OpenAIは4月23日、GPT-5.5およびGPT-5.5 Proをリリースしました。計画立案・ツール活用・意思決定を何時間も継続できる「長期エージェントタスク」向けに最適化されたモデルで、ターミナル操作や自律的なソフトウェア開発を評価するTerminal-Bench 2.0においてスコア82.7%を達成しています。前世代のGPT-5.4と比較してトークン効率も向上しており、同社はAIエージェントが実世界で長時間自律稼働する時代を強く意識したモデルとして位置づけています。
GPT-5.5のリリースは、2026年4月という「史上最多のLLMリリース月」に重なりました。DeepSeek V4、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Proが同一時期にひしめく状況を受け、Hacker Newsでは「どのモデルを選ぶか」よりも「どうルーティングするか」の議論が主流になっています。X上でも「70%をDeepSeek Flash、25%をSonnet、残り5%をGPT-5.5に振るのが現実解」というマルチモデルルーティング戦略を提唱する投稿が多数リツイートされており、単一モデルへの依存から複数モデルの使い分けへという開発者の意識変化が浮き彫りになっています。
r/MachineLearningでは「GPT-5.5はSWE-bench（ソフトウェアエンジニアリングベンチマーク）でDeepSeek V4 Proより3ポイント上だが、価格は約6倍」という比較分析が上位を占め、パフォーマンスとコストのトレードオフが活発に議論されています。エージェントタスクが長時間化するほどトークン消費量も増えるため、運用コストの試算は企業導入を検討する上で欠かせない要素です。フラッグシップ性能を求めるユースケースではGPT-5.5が有力な選択肢となる一方、コスト感度の高い用途では廉価モデルとの組み合わせが現実解として定着しそうです。