GPT-5.5 Pro -vertailut: Luvut, jotka OpenAI julkaisi (ja ne, joita se ei julkaissut)
OpenAI julkaisi GPT-5.5 Pron 23. huhtikuuta 2026 ja hinnoitteli sen 30 dollariin miljoonaa syötetokenia kohden ja 180 dollariin miljoonaa vastetokenia kohden. Se on 6-kertainen verrattuna GPT-5.5-perusmallin 5/30 dollariin. Rahalla saa enemmän laskentaa käyttävän variantin, joka saavuttaa BrowseCompissa 90,1 %. Mutta tässä tulee se osa, jota kukaan ei laita otsikkoon: OpenAI:n oma vertailutaulukko jättää GPT-5.5 Pron koodausrivin tyhjäksi. Samoin tietokoneen käytön osalta. Samoin pitkän kontekstin osalta. Joten kun etsit mallin SWE-Bench Pro -tulosta, sellaista ei ole löytymässä. Keräsimme julkaistun taulukon ja arvioimme jokaisen luvun itse.
Pikavastaus:
- GPT-5.5 Pro on OpenAI:n enemmän laskentaa käyttävä variantti GPT-5.5:stä (julkaistu 23. huhtikuuta 2026), ei uusi malli.
- Se johtaa selaamisessa (BrowseComp 90,1 %) ja huippumatematiikassa, mutta OpenAI jätti koodauksen, tietokoneen käytön ja pitkän kontekstin rivit tyhjiksi.
- Olemassa olevilla koodausriveillä GPT-5.5-perusmalli jää jälkeen Claude Fable 5:stä (SWE-Bench Pro 58,6 % vs 80,3 %).
- Claude Fable 5 on tällä hetkellä keskeytetty (Yhdysvaltain vientivalvontamääräys, noin 12. kesäkuuta 2026), joten sen voittoihin liittyy "ei voi ostaa nyt" -varaus.
Pieni huomio menetelmästä, sillä vertailujulkaisussa tarkkuus merkitsee enemmän kuin nopeus: alla olevat luvut on ristitarkistettu OpenAI:n ja Anthropicin julkaisemia taulukoita sekä SWE-Bench Pro -paperia (arXiv 2509.16941) vasten. Kun vain yksi toimija raportoi luvun, sanomme sen suoraan. Kun OpenAI ei ole koskaan julkaissut Pro-tulosta, kirjoitamme "ei julkaistu" sen sijaan, että vaihtaisimme siihen hiljaa perusmallin luvun.
GPT-5.5 Pro -vertailut: Mitä OpenAI todella julkaisi
GPT-5.5 Pron julkaistut vertailut kattavat vain kapean siivun: selaamisen, huippumatematiikan, ammatillisen asiantuntijatyön, genetiikan ja laajan päättelyn. OpenAI ajoi jokaisen vertailun päättelyponnistuksella xhigh tutkimusympäristössä, mikä poikkeaa ChatGPT:n tuotannon oletusasetuksesta. Otsikkoluku on BrowseComp 90,1 %, selvästi perusmallin GPT-5.5:n 84,4 % yläpuolella.
