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GPT-5.5：完整規格、定價、API 接入與應用場景（2026）

模型

更新於: 2026-07-07 08:39

什麼是 GPT-5.5？

GPT-5.5 是 OpenAI 於 2026年4月23日發佈的多模態智能體基礎模型，具備 100 萬 token 的 API 上下文視窗，專為生產環境優化，支援程式設計、科研、電腦操作及工具鏈等工作流程。截至 2026年7月，標準短上下文 API 定價為每 100 萬輸入 token 5 美元、每 100 萬輸出 token 30 美元。OpenAI 表示，GPT-5.5 已透過 Responses API 和 Chat Completions API 對開發者開放，Batch 與 Flex 計價為標準價格的一半，Priority 計價則更高。

OpenAI 將 GPT-5.5 定位為高能力模型，適用於複雜程式設計、知識型工作、科學研究及智能體電腦操作任務。在 ChatGPT 產品中，OpenAI 區分 GPT-5.5 Instant 與 GPT-5.5 Thinking 兩個版本，不同方案下的可用性、推理設定及上下文視窗上限各有不同。

對於開發者與技術採購方而言，GPT-5.5 尤其適合需要長上下文、可靠指令遵循、複雜推理、多模態輸入處理及自主工具編排的工作負載。團隊在比較 GPT-5.5 與 OpenAI 早期系統時，也可參考 GPT-4o 模型規格與 API 接入及 GPT-4o Mini 定價與應用場景，以了解 OpenAI 不同世代模型在成本與能力上的變化。根據 Gate.AI 列表，模型 ID 為 openai/gpt-5.5，當帳戶及模型權限開啟後，可透過 Gate.AI 的 OpenAI 相容網關 flow 進行調用。

GPT-5.5 的核心參數與定價

欄位	經核實的數值
提供方	OpenAI（截至 2026年7月）
模型系列	GPT-5.5 / GPT-5 系列（截至 2026年7月）
模型類型	多模態智能體基礎模型 / 大型語言模型（截至 2026年7月）
發佈時間	2026年4月23日（截至 2026年7月）
API 上下文視窗	gpt-5.5 API 存取為 100 萬 token（截至 2026年7月）
ChatGPT 上下文視窗	GPT-5.5 Instant：16K 至 128K，依方案而定；GPT-5.5 Thinking：Pro 方案最高 400K，詳見 OpenAI 支援中心（截至 2026年7月）
OpenAI 標準短上下文輸入定價	每 100 萬輸入 token 5 美元（截至 2026年7月）
OpenAI 標準短上下文快取輸入定價	每 100 萬快取輸入 token 0.5 美元（截至 2026年7月）
OpenAI 標準短上下文輸出定價	每 100 萬輸出 token 30 美元（截至 2026年7月）
OpenAI 標準長上下文輸入定價	每 100 萬輸入 token 10 美元（截至 2026年7月）
OpenAI 標準長上下文快取輸入定價	每 100 萬快取輸入 token 1 美元（截至 2026年7月）
OpenAI 標準長上下文輸出定價	每 100 萬輸出 token 45 美元（截至 2026年7月）
Gate.AI 列表輸入定價	起始價每 100 萬輸入 token 5 美元；≤272K 為 5 美元，>272K 為 10 美元，詳見 Gate.AI 列表（截至 2026年7月）
Gate.AI 列表輸出定價	起始價每 100 萬輸出 token 30 美元；≤272K 為 30 美元，>272K 為 45 美元，詳見 Gate.AI 列表（截至 2026年7月）
Gate.AI 列表快取讀取定價	起始價每 100 萬快取讀取 token 0.5 美元；≤272K 為 0.5 美元，>272K 為 1 美元，詳見 Gate.AI 列表（截至 2026年7月）
Gate.AI 列表快取寫入定價	Gate.AI 列表未明確說明（截至 2026年7月）
計價單位	每 100 萬 token（截至 2026年7月）
支援的模態	文字、圖像/視覺、工具使用、電腦操作流程、影片理解、語音情感辨識，影片及語音情感辨識能力以 Gate.AI 列表為準（截至 2026年7月）
支援的輸入類型	OpenAI 工作流程支援文字與圖像/視覺輸入；Gate.AI 標註支援影片及語音相關理解，具體 API schema 建議上線前核查（截至 2026年7月）
支援的輸出類型	文字輸出及工具調用風格回應；其他原生輸出模態截至 2026年7月尚無官方確認
API 存取方式	OpenAI Responses API 與 Chat Completions API；Gate.AI OpenAI 相容 API 存取，詳見 Gate.AI 列表及文件（截至 2026年7月）
OpenAI 模型 ID	gpt-5.5（截至 2026年7月）
Gate.AI 模型 ID	openai/gpt-5.5，詳見 Gate.AI 列表（截至 2026年7月）
可用性	OpenAI API、ChatGPT、Codex 及 Gate.AI 列表授權存取（截至 2026年7月）
知識截止日期	截至 2026年7月尚無官方確認
速率限制	按存取方式與帳戶等級動態調整；截至 2026年7月尚無官方確認具體 API 速率限制
微調支援	截至 2026年7月尚無官方確認
流式輸出支援	支援所選 endpoint 具備流式輸出能力的 API 模式；具體模型流式限制建議查閱 API 文件（截至 2026年7月）
批次 API 支援	OpenAI 公布 GPT-5.5 支援批次計價（截至 2026年7月）
工具/函數調用	工具使用及電腦操作能力為 OpenAI GPT-5.5 定位及 ChatGPT 工具支援的一部分，但 endpoint 具體工具 schema 需上線前核查（截至 2026年7月）
結構化輸出/JSON 模式	截至 2026年7月尚無 GPT-5.5 官方專門確認
授權/使用限制	受 OpenAI 使用政策、ChatGPT 方案限制、API 條款及 Gate.AI 帳戶規則約束（截至 2026年7月）

