GPT-5 部落格

面向開發者的最佳 OpenAI 替代方案：在 2026 年透過 CometAPI 擴展
May 12, 2026
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
grok 4.2

面向開發者的最佳 OpenAI 替代方案：在 2026 年透過 CometAPI 擴展

正在尋找具成本效益的 OpenAI 替代方案？切換至統一的 API 層，以低 20% 的費率存取 500+ 種模型，例如 Claude 4.7 與 GPT-5.5。
Claude 4.6/4.7 vs. GPT-5.4/5.5: 的全面比較
May 7, 2026
GPT-5.5
Claude Opus 4.7

Claude 4.6/4.7 vs. GPT-5.4/5.5: 的全面比較

一份詳盡的 2026 年比較：Claude 4.6/4.7 與 ChatGPT GPT-5.4/5.5，涵蓋最新模型更新、基準測試數據、定價、上下文窗口、使用案例，並為寫作者、開發者與企業提供務實結論。
GPT-5.5 即刻存取指南：ChatGPT、API 金鑰、定價與最佳實務
May 6, 2026
GPT-5.5

GPT-5.5 即刻存取指南：ChatGPT、API 金鑰、定價與最佳實務

掌握 GPT-5.5 Instant，OpenAI 最新的預設 ChatGPT 模型，具備更少的幻覺、更佳的個人化與低延遲。逐步講解 ChatGPT 存取、API 整合、定價、程式碼範例，以及面向開發者與團隊的專業技巧。
GPT-5.5 定價：2026 年費用是多少？
May 6, 2026
GPT-5.5

GPT-5.5 定價：2026 年費用是多少？

在 OpenAI 的標準 API 定價頁面上，GPT-5.5 的價格為每 1M 輸入 token $5、每 1M 輸出 token $30。GPT-5.4 的價格為其一半，輸入 $2.50、輸出 $15。當更高的模型品質在節省時間、減少錯誤或降低工程投入方面的效益超過價格差距時，GPT-5.5 就是值得的；否則，GPT-5.4 或更便宜的競品往往能提供更高的投資報酬率。
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：在意幻覺時該用哪個 AI（2026 年基準測試數據）
Apr 30, 2026
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
GPT-5.4

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：在意幻覺時該用哪個 AI（2026 年基準測試數據）

GPT-5.5 在 Terminal-Bench（2026）中的幻覺率為 86%，相較之下，Claude Opus 4.7 為 36%。以下說明在何種情況下較高的幻覺率可以接受，以及在何種情況下它會成為你工作流程中的致命缺點。
GPT 5.5：它是什麼、關鍵功能、基準測試、如何使用
Apr 26, 2026
GPT-5.5

GPT 5.5：它是什麼、關鍵功能、基準測試、如何使用

GPT-5.5 是 OpenAI 於 2026 年 4 月 23 日推出的前沿版本，面向複雜的真實世界工作。它被設計為能更早理解任務、需要更少的指導、更有效地運用工具、自我檢查，並持續執行直到任務完成。OpenAI 表示，它正在 ChatGPT 和 Codex 中向 Plus、Pro、Business 與 Enterprise 用戶陸續推出，同時在 CometAPI 提供 API 存取。
Composer 2：有哪些新功能，與 Claude Opus 4.6 及 GPT-5.4 的比較
Mar 23, 2026
Composer 2
GPT-5.4
claude opus 4.6

