İçeriğe geç
Seviye A — Öncü
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
OpenAI

gpt-5.5-2026-04-23

Seviye A — Öncü

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GPT-5.5-2026-04-23, OpenAI tarafından geliştirilen ve Nisan 2026'da yayımlanan büyük bir dil modelidir. Bu model, GPT-5 model serisinin ardından OpenAI'nin GPT serisindeki yinelemeli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. İçerik oluşturma, soru yanıtlama, analiz, özetleme ve genel sohbet uygulamaları dahil olmak üzere standart metin üretim görevleri için tasarlanmıştır. Model, giriş istemlerine dayalı olarak insana benzer metinleri işler ve üretir; alışverişler boyunca tutarlı bir bağlam korur. Teknik özellikler standart metin üretim yeteneklerine işaret etmekle birlikte, bağlam penceresinin tam boyutu kamuoyuyla paylaşılmamıştır. Bir ara sürüm güncellemesi olarak (.5 ifadesinin gösterdiği gibi), bu model muhtemelen temel GPT-5 mimarisi üzerinde iyileştirmeler ve geliştirmeler içermekte; gelişmiş muhakeme yetenekleri, azaltılmış hata oranları veya belirli görev kategorilerinde iyileştirilmiş performans gibi unsurları kapsayabilmektedir. Nisan 2026 yayım tarihi, eğitim verilerinin yaklaşık olarak 2025 sonu veya 2026 başına kadar güncel olduğunu düşündürmektedir. OpenAI'nin model serisi içinde GPT-5.5-2026-04-23, GPT-5 neslinin ara döngü yenilemesi konumundadır. Bu konumlandırma, modelin önceki GPT-5 varyantlarına kıyasla daha iyi performans sunduğunu ve olası bir GPT-6 sürümünden önceki ara adımı temsil ettiğini göstermektedir. Model, alana özgü veya çok modlu varyantlarda bulunabilecek özel özellikler olmaksızın yetkin metin üretimi gerektiren kullanıcılara hizmet etmektedir. Tarih damgalı adlandırma kuralı, kullanıcıların sürüm yinelemelerini takip etmesine ve dağıtım ihtiyaçları için uygun modelleri seçmesine olanak tanır.

GPT-5.5-2026-04-23, OpenAI'ın beşinci nesil mimarisinin olgunlaşmış bir ara sürümü olarak, temel dil modellemesinde güvenilir performans sunuyor.

Tokonomix model değerlendirme raporu
Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme96 runs
656280949617114926608-2209-14ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.

78%
Kod üretimi
jüri ortalaması 100
89%
Yaratıcı
jüri ortalaması 95
76%
Olgusal
jüri ortalaması 85
67%
Çok dilli
jüri ortalaması 99
66%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 98

Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.

Bölüm 03

Fiyatlar

Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.

💰
API tarifeleri — gpt-5.5-2026-04-23
$6.50 1M giriş token başına
$39.00 1M çıkış token başına
≈ $0.0117 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$6.50
1M çıkış token başına$39.00
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)94 / avg 149
30255

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Güçlü & zayıf yönler

Benchmark sonuçları ve gerçek kullanım senaryolarına dair toplu topluluk geri bildirimine dayanır.

Güçlü yönler

GPT-5 mimarisinin olgunlaşmış versiyonuDoğal konuşma akışı ve bağlam tutarlılığıGenel içerik üretiminde güçlü performansSoru yanıtlama ve analiz yetenekleriMetin özetleme ve sentezlemeGelişmiş muhakeme ve çıkarımOpenAI ekosisteminde kanıtlanmış güvenilirlikStandart görevlerde tutarlı kalite

Zayıf yönler

Bağlam penceresi boyutu belirsizEğitim verisi 2025-2026 ile sınırlıÇoklu modalite desteği bilinmiyorTeknik detaylar açıklanmamış
Bölüm 06

Yetenekler

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

Sık sorulan sorular

.5 ara sürüm numarası, temel mimari üzerinde iyileştirmeler içerdiğini gösteriyor. Muhtemelen hata oranlarında düşüş, belirli görev kategorilerinde performans artışı ve gelişmiş muhakeme yetenekleri sunuyor.

GPT-5 serisinin dengelenmiş bir temsilcisi olan bu model, genel amaçlı metin üretimi için sağlam bir seçenek sunuyor ancak özelleşmiş yetenekler arayanlar alternatif modellere yönelmeli.

Tokonomix editör değerlendirmesi
Bölüm 08

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Henüz ölçüm verisi yok

Bu model için kullanılabilirlik istatistiklerini göstermek için yeterli API çağrısı henüz kaydedilmedi. Veri, model canlı trafik almaya başlayınca görünür.

Bölüm 09

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
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.

