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OpenAI빠름울트라

GPT-5.5

1.05M 컨텍스트 윈도우와 128K 최대 출력 토큰을 갖춘 OpenAI의 최신 플래그십 모델입니다. 캐시 입력 10배 할인을 지원하며 GPT-5.4 시리즈 대비 추론, 코딩, 멀티모달 성능이 향상되었습니다.

5 크레딧
요청당
1.05M 토큰 컨텍스트 윈도우
128K 최대 출력 토큰
캐시 입력 가격 (10배 저렴)
조절 가능한 추론 노력 수준
함수 호출, 웹 검색, 파일 검색, 컴퓨터 사용
네이티브 비전 지원

지금 바로 실행해보세요

콘솔의 Playground에서 별도 코드 없이 이 모델을 즉시 테스트할 수 있어요

로그인 후 사용해보기

AI 어시스턴트에서 사용하기

이 모델의 사용법을 Claude, ChatGPT 등에 복사

llms.txt

모델 상세 사양

컨텍스트 윈도우
1.1M
토큰
최대 출력
128K
토큰
학습 데이터
2025-12
호환 SDK
OpenAI

기능 지원

비전
함수 호출
스트리밍
JSON 모드
시스템 프롬프트

토큰별 가격 (1M 토큰당)

토큰 종류크레딧달러 환산
입력 토큰10,000$10.00
출력 토큰60,000$60.00
캐시된 토큰1,000$1.00

* 1 크레딧 ≈ $0.001 (실제 요금은 사용량에 따라 달라질 수 있습니다)

빠른 시작

curl -X POST "https://api.core.today/llm/openai/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "gpt-5.5",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a research assistant. Cite sources by ID."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Given the attached corpus of internal docs, summarize the key risks discussed and propose mitigations grouped by severity."
    }
  ],
  "reasoning_effort": "high",
  "max_completion_tokens": 8000
}'

파라미터

파라미터타입필수기본값설명
messagesarrayYes-role과 content를 포함한 메시지 객체 배열
modelstringYesgpt-5.5모델 식별자
max_completion_tokensintegerNo4096응답의 최대 토큰 수 (최대 128000). 주의: max_tokens 대신 max_completion_tokens 사용
reasoning_effortstringNomedium추론 노력 수준: none, low, medium, high, xhigh
nonelowmediumhighxhigh
temperaturefloatNo1.0샘플링 온도 (0-2)
streambooleanNofalseServer-Sent Events 스트리밍 활성화
top_pfloatNo1.0핵 샘플링 임계값 (0-1)

예제

롱 컨텍스트 RAG

GPT-5.5로 최대 1M 토큰 컨텍스트 처리

curl -X POST "https://api.core.today/llm/openai/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "gpt-5.5",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a research assistant. Cite sources by ID."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Given the attached corpus of internal docs, summarize the key risks discussed and propose mitigations grouped by severity."
    }
  ],
  "reasoning_effort": "high",
  "max_completion_tokens": 8000
}'

캐시된 반복 컨텍스트

큰 시스템 프롬프트를 10배 할인된 캐시 가격으로 재사용

curl -X POST "https://api.core.today/llm/openai/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer cdt_your_api_key" \
  -d '{
  "model": "gpt-5.5",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "<large repeated system prompt or codebase context>"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Refactor the auth middleware to use the new session API."
    }
  ],
  "temperature": 0.3,
  "max_completion_tokens": 4000
}'

팁 & 모범 사례

1반복되는 시스템 프롬프트와 RAG 컨텍스트에는 캐시 입력 ($0.50/M) 활용
21.05M 컨텍스트 — 윈도우를 초과할 때만 청킹하세요
3가장 복잡한 작업에는 reasoning_effort 'high' 또는 'xhigh'
4128K 출력으로 한 번에 장문 생성 가능
5코딩 및 분석 작업에는 낮은 온도(0.2-0.5)

사용 사례

최첨단 추론 및 분석
최대 1M 토큰의 긴 문서 처리
도구 사용 고급 에이전트 워크플로우
캐시 입력 활용 반복 컨텍스트 (RAG, 코드베이스)
엔터프라이즈급 콘텐츠 생성