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Tier A — Frontier
Fonctionne en :USCréé en :United States
OpenAI

gpt-5.5-2026-04-23

Tier A — Frontier

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

GPT-5.5-2026-04-23 est un grand modèle de langage développé par OpenAI, publié en avril 2026. Ce modèle représente une avancée itérative dans la série GPT d'OpenAI, s'inscrivant dans la lignée des modèles GPT-5. Il est conçu pour les tâches standard de génération de texte, notamment la création de contenu, les réponses aux questions, l'analyse, la synthèse et les applications conversationnelles générales. Le modèle traite et génère du texte de type humain à partir d'instructions en entrée, en maintenant un contexte cohérent tout au long des échanges. Les spécifications techniques indiquent des capacités standard de génération de texte, bien que la taille exacte de la fenêtre de contexte n'ait pas été divulguée publiquement. En tant que mise à jour intermédiaire (indiquée par la désignation .5), ce modèle intègre probablement des améliorations et perfectionnements par rapport à l'architecture GPT-5 de base, incluant potentiellement des capacités de raisonnement renforcées, des taux d'erreur réduits ou des performances améliorées sur des catégories de tâches spécifiques. La date de publication en avril 2026 suggère qu'il inclut des données d'entraînement à jour jusqu'à fin 2025 ou début 2026 environ. Au sein de la gamme de modèles d'OpenAI, GPT-5.5-2026-04-23 se positionne comme une actualisation mi-cycle de la génération GPT-5. Ce positionnement suggère qu'il offre des performances améliorées par rapport aux variantes GPT-5 antérieures tout en représentant une étape intermédiaire avant une éventuelle publication de GPT-6. Le modèle sert les utilisateurs nécessitant une génération de texte performante sans les fonctionnalités spécialisées qui pourraient être présentes dans les variantes spécifiques à un domaine ou multimodales. La convention de nommage horodatée permet aux utilisateurs de suivre les itérations de versions et de sélectionner les modèles appropriés pour leurs besoins de déploiement.

GPT-5.5-2026-04-23 représente une mise à jour intermédiaire dans la lignée GPT-5, offrant des améliorations incrémentales sans bouleverser l'architecture de base.

Analyse Tokonomix de la série GPT-5
Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P9596 runs
656280949617114926608-2209-14ms
Section 02

Scores de qualité

Comment ce modèle se situe par rapport au reste du champ sur chaque catégorie de prompts, à partir d'un ajustement par paires sur les mêmes prompts. La note brute du juge figure sous chaque nombre.

78%
Génération de code
moyenne du juge 100
89%
Créatif
moyenne du juge 95
76%
Factuel
moyenne du juge 85
67%
Multilingue
moyenne du juge 99
66%
Raisonnement
moyenne du juge 98

Taux de victoire par catégorie : la fréquence à laquelle ce modèle bat un modèle moyen sur un prompt de cette catégorie. 50% est la moyenne, pas un échec. Ce n'est pas un pourcentage de bonnes réponses.

Section 03

Tarifs

Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.

💰
Tarifs API — gpt-5.5-2026-04-23
$6.50 par 1M de tokens d'entrée
$39.00 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0117 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$6.50
par 1M de tokens de sortie$39.00
Section 04

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)94 / avg 149
30255

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 05

Forces & faiblesses

Basé sur les résultats de benchmarks et les retours communautaires agrégés sur des cas d'usage réels.

Forces

Raffinements post-lancement de GPT-5Génération de texte polyvalenteRaisonnement amélioré sur GPT-5.0Conversation cohérente longue duréeAnalyse et synthèse de contenuTaux d'erreur probablement réduitDonnées d'entraînement récentes (2025-2026)Écosystème et support OpenAI

Faiblesses

Fenêtre de contexte non divulguéeSpécifications techniques limitéesDate limite de connaissances fin 2025Modèle intermédiaire avant GPT-6
Section 06

Capacités

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 128000
Section 07

Questions fréquentes

OpenAI n'a pas encore publié officiellement la taille de la fenêtre de contexte pour GPT-5.5-2026-04-23. Il est recommandé de consulter la documentation officielle d'OpenAI ou de tester le modèle pour déterminer ses limites pratiques.

Un choix solide pour les équipes cherchant une génération de texte fiable avec les dernières améliorations d'OpenAI, bien que les spécifications techniques restent à préciser.

Synthèse éditoriale Tokonomix
Section 08

Disponibilité

Disponibilité

Pas encore de données

Nous n'avons pas encore enregistré suffisamment d'appels API pour afficher les statistiques de disponibilité de ce modèle. Les données apparaîtront dès que le modèle reçoit du trafic en direct.

