Qu'est-ce que le GPT-5.5 ? Accès, tarifs, limitations et comparaison avec le GPT-5.4

GPT-5.5 est le modèle de pointe d'OpenAI destiné aux tâches professionnelles complexes, notamment le génie logiciel, l'analyse de contextes étendus, les agents utilisant de nombreux outils, la synthèse de recherches et les flux de travail en contact avec la clientèle. Selon Documentation relative au modèle GPT-5.5 d'OpenAI, l'identifiant du modèle est gpt-5.5, avec une entrée composée de texte et d'images, une sortie textuelle, une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et jusqu'à 128 000 tokens en sortie.

Pour ceux qui se demandent “ qu'est-ce que GPT-5.5 ? ”, voici Points clés à retenir :

• Qu'est-ce que c'est ? GPT-5.5 est le modèle de pointe d'OpenAI destiné aux tâches professionnelles complexes.
• Accès : Listes OpenAI gpt-5.5 dans sa documentation officielle sur l'API.
• Prix : Le GPT-5.5 coûte plus cher que le GPT-5.4 et le GPT-5.4 mini.
• Limites : Cette solution n'est pas idéale pour toutes les tâches ; les coûts, la latence, les limites en matière de réglage fin et les contraintes liées à la modalité native sont des facteurs à prendre en compte.
• Par rapport à GPT-5.4 : GPT-5.5 est plus performant pour les tâches complexes de programmation, d'utilisation d'outils, de traitement de contextes longs et de raisonnement.

Pour la plupart des utilisateurs, la vraie question est la suivante : la place de GPT-5.5 dans un flux de travail concret. Si vous comparez GPT-5.5 à Claude, Gemini, Perplexity ou d'autres modèles d'IA, Voici un espace de travail multimodèle — GlobalGPT. Vous pouvez tester différents modèles pour déterminer lequel est le plus performant pour votre tâche spécifique, grâce à une formule de base à partir de environ $5.8.

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Qu'est-ce que le GPT-5.5 ?

GPT-5.5 est plus adapté à flux de travail de production plutôt que pour de simples essais ponctuels. Elle s'avère particulièrement utile lorsqu'une tâche comprend :

• Contraintes multiples qui doivent être respectées simultanément
• Texte source long, tels que des rapports, des contrats, de la documentation ou des bases de code
• Appels d'outils, telles que la recherche, la récupération de fichiers, l'exécution de code ou la génération de sorties structurées
• Livrables finaux de grande qualité, tels que des plans, des résumés, des comparaisons, des analyses ou des réponses destinées aux clients

Les tâches complexes confiées à GPT-5.5 commencent souvent par une situation confuse. L'utilisateur peut se retrouver face à un contexte incomplet, à des exigences contradictoires ou à la nécessité de citer des sources. GPT-5.5 apporte une réelle valeur ajoutée en transformant cette complexité en une prochaine étape claire.

Notions de base sur les modèles officiels

OpenAI‘La page officielle du modèle mentionne GPT-5.5 avec les caractéristiques techniques principales suivantes :

Ces détails sont importants car ils déterminent Ce que GPT-5.5 peut et ne peut pas faire:

• Effort de raisonnement configurable aide les équipes à trouver le juste équilibre entre qualité, latence et coût.
• Saisie de texte et d'images Cela signifie que GPT-5.5 est capable de traiter des données visuelles dans les flux de travail pris en charge.
• Sortie texte Cela signifie qu'il ne faut pas le considérer comme un générateur natif de vidéo ou d'audio.
• Contexte général ce qui le rend utile pour les documents volumineux et les projets de grande envergure.

GPT-5.5 est une nouveauté, car il combine un raisonnement plus efficace, un comportement davantage axé sur les outils, et un résultat plus direct et mieux adapté à la production.

 GPT-5.5 n'est pas seulement plus intelligent ; il fait également preuve d'une plus grande efficacité dans sa manière d'aborder les problèmes, produisant souvent des résultats de meilleure qualité avec moins de tokens et moins d'essais. Selon l'indice de codage d'Artificial Analysis, GPT-5.5 offre une intelligence de pointe. pour la moitié du prix des modèles de codage de pointe.