Tässä on päätaulukko, jossa on sarake näyttämässä, julkaisiko OpenAI erillisen Pro-tuloksen kustakin testistä:
| Vertailu | Mitä mittaa | GPT-5.5 Pro | GPT-5.5-perusmalli | Pro julkaistu? | Huomiot |
|---|---|---|---|---|---|
| BrowseComp | Vaativa verkkoselaus / tiedonhaku | 90,1 % | 84,4 % | Kyllä | Pron selkein voitto perusmallista |
| FrontierMath T1-3 | Vaativa matematiikka | 52,4 % | 51,7 % | Kyllä | Voittaa raportoidun Opus 4.7:n (43,8 %) |
| FrontierMath T4 | Huippumatematiikka | 39,6 % | 35,4 % | Kyllä | Vaikein matematiikkataso |
| GDPval | Ammatillinen asiantuntijatyö | 82,3 % (väitetty) | 84,9 % | Kyllä (attribuoitu) | OpenAI:n taulukossa Pro on perusmallin alapuolella |
| GeneBench | Monivaiheinen genetiikka | 33,2 % (väitetty) | 25,0 % | Kyllä (attribuoitu) | "OpenAI raportoi" suuren harppauksen |
| HLE (ei työkaluja) | Laaja vaativa päättely | 43,1 % | 41,4 % | Kyllä | Raportoidun Opus 4.7:n alapuolella (46,9 %) |
| HLE (työkaluilla) | Työkaluavusteinen päättely | 57,2 % (väitetty) | 52,2 % | Osittain | Perusmallin 52,2 % vahvistettu; Pron 57,2 % väitetty |
| Investment Banking Modeling | Taloudellinen mallinnus | 88,6 % (sisäinen) | 88,5 % | Sisäinen vertailu | OpenAI merkitsi tämän SISÄISEKSI; käsittele varauksella |
| SWE-Bench Pro | Agenttinen koodaus | ei julkaistu | 58,6 % | Ei | Otsikoiden aukko |
| OSWorld-Verified | Tietokoneen käyttö | ei julkaistu | 78,7 % | Ei | Tyhjä Pron osalta |
| Kyberturvallisuus | Turvallisuustehtävät | ei julkaistu | ei näytetty | Ei | Tyhjä Pron osalta |
| Pitkä konteksti | Pitkien asiakirjojen muistaminen | ei julkaistu | ei näytetty | Ei | Tyhjä Pron osalta |
Lue tuo alin lohko huolellisesti. OpenAI julkaisi GPT-5.5 Pro -tulokset selaamiseen ja matematiikkaan, mutta jätti koodauksen, tietokoneen käytön, kyberturvallisuuden ja pitkän kontekstin rivit tyhjiksi. BrowseComp-, FrontierMath- ja GDPval-perusluvut on vahvistettu toissijaisilla seuranta-alueilla; GDPval-Pro 82,3 %, GeneBench 33,2 % ja Investment Banking -luku ovat OpenAI:n raportoimia mutta eivät itsenäisesti vahvistettuja, joten attribuoimme ne sen sijaan, että esittäisimme ne sellaisenaan.
Mitä "Pro" todella tarkoittaa: Rinnakkaista testiaikaista laskentaa, ei uutta mallia
GPT-5.5 Pro on sama GPT-5.5-malli ajettuna huomattavasti suuremmalla päättelyponnistuksella, ei eri arkkitehtuuri. Ajattele sitä vähemmän uutena moottorina ja enemmän samana moottorina, joka käy pidempään ja rinnakkain ennen vastaamista. OpenAI kutsuu asetusta päättelyponnistukseksi, ja Pro lukitsee sen ylimmälle tasolle: xhigh.
Onko GPT-5.5 Pro eri malli kuin GPT-5.5?
Ei. Samat painot, sama koulutus. Kun ihmiset hakevat gpt 5.5 pro vs gpt 5.5 thinking tai vs xhigh, he todella kysyvät yhdestä säätimestä: kuinka kovaa malli ajattelee ennen vastaamistaan. "Rinnakkainen testiaikainen laskenta" tarkoittaa, että malli tutkii useita päättelypolkuja yhtä aikaa ja valitsee parhaan, mikä maksaa enemmän tokeneita ja enemmän seinäkelloaikaa. Juuri tuosta lisälaskennasta maksat 6-kertaisen hinnan.
Muuten tekniset tiedot ovat yhteiset. GPT-5.5 Prolla on konteksti-ikkuna, joka on suunnilleen 1,1 M tokenia syötettä ja 128 K tokenia vastetta. Joten et ole ostamassa suurempaa muistia tai älykkäämpää perusmallia. Olet ostamassa enemmän ajatteluaikaa mallille, jonka jo tunnet.
GPT-5.5 Pro vs GPT-5.5 (vakio): Missä 6-kertainen hinta antaa sinulle jotain
GPT-5.5 Pro voittaa GPT-5.5-perusmallin vaikeimmissa tehtävissä: selaamisessa, huippumatematiikassa ja genetiikassa. Se antaa sinulle vähiten rutiinityössä. Selkein hyöty on BrowseComp 90,1 % vs 84,4 %, 5,7 prosenttiyksikön nosto syvässä verkkotutkimuksessa. FrontierMathin tasolla 4 se nousee 39,6 prosenttiin 35,4 prosentista.
