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【発表】GPT-5.5 をリリースします

今般、私たちがこれまで最も賢く、かつ使いやすさに優れているモデルである GPT-5.5 をリリースいたします。これは、コンピュータ上で作業を行う新たな方法への次の段階を踏むものです。GPT-5.5 は、ユーザーがお考えのことよりも高速に理解し、より多くの作業を自ら引き受けることができます。コーディングの書式化やデバッグ、オンラインでの調査、データ分析、文書やスプレッドシートの作成、ソフトウェアの操作などを行い、タスクが完了するまで様々なツールの間を行き来する点で特に優れています。細かく各ステップを管理する必要はなく、混乱した多段階のタスクを与えさえすれば、計画策定、ツール利用、自身の成果確認、曖昧さへの対応、そして継続的な実行を信頼して任せることができます。

その効果は、文脈を横断した推論と時間経過に伴う行動が不可欠である「エージェント型コーディング」「コンピュータ運用」「知識工学分野」、ならびに「初期段階の科学研究」において特に顕著です。GPT-5.5 は、これらの知能レベルの向上を実現しつつも、速度への妥協は行いません。通常、より大きく能力の高いモデルは実運用において遅くなる傾向がありますが、GPT-5.5 は GPT-5.4 と同等のトークンあたりのレイテンシ（処理時間）を維持しながら、はるかに高い知能レベルを実現します。また、同じコデックス（Codex）タスクを完了するために使用するトークンの数を大幅に削減しており、より効率的かつ能力の高いモデルとなっています。

今般リリースする GPT-5.5 は、これまで最強力な対策パッケージを搭載しております。これにより、悪用を軽減すると同時に、有益な目的のためにアクセス可能なようになっています。このモデルについては、当社の全体的な安全性および備えのフレームワークに基づき評価を行い、社内・社外のリダイムチーム（Red Team）と協力し、高度なサイバーセキュリティおよびバイオテクノロジー機能に対するターゲット化したテストを実施するほか、リリース直前に約 200 の信頼できる早期アクセスパートナーからの実際の利用事例に関するフィードバックも収集いたしました。

【料金と提供状況】 本日、GPT-5.5 は ChatGPT および Codex で Plus、Pro、Business、Enterprise プランのユーザー向けに順次リリースを開始します。また、GPT-5.5 Pro（ChatGPT 向け）は、Pro、Business、Enterprise プランのユーザー向けに順次展開されます。API のデプロイメントには別途の防護策が必要であり、パートナー様およびお客様とともに大規模な配信における安全性・セキュリティ要件について緊密に協議を進めております。GPT-5.5 と GPT-5.5 Pro を API にもまもなく提供いたします。

• ChatGPT 内での状況:
  • 「GPT-5.5 Thinking」は、Plus、Pro、Business、Enterprise プランのユーザーにご利用いただけます。
  • 「GPT-5.5 Pro」（より困難な質問や高精度な作業向けに設計）は、Pro、Business、Enterprise プランのユーザーにご利用いただけます。
• Codex 内での状況:
  • GPT-5.5 は、Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu、Go の各プランにおいて、40 万トークンのコンテキストウィンドウを備えてご利用いただけます。
  • また、GPT-5.5 では「Fast モード」でも提供されており、1.5 倍の速度でトークンを生成しますが、その分コストは 2.5 倍となります。
• API 開発者向け:

  • gpt-5.5

    はまもなくレスポンス API およびチャットコンプリッション API で提供され、入力トークン当たり 100 万トークンあたり 5 ドル、出力トークン当たり 100 万トークンあたり 30 ドルの料金が適用されます。コンテキストウィンドウは 100 万トークンです。バッチ処理およびフレックス料金プランでは標準 API 価格の半額、優先処理（Priority processing）では 2.5 倍の料金が適用されます。

  • gpt-5.5-pro

    はさらに高い精度を求めて提供されるもので、入力トークン当たり 100 万トークンあたり 30 ドル、出力トークン当たり 100 万トークンあたり 180 ドルの料金設定となります。