Accès à GPT-5.5 et disponibilité du modèle

Au 17 juin 2026, Documentation relative au modèle GPT-5.5 d'OpenAI mentionne GPT-5.5 comme modèle API officiel avec l'identifiant de modèle gpt-5.5. OpenAI’s Page de lancement de GPT-5.5 décrit également la disponibilité plus large du modèle et présente des exemples concrets.

Pour les développeurs, le modèle peut être évalué via les interfaces API d’OpenAI. Les recommandations d’OpenAI concernant GPT-5.5 mettent l’accent sur une migration minutieuse, des mises à jour rapides, un ajustement des efforts de raisonnement et la clarté de la description des outils, plutôt que sur le simple remplacement du nom du modèle dans une ancienne intégration.

Accès à l'API vs accès à ChatGPT

Accès à l'API et Accès au ChatGPT ne sont pas la même chose.

Pourquoi les instantanés de modèles sont-ils importants ?

La page du modèle d'OpenAI répertorie l'instantané gpt-5.5-23 avril 2026. Un instantané de modèle est une version obsolète d'un modèle qui aide les équipes à limiter les écarts de comportement.

Les instantanés sont utiles lorsque la stabilité est primordiale, par exemple :

• Assistants du service client
• Outils de révision de code
• Processus de conformité
• Systèmes d'analyse de documents
• Agents de productivité internes

Le général gpt-5.5 L'identifiant du modèle est utile lorsque les équipes souhaitent version par défaut actuelle. Un instantané daté s'avère utile lorsque les équipes souhaitent garantir la reproductibilité lors des tests, du déploiement ou de la surveillance en production.

Caractéristiques techniques du GPT-5.5

Les caractéristiques techniques de GPT-5.5 expliquent pourquoi ce modèle est utile pour les flux de travail complexes. Les deux chiffres clés sont les suivants :

• Fenêtre contextuelle de 1 050 000 jetons
• Production maximale de 128 000 jetons

Ces chiffres sont impressionnants, mais ils ne doivent pas inciter à saisir des prompts désordonnés. Une grande fenêtre de contexte est un atout, pas une raison de tout coller dans le modèle.

1. Fenêtre de contexte et longueur de sortie

La fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens permet à GPT-5.5 de traiter apports importants, tels que :

• Manuels techniques volumineux
• Documents juridiques
• Dossiers de recherche
• Caractéristiques techniques du produit
• Bases de connaissances internes
• Contexte général du code source

Le nombre maximal de 128 000 tokens est également important, mais la plupart des flux de travail ne nécessitent pas de réponses extrêmement longues. Ils ont besoin de la format de sortie approprié:

• Note de décision
• Un tableau comparatif
• Un résumé concis
• Un résultat JSON structuré
• Une révision du code
• Un plan de mise en œuvre étape par étape

Règle pratique : N'utilisez le contexte long que lorsque la réponse dépend de nombreux éléments d'information. Si quelques extraits suffisent, il est généralement préférable de recourir à la recherche et à la sélection ciblée du contexte.

Conseils pour les invites avec un contexte long :

Petit exemple :

Analysez le dossier de politiques ci-joint. Ne vous appuyez que sur les éléments figurant dans ces documents.
Résultats : 1) réponse directe, 2) tableau des éléments probants, 3) risques, 4) mesures à prendre.
Limitez votre réponse à 700 mots, sauf si les éléments de preuve sont contradictoires.

2. Modalités et sortie en langue maternelle

GPT-5.5 peut s'intégrer dans un flux de travail utilisant des outils de génération d'images, de vidéos ou de fichiers audio, mais cela ne signifie pas GPT-5.5 est en soi un modèle natif de traitement vidéo ou audio.
Mais pour les utilisateurs qui souhaitent générer des images, GPT-5.5 peut s'intégrer dans des processus de génération d'images via l'API Responses, même si la création des images est assurée par des outils spécialisés dans ce domaine.

Conseils pour les images et les modalités :

• Pour l'analyse d'images : “ Décrivez ce qui est visible, puis distinguez les faits des suppositions. ”
• Pour les captures d'écran des graphiques : “ Extrayez les données que vous pouvez lire et marquez les valeurs ambiguës comme incertaines. ”
• Pour la génération d'images : “ Utilisez l'outil de génération d'images pour créer… ” plutôt que de laisser entendre que GPT-5.5 est lui-même le modèle d'image.
• Pour les besoins en vidéo ou en audio : précisez l'outil ou le modèle externe chargé de la génération des fichiers multimédias.