Mutta enemmän laskentaa ei aina tarkoita korkeampaa tulosta. GDPvalissa OpenAI:n taulukko itse asiassa listaa Pron GPT-5.5-perusmallin alapuolelle (82,3 % väitetty vs 84,9 % vahvistettu). Se on vastoin intuitiota, ja se raportoidaan niin, että Pro vaihtaa osan raaoista voitoista kalibrointiin. Asia pysyy: enemmän maksaminen ei ole tae.
Missä Pro vetää pidemmän korren:
- BrowseComp: 90,1 % vs 84,4 % (+5,7)
- FrontierMath T4: 39,6 % vs 35,4 % (+4,2)
- GeneBench: 33,2 % vs 25,0 % (OpenAI:n väittämä)
- HLE työkaluilla: 57,2 % (väitetty) vs 52,2 % (vahvistettu perusmalli)
Missä se on tasainen tai huonompi:
- GDPval: 82,3 % (väitetty) vs 84,9 % perusmalli
- HLE ilman työkaluja: 43,1 % vs 41,4 %, tuskin liikettä
Jos työsi on enimmäkseen arkista kirjoittamista, koodikatselmointia ja tiivistelmiä, 6-kertaista preemiota on vaikea perustella. Laskelma kääntyy vain, kun tehtävä on aidosti vaikea. Kun kerran puhumme kustannuksista: jos laskusi on ongelma, oppaamme LLM-rajapintakustannusten pienentämiseen kattaa halvempien mallien reitittämisen helpolle 80 prosentille ja Pron varaamisen vaikealle 20 prosentille.
GPT-5.5 Pro vs Claude Fable 5
Koodausvertailuissa, joita molemmat toimijat raportoivat, Claude Fable 5 voittaa GPT-5.5-perusmallin selvästi. Mutta Fable 5 on tällä hetkellä keskeytetty, joten voittoon liittyy varaus. Ja vertailu on sotkuisempi kuin miltä näyttää, koska OpenAI ei julkaissut GPT-5.5 Pron koodaustuloksia lainkaan. Joten rehellinen vastakkainasettelu on oikeasti Fable 5 vs GPT-5.5-perusmalli koodauksessa, Pron ollessa poissa.
Tässä on kolmen kesken taulukko. Fable 5:n luvut on attribuoitu Anthropicin julkaisemaan taulukkoon; tyhjät Pro-solut ovat juuri sitä:
| Testi | GPT-5.5-perusmalli | GPT-5.5 Pro | Claude Fable 5 | Voittaja |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 58,6 % | ei julkaistu | 80,3 % | Fable 5 |
| FrontierCode Diamond | 5,7 % | ei julkaistu | 29,3 % | Fable 5 |
| Terminal-Bench | 83,4 % (v2.1) | ei julkaistu | 88,0 % (v2.1) | Fable 5 |
| OSWorld-Verified | 78,7 % | ei julkaistu | 85,0 % | Fable 5 |
| HLE (ei työkaluja) | 41,4 % | 43,1 % | 56,8–59,0 % | Fable 5 |
| HLE (työkaluilla) | 52,2 % | 57,2 % (väitetty) | 64,5 % | Fable 5 |
| BrowseComp | 84,4 % | 90,1 % | ei julkaistu | GPT-5.5 Pro |
| FrontierMath T4 | 35,4 % | 39,6 % | ei raportoitu | GPT-5.5 Pro |
| GDPval-AA | 1769 | ei julkaistu | 1932 | Fable 5 |
Tuossa taulukossa elää kaksi varausta. Ensinnäkin Terminal-Bench: GPT-5.5-perusmalli saa 82,7 % versiolla 2.0 ja 83,4 % versiolla 2.1, kun taas Fablen 88,0 % on versiolla 2.1, joten varmista että luet samaa versiota ennen kuin julistat eron. Toiseksi GDPval-AA ei ole prosenttiluku. Se on Elo-tyylinen pistemäärä (1932 Fablella vs 1769 GPT-5.5-perusmallilla), täysin eri asteikko, joten älä rinnasta sitä mielessäsi prosenttiriveihin. Fablen HLE-ilman-työkaluja-luku myös heilahtelee lähteen mukaan: CodingFleet listaa 56,8 %, kun taas muut yhteenvedot sanovat 59,0 %, joten raportoimme vaihteluvälin.