Section 09

Verdicts benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-596/100 · 55 runs
53 correct0 partial2 wrong96% accuracy
2026-09-13

GPT-5.5 shows quality decline and doubled latency in latest benchmark

The latest benchmark window for GPT-5.5 reveals concerning performance degradation across multiple dimensions. Overall quality has dropped 7.8 points to 86.8, while latency has doubled from 2789ms to 5604ms at the median. The model continues to excel at coding tasks with a strong score of 96, though this represents a decline from the perfect 100 achieved previously. Reasoning capabilities remain robust at 92, indicating the model retains strong logical processing abilities. However, factual accuracy has emerged as a notable weakness, scoring just 73 in the current window. The previous benchmark window included creative writing and multilingual categories which are absent from current testing, making direct comparison difficult in those areas. The dramatic latency increase of 101 percent represents a significant user experience concern, particularly for interactive applications. With only 5 test runs in each window, these results should be interpreted with appropriate caution regarding statistical significance. Users should be aware that response times have substantially increased while quality metrics have regressed. The model remains highly capable for coding and reasoning tasks but may require additional scrutiny for fact-intensive applications.

Qualité

86.8

Latence p50

5,604 ms

Exécutions de test

5

Quality dropped 7.8 points Latency doubled to 5604ms Factual accuracy scored only 73 Coding remains strong at 96
Section 10

Profil complet du modèle

gpt-5.5-2026-04-23 — illustration 1
GPT-5.5 (instantané du 23 avril 2026) : figer le comportement au lancement, correctifs compris

Remarque — profil prospectif. Cette page décrit un modèle qui est soit en aperçu préliminaire, annoncé mais non généralement disponible, soit projeté sur la base de signaux de feuille de route. Les spécifications et capacités peuvent évoluer avant le lancement public. Les données de référence en direct sur cette page reflètent le point de terminaison que notre harnais de test peut atteindre aujourd'hui.

Il s'agit de l'instantané daté de GPT-5.5 de base, figé au lancement du 23 avril 2026. Épingler un instantané fraîchement lancé présente un compromis spécifique que les épinglages plus anciens n'ont pas : les poids du lancement n'ont pas encore été affinés par la vague de correctifs qui atterrit généralement sur l'identificateur flottant dans les premières semaines suivant la publication. Vous verrouillez le modèle tel qu'il a été livré, y compris les aspérités qui n'ont pas encore été lissées.

Le compromis de l'épinglage au lancement pour une nouvelle génération

L'argument en faveur de l'épinglage en général est la reproductibilité. L'argument contre l'épinglage du tout premier instantané daté d'une nouvelle génération est que vous manquez les premiers correctifs.

Lorsqu'OpenAI lance une nouvelle génération, l'identificateur flottant accumule des corrections au cours des premières semaines et mois, à mesure que la communauté remonte des problèmes. Les schémas de refus sont ajustés. Les cas limites de sortie structurée sont corrigés. Le comportement de l'encodeur de vision sur des types de documents spécifiques est adapté. Aucun de ces changements ne se propage à l'instantané daté. Le comportement au lancement reste le comportement au lancement, pour toujours.

Pour la plupart des charges de travail en production, cela s'avère acceptable. Les correctifs traitent généralement des cas limites étroits qui peuvent ne pas affecter votre trafic spécifique. Le comportement que vous avez testé au lancement — y compris ses aspérités — est ce qui s'exécute en production, et vous pouvez caractériser et contourner ces aspérités dans vos propres invites et votre code en aval.

Pour les charges de travail qui tombent sur l'un des cas limites corrigés, la décision d'épingler au lancement semble plus problématique. L'atténuation consiste à évaluer l'identificateur flottant en pré-production selon un calendrier et à migrer l'épinglage de production vers un instantané daté ultérieur si les correctifs vous importent. La première migration de ce type tend à intervenir dans les quelques mois qui suivent.

Ce que cet instantané capture

Le lancement d'avril 2026 de GPT-5.5 : poids de lancement, entraînement de sécurité de lancement, calibrage de l'encodeur de vision de lancement, comportement de lancement pour le suivi d'instructions et la sortie structurée. Les améliorations que la version 5.5 apporte par rapport à la 5.4 — réduction progressive des hallucinations, adhésion plus stricte à la sortie structurée, capacités de vision affinées — sont toutes capturées ici dans leur forme de lancement. Les correctifs ultérieurs de ces caractéristiques dans les mises à jour de l'identificateur flottant n'apparaissent pas ici.

Sous le capot

Architecturalement, il s'agit du décodeur de transformateur GPT-5.5 acceptant des entrées texte et image entrelacées, avec une sortie texte uniquement. OpenAI n'a pas publié le nombre de paramètres. Les capacités de vision couvrent la surface standard : compréhension de graphiques, extraction de type OCR, analyse de mise en page de documents, description de scènes.

La tokenisation utilise le vocabulaire BPE standard de GPT-5. Les entrées d'images sont encodées en tuiles avec un coût en jetons fixe par tuile. La fenêtre de contexte correspond à la ligne 5.5 plus large. La date limite d'entraînement se situe au début ou au milieu de 2026.

