GPT-5.5 в API стоит примерно на 20% дороже GPT-5.4, если учитывать фактический расход токенов, а не только базовый прайс. При этом модель вышла на первое место в рейтинге Artificial Analysis, но получила слабые оценки по числу галлюцинаций.
Формально цена GPT-5.5 выросла вдвое по сравнению с GPT-5.4 — до $5 за миллион входных токенов и $30 за миллион выходных. Однако, по данным Artificial Analysis, новая модель использует примерно на 40% меньше токенов, поэтому итоговое удорожание составляет около 20%.
Для сравнения, Anthropic указывает для Opus 4.7 тот же прайс, что и у предыдущей версии, но модель расходует на 35–40% больше токенов. На этом фоне рост стоимости GPT-5.5 выглядит менее резким.
В рейтинге Artificial Analysis Intelligence Index модель OpenAI набрала 60 баллов. Это на три балла больше, чем у Claude Opus 4.7 и Gemini 3.1 Pro Preview, которые делят второе место с 57 баллами.
При среднем уровне вычислений GPT-5.5 показывает результат, сопоставимый с Claude Opus 4.7 на максимальном уровне, но заметно дешевле. Оценка стоимости такого запуска составляет около $1 200 против $4 800 у Claude Opus 4.7. Gemini 3.1 Pro Preview даёт близкий результат ещё дешевле — примерно за $900.
При этом сами бенчмарки не дают полной картины. По данным The Decoder, собственные тесты издания и отзывы разработчиков показывают, что Gemini сильнее в повседневных задачах внутри сервисов Google и в работе с изображениями, тогда как последние модели OpenAI и Anthropic чаще показывают лучший результат в программировании и агентных сценариях.
Отдельная проблема GPT-5.5 — галлюцинации. В тесте AA Omniscience от Artificial Analysis, который оценивает фактическую точность и штрафует за неверные ответы, модель показала лучшую точность среди всех участников — 57%.
При этом уровень галлюцинаций у GPT-5.5 составил 86%. Для сравнения, у Claude Opus 4.7 этот показатель равен 36%, а у Gemini 3.1 Pro Preview — 50%.
Преимущество GPT-5.5 над GPT-5.4 в этом тесте составило 14 пунктов, но оно связано в основном с лучшим воспроизведением фактов. Снижение числа ошибочных ответов оказалось умеренным.
The Decoder отмечает, что для ИИ-модели важно уметь воздерживаться от ответа или признавать неуверенность. По этому критерию GPT-5.5 выглядит скорее шагом назад, чем движением вперёд.
Источник: The Decoder, Artificial Analysis.