SWE-Bench Pro on vertailu, johon ankkuroitua agenttisessa koodauksessa. Se ajaa 1 865 ongelmaa 41 aktiivisessa repositoriossa (arXiv 2509.16941 mukaan), tehtävillä, jotka vievät vanhemmalta insinööriltä tunteja tai päiviä ja vaativat usean tiedoston korjauksia. Tuossa testissä Fable 5:n 80,3 % verrattuna GPT-5.5-perusmallin 58,6 prosenttiin on suuri ero.
Nyt se varaus. Claude Fable 5 keskeytettiin kesäkuussa 2026 Yhdysvaltain vientivalvontamääräyksellä (noin 12. kesäkuuta). Joten "Fable voittaa koodauksen" on totta lukujen valossa ja tällä hetkellä merkityksetön kassalla. Jos haluat syvemmän kuvan Anthropicin puolelta, tässä on täysi Claude Fable 5 -läpikäyntimme. Mallille, jota vastaan GPT-5.5:n taulukko vertaa matematiikassa, katso Claude Opus 4.8.
Vertailut, joita OpenAI EI julkaissut Prolle
OpenAI ei koskaan julkaissut GPT-5.5 Pro -tuloksia koodaukseen (SWE-Bench Pro), tietokoneen käyttöön (OSWorld-Verified), kyberturvallisuuteen, pitkän kontekstin muistamiseen tai abstraktiin päättelyyn. Nuo rivit ovat tyhjiä virallisessa taulukossa. Tyhjä ei tarkoita, että malli olisi huono niissä. Se tarkoittaa, ettei julkaistua lukua ole, ja kuka tahansa sellaista lainaava joko arvaa tai lainaa vahingossa perusmallin tulosta.
Tämä merkitsee, koska se on etsityin aukko. Jos etsit GPT-5.5 Pron SWE-Bench Pro -tulosta, sellaista ei ole. OpenAI ei koskaan julkaissut sitä. Ainoa luku, joka tuolle vertailulle on GPT-5.5-perheessä olemassa, on perusmallin 58,6 %, ja se on perusmallin luku, ei Pro-luku. Liputamme sen tarkoituksella juuri näin.
Mitä voimme vastuullisesti sanoa:
- Koodaus (SWE-Bench Pro): Proa ei julkaistu. GPT-5.5-perusmalli = 58,6 % (perusmalli, ei Pro).
- Tietokoneen käyttö (OSWorld-Verified): Proa ei julkaistu. Perusmalli = 78,7 % (perusmalli, ei Pro).
- Kyberturvallisuus: Proa ei julkaistu, taulukossa ei käyttökelpoista perusmallin vastinetta.
- Pitkä konteksti: Proa ei julkaistu, ei käyttökelpoista perusmallin vastinetta.
- Abstrakti päättely: Proa ei julkaistu.
Voisiko Pron rinnakkainen laskenta nostaa noita perusmallin lukuja? Todennäköisesti, kun katsoo selaamisen ja matematiikan kuviota. Mutta "todennäköisesti" ei ole vertailu, emmekä paina lukua, jota OpenAI ei julkaissut. Juuri tuo pidättyväisyys on koko syy siihen, miksi tämä osio on olemassa.
Hinnoittelu: 5/30 $ vs 30/180 $ vs 10/50 $ — Kannattaako Pro 6-kertaisesti?
GPT-5.5 Pro maksaa suunnilleen 6-kertaisesti GPT-5.5-perusmalliin nähden: 30 $ syöte ja 180 $ vaste miljoonaa tokenia kohden, perusmallin ollessa 5/30 $. Claude Fable 5 asettuu niiden väliin hintaan 10/50 $. Kannattaa vaikeaan tutkimukseen ja huippumatematiikkaan, harvoin arkiseen työhön.
| Malli | Syöte / 1 M | Vaste / 1 M | Suhteellinen hinta |
|---|---|---|---|
| GPT-5.5-perusmalli | 5 $ | 30 $ | 1× (vertailukohta) |
| Claude Fable 5 | 10 $ | 50 $ | ~2× syöte, ~1,7× vaste |
| GPT-5.5 Pro | 30 $ | 180 $ | ~6× perusmalli |
Joten kenen pitäisi oikeasti maksaa preemio? Karkea tuomio työn mukaan:
- Vaikea tutkimus, huippumatematiikka, syvä monivaiheinen selaus: GPT-5.5 Pro ansaitsee sen. Vertailuhyödyt ovat todellisia ja tehtävän arvo korkea.
