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GPT-5.5 Instant

Name: GPT-5.5 Instant
Author: OpenAI

このモデルを比較

OpenAI開発の高速基盤モデル。低レイテンシーと高スループットを両立。GPT-5.6 Lunaの前身。

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パラメータ

非公開

コンテキスト長

ライセンス

プロプライエタリ

リリース日

2026-04-01

日本語性能

✅高品質日本語

多言語対応モデルのうち、日本語処理に優れた性能を持つモデル。

API料金

このモデルのAPI料金情報は現在未公開です

強み

弱み

活用例

深度分析

Artificial Analysis知能指数

全186モデル中#77位；平均以上（中央値: 30）

GPQA Diamond

84.6%

全追跡モデル中#84位

AIME 2025

81.2%

GPT-5.3 Instantの65.4%から向上

MMMU-Pro（マルチモーダル推論）

76%

GPT-5.3 Instantの69.2%から向上

入力価格

$5.00/1Mトークン

キャッシュヒット時: $0.50/1M（90%割引）

出力価格

$30.00/1Mトークン

入出力3:1の混合単価: $11.25/1M

ハルシネーション削減

52.5% fewer

高リスクプロンプトにおけるGPT-5.3 Instantとの比較

コンテキストウィンドウ

400Kトークン

約600ページ相当；ChatGPT UIでは128K

強み

・高リスクな医療・法律・金融プロンプトで前任者と比較してハルシネーションが52.5%削減
・数学およびマルチモーダル推論能力が大幅に向上（AIME +24.2%、MMMU-Pro +9.8%）
・Memory Sourcesによる高度なパーソナライゼーション — 参照コンテキストをユーザーが完全に管理可能

弱み

・プレミアム価格設定（$5/$30 per 1Mトークン）— 市場平均（$1.71/$8.70）を大幅に上回る
・長文散文の執筆や詳細な推論タスクでは依然としてClaude Opus 4.7に劣後
・引用元の傾向がRedditに大きくシフト（最多引用元の3倍）、ブランドサイトの引用は6%に半減

競合比較

Model	Price
GPT-5.3 Instant（前任モデル）	$5/$30 per 1M
Claude Opus 4.7（Anthropic）	高め（資料に正確な価格は未記載）
Gemini 3.1 Pro（Google）	N/A（マルチモーダルタスクで競争力あり）

概要

GPT-5.5 Instantは2026年5月5日にリリースされた、OpenAIのChatGPT向け最新デフォルトモデルです。フリープランを含む全ユーザーティアでGPT-5.3 Instantを置き換えました。GPT-5.5ファミリーの日常使い向けモデルとして位置づけられ、拡張推論を重視するOpenAIの専門思考モデルよりも、低レイテンシーで高忠実度の会話応答を優先しています。APIでは `chat-latest` エイリアスで利用可能で、2026年5月7日以降はMicrosoft 365 CopilotおよびGitHub Copilotにも統合されています。最大の改善点は事実の信頼性です。OpenAIによると、高リスクプロンプトでのハルシネーションが52.5%減少し、ユーザーが過去に誤りを指摘した会話における不正確な回答も37.3%削減されました。この主張は有意義なベンチマークの向上によって裏付けられています。AIME 2025は65.4%から81.2%へ、MMMU-Proは69.2%から76%へ、HealthBench Professionalは32.9から38.4へ改善しました。さらに、回答生成中に自身の推論エラーを検出して修正する、リアルタイム自己修正機能も導入しました。生の知能指標以外で、GPT-5.5 Instantの最も特徴的な革新はMemory Sourcesパーソナライゼーションシステムです。過去の会話、アップロードファイル、接続済みGmail（Plus/Proユーザー向け）を活用して文脈に応じたカスタマイズされた応答を生成し、どのソースが参照されたかを透過的に表示するため、ユーザーは編集や削除が可能です。これに加え、ワード数が30.2%削減され、不必要なフォーマット要素も減少しており、AIを単なるツールというより信頼できる永続的なアシスタントにするというOpenAIの方向性を示しています。ただし、API経由で$5/$30 per 1Mトークンと依然プレミアム価格であり、独立テストでは散文の品質がAnthropicのClaude Opus 4.7に及ばないことが示唆されています。

