OpenAI독점

GPT-5.5 Pro

Name: GPT-5.5 Pro
Author: OpenAI

이 모델 비교

OpenAI 개발의 최고 품질 기초 모델. 최상의 출력 품질과 추론 능력을 제공하며, GPT-5.6 Sol의 전신 모델입니다.

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파라미터

Undisclosed

컨텍스트

1000K

라이선스

Proprietary

출시일

2026-04-23

일본어 처리 능력

✅High-Quality JP

Multilingual model with strong Japanese language processing capabilities.

API 가격

입력 가격 (1M 토큰당)

$30

출력 가격 (1M 토큰당)

과금 모드: standard

강점

약점

활용 사례

심층 분석

Arena Elo

N/A

BenchLM 공개 리더보드 제외 — 안전하게 순위 매기기에 충분한 비생성 벤치마크 커버리지 부족

BrowseComp

90.1%

심층 웹 리서치 최고 수준; 기본 GPT-5.5(84.4%) 대비 +5.7점

GPQA Diamond

~94%

대학원 수준 과학 추론 (pricepertoken.com 경유, TopReviewed 인용)

SWE-Bench Verified

82.6–89%

출처 충돌: LLMReference는 82.6(동점), TopReviewed는 ~89% 인용

입력 가격

$30/1M

기본 GPT-5.5($5/1M)의 6배; 출력 $180/1M — 캐시 입력 할인 없음

컨텍스트 윈도

1.05M 토큰

기본 GPT-5.5와 동일; 128K 최대 출력; 272K 초과 시 장문 surcharge

강점

・어려운 추론·수학·리서치에서 OpenAI 라인업 중 최고 품질 — BrowseComp 90.1%, FrontierMath T4 39.6%
・레거시 o3-deep-research 및 o4-mini-deep-research 모델을 위한 깔끔한 대체 엔드포인트
・더 깊은 숙고로 의료·법률·금융 등 고위험 과제에서 자신 있게 틀린 답을 줄이는 비율 감소

약점

・출력 비용 프리미엄 6배($180/1M)에 캐시 입력 할인이 없고 별도 공개 벤치마크가 빈약(코딩·컴퓨터 사용·장문 행은 OpenAI가 공란)
・스트리밍 미지원 — 긴 요청은 background-mode 폴링 필요, 인터랙티브·지연 민감 애플리케이션 부적합
・기본 GPT-5.5 대비 축소된 도구 표면 — apply_patch·computer use·skills·tool search 없어 에이전틱 코딩 워크플로 제한

경쟁사 비교

Model	Arena	SWE	GPQA	Price
Claude Opus 4.7 (Anthropic)	N/A	SWE-Bench Verified 87.6%, Pro 64.3%	94.2%	$5/$25
Claude Fable 5 (Anthropic, suspended)	N/A	SWE-Bench Pro 80.3%	별도 공개 없음	$10/$50
GPT-5.5 base (OpenAI)	N/A	SWE-Bench Verified 82.6%, Pro 58.6%	93.6%	$5/$30