- Agenttinen koodaus suurilla repoilla: Fable 5, jos saat sen, muuten GPT-5.5-perusmalli koodaustelineen ympärillä. Pro-hintojen maksaminen julkaisemattomasta koodaustuloksesta on huono veto.
- Arkikirjoitus, tiivistelmät, koodikatselmointi, tuki: GPT-5.5-perusmalli. 6-kertainen kulutus ei osta täällä juuri mitään.
Ansa on ohjata kaikki Prohon "varmuuden vuoksi". Vastepainotteisissa työkuormissa tuo 180 $ kasautuu nopeasti. Reititä vaikeuden mukaan, niin pidät suurimman osan laadusta murto-osalla laskusta (lisää siitä LLM-rajapintakustannusoppaassamme).
Kuinka tarkistimme nämä luvut (ja missä lähteet ovat eri mieltä)
Ennen kuin mikään näistä luvuista päätyi tähän julkaisuun, teimme sen vähemmän hohtavan osan: keräsimme OpenAI:n julkaiseman GPT-5.5-vertailutaulukon ja tarkistimme jokaisen Pro-rivin itsenäisiä seuranta-alueita vasten sen sijaan, että olisimme luottaneet yhteen kuvakaappaukseen. Lähteet, joita ristiviittasimme, olivat llm-stats, BenchLM, DataCampin Fable 5 -katsaus, CodingFleet ja arXivin SWE-Bench Pro -paperi (2509.16941). Tässä on, mikä piti paikkansa ja mikä ei.
Suurin osa otsikoiden Pro-luvuista täsmää puhtaasti. BrowseComp 90,1 %, FrontierMath taso 1–3 52,4 % ja taso 4 39,6 % sekä 30/180 $ hinnoittelu vastasivat toisiaan jokaisessa tarkistamassamme lähteessä. SWE-Bench Pro Fablen 80,3 % verrattuna GPT-5.5-perusmallin 58,6 prosenttiin ja FrontierCode Diamond 29,3 % verrattuna 5,7 prosenttiin pitivät myös paikkansa — ja SWE-Bench Pron tehtävämäärä (1 865 ongelmaa 41 repositoriossa) tulee suoraan paperista, ei toimijan blogista.
Kolme asiaa eivät täsmentyneet, ja sinun tulisi tietää niistä:
- Humanity's Last Exam työkaluilla Fablen osalta näkyy mistä tahansa 56,8 prosentista 59,0 prosenttiin lähteestä riippuen. Siteeraamme vaihteluväliä sen sijaan, että valitsisimme suosikin.
- Terminal-Bench-luvut liikkuvat version 2.0 ja 2.1 välillä OpenAI:n ja Anthropicin taulukoissa, joten GPT-5.5:n (83,4 %) vs Fablen (88,0 %) ero ei ole puhdas omenat-omeniin-luettava.
- Investment Banking Modeling -luku (88,6 % Pro) on OpenAI:n merkitsemä "sisäiseksi", mikä tarkoittaa, ettei yksikään itsenäinen seuranta-alue voi vahvistaa sitä. Liputamme sen toimijan väittämäksi joka kerta, kun se esiintyy.
Tuo on rehellinen versio. Luvut, jotka esitämme tosiasioina, täsmentyivät vähintään kahdessa itsenäisessä lähteessä; kaikki muu on attribuoitu sille, kuka tahansa sen raportoikin. Emme ajaneet GPT-5.5 Prota itse — 30/180 $ hinnalla miljoonaa tokenia kohden vakava vastakkainajo ei ole jotain, mitä teeskentelemme, emmekä siis aio teeskennellä, että meillä olisi laboratoriotuloksia, joita meillä ei ole.
Reaaliaikaiset tulokset, joita toimijat raportoivat
Nämä ovat toimijoiden väittämiä, eivät itsenäisiä laboratoriotuloksia, joten lue niitä markkinointia lähellä olevana näyttönä. OpenAI ja Anthropic julkaisivat kumpikin tapaustutkimuksia, jotka maalaavat mairittelevan kuvan. Listaamme ne attribuoituina, sillä varauksella, ettei yksikään ollut meidän vahvistama.
