VM0 पर GPT-5.5। OpenAI का फ्लैगशिप reasoning model
GPT-5 family का OpenAI फ्लैगशिप। OpenAI tier पर agentic coding, गहन reasoning और computer-use loops के लिए सबसे मज़बूत विकल्प।
400K tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
GPT-5.5 वह model है जिसकी ओर आप तब जाते हैं जब काम के लिए गहन reasoning और भरोसेमंद tool use दोनों चाहिए: multi-step agent loops को orchestrate करना, ऐसे code edits जिन्हें पहली बार में सही उतरना है, और computer-use workflows जो कई GUI actions में फैले हों। Vendor benchmarks (SWE-bench Verified, AIME 2025, GPQA Diamond) GPT-5.4 की तुलना में लाभ पर ठोस आँकड़े रखते हैं।
Vendor list price $5 / $30 प्रति 1M tokens है, जिसमें cached input $0.50 / 1M पर है। यह VM0 के Built-in catalogue में सबसे महँगा model है, ×2 credits पर, इसलिए लागत-प्रभावी pattern यह है कि GPT-5.4 या Claude Sonnet 4.6 को सर्वत्र-default रखें और केवल सबसे कठिन steps को GPT-5.5 पर route करें।
GPT-5.5 क्या है?
अप्रैल 2026 (GPT-5.4 का उत्तराधिकारी) · GPT-5 family का top-tier। agentic coding और reasoning के लिए OpenAI का फ्लैगशिप।
GPT-5.5, OpenAI की GPT-5 generation का फ्लैगशिप है, जिसे अप्रैल 2026 में GPT-5.4 से अनुशंसित upgrade के रूप में रिलीज़ किया गया। OpenAI इसे surface API पर एक refresh के बजाय agentic tool use और computer-use कार्यों पर एक step-change सुधार के रूप में प्रस्तुत करता है। GPT-5 के साथ पेश किया गया 400K-token context window और reasoning_effort parameter बिना बदलाव के आगे चलते हैं, इसलिए मौजूदा Codex agents बिना rewrite के drop in हो जाते हैं।
GPT-5.4 (उसी family का workhorse) की तुलना में, GPT-5.5 reasoning पर प्रति token अधिक compute निवेश करता है। व्यवहारिक लाभ तीन जगहों पर दिखता है: multi-file refactors पर मज़बूत first-attempt code patches, long agent loops पर काफ़ी कम mis-routed tool calls, और graduate-level science reasoning (GPQA Diamond) तथा competition math (AIME 2025) पर उल्लेखनीय लाभ। trade-off GPT-5 variants में सबसे ऊँची list price ($5 / $30 प्रति 1M tokens) और VM0 पर ×2 credit multiplier है, यही कारण है कि OpenAI स्वयं GPT-5.5 को सर्वत्र-default के बजाय planner या escalation tier के रूप में स्थापित करता है।
स्वतंत्र leaderboards (Artificial Analysis, Vellum) GPT-5.4 के विरुद्ध सापेक्ष क्रम की पुष्टि करते हैं और अधिकांश agentic-coding कार्यों पर GPT-5.5 को Claude Opus 4.7 के कुछ ही अंकों के भीतर रखते हैं। Absolute आँकड़े साप्ताहिक रूप से बदलते हैं और OpenAI ने स्वयं frontier models में SWE-bench Verified पर training-data contamination की ओर इशारा किया है। सार्वजनिक scores को आधिकारिक के बजाय दिशासूचक मानें; संरचित व्यवहारिक अंतर (tool-call accuracy, computer-use reliability, first-attempt patch quality) अधिक टिकाऊ संकेत हैं।
GPT-5.5 में क्या उल्लेखनीय है
मुख्य architecture और capability विशेषताएँ।
GPT-5.5, GPT-5.4 से 400K-token context window रखता है, जो पूरे window में standard input pricing पर बिल होता है। यह reasoning_effort parameter को चार levels (minimal, low, medium, high) पर समर्थन करता है, prompt caching जहाँ cached input input rate के दसवें हिस्से पर बिल होता है, और Responses API surface जिसका codex CLI default रूप से उपयोग करता है। Tool-use, structured outputs और computer-use 5.4 से अपरिवर्तित हैं। Inputs text, vision और code में multimodal हैं; model में native image generation नहीं है (इसके लिए Images API का उपयोग करें)।
एक नज़र में specs
GPT-5.5 benchmarks
OpenAI की GPT-5.5 release सामग्री से vendor-reported scores, सार्वजनिक GPT-5.4 आँकड़ों के विरुद्ध deltas के साथ दिखाए गए। स्वतंत्र समीक्षाएँ agentic-coding कार्यों पर 5.5 को Claude Opus 4.7 के कुछ ही अंकों के भीतर रखती हैं। Absolute प्रतिशतों को दिशासूचक मानें; OpenAI ने सभी frontier models में SWE-bench Verified पर training-data contamination की ओर इशारा किया है।
GPT-5.5 pricing
Provider सूची मूल्य, प्रति 1M tokens।
GPT-5.5 व्यवहार में कैसा प्रदर्शन करता है
Production agent runs से देखा गया व्यवहार।
Tool routing
GPT-5 family में mis-routed tool calls की सबसे कम दर। 5.4 की तुलना में अंतर कठिन edge cases पर बढ़ता है जैसे conditional tool selection, deeply nested arguments, और reasoning के लंबे दौर के बाद dispatch किए गए tool calls।