Petit exemple :

3. Outils, résultats structurés et ajustements

GPT-5.5 prend en charge des fonctionnalités destinées aux développeurs qui sont essentielles pour les systèmes de production :

Le réglage fin est répertorié sous non pris en charge pour GPT-5.5. Si une équipe a besoin d'un comportement personnalisé, elle devrait envisager la conception de prompts, la récupération d'informations, les sorties structurées, les évaluations ou un autre modèle prenant en charge le fin-tuning.

Conseils pour les invites concernant les outils et les résultats structurés :

Tarification de GPT-5.5 et coûts liés aux contextes longs

GPT-5.5 est un modèle haut de gamme. Selon OpenAI, son prix standard est le suivant :

• $5.00 / 1M jetons d'entrée
• $0.50 / 1M de jetons d'entrée mis en cache
• $30.00 / 1M de jetons de sortie

C'est pourquoi la planification des coûts revêt une grande importance. GPT-5.5 peut s'avérer très utile pour les flux de travail de niveau expert, mais ce n'est pas forcément le modèle le plus adapté à toutes les demandes.

Tarifs standard de l'API

Le compromis est clair :

• Le GPT-5.5 est plus cher.
• GPT-5.4 pourrait suffire pour de nombreux flux de travail classiques.
• Le GPT-5.4 mini pourrait s'avérer plus adapté aux tâches à grand volume et de faible complexité.

Ce sont les jetons de sortie qui comptent le plus. Le coût de sortie du GPT-5.5 étant supérieur à celui de l'entrée, les équipes doivent limiter la longueur des réponses, éviter les brouillons trop détaillés et confier les tâches les plus simples à des modèles moins coûteux.

Avertissement concernant la tarification à long terme

Page des tarifs d'OpenAI comporte une mise en garde relative au contexte étendu : les invites ci-dessus 272K jetons d'entrée sont vendus au prix de 2x entrée et 1,5 fois la production pour la séance dans son intégralité.

Cela ne veut pas dire qu'un contexte long soit une mauvaise chose. Cela signifie simplement que les processus impliquant un contexte long exigent de la rigueur.

Utilisez le contexte élargi dans les cas suivants :

• La réponse dépend de nombreux documents.
• Le modèle doit comparer plusieurs fichiers ou politiques.
• Les données probantes proviennent d'un large éventail de sources.
• Cette tâche présente une valeur suffisante pour justifier son coût.

Évitez les contextes trop larges lorsque :

• Seuls quelques extraits ont de l'importance.
• La tâche est répétitive ou sans grande importance.
• La recherche permet de trouver en premier lieu les documents pertinents.
• Un modèle plus petit peut répondre aux critères de qualité.

GPT-5.5 vs GPT-5.4

La question pertinente n’est pas seulement “ Le GPT-5.5 est-il meilleur que le GPT-5.4 ? ”. Une meilleure question serait : En quoi GPT-5.5 présente-t-il des améliorations suffisantes pour justifier son prix plus élevé ?

OpenAI compare directement les modèles GPT-5.5 et GPT-5.4 dans les domaines suivants : programmation, travail professionnel, utilisation d'outils, raisonnement académique, cybersécurité, contextes longs et raisonnement abstrait. La tendance est constante : Le GPT-5.5 surpasse généralement le GPT-5.4 dans les tâches de raisonnement et d'exécution plus complexes., même si GPT-5.4 peut encore s'avérer pertinent lorsque le coût et l'échelle sont des critères prioritaires.

La principale différence

La principale différence est la suivante fiabilité dans les conditions difficiles. En clair : Le GPT-5.5 est le modèle le plus performant pour les tâches complexes ; le GPT-5.4 reste toutefois utile pour les tâches courantes où la maîtrise des coûts est un facteur important.

OpenAI souligne également que le GPT-5.5 est plus cher que le GPT-5.4, mais qu’il est plus efficace en termes de tokens dans Codex, où il permet à de nombreux utilisateurs d’obtenir de meilleurs résultats avec moins de tokens. Cela signifie que la comparaison réelle des coûts doit tenir compte non seulement du prix des tokens, mais aussi :

• Combien de tentatives la tâche nécessite-t-elle ?
• La première réponse est-elle utile ?
• Dans quelle mesure une intervention humaine est-elle nécessaire ?
• Si les appels aux outils aboutissent
• Le modèle s'arrête-t-il trop tôt ?

