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GPT-5.5

GPT-5.5 ist das flagship frontier model von OpenAI mit einer 1M context window und fünf reasoning-Effizienzstufen, optimiert für autonome agentic workflows und...

Agentic AIOpenAIGPT-5Autonomes ProgrammierenFrontier Models
openai logoopenaiGPT-523. April 2026
Kontext
1MToken
Max. Ausgabe
128KToken
Eingabepreis
$5.00/ 1M
Ausgabepreis
$30.00/ 1M
Modalität:TextImage
Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik
Benchmarks
GPQA
93.6%
GPQA: Wissenschafts-Q&A auf Hochschulniveau. Ein anspruchsvoller Benchmark mit 448 Multiple-Choice-Fragen in Biologie, Physik und Chemie, erstellt von Fachexperten. Doktoranden erreichen nur 65-74% Genauigkeit, während Laien selbst mit unbegrenztem Webzugang nur 34% schaffen (daher 'Google-sicher'). GPT-5.5 erreichte 93.6% bei diesem Benchmark.
HLE
52.2%
HLE: Expertenwissen-Reasoning. Testet die Fähigkeit eines Modells, Expertenwissen in spezialisierten Bereichen zu demonstrieren. Bewertet tiefes Verständnis komplexer Themen, die professionelles Wissen erfordern. GPT-5.5 erreichte 52.2% bei diesem Benchmark.
MMLU
92.5%
MMLU: Massives Multitask-Sprachverständnis. Ein umfassender Benchmark mit 16.000 Multiple-Choice-Fragen zu 57 akademischen Fächern wie Mathematik, Philosophie, Jura und Medizin. Testet breites Wissen und Reasoning-Fähigkeiten. GPT-5.5 erreichte 92.5% bei diesem Benchmark.
MMLU Pro
88.1%
MMLU Pro: MMLU Professional Edition. Eine erweiterte Version von MMLU mit 12.032 Fragen im schwereren 10-Optionen-Format. Umfasst Mathematik, Physik, Chemie, Jura, Ingenieurwesen, Wirtschaft, Gesundheit, Psychologie, Business, Biologie, Philosophie und Informatik. GPT-5.5 erreichte 88.1% bei diesem Benchmark.
SimpleQA
57%
SimpleQA: Faktische Genauigkeits-Benchmark. Testet die Fähigkeit eines Modells, akkurate, faktische Antworten auf einfache Fragen zu geben. Misst Zuverlässigkeit und reduziert Halluzinationen bei Wissensabruf. GPT-5.5 erreichte 57% bei diesem Benchmark.
IFEval
92.1%
IFEval: Anweisungsbefolgungs-Evaluation. Misst, wie gut ein Modell spezifische Anweisungen und Einschränkungen befolgt. Testet die Fähigkeit, Formatierungsregeln, Längenbegrenzungen und andere explizite Anforderungen einzuhalten. GPT-5.5 erreichte 92.1% bei diesem Benchmark.
AIME 2025
100%
AIME 2025: Amerikanische Mathematik-Olympiade. Wettbewerbsmathematik-Aufgaben aus der renommierten AIME-Prüfung für talentierte Oberstufenschüler. Testet fortgeschrittenes mathematisches Problemlösen, das abstraktes Denken erfordert. GPT-5.5 erreichte 100% bei diesem Benchmark.
MATH
98%
MATH: Mathematisches Problemlösen. Ein umfassender Mathematik-Benchmark für Problemlösung in Algebra, Geometrie, Analysis und anderen mathematischen Bereichen. Erfordert mehrstufiges Reasoning und formales mathematisches Wissen. GPT-5.5 erreichte 98% bei diesem Benchmark.
GSM8k
98.5%
GSM8k: Grundschul-Mathematik 8K. 8.500 Mathematik-Textaufgaben auf Grundschulniveau, die mehrstufiges Reasoning erfordern. Testet grundlegende Arithmetik und logisches Denken durch Alltagsszenarien. GPT-5.5 erreichte 98.5% bei diesem Benchmark.
MGSM
96.4%
