GPT-5.5 su VM0. Il modello di ragionamento di punta di OpenAI
Il modello di punta della famiglia GPT-5 di OpenAI. La scelta più forte per coding agentico, ragionamento profondo e loop di computer use alla fascia OpenAI.
400K tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
GPT-5.5 è il modello a cui rivolgersi quando il lavoro richiede sia ragionamento profondo sia uso affidabile degli strumenti: orchestrare loop agentici multi-passaggio, modifiche al codice che devono andare a segno al primo colpo e workflow di computer use che attraversano molte azioni nella GUI. I benchmark vendor (SWE-bench Verified, AIME 2025, GPQA Diamond) danno numeri concreti ai progressi rispetto a GPT-5.4.
Il prezzo di listino vendor è di $5 / $30 per 1M di token con input in cache a $0,50 / 1M. È il modello più costoso del catalogo Built-in di VM0 a ×2 crediti, quindi lo schema conveniente è tenere GPT-5.4 o Claude Sonnet 4.6 come predefinito ovunque e instradare a GPT-5.5 solo i passaggi più difficili.
Cos'è GPT-5.5?
Aprile 2026 (successore di GPT-5.4) · Vertice della famiglia GPT-5. Il modello di punta di OpenAI per coding agentico e ragionamento.
GPT-5.5 è il modello di punta della generazione GPT-5 di OpenAI, rilasciato ad aprile 2026 come aggiornamento raccomandato da GPT-5.4. OpenAI lo presenta come un cambio di passo nell'uso agentico degli strumenti e nei task di computer use più che come un refresh dell'API superficiale. La finestra di contesto da 400K token e il parametro reasoning_effort introdotti con GPT-5 vengono mantenuti invariati, quindi gli agenti Codex esistenti si integrano senza riscritture.
Rispetto a GPT-5.4 (il cavallo di battaglia della stessa famiglia), GPT-5.5 investe più calcolo per token nel ragionamento. Il vantaggio comportamentale si vede in tre punti: patch al codice al primo tentativo più solide sui refactor multi-file, sensibilmente meno chiamate a strumenti mal instradate nei lunghi loop agentici e progressi evidenti nel ragionamento scientifico di livello universitario (GPQA Diamond) e nella matematica da competizione (AIME 2025). Il compromesso è il prezzo di listino più alto tra le varianti GPT-5 ($5 / $30 per 1M di token) e un moltiplicatore di credito ×2 su VM0, motivo per cui OpenAI stessa posiziona GPT-5.5 come fascia di pianificazione o di escalation più che come predefinito ovunque.
Le classifiche indipendenti (Artificial Analysis, Vellum) confermano l'ordinamento relativo rispetto a GPT-5.4 e collocano GPT-5.5 entro pochi punti da Claude Opus 4.7 sulla maggior parte dei task di coding agentico. I numeri assoluti cambiano ogni settimana e OpenAI stessa ha segnalato contaminazione dei dati di training su SWE-bench Verified per i modelli di frontiera. Tratta i punteggi pubblici come indicativi più che autorevoli; le differenze comportamentali strutturate (accuratezza delle chiamate a strumenti, affidabilità del computer use, qualità delle patch al primo tentativo) sono il segnale più duraturo.
Cosa rende notevole GPT-5.5
Caratteristiche principali di architettura e capacità.
GPT-5.5 mantiene la finestra di contesto da 400K token di GPT-5.4, fatturata al prezzo input standard su tutta la finestra. Supporta il parametro reasoning_effort a quattro livelli (minimal, low, medium, high), il prompt caching in cui l'input in cache è fatturato a un decimo della tariffa input e la superficie Responses API che la CLI codex usa per impostazione predefinita. Uso degli strumenti, structured output e computer use sono invariati rispetto a 5.4. Gli input sono multimodali su testo, visione e codice; il modello non ha generazione nativa di immagini (per quella usa l'Images API).
Specifiche in breve
Benchmark di GPT-5.5
Punteggi dichiarati dal vendor tratti dai materiali di rilascio di GPT-5.5 di OpenAI, con i delta mostrati rispetto ai numeri pubblici di GPT-5.4. Le recensioni indipendenti collocano 5.5 entro pochi punti da Claude Opus 4.7 sui task di coding agentico. Tratta le percentuali assolute come indicative; OpenAI ha segnalato contaminazione dei dati di training su SWE-bench Verified per tutti i modelli di frontiera.