개요

GPT-5.5 Pro는 2026년 4월 23일 기본 GPT-5.5와 함께 출시된 OpenAI의 프리미엄 추론 티어다. 별도 모델이나 다른 아키텍처가 아니라, 동일한 GPT-5.5 가중치에 추론 effort를 상위 티어(medium/high/xhigh)에 고정하고 답하기 전 여러 추론 경로를 탐색하는 병렬 test-time compute를 배치한 것이다. 이로써 OpenAI가 판매하는 최고 품질의 답을 제공하며, 출력 비용 프리미엄 6배($30 입력 / $180 출력 per 1M 토큰, 기본은 $5/$30)를 동반한다. Pro 티어는 레거시 o3-deep-research 및 o4-mini-deep-research 모델을 공식 대체해 딥리서치 팀에 단일 깔끔 엔드포인트를 제공한다. 모델의 공개 벤치마크는 강하지만 좁다. BrowseComp(90.1%), FrontierMath Tier 4(39.6%), GPQA Diamond(~94%)에서 Pro는 기본 대비 유의미한 상승을 보인다. 그러나 OpenAI는 코딩(SWE-Bench Pro), 컴퓨터 사용(OSWorld-Verified), 사이버보안, 장문 컨텍스트 행을 공개 평가표에서 완전히 공란으로 남겼다. 가장 중요한 주의점은 이 6배 가격 프리미엄이 브라우징과 수학 향상에 크게 의존하며, 가장 수요가 많은 에이전틱·코딩 벤치마크에는 Pro 전용 수치가 하나도 없다는 것이다. 다수의 독립 애널리스트(techsy.io, TopReviewed, BenchLM)가 이 격차를 명시적으로 지적한다. BenchLM은 비생성 벤치마크 커버리지 부족으로 GPT-5.5 Pro를 공개 리더보드에서 완전히 제외했다. 포지셔닝 측면에서 GPT-5.5 Pro는 좁은 틈새를 차지한다. 대부분의 프로덕션 트래픽이 GPT-5.4 mini나 기본 GPT-5.5에 머무는 모델 라우터의 에스컬레이션 티어다. 프런티어 수학·과학 리서치, 심층 다단계 웹 리서치, 규제 도메인 분석 합성, 그리고 신중히 추론한 하나의 답이 여러 저렴한 호출과 애널리스트 검토를 대체하는 워크플로에 입지를 갖는다. 일상적인 작업 — 초안, 코드 리뷰, 요약, 일반 채팅 — 에는 DataCamp·FluxHire·TopReviewed의 합의대로 90% 이상의 사용 사례에서 6배 프리미엄이 정당화되지 않는다.

벤치마크 및 성능

GPT-5.5 Pro의 공개 벤치마크는 좁고 OpenAI가 의도적으로 선별했다. 모델은 리서치 환경에서 추론 effort 'xhigh'로 평가됐으며, 이는 프로덕션 ChatGPT 기본값과 다르다. | 벤치마크 | 측정 내용 | GPT-5.5 Pro | GPT-5.5 Base | 델타 | 출처 | |---|---|---|---|---|---| | BrowseComp | 어려운 웹 브라우징/정보 탐색 | 90.1% | 84.4% | +5.7 | OpenAI (트래커 확인) | | FrontierMath T1-3 | 전문가 수준 수학 | 52.4% | 51.7% | +0.7 | OpenAI (확인) | | FrontierMath T4 | 프런티어 수학(최상위) | 39.6% | 35.4% | +4.2 | OpenAI (확인) | | GDPval | 전문 지식 작업 | 82.3%(주장) | 84.9% | −2.6 | OpenAI (인용; Pro가 기본 아래) | | GeneBench | 다단계 유전학 | 33.2%(주장) | 25.0% | +8.2 | OpenAI (인용, 독립 검증 안 됨) | | HLE (no tools) | 광범위한 어려운 추론 | 43.1% | 41.4% | +1.7 | OpenAI | | HLE (with tools) | 도구 활용 추론 | 57.2%(주장) | 52.2% | +5.0 | OpenAI (기본 확인, Pro 주장) | | GPQA Diamond | 대학원 수준 과학 | ~94% | 93.6% | +0.4 | pricepertoken.com via TopReviewed | | SWE-Bench Verified | 실제 GitHub 이슈 | 82.6%(동점) 또는 ~89% | 82.6% | 0 ~ +6.4 | 충돌: LLMReference(동점) vs TopReviewed(~89%) | | Investment Banking Modeling | 금융 모델링 | 88.6%(내부) | 88.5% | +0.1 | OpenAI (INTERNAL 표시) | **중요하게 누락된 벤치마크**(OpenAI가 Pro 행을 공란으로 둠): - SWE-Bench Pro (에이전틱 코딩) — 기본 점수만 존재: 58.6% - OSWorld-Verified (컴퓨터 사용) — 기본만: 78.7% - 사이버보안 - 장문 컨텍스트 재현율 - 추상 추론 GDPval 이상치는 주목할 만하다. OpenAI 자체 표에서 Pro를 기본 아래(82.3% vs 84.9%)로 기재해, 더 많은 compute가 전문 지식 작업에서 원시 승리 대신 보정과 맞바꿀 수 있음을 시사한다. HLE와 FrontierMath 향상이 가장 명확한 승리지만, HLE-no-tools 델타는 미미하다(+1.7점).