Où il se situe aujourd'hui

Par rapport aux modèles actuels de niveau frontière, l'instantané d'avril 2026 de GPT-5.5 se situe dans le niveau supérieur des options disponibles pour la plupart des charges de travail à usage général. Le classement d'intelligence suit la position comparative. L'instantané est compétitif avec le niveau non-Pro le plus puissant d'Anthropic et l'équivalent de Google.

Pour les flux de travail de contenu, l'instantané gère bien les sorties longues avec des contraintes de style étendues. Pour l'extraction de données, la capacité de vision affinée aide sur les catégories de documents qui ont posé problème aux générations précédentes.

Quand épingler cet instantané

Les cas de reproductibilité sont les cas standard, accentués par le fait qu'il s'agit du lancement d'une nouvelle génération :

Vous démarrez un nouveau développement sur la ligne 5.5 et souhaitez la reproductibilité dès le premier jour. L'épinglage au lancement vous donne une référence claire pour les comparaisons d'évaluation tout au long de la vie du produit.

Vous migrez depuis un instantané daté 5.4 et souhaitez atterrir sur un épinglage 5.5 plutôt qu'un identificateur flottant. L'instantané d'avril 2026 est la cible naturelle.

Vous êtes dans un contexte réglementé où tout modèle touchant des décisions client doit être traçable en audit à une version spécifique.

Vous disposez d'un harnais d'évaluation approfondi et avez caractérisé le comportement de cet instantané sur votre charge de travail, y compris les éventuelles aspérités. L'épinglage rend le comportement stable afin que votre caractérisation reste valide.

Quand attendre un instantané ultérieur

Sautez cet épinglage si votre évaluation trouve des problèmes spécifiques que l'identificateur flottant a déjà corrigés. Attendez le prochain instantané daté, qui incorporera les correctifs.

Sautez-le si votre charge de travail concerne les cas limites de longue traîne que les correctifs de début de vie traitent généralement. L'identificateur flottant est le choix le plus sûr jusqu'à ce que la vague de correctifs se stabilise.

Sautez-le pour les charges de travail encore en développement où la lecture de l'identificateur flottant pendant la construction vous donne de meilleures informations sur l'évolution de la génération.

Le schéma de migration pour les épinglages de nouvelle génération

Épinglez l'instantané de lancement en production, lisez l'identificateur flottant en pré-production avec une suite canari couvrant les invites qui comptent. Lorsque les correctifs de l'identificateur flottant corrigent quelque chose qui importe à votre charge de travail, avancez l'épinglage de production vers le prochain instantané daté. Lorsque l'identificateur flottant affine quelque chose qui ne vous affecte pas, conservez l'épinglage existant.

Le cycle pour les générations fraîchement publiées tend à être plus rapide que pour les générations matures car l'activité de correctifs est concentrée dans les premiers mois. Attendez-vous à évaluer le prochain instantané daté dans les quelques mois suivant le lancement et à décider s'il faut migrer.

Où les limites se situent encore

Il s'agit d'un modèle fraîchement lancé, ce qui signifie que la surface d'échec de longue traîne est moins caractérisée qu'elle ne le sera dans six mois. Les charges de travail courantes se comportent comme prévu. Les cas limites peuvent produire des surprises. Prévoyez des taux légèrement plus élevés de comportements inattendus par rapport à un instantané bien vieilli.

Les limites standard de la version 5.5 s'appliquent : l'hallucination sur des sujets de niche est réduite mais présente, la cohérence de long contexte a un plafond, les langues à moindres ressources sont plus faibles que les langues majeures, le niveau Pro gagne toujours sur le raisonnement le plus difficile. Aucune de ces limites ne change avec l'épinglage.

Alternatives

Pour les charges de travail qui nécessitent un comportement de niveau de base épinglé mais ne peuvent accepter le risque de début de vie d'un instantané tout neuf, épinglez plutôt l'instantané daté 5.4. Migrez vers un instantané daté 5.5 après que la vague de correctifs se soit stabilisée.

Pour les charges de travail qui priorisent la qualité maximale sur la reproductibilité, l'identificateur flottant gpt-5.5 capture les correctifs au fur et à mesure qu'ils arrivent.

Pour les charges de travail qui nécessitent la reproductibilité sur un autre fournisseur, les instantanés datés équivalents d'Anthropic et de Google sont livrés avec le même schéma d'épinglage.

Dernière revue technique : 22 mai 2026 — Tokonomix.ai

gpt-5.5-2026-04-23 — illustration 2gpt-5.5-2026-04-23 — illustration 3
Dernier test automatisé
14 sept. 2026 · 20:02 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
2129 ms
Latence P95
4144 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·26 mai 2026