθετήρια) προέρχεται κατευθείαν από το paper, όχι από blog κάποιου παρόχου.

Τρία πράγματα δεν συμβάδισαν, και πρέπει να τα ξέρεις:

• Το Humanity's Last Exam, με εργαλεία, για το Fable 5 εμφανίζεται οπουδήποτε από 56.8% έως 59.0% ανάλογα με την πηγή. Παραθέτουμε το εύρος αντί να διαλέξουμε αγαπημένο.
• Τα νούμερα του Terminal-Bench κυμαίνονται μεταξύ έκδοσης 2.0 και 2.1 στους πίνακες της OpenAI και της Anthropic, οπότε το χάσμα GPT-5.5 (83.4%) εναντίον Fable (88.0%) δεν είναι καθαρή σύγκριση στα ίσα.
• Το score του Investment Banking Modeling (88.6% Pro) χαρακτηρίζεται «εσωτερικό» από την OpenAI, που σημαίνει ότι κανένας ανεξάρτητος tracker δεν μπορεί να το επιβεβαιώσει. Το μαρκάρουμε ως ισχυρισμό του παρόχου κάθε φορά που εμφανίζεται.

Αυτή είναι η τίμια εκδοχή. Τα νούμερα που παρουσιάζουμε ως γεγονός συμβάδισαν σε τουλάχιστον δύο ανεξάρτητες πηγές· ό,τι άλλο αποδίδεται σε όποιον το ανέφερε. Δεν τρέξαμε οι ίδιοι το GPT-5.5 Pro — στα 30 $/180 $ ανά εκατομμύριο tokens, μια σοβαρή κατά μέτωπον δοκιμή δεν είναι κάτι που θα πλαστογραφήσουμε, οπότε δεν πρόκειται να προσποιηθούμε ότι έχουμε εργαστηριακά αποτελέσματα που δεν έχουμε.

Πραγματικά αποτελέσματα που αναφέρουν οι πάροχοι

Αυτά είναι ισχυρισμοί παρόχων, όχι ανεξάρτητα εργαστηριακά αποτελέσματα, οπότε διάβασέ τα ως αποδείξεις που γειτνιάζουν με μάρκετινγκ. Η OpenAI και η Anthropic δημοσίευσαν η καθεμία μελέτες περίπτωσης που ζωγραφίζουν κολακευτική εικόνα. Τα παραθέτουμε με απόδοση, με την επιφύλαξη ότι κανένα δεν επαληθεύτηκε από εμάς.

Από την πλευρά της OpenAI, η εταιρεία λέει ότι μια ομάδα χρηματοοικονομικών χρησιμοποίησε το Codex με GPT-5.5 για να ελέγξει 24,771 φορολογικά έντυπα K-1 (71,637 σελίδες), τελειώνοντας περίπου δύο εβδομάδες γρηγορότερα από τη διαδικασία της προηγούμενης χρονιάς. Η OpenAI αναφέρει επίσης μια λειτουργική εφαρμογή αλγεβρικής γεωμετρίας που χτίστηκε από ένα μόνο prompt σε 11 λεπτά, και μια ανάλυση του GPT-5.5 Pro σε ένα σύνολο δεδομένων γονιδιακής έκφρασης που καλύπτει 62 δείγματα και περίπου 28,000 γονίδια.

Από την πλευρά της Anthropic, η Stripe (αναφέρθηκε μέσω Anthropic) χρησιμοποίησε το Fable 5 για να τρέξει μια μετανάστευση σε ολόκληρο το codebase σε μια βάση Ruby 50 εκατομμυρίων γραμμών σε μία μέρα, έναντι εκτιμώμενων 2+ μηνών με το χέρι. Η Anthropic λέει επίσης ότι το Fable 5 ολοκλήρωσε το Pokémon FireRed από ωμά screenshots, εκεί που παλαιότερα μοντέλα Claude χρειάζονταν επιπλέον εργαλεία scaffolding, και ότι με μόνιμη μνήμη βάσει αρχείων έπαιξε το Slay the Spire περίπου 3× καλύτερα από το Opus 4.8.