GPT-5.5 的定價定位於高端前沿模型區間。對於簡單任務，團隊可將其成本結構與更小型的 OpenAI 模型比較，例如 o4-mini，適合低延遲推理場景或 GPT-4o Mini，適合成本敏感型 API 負載。當工作負載不需 GPT-5.5 的長上下文或智能體能力時，這類比較尤其有價值。

GPT-5.5 在生產環境中的應用價值是什麼？

GPT-5.5 尤其適用於智能體程式設計流程，模型可自動檢查檔案、分析錯誤、提出程式碼修改建議，並協調多步除錯。OpenAI 在 Terminal-Bench 2.0 及 SWE-Bench Pro 等程式設計與命令列評測中重點展示 GPT-5.5，適合需要超越簡單程式碼補全的軟體工程場景。

該模型同樣適用於長上下文科研與文件分析。其 100 萬 token 的 API 上下文視窗，能協助團隊在更少的請求中處理大量文件、技術規範、日誌、研究筆記及多檔案輸入。長上下文雖然不能取代溯源核查，但能減少證據分散於多文件時的任務碎片化。團隊如需評估此類負載，可將 GPT-5.5 與 OpenAI 推理模型工作流程比較，尤其在涉及多步規劃、證據審查或技術分析時。

GPT-5.5 對於基於工具的智能體也極具相關性，因為 OpenAI 將其聚焦於電腦操作、類瀏覽器工作流程及工具互動。這使其適合需要協調外部工具、檔案分析、程式碼執行及結構化操作步驟的應用開發。但高影響力操作仍需權限控管、日誌記錄、回滾機制及人工複核。

根據 Gate.AI 列表，GPT-5.5 還支援影片理解與語音情感辨識。這些能力適用於多模態審核、客戶支援分析、媒體流程、品質管理及人機互動研究。上線前，團隊應核查 API 的具體請求 schema、支援的檔案類型、最大輸入時長、隱私要求及輸出格式。