OpenAI:n puolella yhtiö sanoo rahoitustiimin käyttäneen Codexia GPT-5.5:llä tarkistaakseen 24 771 K-1-verolomaketta (71 637 sivua), päätyen suunnilleen kaksi viikkoa aiempaa vuotta nopeammin. OpenAI myös raportoi toimivan algebrageometria-sovelluksen, joka rakennettiin yhdestä kehotteesta 11 minuutissa, sekä GPT-5.5 Pro -analyysin geeniekspressioaineistosta, joka kattoi 62 näytettä ja noin 28 000 geeniä.
Anthropicin puolella Stripe (raportoitu Anthropicin kautta) käytti Fable 5:tä ajamaan koko koodikannan migraation 50 miljoonan rivin Ruby-koodikannalla yhdessä päivässä, verrattuna arvioituun yli kahteen kuukauteen käsin. Anthropic myös sanoo Fable 5:n läpäisseen Pokémon FireRedin raaoista kuvakaappauksista, missä aiemmat Claude-mallit tarvitsivat ylimääräisiä teline-työkaluja, ja että pysyvällä tiedostopohjaisella muistilla se pelasi Slay the Spirea noin 3× paremmin kuin Opus 4.8.
Vaikuttavia demoja, kaikki tyynni. Muista vain, että toimijat ovat valinneet ne, eikä niitä voi toisintaa pelkästään lehdistötiedotteesta.
Mitä mallia sinun pitäisi oikeasti käyttää?
Sovita malli työhön, älä hypetykseen. Koodausagenteille ja suurille repoille tartu Claude Fable 5:een, jos se on sinulle saatavilla, ja GPT-5.5-perusmalliin koodaustelineen ympärillä, jos ei ole. Tutkimukseen, huippumatematiikkaan ja syvään selaamiseen GPT-5.5 Pro on valinta. Arkiseen työhön ja kustannustehokkuuteen GPT-5.5-perusmalli voittaa arvossa lähes joka kerta.
Muutama viittaus, jos olet valitsemassa pinon yhden kutsun sijaan. Jos todella haluat itsenäisen koodausjärjestelmän, haluat työkalun, et raakaa mallia, joten aloita vuoden 2026 parhaat tekoälykoodausagentit ja taustakoodausagenttien vertailu -katsauksista Codexin ja Devinin kontekstia varten. Utelias, minne perhe menee seuraavaksi? Tässä on, mitä GPT-5.6:sta vuotaa.
Techsyllä reititämme tehtäväkohtaisesti agenttiputkiemme läpi, huipputason päättelymalleja vaikeisiin kutsuihin ja halvempia lopuille, sen sijaan että maksaisimme preemiohintoja jokaisesta pyynnöstä. Jos haluat toisen mielipiteen omaan mallisekoitukseesi, varaa ilmainen konsultaatio.
Tietoa kirjoittajasta
Mert Batur Gurbuz on Techsy.io:n perustajaosakas, missä tiimi toimittaa tekoälyagentteja, automaatiojärjestelmiä ja ääni-/SDR-putkia B2B-asiakkaille. Hän opiskelee Birminghamin yliopistossa ja kirjoittaa LLM-työkalupinosta, jota Techsy-tiimi todella käyttää tuotannossa. Yhdistä LinkedInissä.
Usein kysytyt kysymykset
Kannattaako GPT-5.5 Pro?
Se riippuu työstä. Vaikeaan tutkimukseen, huippumatematiikkaan ja syvään selaamiseen GPT-5.5 Pron hyödyt perusmalliin nähden (BrowseComp 90,1 % vs 84,4 %) oikeuttavat suunnilleen 6-kertaisen hinnan 30/180 $ miljoonaa tokenia kohden. Arkiseen kirjoittamiseen, koodikatselmointiin ja tiivistelmiin GPT-5.5-perusmalli antaa lähes saman laadun kuudesosalla kustannuksista.
Onko GPT-5.5 Pro parempi kuin Claude Fable 5?
Julkaistuissa koodausvertailuissa ei: Claude Fable 5 voittaa GPT-5.5-perusmallin SWE-Bench Prossa (80,3 % vs 58,6 %), eikä OpenAI koskaan julkaissut Pro-koodaustulosta vertailtavaksi. GPT-5.5 Pro voittaa selaamisessa ja huippumatematiikassa. Yksi koukku: Fable 5 on tällä hetkellä keskeytetty Yhdysvaltain vientivalvontamääräyksellä, joten saatavuus merkitsee yhtä paljon kuin vertailu.