Composer 2：有哪些新功能，與 Claude Opus 4.6 及 GPT-5.4 的比較

Composer 2 是由 Cursor 開發的新一代 AI 程式設計模型，專為軟體工程任務設計。它以多達 10× 更低的成本提供前沿級的程式設計效能，與競品（如 Claude Opus 4.6）相比具有優勢，且相較於 GPT-5.4 顯著更便宜，這得益於純程式碼訓練方法、強化學習優化，以及高效的模型架構。
我未在主流官方來源（如 OpenAI/Anthropic 等）找到名為「GPT-5.3-Codex-Spark」的公開模型。這個名稱更像是某平台對大型語言模型的自定義封裝或路由（例如以「Codex」表示偏重程式碼、「Spark」表示加速/輕量版本）。若它來自特定供應商或企業內部，請以該平台的文件為準。 如何使用（通用步驟）： - 確認來源與權限：在所屬平台的文件或控制台確認「GPT-5.3-Codex-Spark」是否可用（公開/內測/企業版），以及對應的 API 權限與配額。 - 檢查正確模型名稱：文件中通常會給出可直接使用的 model 字串（需大小寫精確匹配）。 - 取得與配置 API Key：在平台控制台生成金鑰，於請求頭或 SDK 初始化時配置（例如 Authorization: Bearer YOUR_KEY）。 - 發送請求： - REST：呼叫該平台的聊天/補全端點，並將 model 設為「GPT-5.3-Codex-Spark」，傳入訊息與參數（temperature、max_tokens、tools 等）。 - SDK：使用平台提供的官方 SDK（如 JavaScript/Python），在初始化或呼叫方法時指定 model。 - 驗證與觀察：在沙盒或控制台先試跑簡單指令，確認回應結構、延遲、錯誤碼與費率限制；再漸進擴大場景。 - 在無代碼/控制台使用：若平台提供 Playground/Studio/Console，直接在介面選擇該模型測試；留意會話上限與計費。 - 在 IDE/外掛中使用：若名稱出現在 IDE 外掛（VS Code、JetBrains）設定裡，於外掛設定填入 API Key 並選擇該模型。 若該模型主打程式碼能力（從「Codex」推測），建議的使用實務： - 提供明確任務與約束：語言、框架版本、輸出檔案結構、風格規範（lint/formatter）、效能/安全要求。 - 附上下文與測試：加入現有程式碼片段、專案目錄與單元測試，要求通過測試或產生測試。 - 要求可執行產物：請求產生最小可重現範例（MRE）、命令列步驟、依賴列表與運行說明。 - 控制改動範圍：在大型專案中指定只改動某些檔案/函式，避免大面積重寫。 - 安全與隱私：避免上傳敏感程式碼或金鑰；必要時使用企業/私有部署與內容過濾。 請告知該名稱的來源或連結（例如所屬平台、文件頁或產品頁），我可根據實際介面與端點提供更精準的使用指引與範例。
Mar 19, 2026
GPT 5.3 Codex

我未在主流官方來源（如 OpenAI/Anthropic 等）找到名為「GPT-5.3-Codex-Spark」的公開模型。這個名稱更像是某平台對大型語言模型的自定義封裝或路由（例如以「Codex」表示偏重程式碼、「Spark」表示加速/輕量版本）。若它來自特定供應商或企業內部，請以該平台的文件為準。 如何使用（通用步驟）： - 確認來源與權限：在所屬平台的文件或控制台確認「GPT-5.3-Codex-Spark」是否可用（公開/內測/企業版），以及對應的 API 權限與配額。 - 檢查正確模型名稱：文件中通常會給出可直接使用的 model 字串（需大小寫精確匹配）。 - 取得與配置 API Key：在平台控制台生成金鑰，於請求頭或 SDK 初始化時配置（例如 Authorization: Bearer YOUR_KEY）。 - 發送請求： - REST：呼叫該平台的聊天/補全端點，並將 model 設為「GPT-5.3-Codex-Spark」，傳入訊息與參數（temperature、max_tokens、tools 等）。 - SDK：使用平台提供的官方 SDK（如 JavaScript/Python），在初始化或呼叫方法時指定 model。 - 驗證與觀察：在沙盒或控制台先試跑簡單指令，確認回應結構、延遲、錯誤碼與費率限制；再漸進擴大場景。 - 在無代碼/控制台使用：若平台提供 Playground/Studio/Console，直接在介面選擇該模型測試；留意會話上限與計費。 - 在 IDE/外掛中使用：若名稱出現在 IDE 外掛（VS Code、JetBrains）設定裡，於外掛設定填入 API Key 並選擇該模型。 若該模型主打程式碼能力（從「Codex」推測），建議的使用實務： - 提供明確任務與約束：語言、框架版本、輸出檔案結構、風格規範（lint/formatter）、效能/安全要求。 - 附上下文與測試：加入現有程式碼片段、專案目錄與單元測試，要求通過測試或產生測試。 - 要求可執行產物：請求產生最小可重現範例（MRE）、命令列步驟、依賴列表與運行說明。 - 控制改動範圍：在大型專案中指定只改動某些檔案/函式，避免大面積重寫。 - 安全與隱私：避免上傳敏感程式碼或金鑰；必要時使用企業/私有部署與內容過濾。 請告知該名稱的來源或連結（例如所屬平台、文件頁或產品頁），我可根據實際介面與端點提供更精準的使用指引與範例。

在 2026 年 2 月，OpenAI 推出 GPT-5.3-Codex-Spark，這是 Codex 系列的一個研究預覽變體，明確針對即時編碼進行優化。Codex-Spark 以模型規模換取極低延遲與極高的 token 吞吐量；OpenAI 報告顯示，該模型在與 Cerebras 合作提供的低延遲硬體路徑上服務時，生成速度可達 >1,000 tokens/sec，並具備 128k token 的上下文視窗。此發佈旨在滿足互動式開發者工作流程：即時編碼、即時編輯、IDE 內緊湊的編輯–編譯–執行循環，以及響應性至關重要的代理式編碼工作流程。