GPT-5.5 の料金は GPT-5.4 よりも高くなっていますが、それはより賢く、かつはるかに効率的なトークン使用量を実現しているためです。Codex 内では、GPT-5.4 よりも少ないトークンで大多数のユーザーにより良い結果を届けるよう細かくチューニングされた体験を提供するとともに、サブスクリプションプランごとに利用枠を générosa（厚く）に設定し続けています。

【エージェント型コーディング性能】 GPT-5.5 は、現時点で最も強力なエージェント型コーディングモデルであり、ベンチマークを超えた性能向上を示しています。先行 testers （テストユーザー）の意見では、運用研究、スプレッドシートモデリング、雑多なビジネス入力から計画への変換などにおける作業において、過去の実装を上回っていると評価されています。Codex のコンピュータ運用技能と組み合わせることで、モデルが実際にユーザーと共に 컴퓨터（コンピュータ）を操作しているような感覚――画面の内容を確認し、クリックやタイピングを行い、インターフェースをナビゲートし、精密にツール間を行き来する――に私たちを一歩近づけます。

• Terminal-Bench 2.0: パラメータ化されたコマンドラインワークフロー（計画、反復、ツール協調を必要とする）の評価において、GPT-5.5 は 82.7% という最先端レベルの精度を達成しました。
• SWE-Bench Pro: 実世界の GitHub イシュー解決力を評価するベンチマークにおいて、58.6% のスコアを記録し、前モデルよりも単一のパスでより多くのタスクのエンドツーエンド解決に成功しました。
• Expert-SWE: 長期スパンのコーディングタスクに対する当社の内部フロンティア評価（推定人間完了時間中央値：20 時間）において、GPT-5.4 よりも優れています。

この 3 つの評価において、GPT-5.5 は GPT-5.4 のスコアを上回るだけでなく、少ないトークンで達成しています。モデルのコーディングに関する強みは、Codex において特に顕著に現れ、実装やリファクタリングからデバッグ、テスト、検証に至るまで、エンジニアリング作業全体を引き受けられます先行テストでは、GPT-5.5 が大規模システムにおける文脈維持、曖昧なエラーに対する推論、ツールを用いた仮説検証、周辺コードベースを通じた変更の伝播など、実際のエンジニアリング作業に不可欠な振る舞いにおいて GPT-5.4 よりも優れていることが示唆されました。

【リアルワールドユーザーフィードバック】

• Dan Shipper（Every 創業者兼 CEO）: GPT-5.5 を「私が使用したコーディングモデルの中で、概念的に明確なもので初めてある」と評価しています。アプリをローンチした後、リリース直後の問題を数日間デバッグするため、その後最優秀エンジニアの一人にシステムの再書要求进行しました。GPT-5.5 のテスト目的として、時を遡らせるような実験を行いました：破壊された状態を見ると、エンジニアが最終的に決定したような再書き換えを生成できますか？という問いに対して、GPT-5.4 では不可能でしたが、GPT-5.5 では可能でした。
• Pietro Schirano（MagicPath CEO）: GPT-5.5 が数百件のフロントエンド変更およびリファクタリングを含むブランチを、大きく変化していたメインブランチとマージし、約 20 分という時間で一度の操作で作業を解決したことを目撃しました。
• シニアエンジニア: モデルのテストを行ったエンジニアたちは、GPT-5.5 が GPT-5.4 および Claude Opus 4.7 に比べて推論能力と自律性において著しく強いとし、問題を未然に発見し、明示的なプロンプトなしでテストやレビューに必要なものを予測することができると報告しました。一つのケースでは、エンジニアが協働型マークダウンエディタ内のコメントシステムの再アーキテクチャを依頼したところ、ほぼ完了した 12-diff スタックに戻されるという成果を得ました。その他、驚くほど少ない実装修正が必要で、GPT-5.4 に比べて GPT-5.5 の計画に対してより自信を持てたという意見もあります。
• NVIDIA エンジニア: 先行アクセス権限を有するエンジニアの一人は、「GPT-5.5 からアクセスを失うのは、肢体を切除されたように感じる」とまで言及しました。
• Michael Truell（Cursor 共同創業者兼 CEO）: 「GPT-5.5 は GPT-5.4 に比べて著しく賢く、より継続的であり、コーディング性能が強く、ツール利用もより確実です。ユーザーから Cursor に委任する複雑かつ長時間かかる作業において、早期に中断せずに任務を遂行し続ける点は特に重要です」と評価しています。