Prezzi di GPT-5.5
Prezzo di listino del provider, per 1M di token.
Come si comporta GPT-5.5 nella pratica
Comportamento osservato dalle esecuzioni di agenti in produzione.
Routing degli strumenti
Il tasso più basso di chiamate a strumenti mal instradate nella famiglia GPT-5. Il divario rispetto a 5.4 si allarga sui casi limite difficili come la selezione condizionale degli strumenti, gli argomenti profondamente annidati e le chiamate a strumenti emesse dopo lunghi tratti di ragionamento.
Modifiche al codice al primo tentativo
La migliore qualità delle patch nella famiglia GPT-5. La scelta giusta quando un agente deve modificare codice che deve continuare a compilare e a superare i test, soprattutto quando la patch tocca più file. Lo SWE-bench Verified dichiarato dal vendor lo riflette direttamente.
Computer use
Nettamente più affidabile di 5.4 sulle sequenze GUI multi-passaggio, che è ciò che cattura il delta su OSWorld. Ricorri ad esso quando l'agente guida un browser o un'app desktop per decine di passaggi e il costo di una deviazione a metà esecuzione è alto.
Velocità
Più lento di 5.4 e notevolmente più lento di 5.4 Mini. Circa 70 token/sec a sforzo medio secondo Artificial Analysis. Riservalo ai passaggi che hanno davvero bisogno della profondità di ragionamento extra ed esegui in parallelo le fasce più leggere.
Comportamento sulle allucinazioni
GPT-5.5 porta con sé la calibrazione più rigorosa della generazione GPT-5 e tende ad ammettere l'incertezza più che a confabulare, motivo per cui i team in produzione continuano a pagare il premio per il ragionamento ad alto rischio nonostante alternative più economiche come DeepSeek V4 Pro lo eguaglino ormai nei benchmark.
I migliori task per agenti con GPT-5.5
L'orchestratore che esegue un piano multi-strumento
Usa GPT-5.5 come pianificatore che scompone la richiesta di un cliente in dieci passaggi, ne affida ciascuno a un sub-agent di fascia GPT-5.4 o 5.4 Mini e ricuce i risultati. Eseguire 5.5 solo al livello del pianificatore (e le fasce più economiche ovunque) costa una frazione rispetto a eseguire 5.5 dall'inizio alla fine, preservando gran parte della qualità.
Le modifiche al codice al primo tentativo che non sprecano un'esecuzione di CI
Chiedi a GPT-5.5 di migrare una codebase di 50 file da un ORM a un altro, di rifattorizzare un modulo ingarbugliato o di applicare un fix di sicurezza su tutto il repo. La patch si applica in modo pulito al primo tentativo più spesso di qualsiasi altro modello della famiglia, ed è esattamente ciò che si rifletterà sulla tua bolletta CI.
L'agente di computer use che deve completare il workflow
Quando l'agente guida un browser attraverso un flusso di prenotazione multi-passaggio, un'app desktop o una vecchia interfaccia di amministrazione, il punteggio OSWorld più alto di 5.5 si traduce in meno deviazioni a metà esecuzione e meno interventi umani. Il premio si ripaga la prima volta che una sessione lunga non deve essere riavviata.
Il passaggio di ricerca di matematica o scienza difficile
Inserisci un set di problemi di matematica di livello competitivo o una derivazione di fisica universitaria e 5.5 ci lavorerà senza gli errori per uno che vedi in 5.4. AIME 2025 e GPQA Diamond catturano esattamente questo tipo di comportamento.
Quando evitare GPT-5.5
Evita GPT-5.5 sul lavoro di routine ad alto volume in cui GPT-5.4 raggiunge lo stesso livello di qualità a metà del costo in credito, sulle risposte di chat sensibili alla latenza in cui GPT-5.4 Mini è molto più veloce e sui lavori di classificazione o estrazione di massa in cui GPT-5.4 Mini è l'opzione di massa supportata più economica.
GPT-5.5 vs altri modelli
GPT-5.5 vs GPT-5.4
GPT-5.4 è il cavallo di battaglia predefinito della famiglia GPT-5 e la scelta giusta per la maggior parte degli agenti. Passa a GPT-5.5 solo quando 5.4 fallisce visibilmente su ragionamento difficile, lunghi loop agentici o modifiche al codice al primo tentativo, di solito come orchestratore che delega verso il basso a sub-agent di fascia 5.4 o 5.4 Mini.
