GPT-5.5 Modell-Übersicht

GPT-5.5 (Codename "Spud") ist ein Frontier-Modell von OpenAI, das am 23. April 2026 veröffentlicht wurde. Als vollständig neu trainiertes Basismodell soll GPT-5.5 insbesondere im agentischen Coding, Computer-Use und Knowledge-Work-Automatisierung zum konkurrierenden Claude Opus 4.7 aufholen. GPT-5.5 hat eine ca, 40% effizientere Token-Nutzung als das Vorgängermodell GPT-5.4. Gemeinsam mit höheren Rate-Limits konnte OpenAI mit der Kombination aus Codex und GPT-5.5 so viele Nutzer von Claude Code zurückgewinnen. GPT-5.5 lässt sich über Codex oder ChatGPT nutzen.

Playground API Dokumentation System Card Blog

Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

1,05 Mio. Token

128k Token

Unbekannt

$5.00

$30.00

Unbekannt

GPT-5.5 Benchmark Scores

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.

GPT-5.5 Benchmark Übersicht

ARC-AGI-2

BrowseComp

CyberGym

GPQA Diamond

MCP-Atlas

MMMU-Pro

OSWorld-Verified

SWE-bench Pro

TB 2.0

GPT-5.5 Performance im Vergleich zu anderen Modellen

Benchmark	GPT-5.5	GPT-5.4 nano	Kimi K2.6	DeepSeek-V4-Pro	Claude Opus 4.7	Muse Spark	GLM-5.1
ARC-AGI-2ARC-AGI-2	85 %	—	—	—	—	42,5 %	—
BrowseCompBrowseComp	84,4 %	—	83,2 %	83,4 %	79,3 %	—	68 %
CyberGymCyberGym	81,8 %	—	—	—	73,1 %	—	68,7 %
GPQA DiamondGPQA Diamond	93,6 %	82,8 %	90,5 %	90,1 %	94,2 %	89,5 %	86,2 %
MCP-AtlasMCP-Atlas	75,3 %	—	—	73,8 %	77,3 %	—	71,8 %
MMMU-ProMMMU-Pro	81,2 %	—	79,4 %	—	—	80,4 %	—
OSWorld-VerifiedOSWorld-Verified	78,7 %	—	73,1 %	—	78 %	—	—
SWE-bench ProSWE-bench Pro	58,6 %	—	58,6 %	55,4 %	64,3 %	52,4 %	58,4 %
Terminal-Bench 2.0TB 2.0	82,7 %	46,3 %	66,7 %	67,9 %	69,4 %	59 %	63,5 %

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.5	85 %
Gemini 3.1 Pro	77,1 %
Claude Opus 4.6	68,8 %
Claude Sonnet 4.6	58,3 %
GPT-5.2 Pro	54,2 %
GPT-5.2	52,9 %
Gemini 3 Deep Think	45,1 %
Muse Spark	42,5 %
Claude Opus 4.5	37,6 %
Gemini 3 Pro	31,1 %
Grok-4	15,9 %

Vergleich von LLMs im Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark BrowseComp. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.5	84,4 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	83,4 %
Kimi K2.6	83,2 %
Claude Opus 4.7	79,3 %
GLM-5.1	68 %

Vergleich von LLMs im Benchmark BrowseComp. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark CyberGym. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.5	81,8 %
Claude Opus 4.7	73,1 %
GLM-5.1	68,7 %

Vergleich von LLMs im Benchmark CyberGym. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Mythos Preview	94,5 %
Gemini 3.1 Pro	94,3 %
Claude Opus 4.7	94,2 %
GPT-5.5	93,6 %
GPT-5.4	92,8 %
Claude Opus 4.6	91,3 %
Kimi K2.6	90,5 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	90,1 %
Claude Sonnet 4.6	89,9 %
Muse Spark	89,5 %
Kimi K2.5 (Thinking)	87,6 %
Gemini 3.1 Flash-Lite	86,9 %
GLM-5.1	86,2 %
GLM-5	86 %
GLM-4.7	85,7 %
MiniMax M2.5	85,2 %
Gemma 4 31B	84,3 %
MiniMax M2.1	83 %
GPT-5.4 nano	82,83 %
GPT-5.4 mini	81,57 %

Vergleich von LLMs im Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark MCP-Atlas. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.7	77,3 %
GPT-5.5	75,3 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	73,8 %
GLM-5.1	71,8 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MCP-Atlas. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark MMMU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.5	81,2 %
Muse Spark	80,4 %
Kimi K2.6	79,4 %
Gemma 4 31B	76,9 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MMMU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark OSWorld-Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Mythos Preview	79,6 %
GPT-5.5	78,7 %
Claude Opus 4.7	78 %
GPT-5.4	75 %
Kimi K2.6	73,1 %
Claude Opus 4.6	72,7 %
Claude Sonnet 4.6	72,5 %
Claude Opus 4.5	66,3 %
GPT-5.3-Codex	64,7 %
Claude Haiku 4.5	50,7 %
GPT-5.4 mini	42 %