Coût, ampleur et compromis pratiques

OpenAI fait état de plusieurs différences observées lors de la comparaison directe entre GPT-5.5 et GPT-5.4 :

Les résultats de Terminal-Bench 2.0 sont particulièrement pertinents pour les développeurs, car ils évaluent des tâches d'ingénierie réalisées en ligne de commande, et pas seulement de courts exercices de codage.

Le GPT-5.5 affiche des performances d'ingénierie en mode terminal supérieures à celles du GPT-5.4 sur l'ensemble de la plage de tokens de sortie testée, ce qui confirme son statut de modèle plus performant pour la programmation d'agents et les flux de travail logiciels.

Cette comparaison montre également pourquoi une stratégie reposant sur un seul modèle s'avère souvent inefficace. Un workflow d'IA abouti répartit les tâches en fonction de leur niveau de difficulté, au lieu de tout confier au modèle le plus puissant.

La migration n'est pas un simple remplacement à la volée

Le passage de GPT-5.4 à GPT-5.5 ne doit pas être considéré comme un simple changement de nom de modèle. Voici un plan de migration concret :

1. Ne confiez que les tâches pour lesquelles GPT-5.5 améliore clairement les résultats.
2. Sélectionner 20 à 50 exemples concrets issus de la production ou d'une utilisation interne.
3. Exécutez GPT-5.4 et GPT-5.5 en parallèle.
4. Comparez la précision, la latence, le coût et l'utilité finale.
5. Ajuster l'effort de raisonnement et le niveau de détail.
6. Mettre à jour les descriptions des outils et les formats de sortie.

Ou alors, tu pourrais comparer GPT-5.5 et GPT-5.4, ou d’autres modèles tels que Claude, Gemini et Perplexity, sur une plateforme tout-en-un : GlobalGPT. Vous pouvez tester différents modèles afin de déterminer lequel vous convient le mieux, avec une formule de base à partir de environ $5.8.

Meilleurs cas d'utilisation de GPT-5.5

Le GPT-5.5 est particulièrement adapté aux situations où raisonnement, contexte et qualité d'exécution créer de la valeur mesurable.

Programmation et génie logiciel

La programmation est l'un des principaux cas d'utilisation de GPT-5.5, car les tâches logicielles combinent souvent :

• Exigences en matière de langage naturel
• Code
• Fichiers
• Tests
• Outils
• Cas limites

GPT-5.5 peut vous aider dans les domaines suivants :

Conversion des exigences produit en tâches d'ingénierie

• Débogage
• Planification de la mise en œuvre
• Examen d'une pull request
• Génération de tests
• Suggestions de refactorisation
• Navigation dans le code source

Le benchmark interne ’ Expert-SWE » d’OpenAI offre une perspective plus spécifique au domaine de l’ingénierie logicielle sur l’avantage de GPT-5.5 par rapport à GPT-5.4.

GPT-5.5 surpasse GPT-5.4 dans le cadre de tâches internes d'ingénierie logicielle menées par des experts, ce qui en fait un point de départ plus solide pour débogage, navigation dans le code source, fusion de branches et planification de la mise en œuvre.

Agents, outils et travail à long terme

GPT-5.5 est particulièrement adapté aux agents qui doivent utiliser à la fois des outils et le contexte.

GeneBench associe les atouts de GPT-5.5 en matière de traitement de contextes longs et de raisonnement aux flux de travail scientifiques.

Le GPT-5.5 obtient de meilleurs résultats que le GPT-5.4 sur GeneBench, affichant des performances supérieures dans le cadre de tâches d'analyse scientifique en plusieurs étapes, telles que l'interprétation des données d'expression génique.

Exemples concrets de consignes destinées aux agents et au travail sur des contextes longs :

Consigne pour l'analyse d'un document volumineux :
Passez en revue l'ensemble des documents mis en ligne et répondez à la question de l'utilisateur en vous appuyant uniquement sur les sources fournies.
Commencez par identifier les 5 sections les plus pertinentes.
Indiquez ensuite : une réponse directe, un tableau récapitulatif des éléments probants, les contradictions ou les informations manquantes, ainsi que la prochaine étape recommandée.

