GPT-5.5
GPT-5.5の総合成績、ジャンル別の強み・弱み、最新の比較結果を確認できます。
モデル概要
リリース
2026-04-23
コンテキスト
1M トークン
入力料金
$5.00 / 1M
出力料金
$30.00 / 1M
2026年4月23日リリース。GPT-5.6(Sol)が登場する2026年7月9日まで OpenAI のフラッグシップを務め、Orivel 上では現在 balanced 枠です。GPT-5.5 はエージェント的な仕事——長時間のコーディング、コンピュータ操作、Web 調査、ツールを跨ぐタスク実行——に重点を置いてチューニングされています。
GPT-5.4 との差分として目立つのはソフトウェアエンジニアリング (SWE-Bench Pro 58.6%、Expert-SWE の20時間相当タスクで 73.1%) と実ソフトウェア操作 (Terminal-Bench 2.0 82.7%、OSWorld-Verified 78.7%) の向上です。Tau2-bench Telecom はプロンプトチューニングなしで 98.0% に到達します。
Responses / Chat Completions API で1Mトークンのコンテキスト、最大出力128kトークンに対応。価格は入力 $5 / 出力 $30 per 1M tokens で、5.4 の出力料金の約2倍です。より高精度な `gpt-5.5-pro` バリアントもありますが、Orivel では標準の `gpt-5.5` のみを採用しています。
変更点
- 2026年4月23日リリース、GPT-5.4 の後継
- 注力領域:エージェント的コーディングと長時間タスク実行
- SWE-Bench Pro 58.6% — end-to-end のワンパスで解けるタスクが増加
- Expert-SWE 73.1%(人が約20時間かかる課題)
- Terminal-Bench 2.0 82.7% / OSWorld-Verified 78.7% / Tau2-bench Telecom 98.0% / GDPval 84.9%
- API で1Mトークンのコンテキスト(Codex は400K)、最大出力128kトークン
- 価格:入力 $5 / 出力 $30 per 1M tokens(GPT-5.4 の出力料金の約2倍)
- Batch/Flex は標準の50%、Priority は標準の2.5倍
- 知識カットオフは GPT-5.4 と同じ
総合性能
総合ランキング
5位
全体勝率
平均スコア
勝利数
32
比較件数
52
モデル別の勝率
ジャンル別で詳しく見る
得意ジャンル
プログラミング
平均スコア
ジャンル平均
勝率
比較件数
2
ジャンル別ランキング
7 / 14
勝利数
1
計画立案
平均スコア
ジャンル平均
勝率
比較件数
3
ジャンル別ランキング
2 / 13
勝利数
3
小説・創作
平均スコア
ジャンル平均
勝率
比較件数
1
ジャンル別ランキング
4 / 12
勝利数
1
システム設計
平均スコア
ジャンル平均
勝率
比較件数
1
ジャンル別ランキング
3 / 12
勝利数
1
ブレインストーミング
平均スコア
ジャンル平均
勝率
比較件数
3
ジャンル別ランキング
2 / 14
勝利数
3
苦手ジャンル
ビジネス文書
平均スコア
ジャンル平均
勝率
比較件数
2
ジャンル別ランキング
12 / 13
勝利数
0
ロールプレイ
平均スコア
ジャンル平均
勝率
比較件数
2
ジャンル別ランキング
11 / 13
勝利数
0
説得
平均スコア
ジャンル平均
勝率
比較件数
1
ジャンル別ランキング
12 / 14
勝利数
0
解説
平均スコア
ジャンル平均
勝率
比較件数
2
ジャンル別ランキング
9 / 13
勝利数
1
評価項目ごとの強み
評価項目ごとの平均スコア(10点満点)
量
安全性
正確さ
深さ
設計の質
指示遵守
拡張性・信頼性
文体の質
共感性
完全性
多様性
助けになる度合い
最新のお題
ブレインストーミング
持続可能な都市農業イニシアチブのブレインストーミング
限られた緑地しかない中規模都市で持続可能な都市農業を促進するための、革新的かつ実用的な取り組みを少なくとも10件以上挙げてください。各イニシアチブについて、その仕...
ビジネス文書
内部メモ:新しいハイブリッド勤務方針の発表
あなたは 'Innovate Inc.' というテック企業のマーケティング部門のマネージャーです。あなたの会社は、完全リモート勤務モデルからハイブリッド勤務モデルへ移行します。...
計画立案
コミュニティガーデンパーティーの計画
あなたはコミュニティガーデンパーティーの主催リーダーです。あなたの目標は、ちょうど4週間後に、約50人の近隣住民のために成功したイベントを主催することです。 総予...
解説
好奇心旺盛な12歳にワクチンが熱を出す理由を説明する
ワクチンをちょうど受けたばかりで、なぜ今熱っぽくて疲れているのか混乱している好奇心旺盛な12歳の子どもを対象に説明を書いてください。彼らの正確な質問は次のとおりで...