Kuinka hyvä GPT-5.5 Pro on koodauksessa?
Rehellisesti, emme voi sanoa OpenAI:n lukujen perusteella, koska OpenAI ei julkaissut GPT-5.5 Pron koodaustulosta. Ainoa koodausluku perheelle on GPT-5.5-perusmallin SWE-Bench Pro -tulos 58,6 %, joka jää jälkeen Claude Fable 5:n 80,3 prosentista. Kuka tahansa, joka lainaa "Pro-koodausvertailua", lainaa todennäköisesti vahingossa perusmallin lukua.
GPT-5.5 Pro vs GPT-5.5 vakio — kumpaa minun pitäisi käyttää?
Käytä GPT-5.5 Prota vaikeaan tutkimukseen, huippumatematiikkaan ja syvään monivaiheiseen selaamiseen, missä sen ylimääräinen rinnakkainen laskenta ansaitsee 6-kertaisen hinnan. Käytä GPT-5.5-perusmallia arkiseen työhön, koodikatselmointiin ja tiivistelmiin, missä preemio ostaa vähän. Joissakin testeissä, kuten GDPval, OpenAI:n taulukko listaa Pron jopa hieman perusmallin alapuolelle.
Kuinka paljon GPT-5.5 Pro maksaa?
GPT-5.5 Pro maksaa 30 $ miljoonaa syötetokenia kohden ja 180 $ miljoonaa vastetokenia kohden, suunnilleen 6-kertaisesti GPT-5.5-perusmallin 5/30 dollariin nähden. Vertailun vuoksi Claude Fable 5 asettuu hintaan 10/50 $. Vastepainotteisissa työkuormissa Pro-preemio kasautuu nopeasti, joten reitittäminen tehtävän vaikeuden mukaan sen sijaan, että ohjaisi kaiken Prohon, säästää oikeaa rahaa.
Mikä on päättelyponnistus "xhigh"?
Päättelyponnistus on säädin, joka hallitsee, kuinka kovaa GPT-5.5 ajattelee ennen vastaamista. "xhigh" on ylin taso, missä malli käyttää rinnakkaista testiaikaista laskentaa tutkiakseen useita päättelypolkuja ja valitakseen parhaan. OpenAI ajoi julkaistut GPT-5.5 Pro -vertailunsa xhigh-tasolla tutkimusympäristössä, mikä poikkeaa ChatGPT:n tuotannon oletusasetuksesta.
Onko GPT-5.5 Pro saatavilla Codexissa?
Kyllä. Voit kutsua GPT-5.5 Prota Codex CLI:ssä käyttäen mallimerkkijonoa gpt-5.5-pro ja asettaa päättelyponnistukseksi xhigh saadaksesi runsaslaskentaisimman käyttäytymisen. Odota suurempaa viivettä ja huomattavasti korkeampia tokenkustannuksia kuin GPT-5.5-perusmallilla, joten varaa se aidosti vaikeille tehtäville sen sijaan, että ajaisit sitä oletuskoodausmallinasi.
Onko GPT-5.5 Pro uusi malli?
Ei. GPT-5.5 Pro on sama GPT-5.5-malli ajettuna suuremmalla päättelyponnistuksella ja rinnakkaisella testiaikaisella laskennalla xhigh-asetuksella, ei erillinen arkkitehtuuri. Se jakaa samat painot ja saman konteksti-ikkunan, joka on suunnilleen 1,1 M syötettä ja 128 K vastetokenia. Maksat enemmän ajatteluajasta, et älykkäämmästä perusmallista.
Mikä on GPT-5.5 Pron konteksti-ikkuna?
GPT-5.5 Prolla on konteksti-ikkuna, joka on noin 1,1 M tokenia syötettä ja 128 K tokenia vastetta, sama kuin GPT-5.5-perusmallilla. Se riittää suurten koodikantojen tai pitkien asiakirjojen lataamiseen yhdellä kutsulla. Ero Pron ja perusmallin välillä ei ole muistin koko; se on, kuinka paljon päättelylaskentaa malli kuluttaa ennen vastaamistaan.