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7
Stesso ruolo in famiglie diverse: l'orchestratore ad alto rischio e il modello a cui fare escalation quando la fascia più economica fallisce. Opus 4.7 ha la finestra di contesto da 1M di token e il profilo di sicurezza di Anthropic; GPT-5.5 ha punteggi di computer use più forti ed è la scelta naturale per i team già sul framework Codex. Scegli in base al framework e all'ecosistema su cui puntano i tuoi agenti esistenti.
GPT-5.5 vs Gemini 3 Pro
Gemini 3 Pro è in testa sul ragionamento long-context grezzo (finestra da 2M di token) e su alcuni benchmark multimodali. GPT-5.5 è in testa sul coding agentico (SWE-bench Verified, Terminal-Bench) e sul computer use. Scegli GPT-5.5 quando l'agente modifica codice o guida una UI; scegli Gemini 3 Pro quando il carico di lavoro è pesante di comprensione di documenti o video.
In sintesi: dovresti usare GPT-5.5?
GPT-5.5 è la fascia di escalation sul lato OpenAI. Usa GPT-5.4 come predefinito; passa a 5.5 solo sui passaggi specifici in cui 5.4 fallisce visibilmente.
Domande frequenti
Qual è la finestra di contesto di GPT-5.5?
400.000 token, con fino a 128K token di output per risposta. L'intera finestra è fatturata a tariffe standard.
GPT-5.5 può gestire immagini?
Sì. GPT-5.5 è multimodale. Accetta input di immagini insieme a testo e codice, quindi gli agenti guidati da screenshot e da visione documentale funzionano in modo nativo. Per la generazione di immagini usa l'Images API di OpenAI.
Quando dovrei scegliere GPT-5.5 invece di GPT-5.4?
Quando (a) l'agente è il pianificatore / orchestratore e le decisioni hanno effetti a cascata, (b) l'esecuzione è abbastanza lunga da far iniziare 5.4 a instradare male le chiamate a strumenti, o (c) l'output deve applicarsi in modo pulito al primo tentativo (modifiche al codice, payload strutturati, workflow di computer use).
GPT-5.5 supporta il prompt caching?
Sì. L'input in cache è fatturato a $0,50 per 1M di token — uno sconto di 10× sulla porzione in cache. Vale la pena usarlo ogni volta che il prompt di sistema o lo schema degli strumenti è stabile tra le chiamate.
Quale framework usa GPT-5.5 su VM0?
Codex. VM0 instrada GPT-5.5 attraverso la superficie Responses API del framework Codex, che è ciò che la CLI codex usa per impostazione predefinita. Gli agenti del framework Claude Code non sono compatibili con i modelli GPT-5 su VM0.
Alternative
Usare GPT-5.5 su VM0
Due modi per accedere a GPT-5.5 su VM0
VM0 supporta GPT-5.5 come modello Built-in fatturato in crediti VM0 e tramite bring-your-own con una OpenAI API key. Il percorso Built-in usa il routing VM0 Managed e il moltiplicatore di crediti spiegato di seguito; il percorso bring-your-own ti fattura direttamente con il fornitore upstream e salta del tutto la conversione in crediti VM0.
La raccomandazione di VM0
VM0 posiziona GPT-5.5 come modello agente core, consigliato insieme a Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6 e Claude Sonnet 4.6 per i passi che determinano il risultato effettivo di un'esecuzione di un agente. Sono i modelli che sceglieremmo per il ruolo di orchestratore, per gli agenti che toccano il codice e per qualsiasi passo in cui una risposta sbagliata è costosa.
Crediti e il moltiplicatore ×2
Ogni modello Built-in su VM0 è prezzato come un multiplo di Claude Sonnet 4.6, che si colloca alla baseline di crediti ×1. GPT-5.5 viene fatturato a ×2 crediti. Il moltiplicatore è ciò che compare sulla tua fattura VM0; il prezzo di listino del fornitore nella tabella prezzi sopra è ciò che il provider upstream addebita prima che VM0 lo converta in crediti.
GPT-5.5 viene fatturato a ×2, il che significa che un passo qui costa 2× i crediti di un passo equivalente su Sonnet 4.6 (la baseline ×1). È un tier premium su VM0, quindi il pattern conveniente è quello di usare come predefinito un modello più economico e indirizzare a GPT-5.5 solo i passi che hanno davvero bisogno della profondità di ragionamento aggiuntiva.
Disponibile su VM0 dal April 2026.