Kalite

86.8

Gecikme p50

5,604 ms

Test çalıştırmaları

5

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

Tam model profili

gpt-5.5-2026-04-23 — illustration 1
GPT-5.5 (2026-04-23 anlık görüntüsü): lansman davranışını yamalarıyla birlikte sabitlemek

Not — ileriye dönük profil. Bu sayfa, erken önizlemede olan, duyurulmuş ancak henüz genel kullanıma açılmamış veya yol haritası sinyallerine dayanılarak öngörülen bir modeli anlatır. Spesifikasyonlar ve yetenekler kamuya açık lansmandan önce değişebilir. Bu sayfadaki canlı kıyaslama verileri, test altyapımızın bugün ulaşabildiği uç noktayı yansıtır.

Bu, 23 Nisan 2026 lansmanında dondurulmuş GPT-5.5 base'in tarihli anlık görüntüsüdür. Yeni lanse edilmiş bir anlık görüntüyü sabitlemenin, eski sabitlemelerde olmayan kendine özgü bir dezavantajı vardır: lansman ağırlıkları, sürümden sonraki ilk haftalarda kayan slug üzerine genellikle inen yama dalgasıyla henüz iyileştirilmemiştir. Modeli, henüz törpülenmemiş pürüzleri dahil olmak üzere ilk gönderildiği haliyle kilitliyorsunuz.

Yepyeni bir nesil için lansmanda sabitleme dezavantajı

Genel olarak sabitlemenin gerekçesi yeniden üretilebilirliktir. Yeni bir neslin en ilk tarihli anlık görüntüsünü sabitlememenin gerekçesi ise erken yamaları kaçırmanızdır.

OpenAI yeni bir nesil yayınladığında, kayan slug ilk haftalarda ve aylarda topluluk sorunları gün yüzüne çıkardıkça düzeltmeler biriktirir. Reddetme örüntüleri ayarlanır. Yapılandırılmış çıktıdaki uç durumlar yamalanır. Vizyon kodlayıcısının belirli belge türlerindeki davranışı düzeltilir. Bu değişikliklerin hiçbiri tarihli anlık görüntüye yansımaz. Lansman davranışı, sonsuza kadar lansman davranışıdır.

Çoğu üretim iş yükü için bunun kabul edilebilir olduğu görülür. Yamalar genellikle sizin belirli trafiğinizi etkilemeyebilecek dar uç durumları ele alır. Lansmanda test ettiğiniz davranış — pürüzleri de dahil — üretimde çalışan davranıştır ve bu pürüzleri kendi istemlerinizde ve aşağı akış kodunuzda karakterize edip aşabilirsiniz.

Tesadüfen yamalanmış uç durumlardan birine denk gelen iş yükleri için, lansmanda sabitleme kararı daha kötü hissettirir. Hafifletme yolu, kayan slug'ı belirli bir programa göre ön sürümde değerlendirmek ve yamalar sizin için önemliyse üretim sabitlemesini sonraki bir tarihli anlık görüntüye taşımaktır. Bu tür ilk göç tipik olarak birkaç ay içinde gelir.

Bu anlık görüntü neyi yakalar

GPT-5.5'in Nisan 2026 lansmanı: lansman ağırlıkları, lansman güvenlik eğitimi, lansman vizyon-kodlayıcı kalibrasyonu, talimat takibi ve yapılandırılmış çıktı için lansman davranışı. 5.5'in 5.4'e göre getirdiği iyileştirmeler — kademeli olarak azaltılmış halüsinasyon, daha sıkı yapılandırılmış çıktı uyumu, rafine edilmiş vizyon yetenekleri — burada lansman biçimleriyle yakalanır. Bu özelliklere kayan slug güncellemelerinde uygulanan sonraki yamalar burada görünmez.

Kaputun altında

Mimari olarak bu, araya yerleştirilmiş metin ve görüntü girdilerini kabul eden, yalnızca metin çıktısı veren GPT-5.5 transformer kod çözücüsüdür. OpenAI parametre sayılarını yayımlamamıştır. Vizyon yetenekleri standart yüzeyi kapsar: grafik anlama, OCR tarzı çıkarım, belge düzeni ayrıştırma, sahne tanımlama.

Tokenleştirme standart GPT-5 BPE sözlüğünü kullanır. Görüntü girdileri, döşeme başına sabit bir token maliyetiyle döşeme kodlamalıdır. Bağlam penceresi daha geniş 5.5 hattıyla eşleşir. Eğitim sınırı 2026 başlarından ortalarına kadar uzanır.

Bugün nerede duruyor

Mevcut sınır seviyesi modellere karşı, GPT-5.5'in Nisan 2026 anlık görüntüsü çoğu genel amaçlı iş yükünde mevcut seçeneklerin en üst kademesinde yer alır. Zeka liderlik tablosu karşılaştırmalı konumu izler. Anlık görüntü, Anthropic'in en güçlü Pro-dışı kademesi ve Google'ın eşdeğeriyle rekabetçidir.