Vergleich von LLMs im Benchmark OSWorld-Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Mythos Preview	77,8 %
Claude Opus 4.7	64,3 %
GPT-5.5	58,6 %
Kimi K2.6	58,6 %
GLM-5.1	58,4 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	55,4 %
Muse Spark	52,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Terminal-Bench 2.0. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.5	82,7 %
Claude Mythos Preview	82 %
GPT-5.3-Codex	77,3 %
GPT-5.4	75,1 %
Claude Opus 4.7	69,4 %
Gemini 3.1 Pro	68,5 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	67,9 %
Kimi K2.6	66,7 %
Claude Opus 4.6	65,4 %
GLM-5.1	63,5 %
Claude Sonnet 4.6	59,1 %
Muse Spark	59 %
GLM-5	56,2 %
Qwen3.5-397B-A17B	52,5 %
MiniMax M2.5	51,7 %
Kimi K2.5 (Thinking)	50,8 %
MiniMax M2.1	47,9 %
GPT-5.4 nano	46,3 %
GPT-5.4 mini	38,2 %
Nemotron 3 Super	31 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Terminal-Bench 2.0. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Proprietärer Transformer
Input Kontextlänge	1,05 Mio.
Output Kontextlänge	128k
Tokenizer	OpenAI tiktoken

Besonderheiten

Self-Improving Infrastruktur	GPT-5.5 hat Teile der bereitstellenden Infrastruktur vor dem Launch selbst neu geschrieben.
1M-Token-Kontextfenster	Unterstützt Eingaben mit über 1 Million Tokens für Long-Context-Retrieval und große Codebases.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

SOTA Coding-Modell
GPT-5.5 erreicht 82.7% in Terminal-Bench 2.0 und 84.9% in GDPval. Gemeinsam mit Claude Opus-4.7 gilt GPT-5.5 als führendes Coding-Modell.
Wissenschaftliche Reasoning-Fähigkeiten
Mehrere mit OpenAI verbundene Wissenschaftler geben an, wissenschaftliche Probleme mithilfe von GPT-5.5 lösen zu können.
Hohe Token-Effizienz
GPT-5.5 verbraucht bei vergleichbaren Aufgaben 40% weniger Output-Tokens als GPT-5.4. Trotz doppelter Pro-Token-Preise sinken effektive Gesamtkosten für viele Workloads durch den geringeren Tokenverbrauch.
Verbesserte Faktentreue
GPT-5.5 erreicht eine 23% höhere Genauigkeit bei faktischen Aussagen gegenüber dem Vorgänger GPT-5.4 (nach Aussagen von OpenAI).

Nachteile

Proprietäres, geschlossenes KI-Modell
Wie die meisten anderen OpenAI Modelle auch, gibt es von GPT-5.5 weder Gewichte, noch besondere Informationen zur Architektur oder den Trainingsdetails. Das Modell lässt sich nur über OpenAIs API oder ChatGPT nutzen, kein lokales Deployment möglich.
Nicht für Free-Tier-Nutzer
GPT-5.5 ist ausschließlich für zahlende ChatGPT-Kunden (Plus-, Pro-, Business- und Enterprise-Abonnenten) verfügbar.

Vergleiche GPT-5.5 mit anderen LLMs

Vergleiche GPT-5.5 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	Veröffentlichung
DeepSeek AI	DeepSeek-V4-Pro	MIT	1.600 Mrd.	1 Mio.	384k	$1.74	$3.48	24.04.2026
OpenAI	GPT-5.5	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	128k	$5.00	$30.00	23.04.2026
Moonshot AI	Kimi K2.6	MIT	1.000 Mrd.	262,14k	262,14k	$0.75	$3.50	20.04.2026
Anthropic	Claude Opus 4.7	Proprietär	Unbekannt	1 Mio.	128k	$5.00	$25.00	16.04.2026
Meta AI	Muse Spark	Proprietär	Unbekannt	262k	unbekannt	unbekannt	unbekannt	08.04.2026
Z.ai	GLM-5.1	MIT	744 Mrd.	202,75k	128k	$1.40	$4.40	07.04.2026
Anthropic	Claude Mythos	Proprietär	Unbekannt	1 Mio.	128k	$25.00	$125.00	07.04.2026
Google DeepMind	Gemma 4	Apache 2.0	30,7 Mrd.	262,14k	131,07k	$0.14	$0.40	02.04.2026
MiniMax	MiniMax M2.7	MIT	230 Mrd.	204,8k	131,07k	$0.30	$1.20	18.03.2026
OpenAI	GPT-5.4 nano	Proprietär	Unbekannt	400k	128k	$0.20	$1.25	17.03.2026

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