【知識工学分野とプロフェッショナルアプリケーション】 GPT-5.5 がコーディングにおいて優れているのと同じ強みにより、コンピュータ上の日常業務でも強力な働きができます。モデルが意図（インテント）を理解する能力が高いため、情報検索、何が重要かの理解、ツール利用、成果物の確認、素材から有用なものへの変換など、知識工学分野の全体サイクルをより自然に遂行できます。

• Codex 内での状況: GPT-5.4 よりも文書、スプレッドシート、スライドプレゼンテーションの生成において優れています。先行アルファテストでは、運用研究、スプレッドシートモデリング、雑多なビジネス入力から計画への変換などにおいて過去モデルを上回ることが確認されました。
• 社内利用状況: OpenAI のチームは既にこれら強みを実際のワークフローで活用しています。本日時点で、ソフトウェアエンジニアリング、財務、コミュニケーション、マーケティング、データサイエンス、プロダクトマネジメントなど多岐にわたる機能において、社内の 85% 以上が毎週 Codex を利用しています。
  • コミュニケーション: チームは Codex に GPT-5.5 を活用し、6 ヶ月間の発言依頼データを分析、評価およびリスクフレームワークを構築、自動化された Slack エージェントの検証を実施しました。これにより、リスクが低い依頼は自動的に処理され、リスクが高い依頼のみヒューマンレビューに回されるようになりました。
  • 財務: チームは Codex を活用し、71,637 ページに及ぶ 24,771 の K-1 税務フォームを検証しました。個人情報を入力しないワークフローを採用し、前年と比較して業務を 2 ヶ月加速させることに成功しました。
  • 市場開拓: 従業員が週次ビジネスレポートの生成を自動化し、毎週 5〜10 時間の時間を節約しました。

【科学・技術研究分野】 GPT-5.5 は、この種の作業を反映する複数のベンチマークで最先端レベルの性能を発揮します。

• GDPval: 44 の職業において適切に指定された知識工芸を生み出すエージェントの能力を評価するもので、GPT-5.5 は 84.9% のスコアを獲得しました。
• OSWorld-Verified: モデルが自律的に実際のコンピュータ環境を操作できるかを測るもので、78.7% の成績を収めました。
• Tau2-bench Telecom: 複雑なカスタマーサポートワークフローを評価するもので、プロンプトチューニングなしで 98.0% の成績を達成しました。
• その他知識工学分野ベンチマーク：FinanceAgent で 60.0%、社内投資銀行モデリングタスクで 88.5%、OfficeQA Pro で 54.1% の結果となりました。

GPT-5.5 はまた、科学および技術的研究ワークフローでも性能向上を示しています。これらは単に難しい質問に答えるだけでなく、アイデアの探求、証拠の収集、仮説のテスト、結果の解釈、そして次に何を行うかを判断する作業を必要とします。他のモデルと比較して、GPT-5.5 はこのサイクルを継続的に遂行する能力に優れています。

• GeneBench: 遺伝子および定量的生物学における多段階科学データ分析に焦点を当てた新しい評価です。顕著な点として、GPT-5.4 と比較して GPT-5.5 が明確な改善を示しています。これらの課題では、モデルが最小限の監督指導の下で潜在的に曖昧または誤りを含むデータを推論し、隠れた共変量や品質管理（QC）の失敗などの現実的な課題に対処し、現代統計手法を正しく実装および解釈する必要があります。
• BixBench: 実際のバイオインフォマティクスとデータ分析を基盤としたベンチマークにおいて、GPT-5.5 は公開されたスコアを持つモデルの中で先導的な性能を発揮しました。モデルの科学的能力は、今や医療研究のフロンティアにおいて真の共同研究者として有意義に進展を加速できるレベルまで達しています。
• **Mathematical Discovery:**別の例として、カスタムハーネスを搭載した GPT-5.5 の内部バージョンがラムゼイ数に関する新しい証明を発見しました。これは組合せ数学の中核的な対象の一つです。ここで GPT-5.5 は、オフ対角ラームゼイ数の長年の漸近的事実に関する証明を発見し、後に Lean によって検証されました。これは、GPT-5.5 がコードや説明だけでなく、コア研究分野における驚くほど有用な数学的議論に貢献できる具体的な例です。