İçerik iş akışları için anlık görüntü, kapsamlı stil kısıtlamaları içeren uzun biçimli çıktıyı iyi yönetir. Veri çıkarımı için rafine edilmiş vizyon yeteneği, önceki nesillere zorluk çıkaran belge kategorilerinde yardımcı olur.

Bu anlık görüntüyü ne zaman sabitlemeli

Yeniden üretilebilirlik gerekçeleri standart olanlardır, ancak bunun yeni bir neslin lansmanı olması nedeniyle keskinleşir:

5.5 hattında yeni geliştirmeye başlıyorsunuz ve ilk günden itibaren yeniden üretilebilirlik istiyorsunuz. Lansmanda sabitleme, ürünün ömrü boyunca değerlendirme karşılaştırmaları için temiz bir referans sunar.

Bir 5.4 tarihli anlık görüntüsünden göç ediyorsunuz ve kayan slug yerine bir 5.5 sabitlemesine geçmek istiyorsunuz. Nisan 2026 anlık görüntüsü doğal hedeftir.

Müşteri kararlarına dokunan herhangi bir modelin belirli bir sürüme denetim izinde geri götürülebilir olması gereken düzenlenmiş bir bağlamdasınız.

Kapsamlı bir değerlendirme altyapınız var ve bu anlık görüntünün iş yükünüzdeki davranışını, pürüzleri dahil karakterize ettiniz. Sabitleme davranışı sabit kıldığı için karakterizasyonunuz geçerli kalır.

Sonraki bir anlık görüntüyü ne zaman beklemeli

Değerlendirmeniz kayan slug'ın halihazırda yamaladığı belirli sorunları bulduysa bu sabitlemeyi geçin. Yamaları içerecek olan bir sonraki tarihli anlık görüntüyü bekleyin.

İş yükünüz, erken yaşam yamalarının tipik olarak ele aldığı uzun kuyruk uç durumlarındaysa geçin. Yama dalgası dinene kadar kayan slug daha güvenli seçimdir.

Hâlâ geliştirme aşamasında olan ve yapım sırasında kayan slug'ı okumanın neslin nasıl evrildiği hakkında size daha iyi bilgi verdiği iş yükleri için geçin.

Yeni nesil sabitlemeler için göç deseni

Üretimde lansman anlık görüntüsünü sabitleyin, ön sürümde kayan slug'ı önemli olan istemleri kapsayan bir canary paketiyle okuyun. Kayan slug'a uygulanan yamalar, iş yükünüz için önemli bir şeyi düzelttiğinde üretim sabitlemesini bir sonraki tarihli anlık görüntüye ilerletin. Kayan slug sizi etkilemeyen bir şeyi rafine ettiğinde, mevcut sabitlemeyi koruyun.

Yeni yayımlanan nesillerin döngüsü, olgun olanlara göre daha hızlı olma eğilimindedir çünkü yama etkinliği ilk aylarda yoğunlaşır. Lansmandan sonraki birkaç ay içinde bir sonraki tarihli anlık görüntüyü değerlendirmeyi ve göç edip etmeyeceğinize karar vermeyi bekleyin.

Sınırlar hâlâ nerede duruyor

Bu yeni lanse edilmiş bir modeldir, yani uzun kuyruk hata yüzeyi altı ay içinde olacağı kadar karakterize edilmemiştir. Yaygın iş yükleri beklenildiği gibi davranır. Uç durumlar sürprizler üretebilir. İyi yaşlanmış bir anlık görüntüye kıyasla biraz daha yüksek beklenmedik davranış oranları için plan yapın.

Standart 5.5 sınırları geçerlidir: niş konularda halüsinasyon azaltılmıştır ama mevcuttur, uzun bağlam tutarlılığının bir tavanı vardır, daha az kaynaklı diller önemli olanlardan daha zayıftır, Pro kademesi hâlâ en zor akıl yürütmede kazanır. Bunların hiçbiri sabitlemeyle değişmez.

Alternatifler

Sabitlenmiş base kademesi davranışına ihtiyaç duyan ama yepyeni bir anlık görüntünün erken yaşam riskini kabul edemeyen iş yükleri için bunun yerine 5.4 tarihli anlık görüntüsünü sabitleyin. Yama dalgası dindikten sonra bir 5.5 tarihli anlık görüntüsüne göç edin.

Yeniden üretilebilirlik yerine zirve kaliteyi önceleyen iş yükleri için, kayan gpt-5.5 slug'ı yamaları indikleri anda yakalar.

Farklı bir sağlayıcıda yeniden üretilebilirliğe ihtiyaç duyan iş yükleri için, Anthropic ve Google'dan gelen eşdeğer tarihli anlık görüntüler aynı sabitleme deseniyle gönderilir.

Son teknik inceleme: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-5.5-2026-04-23 — illustration 2gpt-5.5-2026-04-23 — illustration 3
Son otomatik test
14 Eyl 2026 · 20:02 UTC · Hız testi
P50 gecikme
2129 ms
P95 gecikme
4144 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026