First-attempt code edits
GPT-5 family में सबसे मज़बूत patch quality। सही विकल्प जब किसी agent को ऐसा code संशोधित करना हो जिसे compile और tests पास करते रहना है, खासकर जब patch कई files में फैला हो। vendor-reported SWE-bench Verified इसे सीधे दर्शाता है।
Computer use
multi-step GUI sequences पर 5.4 से काफ़ी अधिक भरोसेमंद, जो कि OSWorld delta पकड़ता है। इसकी ओर तब जाएँ जब agent किसी browser या desktop app को दर्जनों steps में चला रहा हो और बीच में पटरी से उतरने की लागत अधिक हो।
Speed
5.4 से धीमा और 5.4 Mini से उल्लेखनीय रूप से धीमा। Artificial Analysis के अनुसार medium effort पर लगभग 70 tokens/sec। इसे उन्हीं steps के लिए सुरक्षित रखें जिन्हें वास्तव में अतिरिक्त reasoning गहराई चाहिए और हल्के tiers को समानांतर चलाएँ।
Hallucination behaviour
GPT-5.5, GPT-5 generation से OpenAI का सख़्त calibration वहन करता है और confabulate करने के बजाय अनिश्चितता स्वीकार करता है, यही कारण है कि production teams high-stakes reasoning के लिए premium चुकाती रहती हैं, भले ही DeepSeek V4 Pro जैसे सस्ते विकल्प अब benchmarks पर इसकी बराबरी कर रहे हों।
GPT-5.5 के लिए सर्वश्रेष्ठ agent tasks
multi-tool plan चलाने वाला orchestrator
GPT-5.5 को उस planner के रूप में उपयोग करें जो किसी ग्राहक के अनुरोध को दस steps में तोड़ता है, प्रत्येक step को किसी GPT-5.4- या 5.4 Mini-tier sub-agent को dispatch करता है, और परिणामों को वापस जोड़ता है। केवल planner layer पर 5.5 चलाना (और बाक़ी सब जगह सस्ते tiers) 5.5 को end-to-end चलाने का एक अंश खर्च करता है, जबकि अधिकांश quality बनी रहती है।
वे first-try code edits जो CI run बर्बाद नहीं करते
GPT-5.5 से किसी 50-file codebase को एक ORM से दूसरे पर migrate करने, किसी उलझे module को refactor करने, या पूरे repo में एक security fix लागू करने को कहें। patch किसी भी अन्य family model की तुलना में पहली बार में अधिक बार साफ़-सुथरा लागू होता है, और ठीक यही आपका CI bill दर्शाएगा।
वह computer-use agent जिसे workflow ख़त्म करना ही है
जब agent किसी browser को multi-step booking flow, किसी desktop app, या किसी legacy admin UI के ज़रिए चला रहा हो, तो 5.5 का मज़बूत OSWorld score कम बीच-रास्ते पटरी से उतरने और कम human takeovers में बदलता है। premium पहली बार ही अपनी क़ीमत वसूल कर लेता है जब किसी long session को फिर से शुरू नहीं करना पड़ता।
कठिन-गणित या कठिन-विज्ञान research step
एक competition-grade math problem set या किसी graduate physics derivation को डालें और 5.5 इसे बिना उन off-by-one चूकों के हल कर देगा जो आप 5.4 में देखते हैं। AIME 2025 और GPQA Diamond ठीक इसी प्रकार के व्यवहार को पकड़ते हैं।
GPT-5.5 को कब छोड़ें
GPT-5.5 को high-volume नियमित काम पर छोड़ दें जहाँ GPT-5.4 आधी credit लागत पर वही quality bar छूता है, latency-sensitive chat replies पर जहाँ GPT-5.4 Mini कहीं तेज़ है, और bulk classification या extraction jobs पर जहाँ GPT-5.4 Mini सस्ता समर्थित bulk विकल्प है।
GPT-5.5 बनाम अन्य models
GPT-5.5 बनाम GPT-5.4
GPT-5.4, GPT-5 family में workhorse default है और अधिकांश agents के लिए सही विकल्प। GPT-5.5 पर तभी promote करें जब 5.4 कठिन reasoning, long agentic loops या first-attempt code edits पर साफ़ तौर पर विफल हो, आमतौर पर उस orchestrator के रूप में जो 5.4- या 5.4 Mini-tier sub-agents को नीचे delegate करता है।
GPT-5.5 बनाम Claude Opus 4.7
अलग families में वही भूमिका: high-stakes orchestrator और वह model जिस पर आप तब escalate करते हैं जब सस्ता tier विफल होता है। Opus 4.7 के पास 1M-token context window और Anthropic का safety profile है; GPT-5.5 के पास मज़बूत computer-use scores हैं और यह उन teams के लिए स्वाभाविक विकल्प है जो पहले से Codex framework पर हैं। इस आधार पर चुनें कि आपके मौजूदा agents किस framework और ecosystem को लक्षित करते हैं।
GPT-5.5 बनाम Gemini 3 Pro
Gemini 3 Pro raw long-context reasoning (2M-token window) पर और कुछ multimodal benchmarks पर अग्रणी है। GPT-5.5 agentic coding (SWE-bench Verified, Terminal-Bench) और computer use पर अग्रणी है। GPT-5.5 तब चुनें जब agent code edit करता हो या किसी UI को चलाता हो; Gemini 3 Pro तब चुनें जब workload भारी document या video understanding हो।
निष्कर्ष: क्या आपको GPT-5.5 इस्तेमाल करना चाहिए?