ChatGPT で GPT-5.5 Pro を使用する研究者は、ワンショットアンサーエンジンとして使うことが少なく、研究パートナーのように機能しやすくなりました：原稿を複数回検討する批判、技術的論理的な厳密さのテスト、分析提案、そしてコードやメモ、PDF コンテキストと協力することです。共通項は、GPT-5.5 が質問から実験へ、出力へと研究者を導くのに優れている点です。

• Derya Unutmaz（免疫学教授）: GPT-5.5 Pro を活用し、62 サンプルと約 28,000 つの遺伝子を有する遺伝子発現データを分析し、成果だけでなく主要な疑問や洞察を表面化した詳細な研究報告を作成しました。彼はこの作業を彼のチームが数ヶ月かかったものだと述べました。
• Bartosz Naskręcki（数学准教授）: Codex に GPT-5.5 を活用し、一つのプロンプトで 11 分以内に代数幾何学アプリを構築しました。二次曲面の交差を可視化し、生成された曲線をワイエルシュトラスモデルに変換しました。後に、より安定した特異点可視化と再利用可能な正確な係数を有する拡張機能を追加しました。

【インフラストラクチャと効率性】 GPT-5.4 のレイテンシで GPT-5.5 を配信するには、推論を孤立した最適化の集まりではなく統合されたシステムとして再考する必要がありました。GPT-5.5 は NVIDIA GB200 および GB300 NVL72 システム用に共同設計され、これら上で訓練および配信されました。Codex と GPT-5.5 がパフォーマンス目標の達成において不可欠な役割を果たしました。

• Codex の役割: アイデアからベンチマーク可能な実装へチームがより速く移行するのを支援し、アプローチをスケッチし、実験を設定し、どの最適化に深く投資すべきかを特定するのに貢献しました。
• GPT-5.5 の役割: スタック自体における重要な改善の発見と実装に貢献しました。その一つは負荷分散およびパーティショニングのヒューリスティクスです。GPT-5.5 以前、アクセラレータ上のリクエストを固定数のチャンクに分割して計算コア間で仕事をバランスさせる方式でした。しかし、事前に決定された静的なチャンク数は全てのトラフィック形状に対して最適ではありませんでした。GPU の利用効率を高めるため、Codex は週単位のプロダクショントラフィックパターンを分析し、仕事最適化のためにパーティショニングとバランスを取るカスタムヒューリスティックアルゴリズムを作成しました。この取り組みは大きな影響があり、トークン生成速度を 20% 以上増加させました。

【安全性、サイバーセキュリティ、ガバナンス】 脆弱性発見およびパッチ適用において非常に優れたモデルの世界に備えることはチームスポーツであり、次のサイバー防御の世代に向けたレジリエンス構築のために、民主化されたモデルアクセスと反復的なデプロイメントによりエコシステム全体が努力する必要があります。フロンティアモデルはサイバーセキュリティにおける能力が高まり続けています。これらの能力が広範に分布し始めており、私たちはそれらがサイバー防御の加速およびエコシステムの強化ために利用されるべきだと考えます。

GPT-5.5 は、サイバーセキュリティなどの世界の最も困難な課題を解決する AI への漸進的かつ重要な一歩です。12 月の GPT-5.2 では、モデルによる潜在的サイバー虐待の防止に必要なサイバー防護策を能動的にデプロイしました。今や GPT-5.5 においては、特定のサイバーリスクに対してより厳格なクラスファイラーをデプロイしており、時間の経過とともに調整を進める過程で初期段階ではユーザーが不快と感じる可能性があります。数年来、私たちのモデルが漸進的に改善するにつれて、サイバーセキュリティを備えのフレームワーク（Preparedness Framework）におけるカテゴリとして特定してきました。責任を持ってサイバーセキュリティ機能を有するモデルをリリースできるよう、緩和策を開発および校准しています。

