GPT-5.5 Pro の技術仕様
| 仕様 | GPT-5.5 Pro |
|---|---|
| モデルファミリー | GPT-5.5 Pro(高演算推論バリアント) |
| 主要モダリティ | テキスト+画像入力、テキスト出力 |
| コンテキストウィンドウ | 1,050,000 トークン |
| 最大出力 | 128,000 トークン |
| 知識の最終更新日 | 2025年12月1日 |
| 推論プロファイル | 高演算推論に最適化 |
| API アクセス | Responses API |
| ツール対応 | Function calling、ウェブ検索、ファイル検索、コードインタプリタ、ホスト型シェル、MCP |
| ストリーミング | 非対応 |
| スナップショット | gpt-5.5-pro-2026-04-23 |
GPT-5.5 Pro とは?
GPT-5.5 Pro は、GPT-5.5 ファミリーにおける高演算バリアントで、難易度の高い推論、エージェント主導のワークフロー、深いリサーチ、高精度が求められる専門タスクに最適化されています。「高速なデフォルト」モデルというより、レイテンシより品質を重視する難問向けのモデルとして位置付けられています。
GPT-5.5 Pro の主な機能
- 1M+ のコンテキストウィンドウ: 1,050,000 トークンをサポートし、非常に大規模なリポジトリ、契約書、ログ、研究コーパスに対応。
- 高精度な推論: 正確性を遅延より重視する難問向けにチューニング。
- ツールオーケストレーション: Responses API のワークフローで Web 検索、ファイル、コードインタプリタ、ホスト型シェルを利用可能。
- 画像入力対応: 図表、ダイアグラム、スクリーンショット、スキャン済みコンテンツの画像入力に対応。
- エンタープライズ規模の自動化: 計画・検索・実行・検証を組み合わせるエージェントワークフローに適した設計。
- 大容量出力: レポート、コード生成、長文の統合に最大 128,000 トークンの出力。
ベンチマーク性能(公表値)
公表されているベンチマークの一部は次のとおりです:
- GDPval: 82.3%
- BrowseComp: 90.1%
- FrontierMath Tier 1–3: 52.4%
- FrontierMath Tier 4: 39.6%
- Investment Banking Modeling Tasks (internal): 88.6%
これらの公表値は、困難な知識労働やツール併用の推論において、とりわけ強みを示しています。
GPT-5.5 Pro vs GPT-5.5 vs GPT-5.4 Pro
| モデル | 適する用途 | コンテキスト | 推論 | 注目点 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.5 Pro | 最高精度が求められる専門業務 | 1,050,000 | 最高 | 速度は遅め、計算量は多め、難題に強い |
| GPT-5.5 | フロンティアな一般的コーディングとプロフェッショナル業務 | 1,050,000 | 最高 | Pro より高速かつ低コスト |
| GPT-5.4 Pro | 従来の Pro ティアのオプション | 1,050,000 | 最高 | 価格・コンテキストは同程度、スナップショットは旧版でベンチマーク構成がやや異なる |
OpenAI の公開ベンチマーク表では、GPT-5.5 Pro は GDPval、BrowseComp、GeneBench、FrontierMath などの指標で GPT-5.4 Pro を上回る一方、GPT-5.4 Pro は Humanity’s Last Exam with tools でわずかに優位です。そのため、GPT-5.5 Pro は全面的な置き換えというより、より新しい「ベストエフォート」オプションと位置付けられます。
GPT-5.5 Pro API の利用方法
ステップ 1: API キーに登録
cometapi.com にログインします。未登録の場合は、まず登録してください。ご自身の CometAPI コンソール にサインインします。インターフェースのアクセス認証となる API キーを取得します。個人センターの API トークンで「Add Token」をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して送信します。
ステップ 2: GPT-5.5 Pro API にリクエストを送信
“gpt-5.5-pro” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社ウェブサイトの API ドキュメントから取得できます。利便性のため、当社ウェブサイトでは Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。呼び出し場所: response format.
質問またはリクエストを content フィールドに挿入します—これがモデルが応答する対象です。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。
ステップ 3: 結果の取得と検証
API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返します。