상세 비교

## 직접 비교 ### GPT-5.5 Pro vs Claude Opus 4.7 (Anthropic) Claude Opus 4.7은 어려운 추론 작업의 가장 직접적 경쟁자다. GPQA Diamond(94.2% vs ~94%), 저장소 단위 코딩(SWE-Bench Pro 64.3% vs Pro의 미공개 점수), 그리고 다수 제3자 리뷰어에 따른 산문 품질에서 앞선다. 핵심적으로 Opus 4.7은 $5/$25 — GPT-5.5 Pro 출력 가격의 약 1/6이다. 또한 프롬프트 캐시 읽기 $0.50/1M과 50% Batch 할인을 제공한다. Opus 4.7의 약점은 512K 토큰 초과 장문 검색(MRCR v2: 32.2% vs GPT-5.5의 74.0%)이지만, 이것은 기본 GPT-5.5의 강점이지 특정 Pro 우위는 아니다. 두 모델이 경쟁하는 대부분의 어려운 추론 작업에서 Opus 4.7은 훨씬 낮은 비용과 더 넓은 벤치마크 커버리지로 동등하거나 더 나은 품질을 제공한다. ### GPT-5.5 Pro vs Claude Fable 5 (Anthropic, 현재 suspended) Claude Fable 5는 2026년 6월 미국 수출 통제 조치로 suspended되기 전 코딩 벤치마크를 압도했다. SWE-Bench Pro 80.3% vs 기본 GPT-5.5의 58.6%(OpenAI는 Pro 코딩 점수를 공개하지 않음). Fable 5는 HLE(56.8–59.0% vs Pro의 43.1% no-tools)와 Terminal-Bench(88.0% vs 83.4% 기본)에서도 앞선다. $10/$50으로 Fable 5는 GPT-5.5 Pro 출력 비용의 약 1/3.6이었다. suspended 상태라 비교는 당분간 학술적이지만, GPT-5.5 Pro가 코딩 과제에서 넘지 못한 기준선을 제시했다. ### GPT-5.5 Pro vs GPT-5.5 base (OpenAI) 대부분의 팀에 가장 중요한 비교다. Pro는 출력이 6배 비싸고 BrowseComp(+5.7), FrontierMath T4(+4.2), GeneBench(+8.2 주장)에서만 명확한 향상을 보인다. HLE no-tools에서는 1.7점만 얻는다. GDPval에서는 실제로 더 낮은 점수다. 코딩·컴퓨터 사용·장문 컨텍스트 작업에는 공개된 Pro 점수가 없다. 합의: 더 많은 숙고가 측정 가능하게 결과를 개선하는 어려운 20% 작업에만 Pro로 라우팅하고, 나머지는 기본 GPT-5.5를 쓰라. FluxHire 평가는 이를 'Pro는 기본이 되는 것이 아니라 전술적 에스컬레이션 SKU'로 요약한다.