このレベルのサイバー能力に対して業界最前線の防護策をデプロイします。昨年 GPT-5.2 でサイバー特化型の防護策を導入し以来、そのテスト、改良、拡張を継続して行ってきました。GPT-5.5 においては、よりリスクの高い活動、機微なサイバー要求、ならびに繰り返される悪用のための保護を強化した制御を設計しました。広範なアクセスは、モデル安全性への投資、認証済み利用、および不正使用への監視によるものです。これらの防護策の堅牢性を開発、テスト、反復して改善するため、外部専門家と数ヶ月間協力してきました。GPT-5.5 では、開発者がコードを容易に保護できるようにしながら、悪意あるアクターによって危害を及ぼす可能性の高いサイバーワークフローに対してより強力な制御を敷いております。

私たちはサイバー防御の各レベルでのアクセス拡大を推進しています。検証されたユーザーが特定の信頼指標を満たした場合、起動時点で制限を緩和して GPT-5.5 の高度なサイバーセキュリティ機能をより広いアクセスで利用できるようにする「Cyber Trusted Access」を通じて、Codex をはじめとするサイバー許可型モデル（cyber-permissive models）を提供します。重要なインフラを防御する責任がある組織は、GPT-5.4-Cyber などのサイバー許可型モデルへのアクセス申請が可能であり、内部システムを保護するためにこれらのモデルを使用するための厳格なセキュリティ要件を満たす必要があります。これにより、幅広い検証された防御者が不必要な摩擦を減らしつつ、正当なセキュリティ作業向けのより能力の高いツールを利用できるようになり、重要な防御機能のアクセスの民主化を実現します。ユーザーは chatgpt.com/cyber でトラストドアクセサを申請し、GPT-5.5 を使用して検証済み防御目的の作業を行う際に不要な拒絶を減らすことができます。

政府パートナーと協力し、一般市民に依存するシステムを支えるための重要なインフラ保護に貢献しています。私たちは共同で、重要な納税者データを保護するデジタルシステムから地域のコミュニティにおける電力網や水道供給まで、人々が依存するシステムの防御作業に従事する信頼できる公職者のために高度な AI がどのようにサポートするかを探求しています。

私たちの備えのフレームワーク（Preparedness Framework）の下、GPT-5.5 の生物/化学およびサイバーセキュリティ能力は「High（高リスク）」カテゴリとして扱います。GPT-5.5 はCritical クラスのサイバーセキュリティ能力レベルには達しなかったものの、当社の評価およびテストでは、そのサイバーセキュリティ能力は GPT-5.4 に対して一歩進んでいることが示されました。また、リリース前に GPT-5.5 は完全な安全性およびガバナンスプロセスを通過しており、備えの評価、ドメイン固有のテスト、高度な生物学およびサイバーセキュリティ能力に対する新しいターゲット評価、ならびに外部専門家との堅牢なテストが行われました。詳細は GPT-5.5 システムカード（System Card）で共有しています。

この作業は、モデル能力が進化する必要がある我们认为不可欠な広範な AI レジリエンスアプローチを反映しています。システム、機関、および公衆を守るために強力な AI を利用する人々へのアクセスを実現することが目標です。現実的な道は、信頼されたアクセス、能力に合わせて拡張される堅牢な防護策、そして深刻な悪用を検知・対応するための運用能力にあります。

【ベンチマーク詳細と注意事項】

• MCP Atlas: Scale AI の最新の 2026 年 4 月更新後の結果です。
• Tau2-bench Telecom: 5.5 および 5.4 の元のプロンプト（すなわち、プロンプト調整なし）に対する結果です。プロンプト調整を用いて評価された他のラボの結果はこの範囲に含まれません。
• Cybersecurity Eval: システムカードで使用されている最も困難な CTFs を拡張し、追加の高度な課題を加えたものです。
• Evals of GPT: 推論エフォートを xhigh に設定して研究環境で実行され、一部のケースで生産環境の ChatGPT よりもわずかに異なる出力を提供する可能性があります。