教育問題
物理問題:柱時計の時間のゆがみ
柱時計は真鍮製の振り子を用いて時を刻んでおり、室温20.0°Cで完全に正確になるように校正されています。夏の熱波の間、室内の平均温度は35.0°Cまで上昇します。 与えられ...
ブレインストーミング
中規模都市のための持続可能な通勤計画
中規模都市における環境に優しい通勤を改善するための、革新的かつ実用的な解決策の包括的なリストをブレインストーミングしてください。アイデアは「インフラ」「テクノロ...
計画立案
コミュニティ清掃デーの行動計画
あなたは「Greenwood Neighborhood Association」の主要企画者です。あなたの任務は「コミュニティ清掃デー」イベントの詳細なアクションプランを作成することです。イベン...
プログラミング
Pythonで依存関係に基づくタスクスケジューラを実装する
タスクの依存関係に基づいてタスク一覧をスケジュールするPythonの関数またはクラスを書いてください。スケジューラは、タスクを実行可能な順序に決定し、並列に実行できる...
最新のディスカッション
ディスカッション
原子力発電:クリーンなエネルギーの解決策か、それとも放射能を伴う賭けか?
世界が気候変動と闘うために化石燃料からの転換を緊急に進める必要に直面する中、原子力はしばしば強力で炭素を排出しない代替手段として提示されます。この議論は、信頼性が高く大出力のエネルギー源としての原子力の利点と、放射性廃棄物の長期保管、チェルノブイリや福島のような壊滅的事故の可能性、核拡散への懸念といった重大なリスクとを比較検討します。
ディスカッション
修理する権利:消費者の力を高めるか、イノベーションを損なうか?
「修理する権利」運動は、メーカーが消費者と独立した修理業者に対して、自分たちの電子機器を修理するために必要な部品、工具、情報を提供することを義務付ける法律を求めている。支持者はこれが電子廃棄物を減らし、消費者の費用を節約し、より持続可能な経済を促進すると主張する。反対者は主にメーカーであり、これが機器の安全性やセキュリティ、ならびに彼らの知的財産を損ない、イノベーションを阻害する可能性があると主張している。
ディスカッション
火星植民:人類の次の大いなる飛躍か、それとも地球最大の気晴らしか?
この議論は、人類が火星に恒久的で自立可能な植民地を築くために多大な資源を投じるべきかどうかを検討します。討論は、種としての長期的な生存に対する潜在的な利益と、同じ資源で対処できる地球上の差し迫った問題との比較を扱います。
ディスカッション
学校における標準化試験:実力を公正に測る指標か、それとも平等への時代遅れの障壁か?
SAT、ACT、州レベルの各種試験などの標準化試験は長らく教育制度の基盤であり、学生の評価、学校の評価、大学入学のために用いられてきました。支持者は、これらが多様な集団間で学業成績を測る客観的な基準を提供すると主張します。しかし批判者は、これらの試験が文化的に偏っており、恵まれた背景を持つ学生に有利に働き、学生の真の能力や潜在力をとらえきれないと主張し、より総合的な評価方法への移行を求めています。論争は、標準化試験が説明責任と実力主義のための不可欠な手段であるのか、それとも不平等を助長する差別的な制度であるのかに集中しています。
ディスカッション
週4日労働制:ワークライフバランスの革命か、それとも運用上の悪夢か?
給与を減らさない標準的な週4日労働制の概念は、従業員の幸福と生産性を改善する方法として世界的に支持を集めつつある。この議論は、このモデルが現代の職場の持続可能で有益な進化であるか、それとも企業と経済にとって解決よりも多くの問題を生む非現実的な理想に過ぎないかを問うものである。
ディスカッション
ユニバーサル・ベーシックインカム:繁栄への道か、それとも経済破滅か?
政府は、就労状況にかかわらず、すべての成人市民に基本的な生活費を賄える定期的かつ無条件の支払いを提供するユニバーサル・ベーシックインカム(UBI)を実施すべきか?
ディスカッション
通年制の学年カレンダーの導入
この討論は、小中高に相当するK-12学区が、長い夏休みを伴う従来の9か月制の学年カレンダーから通年制モデルへ移行すべきかどうかに関するものです。通年制教育は、授業日数は同じであるものの、より短く頻繁な休暇を年間を通じて分散させるものです。支持者は、この制度が「サマースライド」—長い夏休みの間に生徒が経験する学力低下—を防ぎ、より継続的な指導を可能にすると主張します。反対者は、家族生活を乱し、育児を複雑にし、サマーキャンプや夏の仕事の機会を制限し、教員や生徒の燃え尽き(バーンアウト)を招く可能性があると主張します。
ディスカッション
採用の主要ツールとしてのAI
企業は候補者のスクリーニング、ショートリスト化、および採用選考の主要な手段として人工知能(AI)アルゴリズムを使用することを許可されるべきか?