MGSM: Mehrsprachige Grundschul-Mathematik. Der GSM8k-Benchmark übersetzt in 10 Sprachen inkl. Spanisch, Französisch, Deutsch, Russisch, Chinesisch und Japanisch. Testet mathematisches Reasoning in verschiedenen Sprachen. GPT-5.5 erreichte 96.4% bei diesem Benchmark.
MathVista
76%
MathVista: Mathematisches visuelles Reasoning. Testet die Fähigkeit, mathematische Probleme mit visuellen Elementen wie Diagrammen, Graphen, Geometriefiguren und wissenschaftlichen Abbildungen zu lösen. GPT-5.5 erreichte 76% bei diesem Benchmark.
SWE-Bench
58.6%
SWE-Bench: Software-Engineering-Benchmark. KI-Modelle versuchen, echte GitHub-Issues in Open-Source-Python-Projekten zu lösen, mit menschlicher Verifizierung. Testet praktische Software-Engineering-Fähigkeiten. Top-Modelle stiegen von 4,4% (2023) auf über 70% (2024). GPT-5.5 erreichte 58.6% bei diesem Benchmark.
HumanEval
94.2%
HumanEval: Python-Programmieraufgaben. 164 handgeschriebene Programmieraufgaben, bei denen Modelle korrekte Python-Funktionsimplementierungen generieren müssen. Jede Lösung wird durch Unit-Tests verifiziert. Top-Modelle erreichen heute 90%+. GPT-5.5 erreichte 94.2% bei diesem Benchmark.
LiveCodeBench
78%
LiveCodeBench: Live-Coding-Benchmark. Testet Programmierfähigkeiten mit kontinuierlich aktualisierten, realen Programmieraufgaben. Anders als statische Benchmarks verwendet er frische Aufgaben, um Datenkontamination zu verhindern. GPT-5.5 erreichte 78% bei diesem Benchmark.
MMMU
88.3%
MMMU: Multimodales Verständnis. Massive Multi-Disziplin Multimodales Verständnis Benchmark, der Vision-Sprach-Modelle bei Hochschulaufgaben in 30 Fächern testet, die sowohl Bildverständnis als auch Expertenwissen erfordern. GPT-5.5 erreichte 88.3% bei diesem Benchmark.
MMMU Pro
62%
MMMU Pro: MMMU Professional Edition. Erweiterte Version von MMMU mit anspruchsvolleren Fragen und strengerer Bewertung. Testet fortgeschrittenes multimodales Reasoning auf professionellem und Expertenniveau. GPT-5.5 erreichte 62% bei diesem Benchmark.
ChartQA
94%
ChartQA: Diagramm-Fragebeantwortung. Testet die Fähigkeit, Informationen in Diagrammen und Graphen zu verstehen und zu analysieren. Erfordert Datenextraktion, Wertevergleiche und Berechnungen aus visuellen Darstellungen. GPT-5.5 erreichte 94% bei diesem Benchmark.
DocVQA
95%
DocVQA: Dokument-Visuelle Q&A. Dokument Visual Question Answering Benchmark, der die Fähigkeit testet, Informationen aus Dokumentbildern inkl. Formularen, Berichten und gescanntem Text zu extrahieren und zu analysieren. GPT-5.5 erreichte 95% bei diesem Benchmark.
Terminal-Bench
82.7%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-Aufgaben. Testet die Fähigkeit, Kommandozeilen-Operationen auszuführen, Shell-Skripte zu schreiben und in Terminal-Umgebungen zu navigieren. Misst praktische Systemadministrations- und Entwickler-Workflow-Fähigkeiten. GPT-5.5 erreichte 82.7% bei diesem Benchmark.
ARC-AGI
85%
ARC-AGI: Abstraktion & Reasoning. Abstraction and Reasoning Corpus für AGI - testet fluide Intelligenz durch neuartige Mustererkennungs-Puzzles. Jede Aufgabe erfordert das Entdecken der zugrundeliegenden Regel aus Beispielen und misst allgemeine Reasoning-Fähigkeit statt Auswendiglernen. GPT-5.5 erreichte 85% bei diesem Benchmark.

