GPT-5.5

gpt-5.5

GPT-5.5是OpenAI专为复杂专业工作负载而设计的前沿模型，建立在GPT-5.4的基础上，具有更强的推理能力、更高的可靠性以及在困难任务上提高的代币效率。它具有 1M+ 令牌上下文窗口（922K 输入，128K 输出），支持文本和图像输入，可在单个系统内实现大规模推理、编码和多模式工作流程。

上下文窗口1.1M

提供商OpenAI

创建时间2026/04/25

在线体验

定价

同一模型能力，多条服务通道；按延迟、稳定性与成本灵活选择。

价格单位：$ / 1M tokens

指定服务通道：在请求体加入 provider 字段，例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical；不传则使用默认通道。

直连通道

官方直连链路，适合需要原生体验与完整上下文的请求。

输入上下文	输入	输出	缓存命中
≤ 272K	5.00/M	30.00/M	0.50/M
> 272K	10.00/M	45.00/M	1.00/M

介绍

输入

文本图像

输出

文本

GPT-5.5 API：面向复杂专业工作负载的前沿模型

GPT-5.5 是 OpenAI 于 2026 年 4 月发布的前沿模型，在 GPT-5.4 的基础上强化了推理能力、可靠性，以及困难任务上的 token 效率。它具备 100 万 token 以上的上下文窗口（约 92 万输入 + 12.8 万输出），支持文本和图像输入，可在单个系统内完成大规模推理、编码和多模态工作流。

在公开评测中，GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 上取得 82.7%，GDPval 84.9%，SWE-Bench Pro 58.6%，FrontierMath Tier 1–3 51.7%。这一代的主要改进方向是"把同样的任务用更少的 token 做对"。

海鲸AI 通过 OpenAI 兼容接口提供 GPT-5.5，支持工具调用、推理强度控制、流式输出与多模态输入。

获取 API 密钥 · 模型 ID：gpt-5.5

为什么选择 GPT-5.5

成熟稳定的前沿档位 —— 发布时间早于 GPT-5.6，生态和提示词经验积累更充分
100 万+ token 上下文 —— 约 92 万输入 token，覆盖完整代码库和长文档集合
更高的 token 效率 —— 相比 GPT-5.4，在困难任务上用更少 token 达到同等或更好结果
强终端与编码表现 —— Terminal-Bench 2.0 82.7%，长周期编码任务可靠
多模态输入 —— 文本与图像统一处理

核心能力

01 复杂推理与长周期编码

GPT-5.5 面向的是"高风险、多步骤"的工作：跨代码库重构、多阶段调试、需要精确执行的工程任务。它在 Terminal-Bench 2.0 上的 82.7% 说明它在真实终端环境中的执行力。

跨代码库的规划、实现与验证
多阶段调试与根因定位
长周期智能体执行

02 100 万+ token 上下文

约 92 万输入 token 的窗口意味着可以把整个中大型代码库、完整研究资料集或数百页文档一次性放进去，不需要复杂的分块检索。

完整代码库分析
长文档集合的跨文档推理
最高 128K 输出 token

03 专业知识工作

GDPval 84.9% 反映的是模型在真实职业任务上的表现——报告撰写、财务分析、研究综合、结构化交付物生成。

研究报告与财务分析
结构化文档与表格产出
长源材料的综合提炼

04 工具调用与多模态

支持函数调用、并行工具执行、流式输出和图像输入，可以直接接入现有的智能体框架。

函数调用与工具编排
流式输出与增量参数
图像理解与图表分析

最佳使用场景

场景	说明
代码库级工程	大规模重构、跨文件功能实现与验证
长周期智能体	多步骤规划、工具调用与结果验证
长上下文分析	在 92 万 token 输入窗口内做跨文档推理
专业知识工作	财务分析、研究综合、报告撰写
数学与科学推理	FrontierMath 等高难度推理任务
多模态工作流	图表、截图、文档的图文混合处理

GPT-5.5 与 GPT-5.6 Sol、GPT-5.5 Pro 的差异

能力	GPT-5.5	GPT-5.5 Pro	GPT-5.6 Sol
模型 ID	`gpt-5.5`	`gpt-5.5-pro`	`gpt-5.6-sol`
定位	前沿通用档	深思熟虑的研究档	新一代旗舰
上下文窗口	100 万+ token	100 万+ token	10 万 token
最大输出	128K token	128K token	256K token
Terminal-Bench	82.7%（2.0）	更高	第一梯队（2.1）
最适合	通用前沿工作负载	长周期研究与全库重构	复杂智能体与前沿编码

具体计费以页面上方的实时价格卡片为准。

如何使用 GPT-5.5 API

1. 创建海鲸AI API 密钥 在控制台生成密钥并充值。

2. 决定用 5.5 还是 5.6 需要超长输入上下文（92 万 token）选 GPT-5.5；需要更强的编码智能体表现和更长输出选 GPT-5.6 Sol。

3. 调用接口

curl -X POST https://api.haijingai.com/v1/chat/completions \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "阅读整个仓库，找出性能瓶颈并给出优化方案与验证方法。"}
    ],
    "stream": true
  }'

常见问题

GPT-5.5 什么时候发布的？ 2026 年 4 月 23 日发布，次日开放 API 访问。

上下文到底有多大？ 100 万 token 以上，其中约 92 万可用于输入，12.8 万用于输出——是目前 GPT 系列里输入窗口最大的档位之一。

GPT-5.5 还是 GPT-5.6？ 如果你的瓶颈是输入长度，GPT-5.5 的 92 万 token 输入窗口更有优势；如果瓶颈是编码智能体能力或输出长度，GPT-5.6 系列更合适。

关键基准表现如何？ Terminal-Bench 2.0 82.7%，GDPval 84.9%，SWE-Bench Pro 58.6%，FrontierMath Tier 1–3 51.7%、Tier 4 35.4%。

支持哪些输入模态？ 文本和图像。工具调用、流式输出、推理强度控制均可使用。

和 GPT-5.5 Pro 的区别？ Pro 是深思熟虑的变体，面向长周期研究和跨仓库重构，推理更深但成本高得多。常规工作用标准版即可。

为什么选择海鲸AI 使用 GPT-5.5 API

超长输入窗口即开即用 —— 无需自建分块检索管线
OpenAI 兼容接口 —— 现有 SDK 代码改两行接入
多代模型共存 —— GPT-5.5 与 GPT-5.6 系列共用密钥，随时对比切换
统一账单 —— 跨模型用量与成本集中管理

API

API 接入信息

Model ID在推理接口中指定模型

gpt-5.5

API Key推理接口的 Bearer Token（鉴权令牌）

前往 API Key 管理

Base URL兼容 OpenAI 协议 · /chat/completions

https://api.haijingai.com/v2/

provider 可选指定服务通道，不传则由系统选择默认通道

"provider": { "channel": "direct" }

gpt-5.5 接入示例

海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议，可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入，默认开启流式输出。

cURLPythonNode.js

curl https://api.haijingai.com/v2/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    "provider": { "channel": "direct" },
    "stream": true
  }'
# provider 为可选字段，删除该行即使用默认通道

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.haijingai.com/v2",
    api_key="<API_KEY>",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"},
    ],
    stream=True,
    # 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
    extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.haijingai.com/v2',
  apiKey: '<API_KEY>',
})

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-5.5',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
    { role: 'user', content: '你好！' },
  ],
  stream: true,
  // 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
  // @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段，不在 OpenAI SDK 类型定义内
  provider: { channel: 'direct' },
})

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '')
}