GPT-5.5 — المواصفات
Compiled by Mustafa Ihsan from the vendor’s published documentation · Last updated
| المطوّر | OpenAI |
|---|---|
| النوع | نموذج لغوي كبير (للاستدلال) |
| النمط | نص، رؤية → نص |
| عدد المعايير (البارامترات) | غير مُعلَّن |
| نافذة السياق | 1.05 مليون رمز |
| الحد الأقصى للإخراج | 128 ألف رمز |
| الترخيص | ملكي |
| أوزان مفتوحة المصدر | لا |
| أُطلِقَ | 2026 |
| سعر الإدخال | $5.00 /1M |
| سعر الإخراج | $30.00 /1M |
| مقدمو واجهات برمجة التطبيقات (API) | أوبن إيه آي، أزور |
What is GPT-5.5?
GPT-5.5 is OpenAI’s flagship, covering frontier reasoning across coding, writing, research
and multimodal tasks with a context window of roughly 1.05M tokens. Pricing is $5 in / $30
out per million tokens, and a GPT-5.5 Pro tier exists for the highest-stakes reasoning.
Two pricing details shape how it should be used. First, prompts above 272K input tokens
are billed at a higher rate, so the effective cost of a long-context feature is not the
headline number — budget the premium explicitly or keep prompts under the threshold with
tighter retrieval. Second, the 6× output-to-input ratio is one of the steepest in the
frontier bracket: at $30 per million output tokens, generation-heavy workloads such as long
report writing or verbose agent traces cost far more than prompt-heavy ones like retrieval
and classification. Teams that instrument their token mix usually find output is where the
bill actually lives, and that trimming verbosity, capping max_tokens and moving first drafts
to a cheaper model saves more than any prompt-compression trick. Compare it directly against
Claude Opus 4.8, which charges $25 output with no long-context premium.
GPT-5.5 pricing: API cost per 1M tokens
| المدخلات (لكل مليون رمز) | $5.00 |
|---|---|
| المخرجات (لكل مليون رمز) | $30.00 |
| نسبة الإخراج إلى الإدخال | 6× |
| مدمجة (4:1 إدخال:إخراج) | $10.00 لكل مليون رمز |
What GPT-5.5 costs per month
الإنفاق الشهري الفعلي عند نسبة إدخال إلى إخراج مقدارها 4:1 — وهي النسبة التي تولدها عادةً حمولات العمل الخاصة بالمحادثات أو أنظمة استرجاع المعلومات المعزَّزة (RAG).
| الحمل التشغيلي | الرموز شهريًّا | التكلفة شهريًّا |
|---|---|---|
| مشروع جانبي | 1 مليون رمز مدخلات / 0.25 مليون رمز مخرجات | $13 |
| فريق صغير | 20 مليون رمز مدخلات / 5 ملايين رمز مخرجات | $250 |
| الإنتاج | 200 مليون رمز مدخلات / 50 مليون رمز مخرجات | $2,500 |
احسب أرقامك الخاصة في حاسبة تكلفة واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي (API).
Cheaper alternatives to GPT-5.5
| النموذج | المتوسط المُدمج بالدولار لكل مليون دولار | توفِّر |
|---|---|---|
| Claude Opus 5 | $9.00 | أرخص بنسبة 10% |
| Kimi K3 تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $5.40 | أرخص بنسبة 46% |
| Claude Opus 4.8 | $9.00 | أرخص بنسبة 10% |
الأسئلة الشائعة
How much does GPT-5.5 cost per 1M tokens?
GPT-5.5 costs $5.00 per 1M input tokens and $30.00 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $10.00 per 1M tokens.
How much does GPT-5.5 cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $250 on GPT-5.5. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $12.50.
What is a cheaper alternative to GPT-5.5?
Claude Opus 5 is the strongest cheaper option in our database at $9.00 per 1M blended — about 10% less than GPT-5.5.
Can I run GPT-5.5 locally?
No. GPT-5.5 is a closed, API-only model — the weights are not released, so it cannot be self-hosted.
Why does GPT-5.5 charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. GPT-5.5 charges 6× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
الأسعار هي الأسعار المنشورة المعمول بها لواجهة برمجة التطبيقات الأساسية لكل نموذج، وتتم مراجعتها دوريًّا عند تحديث المزوِّدين لها. ولا تشمل الخصومات المقدَّمة على أساس الحجم أو المعالجة الدُّفعية أو المدخلات المؤقَّتة (cached-input). وقارن كل النماذج جنبًا إلى جنب في قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي أو لوحة تصنيف النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).