OpenAI fournit également deux exemples éloquents illustrant le traitement de contextes longs :

Ces exemples montrent que Pourquoi le contexte à long terme est-il important ?. L'intérêt ne réside pas dans le fait que GPT-5.5 puisse accepter des entrées volumineuses pour elles-mêmes. L'intérêt réside dans le fait qu'il peut aider à organiser, examiner et synthétiser de vastes ensembles de sources lorsque le flux de travail est suffisamment structuré.

Processus de travail professionnels et en contact avec la clientèle

GPT-5.5 peut prendre en charge des flux de travail professionnels tels que :

• Processus de communication : contribuer à la gestion d'une demande d'intervention en tenant compte du contexte et des contraintes
• Processus financier : faciliter la production de rapports réguliers et l'examen de documents volumineux
• Déroulement des travaux scientifiques : participer à l'analyse de données d'expression génique portant sur 62 échantillons et 28 000 gènes
• Visualisation mathématique : contribuer à la création d'une application de géométrie algébrique au cours d'une brève session interactive

Pour les processus en contact avec la clientèle, GPT-5.5 peut aider à fournir des réponses soignées, mais le système global doit tout de même :

• Règles de ton
• Règles d'escalade
• Limites de la politique
• Sources d'informations agréées
• Examen par un expert pour les cas à haut risque

Exemples concrets de prompts pour les processus de travail professionnels :

Consigne pour le résumé analytique :
Transformez ces notes en un résumé de une page destiné aux dirigeants.
Veillez à inclure : le contexte, la décision à prendre, les options, les risques, la recommandation et les prochaines étapes.
Utilisez un langage professionnel concis et évitez les affirmations non étayées.

Réponse rapide du service client :
Répondez au client en utilisant exclusivement le texte de la politique approuvée ci-dessous.
Ton : clair, calme et serviable.
Si la politique ne répond pas à la question, précisez quelles informations manquent et transmettez la demande à un supérieur.
Limitez votre réponse à 150 mots maximum.

Invite de la base de connaissances interne :
Créez une réponse pour la base de connaissances à partir de ces documents sources.
Résultat attendu : réponse concise, procédure étape par étape, exceptions, ainsi que des liens ou les noms des sources.
Signalez toute information obsolète ou contradictoire.

Limites et risques liés à GPT-5.5

Un article sérieux sur le GPT-5.5 devrait expliquer dans quels cas ce modèle n'est pas le bon choix. Les principaux risques sont les suivants : coût, latence, qualité de la migration, et limites des capacités.

Risques liés aux coûts et à la latence

Le GPT-5.5 coûte plus cher que le GPT-5.4 et le GPT-5.4 mini. Les sessions à contexte long peuvent également s'avérer coûteuses si les invites dépassent le seuil de contexte long fixé par OpenAI.

Soyez attentifs aux risques suivants :

• Un effort de raisonnement plus intense peut augmenter la latence.
• Les productions de longue durée peuvent rapidement faire grimper les coûts.
• Les requêtes volumineuses peuvent entraîner une tarification basée sur un contexte étendu.
• Les tâches simples ne présentent peut-être pas suffisamment d'avantages pour justifier l'utilisation de GPT-5.5.

Règle pratique : N'utilisez le raisonnement avancé que lorsque la tâche l'exige réellement. Évaluez la qualité, la latence et le coût avant de faire de GPT-5.5 la valeur par défaut.

Risques liés à la migration et à l'évaluation

Il se peut que les prompts GPT-5.4 plus anciens ne fonctionnent pas de manière optimale avec GPT-5.5. Le simple fait de remplacer le nom du modèle peut ne pas permettre de tirer pleinement parti de ses atouts ou entraîner des changements inattendus au niveau du style, du comportement des outils ou du format de sortie.

Avant toute mise en production, vérifiez les points suivants :

• Des exemples concrets, pas des consignes fantaisistes
• Cas limites et entrées ambiguës
• Comportement d'appel des outils
• Longueur et format de la sortie
• Résultats de l'évaluation humaine
• Coût par tâche réussie

Les équipes de production ont toujours besoin d'évaluations. Même un modèle performant peut commettre des erreurs, utiliser les outils à mauvais escient ou fournir des réponses avec certitude sans disposer de preuves suffisantes.

Comment formuler efficacement des prompts pour GPT-5.5

GPT-5.5 fonctionne mieux lorsque la consigne définit clairement la tâche à accomplir. Une bonne consigne répond à quatre questions :

1. Quels sont les objectifs à atteindre ?
2. Qu'est-ce qui constitue une bonne réponse ?
3. Quelles informations ou quels outils peuvent être utilisés ?
4. À quoi devrait ressembler le résultat final ?