Εντυπωσιακά demos, όλα τους. Απλά να θυμάσαι ότι είναι επιλεγμένα από τους παρόχους και δεν αναπαράγονται από το δελτίο τύπου και μόνο.

Ποιο μοντέλο πρέπει πραγματικά να χρησιμοποιήσεις;

Ταίριαξε το μοντέλο στη δουλειά, όχι στη δημοσιότητα. Για coding agents και μεγάλα αποθετήρια, απλώσου στο Claude Fable 5 αν είναι διαθέσιμο σε εσένα, και στο βασικό GPT-5.5 τυλιγμένο σε coding scaffold αν δεν είναι. Για έρευνα, frontier μαθηματικά και βαθύ browsing, το GPT-5.5 Pro είναι η επιλογή. Για καθημερινή δουλειά και αποδοτικότητα κόστους, το βασικό GPT-5.5 κερδίζει σε αξία σχεδόν πάντα.

Μερικές κατευθύνσεις αν διαλέγεις stack αντί για μία μεμονωμένη κλήση. Αν πραγματικά θες ένα αυτόνομο σύστημα κώδικα, θες ένα εργαλείο, όχι ένα σκέτο μοντέλο, οπότε ξεκίνα με τους καλύτερους AI coding agents του 2026 και τη σύγκριση background coding agents για το context του Codex και του Devin. Αναρωτιέσαι πού πάει η οικογένεια στη συνέχεια; Ορίστε τι διαρρέει για το GPT-5.6.

Στη Techsy δρομολογούμε ανά εργασία σε όλο το pipeline των agents μας, κορυφαία μοντέλα συλλογιστικής για τις δύσκολες κλήσεις και φθηνότερα για τα υπόλοιπα, αντί να πληρώνουμε premium τιμές σε κάθε αίτημα. Αν θες μια δεύτερη γνώμη για το δικό σου μείγμα μοντέλων, πάρε μια δωρεάν συμβουλή.

Σχετικά με τον συγγραφέα

Ο Mert Batur Gurbuz είναι Συνιδρυτής του Techsy.io, όπου η ομάδα παραδίδει AI agents, συστήματα αυτοματισμού και pipelines φωνής/SDR για B2B πελάτες. Σπουδάζει στο Πανεπιστήμιο του Μπέρμιγχαμ και γράφει για το stack εργαλείων LLM που η ομάδα της Techsy χρησιμοποιεί πραγματικά στην παραγωγή. Συνδέσου στο LinkedIn.

Συχνές Ερωτήσεις

Αξίζει το GPT-5.5 Pro;

Εξαρτάται από τη δουλειά. Για δύσκολη έρευνα, frontier μαθηματικά και βαθύ browsing, τα κέρδη του GPT-5.5 Pro επί του βασικού (BrowseComp 90.1% έναντι 84.4%) δικαιολογούν την περίπου 6× τιμή των 30 $/180 $ ανά εκατομμύριο tokens. Για καθημερινή συγγραφή, έλεγχο κώδικα και περιλήψεις, το βασικό GPT-5.5 σου δίνει σχεδόν την ίδια ποιότητα για το ένα έκτο του κόστους.

Είναι το GPT-5.5 Pro καλύτερο από το Claude Fable 5;

Στα δημοσιευμένα coding benchmarks, όχι: το Claude Fable 5 νικάει το βασικό GPT-5.5 στο SWE-Bench Pro (80.3% έναντι 58.6%), και η OpenAI δεν δημοσίευσε ποτέ Pro coding score για σύγκριση. Το GPT-5.5 Pro κερδίζει στο browsing και στα frontier μαθηματικά. Μια παγίδα: το Fable 5 είναι αυτή τη στιγμή ανεσταλμένο βάσει οδηγίας ελέγχου εξαγωγών των ΗΠΑ, οπότε η διαθεσιμότητα μετράει όσο και το benchmark.

Πόσο καλό είναι το GPT-5.5 Pro στον κώδικα;

Ειλικρινά, δεν μπορούμε να πούμε από τα νούμερα της OpenAI, γιατί η OpenAI δεν δημοσίευσε Pro coding score για το GPT-5.5 Pro. Το μόνο coding νούμερο για την οικογένεια είναι το αποτέλεσμα του βασικού GPT-5.5 στο SWE-Bench Pro, 58.6%, που μένει πίσω από το 80.3% του Claude Fable 5. Όποιος παραθέτει «Pro coding benchmark» πιθανότατα παραθέτει κατά λάθος το νούμερο του βασικού.