커뮤니티 평가

## 커뮤니티 반응 GPT-5.5 Pro에 대한 개발자·연구자 정서는 입증된 증거보다 잠재력에 더 강하게 나뉜다. **벤치마크 투명성에 대한 회의론.** 가장 일관된 비판은 OpenAI가 브라우징과 수학 점수만 공개하고 코딩·컴퓨터 사용·사이버보안·장문 컨텍스트 행을 공란으로 남겼다는 것이다. Techsy.io 분석은 명시적으로 경고한다. 'Pro 코딩 벤치마크를 인용하는 사람은 대개 기본 숫자를 착각해 인용하는 것이다.' BenchLM은 비생성 커버리지 부족으로 모델을 공개 리더보드에서 제외했다. TopReviewed의 'Skeptic' 페르소나가 분위기를 잘 잡는다. 'GPT-5.5 Pro의 별도 공개 벤치마크 커버리지는 진짜로 빈약하다… 6배 프리미엄은 더 많이 생각할수록 답이 좋아진다는 주장에 기대는데, 어떤 문제에는 참이고 대부분에는 순수 비용이다.' **실제 채택은 좁다.** TopReviewed AI 패널 합의는 Pro가 '전술적 에스컬레이션 SKU이지 절대 기본이 아니다'는 것이다. Finance Lead 페르소나는 GPT-5 패밀리 중 가치 대비 달러 최저 등급을 줬다. Domain Strategist는 '세그먼트가 좁다: 대부분 구매자는 기본 가격의 프런티어 역량을 원하지, 6배 숙고 티어를 원하지 않는다'고 한다. 프로덕션 팀은 기본값으로 Pro를 쓰기보다 작업별 라우팅 중이며, 가장 어려운 10–20% 쿼리에만 사용한다. **어려운 추론 품질에 대한 긍정 반응.** 진짜 어려운 문제에서 실무자는 품질 차이가 보인다고 보고한다. TopReviewed의 Power User는 'ChatGPT에서 더 깊은 생각으로 나타날 때 대기 시간은 길지만, 정말 어려운 질문의 답은 그만한 가치가 있다'고 한다. o3-deep-research와 o4-mini-deep-research를 단일 엔드포인트로 통합한 것은 리서치 팀에 진짜 운영 단순화로 받아들여진다. **엔터프라이즈 및 리서치 도입.** OpenAI는 금융 K-1 세금 서식 검토(24,771개 서식 더 빠르게 처리), 유전자 발현 분석 등 사용 사례를 보고한다.

활용 사례

1. **프런티어 수학 및 과학 리서치.** GPT-5.5 Pro의 가장 강한 공개 차별점은 FrontierMath Tier 4(39.6% vs 기본 35.4%)와 GeneBench(33.2% vs 25.0% 주장)다. 대회 수준 수학 증명, 고급 유전학 파이프라인, 다단계 과학 가설 검증을 수행하는 연구자에게 Pro의 병렬 test-time compute는 측정 가능한 향상을 준다. 단일 오답이 6배 토큰 프리미엄보다 비용이 클 때 — 예: 잘못 계산된 유전자 발현 경로가 수 주의 실험실 시간을 낭비할 수 있는 제약 연구 파이프라인 — 기본 대신 Pro를 선택하라. 2. **심층 다단계 웹 리서치 및 합성.** BrowseComp 90.1%(기본 84.4% 대비)는 가장 명확한 공개 승리다. 여러 관할권의 규제 변경을 합성하는 컴플라이언스 팀, 다중 소스 리서치 보고서를 만드는 투자 애널리스트, 철저한 웹 증거 수집이 필요한 due-diligence 워크플로에는 정보 탐색 과제에서 Pro의 더 깊은 숙고가 비용을 정당화한다. 이것은 공개된 BrowseComp 점수가 없는 Claude Opus 4.7 대비 Pro의 주된 강점이기도 하다. 3. **규제 도메인의 고위험 일회성 분석 작업.** 단일 결정적 분석이 필요한 법률 계약 redlining, 금융 모델링(내부 벤치마크 88.6%), 재실행이 비용이 크거나 불가능한 임상 의사결정 지원에는 Pro의 숙고가 자신 있게 틀린 답을 줄인다. Tokonomix 리뷰는 법률 추론, 다국어 정부 워크플로, 임상 문서에서 특히 강하다고 한다. 추론 경로의 감사 가능성이 중요한 곳에서는 기본 대신 Pro를 선택하라 — 확장된 chain-of-thought가 더 검사 가능한 중간 단계를 만든다. 4. **GPT-5.5 Pro를 선택하지 말아야 할 때.** 에이전틱 코딩 루프(apply_patch·호스팅 셸 없음, 스트리밍 없음), 일상 초안·요약(6배 비용에 품질 향상 미미), 실시간 채팅 인터페이스(스트리밍 없음, 수분 응답), 또는 Claude Opus 4.7이 더 저렴하고 더 넓은 커버리지를 제공하는 모든 작업.