Commencez par les résultats, pas par une longue procédure

Une approche axée sur le résultat consiste à définir le résultat final et les limites, et non à rédiger un long script décrivant la procédure.

Exemple :

Objectif: Comparez les versions GPT-5.5 et GPT-5.4 pour un assistant de service client.
Critères de réussite : Recommandez un modèle pour les demandes prioritaires en matière de qualité et un autre pour les demandes courantes à fort volume.
Règles de preuve: N'utilisez que les tarifs officiels et les comportements des modèles documentés.
Sortie : Un bref tableau de décision suivi d'une recommandation de 150 mots.

Adapter délibérément son raisonnement et ses efforts

L'effort de réflexion doit être adapté à la tâche. Ne choisissez pas systématiquement le niveau le plus élevé par habitude.

Mesure :

• Précision
• Latence
• Qualité des appels vers les outils
• Coût
• Résultats de l'évaluation humaine

Si moyen ce raisonnement aboutit au même résultat que élevé, moyen est peut-être le meilleur paramètre de production.

Contrôler la longueur, le format et le ton

GPT-5.5 est capable de générer des réponses longues, mais plus une réponse est longue, mieux c'est, ce n'est pas toujours vrai. Limitez la longueur de la réponse à l'aide de :

• Limites de nombre de mots
• Formats de tableaux
• Nombre de balles
• Exigences relatives au schéma
• Instructions relatives au ton
• Règles de citation

Exemples :

• “ Répondez en moins de 120 mots et précisez une prochaine étape. ”
• “ Fournir un tableau de décision ainsi qu’une brève recommandation. ”
• “ Indiquez la source après chaque affirmation factuelle. ”
• “ Adoptez un ton concis, technique et non promotionnel. ”

FAQ sur GPT-5.5

Le GPT-5.5 est-il meilleur que le GPT-5.4 ?

GPT-5.5 est mieux adapté à travail professionnel complexe, notamment le codage, la recherche dans des contextes longs, les agents utilisant de nombreux outils et les flux de travail nécessitant un raisonnement intensif. GPT-5.4 pourrait toutefois rester plus adapté aux tâches où le coût est un facteur déterminant ou à celles présentant une complexité moindre.

Combien coûte GPT-5.5 ?

Page des tarifs de l'API d'OpenAI mentionne GPT-5.5 à $5.00 par 1M de jetons d'entrée, $0.50 pour 1M de jetons d'entrée mis en cache, et $30.00 par 1M de jetons de sortie. Les requêtes comportant plus de 272 000 tokens d'entrée sont soumises à des règles de tarification supplémentaires liées au contexte long.

GPT-5.5 prend-il en charge les images ?

Oui. Documentation relative au modèle GPT-5.5 d'OpenAI listes saisie de texte et d'images. Il énumère sortie texte, il ne faut donc pas confondre la prise en charge de l'importation d'images avec la génération native d'images en sortie.

GPT-5.5 génère-t-il des images ?

GPT-5.5 permet de ne génère pas directement d'images en tant que modèle autonome de production d'images natives. Cependant, il peut aider les utilisateurs à créer des images en appelant la fonction outil de génération d'images via l'API « Responses » ou en utilisant des modèles dédiés à la génération d'images. OpenAI’s Guide de création d'images explique les outils utilisés pour créer des images.

GPT-5.5 prend-il en charge les fichiers audio ou vidéo ?

La page dédiée au modèle GPT-5.5 d'OpenAI ne mentionne pas l'audio ni la vidéo parmi les modalités prises en charge nativement par ce modèle. Le GPT-5.5 peut être utilisé dans le cadre de flux de travail plus larges intégrant des outils multimédias, mais le modèle lui-même est documenté comme acceptant des entrées sous forme de texte et d'images, et produisant des sorties sous forme de texte.

Dois-je remplacer le GPT-5.4 par le GPT-5.5 ?

Pas automatiquement. Testez GPT-5.5 par rapport à GPT-5.4 à l'aide d'exemples concrets. Comparez précision, latence, qualité des appels vers les outils, utilité des résultats et coût. Utilisez GPT-5.5 lorsque cela permet d'améliorer suffisamment les résultats pour justifier son prix plus élevé.