Über GPT-5.5

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von GPT-5.5.

Übergang zur agentischen Intelligenz

GPT-5.5 markiert den Übergang von großen Sprachmodellen zu Large Agentic Models. Es ist darauf ausgelegt, eher als autonomes Teammitglied denn als einfacher Chatbot zu fungieren und komplexe Workflows in digitalen Umgebungen zu planen, auszuführen und selbst zu verifizieren. Die primäre Innovation des Modells ist die Einführung variabler Reasoning-Stufen, die Entwicklern eine granulare Kontrolle über die Rechenzeit und die damit verbundenen compute-Kosten gibt.

Technische Effizienz und Vision

Technisch gesehen behält GPT-5.5 das 1-Million-token-context window der GPT-5-Familie bei, führt aber einen 40 %-igen Zuwachs an token-Effizienz ein. Das bedeutet: Auch wenn sich die Preise pro token im Vergleich zur 5.4-Serie verdoppelt haben, sind die effektiven Kosten für komplexe Aufgaben nur um 20 % gestiegen. Die Vision-Fähigkeiten des Modells wurden ebenfalls signifikant verbessert und erreichen nun bei technischen Diagrammen und Aufgaben des räumlichen Schließens (wie ARC-AGI v2) nahezu menschliches Niveau.

Optimierung für Autonomie

Das Modell ist besonders effektiv beim autonomen Coding, wo es ganze Repositories verwalten und eigene Bugfixes verifizieren kann. Durch die Nutzung des neuen reasoning_effort-parameters können Benutzer zwischen fünf verschiedenen Logik-Tiefen wählen, was es zum ersten Modell macht, das eine skalierbare Intelligenz für anspruchsvolle Problemlösungen bietet.

GPT-5.5

Anwendungsfälle für GPT-5.5

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, GPT-5.5 für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Autonomes Software Engineering

Verwaltung ganzer Code-Repositories, Fehlerbehebung und Deployment von Updates ohne menschliches Eingreifen.

Wissenschaftliche Forschungsanalyse

Verarbeitung von tausenden Forschungsarbeiten innerhalb eines 1M-Fensters zur Synthese neuartiger Hypothesen.

Komplexe Finanzmodellierung

Erstellung und Prüfung komplizierter Unternehmensfinanzstrukturen mit mathematischer Präzision auf PhD-Niveau.

Mehrstufige Agentic Workflows

Erstellung und Ausführung rekursiver Aufgabenlisten zur autonomen Erreichung langfristiger digitaler Ziele.

Technische visuelle Analyse

Interpretation komplexer Konstruktionspläne und Schaltkreise für die automatisierte Qualitätssicherung.

Hochpräzise Datenkompression

Umwandlung massiver Datensätze in token-dichte Zusammenfassungen, die tiefe semantische Nuancen bewahren.

Stärken

Einschränkungen

Elite Agentic Performance: Erreicht einen branchenführenden Score von 82,7 im Terminal-Bench 2.0 für Computer-Nutzung und Terminal-Aufgaben.
Hohe Halluzinationsrate: Weist trotz hoher Reasoning-Fähigkeiten eine Halluzinationsrate von 86 % bei Fakten-benchmarks auf.
Massives Context Window: Unterstützt ein 1M token Input-context, was die Analyse vollständiger Code-Repositories und großer Forschungskorpora ermöglicht.
Premium-Preisstrategie: Mit 5 $/30 $ pro 1 Million tokens ist es deutlich teurer als frühere Generationen und open-source Konkurrenten.
Perfektes mathematisches Reasoning: Erzielte ein perfektes Ergebnis von 100 % im mathematischen Reasoning-benchmark der AIME 2025 Olympiade.
Keine Video-Input-Unterstützung: Im Gegensatz zu multimodalen Konkurrenten wie Gemini fehlt GPT-5.5 die native Video-zu-Text-Verarbeitungsfähigkeit.
Flexibler Reasoning Effort: Bietet 5 verschiedene Stufen für den Reasoning-Aufwand, mit denen Entwickler Balance zwischen latency, Kosten und Intelligenz steuern können.
Lücken beim kreativen Schreiben: Die Leistung in benchmarks für kreatives Schreiben und poetischen Ausdruck liegt hinter den flagship-Modellen von Anthropic zurück.