GPT-5.5 Pro εναντίον GPT-5.5 standard — ποιο να χρησιμοποιήσω;

Χρησιμοποίησε το GPT-5.5 Pro για δύσκολη έρευνα, frontier μαθηματικά και βαθύ πολυβηματικό browsing, όπου η επιπλέον παράλληλη compute του δικαιολογεί την 6× τιμή. Χρησιμοποίησε το βασικό GPT-5.5 για καθημερινή δουλειά, έλεγχο κώδικα και περιλήψεις, όπου η προσαύξηση αγοράζει λίγα. Σε ορισμένα τεστ, όπως το GDPval, ο πίνακας της OpenAI βάζει το Pro ελαφρώς κάτω από το βασικό.

Πόσο κοστίζει το GPT-5.5 Pro;

Το GPT-5.5 Pro κοστίζει 30 $ ανά εκατομμύριο input tokens και 180 $ ανά εκατομμύριο output tokens, περίπου 6× όσο το 5 $/30 $ του βασικού GPT-5.5. Για σύγκριση, το Claude Fable 5 κάθεται στα 10 $/50 $. Σε workloads με πολύ output, η προσαύξηση του Pro συσσωρεύεται γρήγορα, οπότε η δρομολόγηση ανά δυσκολία εργασίας αντί η προεπιλογή του Pro εξοικονομεί πραγματικά χρήματα.

Τι είναι το reasoning effort «xhigh»;

Το reasoning effort είναι η ρύθμιση που ελέγχει πόσο σκληρά σκέφτεται το GPT-5.5 πριν απαντήσει. Το «xhigh» είναι η κορυφαία βαθμίδα, όπου το μοντέλο χρησιμοποιεί παράλληλη test-time compute για να εξερευνήσει αρκετές διαδρομές συλλογιστικής και να διαλέξει την καλύτερη. Η OpenAI έτρεξε τα δημοσιευμένα evals του GPT-5.5 Pro σε xhigh σε ερευνητικό περιβάλλον, κάτι που διαφέρει από το προεπιλεγμένο production ChatGPT.

Είναι διαθέσιμο το GPT-5.5 Pro στο Codex;

Ναι. Μπορείς να καλέσεις το GPT-5.5 Pro στο Codex CLI χρησιμοποιώντας το string μοντέλου gpt-5.5-pro, και να ρυθμίσεις το reasoning effort σε xhigh για τη συμπεριφορά υψηλότερης compute. Να περιμένεις μεγαλύτερη καθυστέρηση και αισθητά υψηλότερο κόστος tokens από το βασικό GPT-5.5, οπότε κράτα το για τις πραγματικά δύσκολες εργασίες αντί να το τρέχεις ως το προεπιλεγμένο μοντέλο κώδικά σου.

Είναι το GPT-5.5 Pro νέο μοντέλο;

Όχι. Το GPT-5.5 Pro είναι το ίδιο μοντέλο GPT-5.5 που τρέχει με περισσότερο reasoning effort και παράλληλη test-time compute στη ρύθμιση xhigh, όχι ξεχωριστή αρχιτεκτονική. Μοιράζεται τα ίδια βάρη και το ίδιο context window περίπου 1.1M input και 128K output tokens. Πληρώνεις για περισσότερο χρόνο σκέψης, όχι για εξυπνότερο βασικό μοντέλο.

Ποιο είναι το context window του GPT-5.5 Pro;

Το GPT-5.5 Pro κουβαλάει context window περίπου 1.1M tokens input και 128K tokens output, ίδιο με το βασικό GPT-5.5. Αυτό αρκεί για να φορτώσεις μεγάλα codebases ή μακριά έγγραφα σε μία κλήση. Η διαφορά μεταξύ Pro και βασικού δεν είναι το μέγεθος της μνήμης· είναι πόση compute συλλογιστικής ξοδεύει το μοντέλο πριν απαντήσει.