ベンチマーク＆性能

GPT-5.5 Instantは、前任のGPT-5.3 Instantと比較して複数の評価軸で大幅な改善を示しています： | ベンチマーク | GPT-5.3 Instant | GPT-5.5 Instant | 変化 | |---|---|---|---| | AIME 2025（数学） | 65.4% | 81.2% | +24.2% | | MMMU-Pro（マルチモーダル推論） | 69.2% | 76.0% | +9.8% | | HealthBench | 49.6 | 51.4 | +3.6% | | HealthBench Professional | 32.9 | 38.4 | +16.7% | | ハルシネーション（高リスク） | ベースライン | −52.5% | 大幅削減 | | 不正確な回答（ユーザーフラグ付き） | ベースライン | −37.3% | 大幅削減 | 独立評価からの追加ベンチマークデータ： | 指標 | スコア | 備考 | |---|---|---| | Artificial Analysis知能指数 | 34（推定） | 全186中#77；同等モデルの中央値: 30 | | GPQA Diamond | 84.6% | 追跡モデル中#84 | | SciCode | 50.3% | 追跡モデル中#33 | | Humanity's Last Exam（HLE） | 20.3% | 追跡モデル中#94 | | Terminal-Bench v2.1（Hard） | 42.4% | エージェント的コーディングとターミナル使用 | | IFBench | 71.5% | 指示追従 | | τ²-bench（Tau²-bench） | 49.4% | エージェント的ツール使用 | 同モデルはArtificial Analysis知能指数で平均以上（34 vs 中央値30）を記録していますが、同等性能モデルと比較して特に高価格に分類されます。SciCodeスコア（50.3%、#33）は競争力のあるコーディング能力を示し、GPQA Diamondスコア（84.6%）は堅実な科学的推論能力を反映しています。HLEスコア（20.3%）は極めて困難な推論タスクには改善の余地があることを示しています。

詳細比較

**GPT-5.5 Instant vs GPT-5.3 Instant（前任モデル）：** 直接の前任モデルはローンチ後3ヶ月間利用可能で、その後退役しました。GPT-5.5 Instantはほぼすべてのベンチマークで改善しており、最も劇的なのは数学（AIME 2025で+24.2%）とハルシネーション削減（高リスクプロンプトで52.5%削減）です。レスポンスは30.2%短く、29.2%行数が少なくなり、冗長なフォーマットや不必要な絵文字も減少しました。パーソナライゼーションシステムは大幅に強化され、テストではユーザーのパターンを10種類（GPT-5.3は7種類）識別します。価格は同一（$5/$30 per 1Mトークン）です。 **GPT-5.5 Instant vs Claude Opus 4.7（Anthropic）：** Tom's Guideによる7カテゴリの直接比較では、Claudeがすべてのカテゴリで勝利しました。Claudeが優位なのは：長文の執筆品質、段落形式の散文、説明付きの詳細な推論です。GPT-5.5 Instantが競争力を持つのは：トークン効率（MindStudioの測定では同等タスクで出力トークンが72%少ない）、エージェント的コーディング、速度、パーソナライゼーション/メモリ機能です。Claude Opus 4.7は独立テストでより高い事実精度を提供します。開発者にとって、GPT-5.5 Instantのより少ないトークン数は、大量APIワークロードにおけるコスト削減に直結します。 **GPT-5.5 Instant vs Gemini 3.1 Pro（Google）：** Gemini 3.1 Proはマルチモーダル/画像分析タスクで優位に立ち、画像理解全般でも競争力があると評価されています。GPT-5.5 Instantはメモリ/パーソナライゼーション機能とトークン効率でやや上回ります。両モデルとも各自の消費者向け製品でデフォルトとして利用可能です。利用可能な情報に基づく価格比較は不完全です。 **主要仕様比較：** | 特徴 | GPT-5.5 Instant | GPT-5.5（フル） | |---|---|---| | コンテキストウィンドウ | 400K（API）/ 128K（ChatGPT） | 1.05M+（入力922K、出力128K） | | 最大出力 | 128Kトークン | 128Kトークン | | 入力価格 | $5.00/1M | $5.00/1M | | 出力価格 | $30.00/1M | $30.00/1M | | GPT-5.5 Pro | 該当なし | 入力$30 / 出力$180 per 1M | | 用途 | 日常チャット、簡易Q&A | エージェント的コーディング、マルチステップタスク | | APIエイリアス | `chat-latest` | `gpt-5.5` |