GPT-5.5 支援哪些模態？

模態類型	是否支援	說明
文字輸入	支援	OpenAI API 與 ChatGPT 工作流程的核心輸入類型
文字輸出	支援	主要輸出格式，適用於答案生成、摘要、程式碼及分析
圖像/視覺輸入	支援	OpenAI 支援中心列出 GPT-5.5 工作流程支援圖像分析
檔案分析	ChatGPT 工具工作流程中支援	OpenAI 支援中心列出檔案分析為支援工具
電腦操作/工具流程	支援	OpenAI 將 GPT-5.5 定位於智能體程式設計、工具及電腦操作任務
影片理解	Gate.AI 列表顯示支援	上線前應核查具體 API 請求 schema 及限制
語音情感辨識	Gate.AI 列表顯示支援	上線前應核查具體 API 請求 schema 及支援的音訊條件
音訊生成	暫無官方確認	目前無權威資訊確認 GPT-5.5 原生支援音訊生成
圖像生成	暫無官方確認 GPT-5.5 原生支援	ChatGPT 可透過工具生成圖像，但未確認 GPT-5.5 為原生圖像生成模型
影片生成	暫無官方確認	未確認 GPT-5.5 為原生影片生成模型

GPT-5.5 的局限性有哪些？

GPT-5.5 仍需嚴格的部署管控。長上下文與強推理能力並不等同於事實準確，模型仍可能產生未經證實的說法、遺漏邊緣案例，或以技術上合理但實際不安全的方式執行指令。這是通用 AI 的局限，而非模型特有缺陷，除非官方特別說明。

成本也是實際限制之一。OpenAI 標準 GPT-5.5 定價明顯高於許多小型模型，長上下文使用會加速總支出。OpenAI 定價頁列出了短上下文、長上下文、Batch、Flex 與 Priority 不同費率，生產團隊應根據上下文長度、延遲需求及輸出量預估總用量，避免盲目選用 GPT-5.5。如對成本敏感，更小型的 OpenAI 推理模型可能更適合。

部分參數尚不完整或依賴存取權限。例如知識截止日期、微調支援、具體 API 速率限制、結構化輸出行為及全部模態 schema 截至 2026年7月尚無官方確認。生產部署前建議查閱 OpenAI 與 Gate.AI 文件核查細節。

高風險場景需專家複核。GPT-5.5 可協助醫療、法律、金融、安全或科研流程，但不應被視為這些領域的自主權威。凡輸出可能影響安全、權益、合規、資金或關鍵基礎設施，均需人工複核、審計日誌、策略執行及領域驗證。

GPT-5.5 最適合哪些應用場景？

應用場景	適用原因	重要限制說明
智能體程式設計	適合多步除錯、倉庫審查、測試生成及工具輔助的工程任務	程式碼需上線前複核、測試及安全檢查
長上下文文件分析	100 萬 token API 上下文視窗可減少大檔案、日誌、技術文件的上下文碎片化	長上下文不代表自動正確解讀
研究綜述	適合證據摘要、來源比較及結構化研究輸出草擬	引用及事實需獨立核查
電腦操作智能體	適合涉及工具、瀏覽、檔案處理及操作步驟的工作流程	需權限邊界、監控及回滾機制
多模態審核	Gate.AI 列表顯示支援影片理解及語音情感辨識，可用於媒體與互動分析	生產前需核查模態限制及 schema
企業流程自動化	可支援文件處理、內部支援、知識管理及結構化任務執行	需敏感資料管理、儲存規則及合規控管

GPT-5.5 非常適合打造複雜工作流程智能體的團隊，但並非所有生產任務都需前沿模型。對於路由、抽取、輕量分類或短文本對話，建議結合延遲與成本，將其與 DeepSeek-R1（推理型負載）、Qwen2.5（高效 API 應用）或更小型 OpenAI 選項比較。

GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro 對比如何？

對比維度	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro	場景適配建議
提供方	OpenAI	Anthropic	Google / Google DeepMind	可依生態、合規及 API 偏好選擇
模型定位	多模態智能體基礎模型，面向程式設計、科研、電腦操作及工具鏈應用	OpenAI 評測對比中的高能力前沿模型	OpenAI 評測對比中的高能力前沿模型	建議結合內部評測結果而非公開排名
API 上下文視窗	GPT-5.5 API 存取為 100 萬 token	本文未獨立驗證	本文未獨立驗證	需長上下文 API 時 GPT-5.5 更具優勢
定價	OpenAI 標準短上下文為每 100 萬輸入 5 美元/輸出 30 美元，長上下文為每 100 萬輸入 10 美元/輸出 45 美元	本文未獨立驗證	本文未獨立驗證	上線前建議結合即時定價與用量結構
程式設計工作流程	OpenAI 發佈 GPT-5.5 程式設計評測結果，突顯智能體程式設計場景	OpenAI 程式設計評測表中對比模型	OpenAI 程式設計評測表中對比模型	複雜程式設計智能體可選 GPT-5.5，但建議團隊自行評測
多模態工作流程	支援文字、視覺、檔案/工具流程，Gate.AI 列表顯示支援影片及語音相關能力	本文未獨立驗證	本文未獨立驗證	建議根據模態需求及 API 支援選擇
工具調用	OpenAI 強調電腦操作與工具鏈工作流程	本文未獨立驗證	本文未獨立驗證	工具編排為核心時 GPT-5.5 適用
對比局限	本文對 GPT-5.5 覆蓋更強，競爭對手參數未完全驗證	本文未完全驗證	本文未完全驗證	本表為中立對比，非能力排名

GPT-5.5 應透過具體任務測試與 Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro 比較，而非泛泛偏好。為更全面了解市場，團隊可參考 Claude 系前沿推理模型、Claude Opus 模型對比及 Gemini 系多模態模型。決策時應關注上下文長度、任務成本、延遲、工具相容性、模態需求、治理與準確率在本組織工作負載下的實際表現。

如何透過 Gate.AI 存取 GPT-5.5？

Gate.AI 列表中，GPT-5.5 的模型 ID 為 openai/gpt-5.5。Gate.AI 文件確認基礎 URL 為 https://api.gate.ai/openai/v1，採用 GATEAI_API_KEY 進行 API Key 認證，模型 ID 需與 Gate.AI 列表或控制台設定一致。

由於 Gate.AI 採用 OpenAI 相容網關模式，開發者可用 OpenAI SDK 方式，指定 Gate.AI 基礎 URL 與模型 ID。生產前請確認模型已在 Gate.AI 帳戶中啟用、API Key 具備存取權限，且計費設定符合預期方案。已在用其他廠商模型的團隊，可透過該網關比較 GPT-5.5 與 Mistral Large（企業級大模型）或 Llama 3.1 405B Instruct（開源權重評測）等模型。

Python 範例

from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
    api_key=os.environ["GATEAI_API_KEY"],
    base_url="https://api.gate.ai/openai/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-5.5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Summarize the deployment risks of agentic AI systems in five bullets."
        }
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

curl 範例

curl https://api.gate.ai/openai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GATEAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-5.5",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Summarize the deployment risks of agentic AI systems in five bullets."
      }
    ]
  }'

Gate.AI 可協助團隊以統一網關路由支援的模型，並沿用廠商風格的模型 ID。使用 GPT-5.5 時，請在 Gate.AI 控制台確認模型可用性、計費及模態相關請求格式，尤其在調用影片理解或語音情感辨識等進階功能前。

常見問題解答

GPT-5.5 的上下文視窗是多少？
OpenAI 公布 GPT-5.5 API 上下文視窗為 100 萬 token。在 ChatGPT 產品中，不同版本與方案的上下文視窗從較小的 Instant 到更大的 Thinking 不等。

GPT-5.5 的價格是多少？
OpenAI 標準定價為每 100 萬短上下文輸入 token 5 美元、輸出 token 30 美元。Gate.AI 按 ≤272K 與 >272K 分段計價。

開發者如何存取 GPT-5.5？
開發者可透過 OpenAI 的 Responses API 與 Chat Completions API 存取 GPT-5.5。Gate.AI 列表顯示，也可透過 OpenAI 相容 endpoint 使用 openai/gpt-5.5。

GPT-5.5 最適合哪些場景？
GPT-5.5 適用於智能體程式設計、長上下文科研、文件分析、工具鏈工作流程、電腦操作智能體及多模態審核等需要強推理與流程協作的場景。