GPT-5.5

Fiche modèle · OpenAI · gpt-5.5

GPT-5.5 is OpenAI's smartest model yet, designed for real work across agentic coding, computer use, knowledge work, and early scientific research. It matches GPT-5.4 per-token latency in real-world serving while reaching a much higher level of intelligence and using significantly fewer tokens to complete the same tasks. GPT-5.5 supports a 1M-token context window in the API and a 400K-token context window in Codex, with state-of-the-art results on Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, GDPval, FrontierMath, and CyberGym.

Fiches modèles

Identité

Organisation	OpenAI
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2026-04-23
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	image\|text
Fenêtre de contexte	400 000
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	≈ 336 B–1.94 T (estimation, confiance très faible — https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-openai.md)
Paramètres actifs (session)	≈ 58 B–85 B (estimation, confiance très faible — https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-openai.md)
Source des paramètres actifs	https://gitlab.com/data-players/llm-stats-analysis/-/blob/main/docs/estimation-parametres-openai.md (estimation, confiance très faible)
Curation des paramètres actifs	2026-10-25
Prix par session	11.00 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	92.38 $ (est.)
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	2025-12-01
Créé le	2026-05-07T16:53:34.608146Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:05:01.242532Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/gpt-5.5

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : non.

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
OpenAI	llm-stats	non	5.00 $	30.00 $	—	—	—	—	active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
legal	0.00
long_context	0.60
math	0.60
multimodal	0.80
physics	0.90
reasoning	0.60
safety	0.80
science	0.20
search	0.80
spatial_reasoning	0.70
finance	0.70
general	0.70
agents	0.60
biology	0.90
chemistry	0.90
code	0.70
communication	1.00
tool_calling	0.80
vision	0.80

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
arc-agi	reasoning	0.95	1.00	0.95	non	oui	2026-11-04T06:05:01.538706Z
arc-agi-v2	reasoning	0.85	1.00	0.85	non	oui	2026-11-04T06:05:01.551031Z
bixbench	agents	0.81	1.00	0.81	non	oui	2026-11-04T06:05:01.398522Z
browsecomp	reasoning	0.84	1.00	0.84	non	oui	2026-11-04T06:05:01.312445Z
cybergym	code	0.82	1.00	0.82	non	oui	2026-11-04T06:05:01.424552Z
deepswe-1.1	code	0.67	1.00	0.67	non	non	2026-11-04T06:05:01.623205Z
finance-agent	agents	0.60	1.00	0.60	non	oui	2026-11-04T06:05:01.262643Z
finance-agent-v2	agents	0.52	1.00	0.52	non	non	2026-11-04T06:05:01.560664Z
frontiercode-1.1	reasoning	0.43	1.00	0.43	non	non	2026-11-04T06:05:01.663085Z
frontiermath	math	0.35	1.00	0.35	non	oui	2026-11-04T06:05:01.392424Z
frontierswe	code	0.73	1.00	0.73	non	non	2026-11-04T06:05:01.579102Z
gdpval-mm	general	0.85	1.00	0.85	non	oui	2026-08-11T05:53:39.421498Z
genebench	agents	0.25	1.00	0.25	non	oui	2026-11-04T06:05:01.369295Z
gpqa	reasoning	0.94	1.00	0.94	non	oui	2026-11-04T06:05:01.404363Z
graphwalks-bfs->128k	reasoning	0.45	1.00	0.45	non	oui	2026-11-04T06:05:01.442661Z
graphwalks-parents->128k	reasoning	0.58	1.00	0.58	non	oui	2026-11-04T06:05:01.457465Z
humanity's-last-exam	reasoning	0.52	1.00	0.52	non	oui	2026-11-04T06:05:01.418277Z
legal-agent-benchmark	legal	0.02	1.00	0.02	non	non	2026-11-04T06:05:01.598253Z
livebench	math	0.81	1.00	0.81	non	non	2026-11-04T06:05:01.590617Z
mcp-atlas	reasoning	0.75	1.00	0.75	non	oui	2026-11-04T06:05:01.321266Z
mmmu-pro	vision	0.83	1.00	0.83	non	oui	2026-11-04T06:05:01.306029Z
mrcr-v2-(8-needle)	long_context	0.74	1.00	0.74	non	oui	2026-11-04T06:05:01.530696Z
officeqa-pro	agents	0.54	1.00	0.54	non	oui	2026-11-04T06:05:01.275632Z
osworld-verified	multimodal	0.79	1.00	0.79	non	oui	2026-11-04T06:05:01.285347Z
swe-bench-pro	reasoning	0.59	1.00	0.59	non	oui	2026-11-04T06:05:01.252443Z
tau2-telecom	communication	0.98	1.00	0.98	non	oui	2026-11-04T06:05:01.365296Z
terminal-bench-2	reasoning	0.83	1.00	0.83	non	oui	2026-11-04T06:05:01.257296Z
toolathlon	agents	0.56	1.00	0.56	non	oui	2026-11-04T06:05:01.352115Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
agents	45	0.60	31.33	15	trueskill	2026-11-04T08:08:47.839150Z	rankings
code	35	0.70	36.15	7	trueskill	2026-11-04T08:08:39.742311Z	rankings
math	25	0.60	38.50	3	trueskill	2026-11-04T08:08:42.442591Z	rankings
multimodal	29	0.80	31.77	3	trueskill	2026-11-04T08:08:46.488887Z	rankings
reasoning	30	0.60	46.71	23	trueskill	2026-11-04T08:08:41.093494Z	rankings

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04