コミュニティ評価

開発者およびユーザーコミュニティの反応は、特定の側面では概ね好意的ですが、賛否両論となっています。独立レビュアーのSara Oliveira（The New Stack）はOpenAIの3つの主張をテストし、精度の主張は完全に実証されました。GPT-5.5 Instantは、GPT-5.2がハルシネーションを起こした複雑なClaudeのコンテキストウィンドウに関する質問を正しく処理しました。ただし、簡潔さの主張は部分的にのみ検証されました。直接テストでは、3つのテストプロンプトでGPT-5.2の方が実際に簡潔でしたが、GPT-5.5のトーンはより会話的で自然でした。 PrimeAICenterの3日間のテストでは、医療質問の処理（イブプロフェンとアスピリンの相互作用のニュアンスを正しく説明）と金融クエリにおける有意義な改善が確認されました。回答中の自己修正機能は予想外の驚きとして注目され、モデルがリアルタイムで自身の数学エラーを検出・修正しました。 API利用者にとって、Pickumaは重大な懸念を指摘しました。`chat-latest` エイリアスでGPT-5.3からGPT-5.5へのサイレントなデフォルト切り替えにより、堅牢な評価ハーネスを持たないチームは説明のつかない動作変更を経験する可能性があります。本番環境ではバージョン付きモデルIDを固定し、`chat-latest` はステージング環境のみに使用することが推奨されます。レスポンス形式のドリフト（デフォルトでより多くの箇条書きリスト）は、下流のパーサーを壊す可能性があるとして指摘されています。 Writesonicの調査では、予期しない引用行動のシフトが明らかになりました。ブランドウェブサイトはわずか6%（以前の13.4%から低下）しか引用されず、Redditが最多引用ドメインの3倍のマージンで引用されています。これはSEOやコンテンツマーケティングの専門家にとって大きな意味を持ちます。さらに、自動切り替えを無効にしてもInstantプロンプトの16%がサイレントにThinkingティアにルーティングされているとの報告があります。パーソナライゼーション/Memory Sources機能は慎重な評価を得ました。ユーザーはどの過去のチャットが応答に影響したかを確認できる透明性を高く評価していますが、モデルが古いコンテキストを取得して的外れな回答を出すことへの懸念も存在します。当初Plus/ProのWebユーザーに段階的に展開されるGmail統合は、プライバシー上の疑問を提起しており、OpenAIはオプトイン制御と引用コンテキストの削除機能で部分的に対応しています。

ユースケース

**1. 日常的な事実Q&Aとリサーチ：** GPT-5.5 Instantの主用途であり、最も優れた領域です。高リスクトピック（医療・法律・金融）でのハルシネーション52.5%削減により、事実の調査において有意義に信頼性が向上しました。例：薬物相互作用について質問すると、既知のリスクと不確実性を区別したニュアンスのある、調整された回答が得られます。以前のバージョンでは自信を持って間違った包括的な声明を返していました。速度が重要な場合、かつ事実の信頼性が不可欠な場面では、代替モデルより本モデルを選択すべきです。 **2. パーソナライズされた生産性と計画：** Memory Sourcesを有効にすると、GPT-5.5 Instantは過去の会話、アップロードファイル、接続済みGmailを活用して文脈に応じたカスタマイズされた推奨を提供します。例：レストランやアクティビティの提案を求めると、以前のチャットで述べられた好みを考慮に入れ、一般的な選択肢を返すことはありません。ChatGPTの履歴を蓄積しているユーザーに最適です。永続的なアシスタントコンテキストが価値ある場面ではClaude（同等のメモリインフラを持たない）より本モデルを選択すべきです。メールコンテキストの参照が必要な場合はGeminiより本モデルが適しています。 **3. 簡易コーディング支援とデバッグ：** 非開発者や軽量なコーディングタスク（既存スクリプトの変更、エラーのデバッグ、不慣れなコードの理解）において、GPT-5.5 Instantは前任者より簡潔で侵入性の低い応答を提供します。問題の修正時に不必要な変更を導入する可能性が低くなっています。SciCodeスコア（50.3%）とTerminal-Benchスコア（42.4%）は十分なコーディング能力を確認しています。レイテンシーが重要な簡易コーディング支援では代替モデルより本モデルを選択すべきです。複雑なエージェント的コーディングパイプラインやアーキテクチャレベルの作業には、Claude Opus 4.7またはフルのGPT-5.5に切り替えてください。 **4. 画像およびチャート分析：** MMMU-Proが76%（69.2%から向上）となったことで、GPT-5.5 Instantは視覚的推論タスクで著しく改善しました。製品写真、手書きのダイアグラム、チャート、スクリーンショットをテキストクエリと組み合わせて分析するのに効果的です。例：手書きの数学の問題をアップロードすると、初期エラーの自己修正を含む修正済みの解が得られます。会話フローの中で統合されたテキスト＋画像クエリには代替モデルより本モデルを選択すべきです。純粋なビジョン中心のワークロードではGemini 3.1 Proが依然として好まれる場合があります。