API-Schnellstart

openai/gpt-5.5

Dokumentation anzeigen
openai SDK
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

async function main() {
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-5.5",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are an autonomous coding agent." },
      { role: "user", content: "Debug this Python repository and verify the fixes." }
    ],
    reasoning_effort: "xhigh"
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über GPT-5.5 sagen

Sehen Sie, was die Community über GPT-5.5 denkt

Die Halluzinationsrate ist allerdings heftig, 86 % bei Fakten? Es ist wie ein Genie, das sich weigert zu sagen 'Ich weiß es nicht'.
@ArtificialAnlys
twitter
GPT-5.5 Pro kostet 180 $/Million Output-tokens. Wir sind offiziell im Luxuszeitalter der KI angekommen.
@skeptrune
twitter
Die Ära der Proto-AGI ist angebrochen. Es ist kein Chatbot mehr; es ist ein Teammitglied.
lostlifon
reddit
Die Reasoning-Leiter mit 5 Effort-Stufen ist das nützlichste Feature-Release seit Function Calling.
DataLearnerAI
hackernews
OpenAI hat abgeliefert. Es ist teuer, aber es funktioniert tatsächlich für High-End agentische Arbeit.
David Ondrej
youtube
Über 20 benchmarks hinweg schneidet GPT-5.5 etwas besser ab als Opus 4.7, kostet aber jetzt 5 $/Million tokens.
@rxhit05
twitter

Videos über GPT-5.5

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über GPT-5.5

Sie nennen dies eine neue Klasse von Intelligenz zur Realisierung von agentic Workflows.

Für das reasoning in ChatGPT-5.5 wird dies in Plus-, Pro-, Business- und Enterprise-Plänen verfügbar sein.

Das Interessante an der API ist, dass sie mit 5 US-Dollar pro Million input-tokens und 30 US-Dollar pro Million output-tokens teurer sein wird als GPT-5.4.

Ich hatte nicht mit dieser Welle an Pull-Requests und Änderungen gerechnet, die dadurch entstehen, dass Ingenieuren so viel Intelligenz zur Verfügung steht.

Ich habe mehrere Fälle gesehen, in denen Ingenieure dieses model laufen ließen und mehr als 40 Stunden lang an einer einzigen Aufgabe arbeiteten.

Es ist unglaublich, wie schnell es ist... wir erwarten irgendwie, dass wir für mehr Intelligenz einen Preis zahlen müssen, aber das war hier nicht der Fall.

Ein Schritt näher an einer KI, die tatsächlich hilft, Arbeit abzuschließen.

Es wird als leistungsfähigerer allgemeiner Mitarbeiter für Computer positioniert.

GPT-5.5 fällt gemäß dem Sicherheitsrahmen des Unternehmens in eine hohe Risikokategorie in Bezug auf Cybersicherheit.

Mehr als nur Prompts

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Pro-Tipps für GPT-5.5

Expertentipps, um das Beste aus GPT-5.5 herauszuholen.

Verwenden Sie Reasoning Effort 'xhigh'

Setzen Sie den reasoning_effort parameter auf 'xhigh' für logikintensive Aufgaben wie Mathematik und architektonisches Design.

Nutzen Sie das große Context Window

Stellen Sie vollständige Dokumentationen und den Kontext der Codebase im initialen System-prompt bereit, um das 1M-Fenster optimal zu nutzen.

Implementieren Sie Self-Critique-Schleifen

Fordern Sie eine rekursive Überprüfung an, bei der das Modell sein eigenes erstes Ergebnis kritisiert, um die native Halluzinationsrate zu senken.

Agentic Verification

Nutzen Sie die xhigh-Einstellung für agentic Aufgaben, damit das Modell jeden Schritt selbst verifiziert, bevor es mit dem nächsten fortfährt.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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Ben Bressington

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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Häufig gestellte Fragen zu GPT-5.5

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