GPT-5.5, OpenAI की ओर escalation tier है। default रूप से GPT-5.4 का उपयोग करें; 5.5 पर केवल उन्हीं खास steps पर promote करें जहाँ 5.4 साफ़ तौर पर विफल होता है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
GPT-5.5 का context window क्या है?
400,000 tokens, प्रति response 128K tokens तक output के साथ। पूरा window standard rates पर बिल होता है।
क्या GPT-5.5 images संभाल सकता है?
हाँ। GPT-5.5 multimodal है। यह text और code के साथ image inputs स्वीकार करता है, इसलिए screenshot-driven और document-vision agents natively काम करते हैं। image generation के लिए OpenAI Images API का उपयोग करें।
मुझे GPT-5.4 के बजाय GPT-5.5 कब चुनना चाहिए?
जब (a) agent planner / orchestrator हो और निर्णय एक के बाद एक होते हों, (b) run इतना लंबा हो कि 5.4 tool calls को गलत route करने लगे, या (c) output पहली बार में साफ़-सुथरा लागू होना चाहिए (code edits, structured payloads, computer-use workflows)।
क्या GPT-5.5 prompt caching का समर्थन करता है?
हाँ। Cached input $0.50 प्रति 1M tokens पर बिल होता है — cached हिस्से पर 10× छूट। जब भी आपका system prompt या tool schema कई calls में स्थिर हो, इसका उपयोग करना उपयोगी है।
VM0 पर GPT-5.5 कौन सा framework उपयोग करता है?
Codex। VM0, GPT-5.5 को Codex framework के Responses API surface के ज़रिए route करता है, जिसका codex CLI default रूप से उपयोग करता है। Claude Code-framework agents, VM0 पर GPT-5 models के साथ संगत नहीं हैं।
विकल्प
VM0 पर GPT-5.5 का उपयोग
VM0 पर GPT-5.5 तक पहुँचने के दो तरीके
VM0, GPT-5.5 को VM0 credits में बिल किए जाने वाले एक Built-in model के रूप में, और OpenAI API key के साथ bring-your-own के ज़रिए समर्थन करता है। Built-in रास्ता VM0 Managed routing और नीचे समझाए गए credit multiplier का उपयोग करता है; bring-your-own रास्ता आपको सीधे upstream vendor के साथ बिल करता है और VM0 credit conversion को पूरी तरह छोड़ देता है।
VM0 की सिफ़ारिश
VM0, GPT-5.5 को एक core agent model के रूप में रखता है, जिसकी सिफ़ारिश Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, और Claude Sonnet 4.6 के साथ उन steps के लिए की जाती है जो किसी agent run के असली परिणाम को संचालित करते हैं। ये वे models हैं जिन्हें हम orchestrator भूमिका के लिए, code-touching agents के लिए, और किसी भी ऐसे step के लिए चुनेंगे जहाँ गलत जवाब महंगा पड़ता है।
Credits और ×2 multiplier
VM0 पर हर Built-in model की कीमत Claude Sonnet 4.6 के एक गुणक के रूप में तय की जाती है, जो ×1 credit baseline पर है। GPT-5.5, ×2 credits पर बिल करता है। Multiplier ही वह है जो आपके VM0 invoice पर दिखता है; ऊपर pricing table में vendor सूची मूल्य वह है जो VM0 द्वारा इसे credits में बदलने से पहले upstream provider वसूलता है।
GPT-5.5, ×2 पर बिल करता है, जिसका मतलब है कि यहाँ एक step की लागत Sonnet 4.6 (×1 baseline) पर समकक्ष step के 2× credits है। यह VM0 पर एक premium tier है, इसलिए लागत-प्रभावी तरीका यह है कि डिफ़ॉल्ट रूप से एक सस्ता model इस्तेमाल करें और केवल उन्हीं steps को GPT-5.5 पर भेजें जिन्हें वास्तव में अतिरिक्त reasoning गहराई की ज़रूरत है।
April 2026 से VM0 पर उपलब्ध।