GPT-5.5 vs GPT-5.4：質素升咗幾多、貴幾多，幾時值得轉用

一句講晒：GPT-5.5 係有進步，但未必值得所有團隊即刻全線轉用。最清晰、可直接比較嘅官方訊號係 GDPval：GPT-5.5 得 84.9%，GPT-5.4 則係 83.0%。同時，外部比較 LLM Stats 指兩者同樣係 100 萬 token context window、逐 token 延遲相近，而 GPT-5.5 價格約為 GPT-5.4 兩倍。

快速比較

項目	目前證據	實務解讀
最新模型	OpenAI API 文件將 GPT-5.5 列為 latest；OpenAI 研究頁亦將 GPT-5.5 放在 GPT-5.4 之後。	GPT-5.5 係目前文件中較新一代。
GDPval 質素	GPT-5.5 得 84.9%；GPT-5.4 公布時為 83.0%。	呢個評測上升 1.9 個百分點。
共同 benchmark	LLM Stats 指 GPT-5.5 在 10 個共同 benchmark 中有 9 個較 GPT-5.4 好。	方向上利好 GPT-5.5，但屬第三方比較。
Context window	LLM Stats 指兩者同為 100 萬 token。	暫時唔似係轉用主因。
逐 token 延遲	LLM Stats 指兩者逐 token 延遲相近。	唔應期望速度會明顯變快。
價格	LLM Stats 列 GPT-5.5 為 $5/$30 每 100 萬 token，GPT-5.4 為 $2.50/$15。	變動成本約貴一倍。

真正較硬淨嘅提升：質素

OpenAI 形容 GDPval 係用來評估 AI agent 能否在 44 種職業中，完成規格清晰嘅知識工作。 GPT-5.4 發布時，OpenAI 公布它在 GDPval 達 83.0%；到 GPT-5.5，公布分數升至 84.9%。

1.9 個百分點唔算驚天動地，但係目前可比較資料入面，呢個係最乾淨、最直接嘅量化差距。解讀時要小心：它證明 GPT-5.5 在某個專業工作評測上較好，唔代表每一種 prompt、每一種語言、每一個工具整合，或者每條 production 流程都一定贏 GPT-5.4。

第三方 benchmark：有用，但唔係最後答案

較完整嘅正面訊號來自 LLM Stats。該比較指 GPT-5.5 對 GPT-5.4，在 10 個共同 benchmark 中有 9 個表現較佳。 這支持一個合理判斷：平均而言，GPT-5.5 應該係更強嘅模型。

不過，呢份包括 benchmark、價格、context 同延遲嘅矩陣，唔係 OpenAI 官方對照表，而係外部比較。 對於要按量付 API 費、流量又大的團隊，正確做法唔係見到新 model 就一刀切換，而係用它來決定邊啲任務值得優先做 A/B test。

Context 同延遲：暫時唔係轉用主因

好多應用唔只睇模型聰唔聰明，亦睇兩件事：一次可以塞幾多內容，以及回覆要等幾耐。按 LLM Stats，GPT-5.5 同 GPT-5.4 都係 100 萬 token context window，逐 token 延遲亦相近。

呢點唔代表兩個模型會答出一樣嘅內容。它只係話，以目前證據，想試 GPT-5.5 嘅強理由唔係「可以放更多 context」，亦唔係「明顯更快」，而係可能在複雜任務上交到更好結果。

價格：最容易令遷移卡住嘅位

成本係今次升級最需要計清楚嘅部分。LLM Stats 將 GPT-5.5 列為 $5/$30 每 100 萬 token，GPT-5.4 則為 $2.50/$15。 用呢組數字睇，GPT-5.5 每 token 成本大約係 GPT-5.4 兩倍。

所以真正要計嘅唔只係「每 token 幾錢」，而係「每個合格結果要幾錢」。如果 GPT-5.5 可以明顯減少錯誤、人工覆核、重試次數，或者令高價值任務一次過完成，貴一倍未必唔划算。相反，如果 GPT-5.4 已經穩定達到你嘅質素門檻，轉用 GPT-5.5 就可能只係成本上升。

唔好假設每個能力都同步提升

OpenAI 之前介紹 GPT-5.4 時，已經強調它結合強嘅 coding 能力，並改善模型在工具、軟件環境，以及涉及試算表、簡報、文件等專業任務上的工作表現。 呢點重要，因為好多遷移決定其實唔係睇平均 benchmark，而係睇一條具體 production 流程：寫 code、代理式任務、文件分析、工具調用，或者輸出可交付文件。

以目前資料，未有官方逐項拆解 GPT-5.5 相對 GPT-5.4 在上述每個細分能力上分別提升幾多。若你嘅產品高度依賴其中一項，最好用自己嘅真實 prompt、文件、工具鏈同驗收準則去比較，先好改 default model。

幾時值得先試 GPT-5.5

如果你嘅任務接近規格清晰嘅專業知識工作、錯誤成本高，或者少少質素提升已經可以慳到人工覆核時間，GPT-5.5 值得排入優先測試。 如果你想使用 OpenAI API 文件中列為最新嘅模型，GPT-5.5 亦自然係要評估嘅選項。

相反，如果你嘅應用對成本極敏感、GPT-5.4 現有質素已經達標，或者你本來期望 GPT-5.5 會有更大 context window 或明顯更低延遲，現有外部比較未能支持即時全面轉用。

轉用前應該點測

比較兩個模型時，唔好只睇幾條 demo prompt。較實際做法係用同一批 prompt、文件、工具調用流程同驗收標準，量度至少五樣嘢：合格回答率、嚴重錯誤率、人工覆核時間、整體延遲，以及每完成一項任務嘅成本。

遷移亦唔一定要全有全無。你可以只在 GPT-5.5 有可量度改善嘅路徑使用它，例如高價值分析、複雜 agent 任務或需要更少返工嘅流程；至於高流量、低邊際價值、GPT-5.4 已經夠用嘅地方，就繼續留在 GPT-5.4。

總結：有升級，但要計數

GPT-5.5 相對 GPT-5.4 的確有進步，但更似係漸進式提升，而唔係一個令所有應用都要即刻遷移嘅斷代跳躍。最強證據係 GDPval 由 GPT-5.4 的 83.0% 升至 GPT-5.5 的 84.9%，再加上 LLM Stats 指 GPT-5.5 在 10 個共同 benchmark 中有 9 個較好。

但遷移唔係自動成立：同一份外部比較亦指兩者 context window 一樣、逐 token 延遲相近，而 GPT-5.5 價格約貴一倍。 實務結論係：喺質素直接影響收入、風險或人工成本嘅地方試 GPT-5.5；喺成本、context 或速度先係主導因素嘅流程，GPT-5.4 仍然可能係較合理選擇。