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GPT-5.5:OpenAI 更聰明的程式碼與智能代理模型
GPT-5.5,於2026年4月23日發布,是OpenAI更聰明、更快速的GPT模型,適用於程式開發、研究、數據分析和代理多步驟任務等複雜工作。它旨在更快地理解目標,減少對指導的需求,更好地使用工具,並持續檢查其工作,直到任務完成。
與前代版本相比,GPT-5.5在速度和可靠性方面均有顯著提升,尤其是在編寫程式碼和自動化工作流程方面。無論是撰寫複雜程式、深度分析資訊、編排文件表格,還是跨工具協同作業,GPT-5.5 都能游刃有餘地處理各類繁重任務。
GPT-5.5的不同版本
GPT-5.5有兩個不同版本,分別滿足不同的需求。
| 模型版本 | 核心焦點 | 關鍵差異化優勢 |
| GPT-5.5 | 兼顧多項全能的智能旗艦。 | 速度快、功能強大,而且針對標準開發流程和agent的工作流程進行了高度優化。 |
| GPT-5.5 Pro | 專為高標準專業環境(如法律研究、尖端數據科學)打造。 | 這項技術是為了應對嚴苛的認知需求和極致精準度而設計的,能為複雜的多步驟任務提供結構更完善的回應。 |
GPT-5.5的核心功能
- 「思考」模式:針對高難度的推理場景, GPT-5.5推出一個專用模式,讓模型有更多的內部「運算時間」來驗證假設、測試邏輯,並在生成最終回應前進行自我修正。
- 超大上下文視窗:這個模型擁有超過100萬個token(92.2萬個輸入,12.8萬個輸出)的上下文視窗,並且支援文字和圖像輸入,以處理大規模的推理和多模態工作負載。
- 最先進的編碼技術:在實務軟體開發中表現卓絕。GPT-5.5不會進行廣泛、推測性的重寫,而是擅長於有針對性的調整、可操作的程式碼審查,以及在不破壞現有介面的情況下識別複雜的錯誤。
- 智慧型工作流程:與之前需要精細、一步一步提示的迭代不同,GPT-5.5 的設計宗旨是能夠自主處理複雜、多步驟的任務。它可以在網路上進行研究、除錯複雜的程式碼,並在不同文件或檔案之間進行導覽,而幾乎不需要人類的干預。
- Token效率:這個模型明顯更精簡、更直接。它能用更少的token完成複雜的代理任務,減少了開發者運行長期代理時的運算開銷。
GPT-5.5跟其他 AI 模型比起來有什麼不同?
| 功能/規格 | GPT-5.5 | GPT-5.4 | Claude Opus 4.7 | DeepSeek V4 |
| 發行日期 | 2026年4月23日 | 2026年3月5日 | 2026年4月16日 | 2026年4月24日 |
| 開發者 | OpenAI | OpenAI | Anthropic | DeepSeek |
| 上下文視窗 | 100萬以上 (128K輸出) | 1.1M (128K 輸出) | 1M (128K 輸出) | 100萬字元(僅限文字) |
| 架構/規模 | 專利 | 專利 | 專利 | MoE (總共1.6兆參數 / 490億個啟用參數) |
| 模態支援 | 文字、圖片、程式碼 | 文字、圖片、程式碼 | 文字、圖片(高解析度)、程式碼 | 文字、程式碼(無內建視覺功能) |
| 投入成本 (每百萬) | 2.50美元-5美元 (快取 0.25美元-0.5美元) | 1.25美元-2.50美元 (快取記憶體佔用 0.13美元-0.25美元) | 5美元 | 1.74美元(快取0.145美元) |
| 每百萬單位產出成本 | 15美元-30美元 | 7.5美元-15美元 | 25美元 | 3.48美元 |
| 核心優勢 | 代理自主性與高階邏輯推理 | 多步驟問題解決與程式碼整合 | 高解析度視覺推理與長時序編碼 | 開放權重、高效率、大容量記憶體 |
常見問題解答
GPT-5.5最擅長什麼?
GPT-5.5最擅長什麼?
它最適合處理複雜、多步驟的任務,像是軟體開發、資料分析、文件處理,以及需要重複使用工具的工作流程。同时,它亦能在极少的人工引导下,高度专注并圆满贯彻既定目标。
GPT-5.5跟GPT-5.4有什麼不同?
GPT-5.5跟GPT-5.4有什麼不同?
GPT-5.5通常被描述為在代理可靠性、工具使用和任務持久性方面的升級。GPT-5.4仍然很強大,但GPT-5.5被定位為更具自主執行能力的模型。
GPT-5.5有支援長文本輸入嗎?
GPT-5.5有支援長文本輸入嗎?
對啊。它支援超過一百萬個token的上下文視窗,這讓它在處理長文件、大型程式碼庫和長時間對話時非常有用。
GPT-5.5在寫程式方面會比較好用嗎?
GPT-5.5在寫程式方面會比較好用嗎?
對啊。它其中一個主要優勢就是寫程式,包括寫程式碼、除錯、重構,還有處理比較大的工程任務。它也是為了讓開發者工具更好用而設計的。
GPT-5.5比舊版模型還快嗎?
GPT-5.5比舊版模型還快嗎?
它在邏輯推理和任務執行方面更有效率,這能讓複雜的工作更快完成。實際速度還是會依據任務和設定而有所不同。


