GPT

GPT-5.5

GPTFlagship
RaisonnementOutilsVisionSortie structurée

À propos de ce modèle

GPT-5.5 is OpenAI’s frontier model designed for complex professional workloads, building on GPT-5.4 with stronger reasoning, higher reliability, and improved token efficiency on hard tasks. It features a 1M+ token...

Catégorie de performance

Flagship

GPT-5.5 est un modèle flagship de GPT : le plus performant de leur gamme.

Meilleur modèle de ce fournisseur. Performances maximales sur les benchmarks, idéal pour les tâches exigeantes.

Tarification

Ce modèle est inclus dans les plans Elosia
Premium

Niveau le plus cher. Une conversation longue peut consommer rapidement votre cap mensuel.

Typepar 1M tokens
Entrée (prompt)$5.00
Sortie (complétion)$30.00
Lecture cache$0.500

Capacités

Taille du contexte1.1M
Tokens de sortie max128K
TokenizerGPT
Entréefile, image, text
Sortietext
Date de sortie24 avril 2026

Benchmarks

Intelligence générale
MMLU
Non reporté
GPQA Diamond
93.6%
Mathématiques
MATH-500
Non reporté
Programmation
HumanEval
Non reporté
SWE-bench Verified
Non reporté
Raisonnement
IFEval
Non reporté
ARC-AGI-2
85%
Humanity's Last Exam
41.4%
Multimodalité
MMMU-Pro
81.2%
Agentique
SWE-bench Pro
58.6%
Terminal-Bench 2.0
82.7%

Usages recommandés

ProgrammationAnalyseRechercheChat généralExtraction de données

Points forts

  • Fenêtre de contexte de 1,05M tokens avec récupération long-contexte de pointe (MRCR 1M ≈ 74)
  • Capacités agentiques frontier — leader sur Terminal-Bench 2.0 (82.7) et OSWorld-Verified (78.7)
  • Meilleur score de raisonnement abstrait sur ARC-AGI-2 (85.0), devant Opus 4.7 et Gemini 3.1 Pro
  • Architecture multimodale unifiée nativement (texte, image, audio, vidéo)

Limites

  • Tarification premium (5 $/M en entrée, 30 $/M en sortie)
  • Derrière Claude Opus 4.7 sur SWE-bench Pro (58.6 vs 64.3) pour la résolution dans une codebase existante
  • OpenAI a abandonné les benchmarks historiques (MMLU, MATH-500, HumanEval) — comparaison directe avec les anciens modèles plus difficile

Ressources

Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement

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