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Proprietary model

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Released junio de 2026

Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de GPT-5.5 Instant (June 2026)

Probar Benchmarks de proveedores de API

Resumen del modelo

InteligenciaUpdated

22
Índice de Inteligencia de Artificial Analysis
2 de 4 unidades para Inteligencia.

Velocidad

131.8
Tokens de salida por segundo
4 de 4 unidades para Velocidad.

Costo

Entrada 5,00 US$Salida 30,00 US$Descuento de caché 90%
N/D
Costo por tarea del Índice de Inteligencia
Valor desconocido de 4 unidades para Costo.

Verbosidad

N/D
Tokens de salida del Índice de Inteligencia
Valor desconocido de 4 unidades para Verbosidad.

GPT-5.5 Instant (June 2026) está por debajo del promedio en inteligencia y tiene un precio especialmente elevado en comparación con otros modelos de precio similar. El modelo admite entrada de texto e imágenes, genera texto y tiene una ventana de contexto de 400k tokens con conocimientos hasta agosto de 2025.

GPT-5.5 Instant (June 2026) obtiene 22 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa por debajo del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 29).

El precio de GPT-5.5 Instant (June 2026) es de $5.00 por 1 M de tokens de entrada (elevado; mediana: $2.00) y $30.00 por 1 M de tokens de salida (elevado; mediana: $10.00).

Con 132 tokens por segundo, GPT-5.5 Instant (June 2026) es notablemente rápido (74).

RazonamientoSí

Esta página muestra la versión con razonamiento de este modelo.

También puede existir una variante sin razonamiento.

Modalidad de entrada

Admite: texto e imágenes

Modalidad de salida

Admite: texto

Fecha límite de conocimiento31 ago 2025
Ventana de contexto400k
~600 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos

Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:

  • Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
  • Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
  • Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
    • Muy pequeño: ≤4B parámetros
    • Pequeño: 4B–40B parámetros
    • Mediano: 40B–150B parámetros
    • Grande: >150B parámetros
  • Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
    • <$0.15 por 1 M de tokens
    • $0.15–$1 por 1 M de tokens
    • >$1 por 1 M de tokens

Aspectos destacados

Updated

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Velocidad

Output tokens per second · Higher is better

Costo por tarea

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

InteligenciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1
Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1
Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
See more
AA-Briefcase

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

𝜏³-Banking

Agentic tool use

Terminal-Bench v2.1

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdfNew

Professional document reasoning, All-pass

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GPQA Diamond

Scientific reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

IFBench

Instruction following

APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

Comparaciones del Índice de Inteligencia

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task
Most attractive quadrant
Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.2 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Costo

Cost per Intelligence Index Task

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Ventana de contexto

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Velocidad

Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Time per Intelligence Index Task

Weighted average decode time (minutes) per task; excludes TTFT and overhead time · Lower is better

The weighted average time (seconds) per Artificial Analysis Intelligence Index task. This is calculated by dividing output tokens per task by output speed, weighted by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index.

Latencia

Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Tiempo de respuesta de extremo a extremo

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

End-to-End Response Time

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

  • Input time: Time to receive the first response token
  • Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
  • Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre GPT-5.5 Instant (June 2026)

GPT-5.5 Instant (June 2026) se lanzó el 25 de junio de 2026.

GPT-5.5 Instant (June 2026) fue creado por OpenAI.

GPT-5.5 Instant (June 2026) obtiene 22 puntos (estimados) en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa por debajo del promedio entre otros modelos de razonamiento en un rango de precio similar (mediana: 29).

GPT-5.5 Instant (June 2026) genera 131.8 tokens de salida por segundo (según la API de OpenAI), un valor muy por encima del promedio frente a otros modelos de razonamiento en un rango de precio similar (mediana: 73.6 t/s).

GPT-5.5 Instant (June 2026) tiene un tiempo hasta el primer token (TTFT) de 1.04 s (según la API de OpenAI), un valor muy competitivo frente a otros modelos de razonamiento en un rango de precio similar (mediana: 3.69 s).

GPT-5.5 Instant (June 2026) cuesta $5.00 por 1 M de tokens de entrada (en el extremo superior; mediana: $2.00) y $30.00 por 1 M de tokens de salida (en el extremo superior; mediana: $10.00), según la API de OpenAI.

GPT-5.5 Instant (June 2026) cuesta $5.00 por 1 M de tokens de entrada y $30.00 por 1 M de tokens de salida (según la API de OpenAI). Con una tarifa combinada (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida), equivale a $4.35 por 1 M de tokens. El precio puede variar según el proveedor. Comparar precios de proveedores

Sí, GPT-5.5 Instant (June 2026) es un modelo de razonamiento. Usa pensamiento extendido o razonamiento en cadena para resolver problemas complejos antes de dar una respuesta.

GPT-5.5 Instant (June 2026) admite entrada de texto e imágenes.

GPT-5.5 Instant (June 2026) admite salida de texto.

Sí, GPT-5.5 Instant (June 2026) admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.

Sí, GPT-5.5 Instant (June 2026) es multimodal. Puede procesar entradas de texto e imágenes y generar salidas de texto.

GPT-5.5 Instant (June 2026) tiene una ventana de contexto de 400k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.

No, GPT-5.5 Instant (June 2026) es propietario. Los pesos del modelo no están disponibles públicamente.

GPT-5.5 Instant (June 2026) es un modelo propietario y OpenAI no ha revelado su tamaño ni su cantidad de parámetros.

GPT-5.5 Instant (June 2026) obtiene 22 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.

La fecha límite de conocimiento de GPT-5.5 Instant (June 2026) es agosto de 2025. Sus datos de entrenamiento incluyen información hasta esa fecha.

Sí, GPT-5.5 Instant (June 2026) está disponible mediante API a través de 1 proveedor. Comparar proveedores de API

GPT-5.5 Instant (June 2026) está disponible a través de 1 proveedor de API. Comparar proveedores