1M 上下文窗口
单次请求可容纳完整代码仓库、长篇政策或研究材料级别的输入。
GPT-5.5
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GPT-5.5：高级推理、1M 上下文与 Tool Search
面向高要求推理与生产级 Agent：在单次请求中处理完整代码库或长文档，支持 none 至 xhigh 推理强度，并与 Claude、Gemini 等模型共用 LimaxAI 聊天工作台。
- 1M 上下文
- 128K 最大输出
- 高级推理
- Tool Search
- 可调推理强度
> tool_search("internal_api.list")
// advanced reasoning · multi-step plan
> context: 1M tokens · output budget: 128K
// reasoning: xhigh · tools: 38 matched
核心能力
关键能力一览
参考公开产品资料整理的 GPT-5.5 能力要点；具体开关与参数以 LimaxAI 聊天内实际展示为准。
128K 最大输出
一次响应可生成完整报告、长实现或大段结构化内容。
高级推理
面向复杂多步问题求解、研究工作流与决策辅助 Agent，可按任务提高推理深度。
Tool Search
从更大工具生态中按需发现与调用，避免每次 prompt 塞满全部工具定义。
可调推理强度
按延迟、深度与任务难度在 none 到 xhigh 之间选择 reasoning effort。
更高 Token 效率
为推理深度与长上下文并重的高要求工作流而设计，减少无效 token 浪费。
模型对比
GPT-5.5 与前沿模型（定性）
面向选型决策的快速对照；扣费与可用性以 LimaxAI 价格页与模型列表为准。
Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro 为公开对比中常见的对标型号；上下文与单次输出上限随版本变化。
| 维度 | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| 上下文窗口 | 1M | 200K（1M beta） | 1M |
| 最大输出 | 128K | 128K | 64K |
| 原生 Computer Use | 是 | 否 | 否 |
| Tool Search | 是 | 否 | 否 |
| 推理控制 | none 至 xhigh | standard / extended | 公开控制项有限 |
应用场景
你可以用 GPT-5.5 构建什么
下列场景与公开产品资料中的 GPT-5.5 叙事一致；配图为概念示意。
复杂多步推理与决策辅助
用 GPT-5.5 处理研究工作流、策略分析与多步问题求解，在 LimaxAI 中与其它前沿模型共用同一聊天体验。
1M 上下文下的全代码库分析与生成
在单次请求中处理大型代码仓库、长文档或研究素材集，适合架构审阅、依赖分析与长文生成。
企业工具生态的 Tool Search 编排
依赖大量内部 API、工具或 MCP 连接器时，让模型按需选择正确工具，提高 Agent 质量并减少 token 浪费。
家族对比
GPT-5.5 与 GPT-5.4（定性）
同一家族内的选型参考；公开资料中 5.5 更强调高级推理与 1M 上下文，5.4 在 Computer Use 等 Agent 叙事上更突出。
| 维度 | GPT-5.5 | GPT-5.4 |
|---|---|---|
| 上下文窗口 | 1M | 约 1.05M |
| 主推能力 | 高级推理、长上下文分析 | 原生 Computer Use、公开基准叙事 |
| Tool Search | 支持 | 支持 |
| 推理控制 | none 至 xhigh | none 至 xhigh |
| 选型建议 | 优先试最新推理栈 | 优先试 Agent / 桌面自动化 |
平台价值
为什么在 LimaxAI 里用
与站内其他对话模型共用聊天体验，无需为单一模型单独维护密钥或控制台。
统一的聊天工作台
在模型列表中切换 GPT-5.5、GPT-5.4 与 Claude、Gemini 等模型，历史与附件能力以当前版本为准。
积分计费一体化
按 LimaxAI 公示的聊天计费与积分规则扣减，便于与团队内其他模型对比成本。
流式输出与现有客户端一致
沿用 LimaxAI 聊天已对接的流式管线，适合长回复与迭代式调试。
接入步骤
如何开始
从登录到迭代验证，三步上手。
登录 LimaxAI
注册并进入对话页，在模型列表中查找 GPT-5.5 或名称相近的条目。
发送第一条请求
描述复杂任务或附上代码/文档；需要深度推理时逐步提高 reasoning effort（若产品内提供）。
部署并迭代
结合价格页与用量明细控制成本；满意后将工作流推广到团队或 Agent 管线。
常见问答
常见问题
在 LimaxAI 里如何选用 GPT-5.5？
进入「对话」页，在模型下拉列表中选择带 GPT-5.5 字样的条目。列表由后端接口下发，名称与可见性会随运营配置变化。
GPT-5.5 和 GPT-5.4 有什么区别？
公开资料将 GPT-5.5 定位为面向高要求推理工作流的较新选项，具备 1M 上下文与 128K 最大输出，并强调高级推理与 Tool Search；若更关注 Computer Use 与成熟 Agent 叙事，可继续试用 GPT-5.4。
GPT-5.5 的上下文窗口有多大？
公开资料为 1M token 上下文与 128K 最大输出。实际仍可能受请求体大小、附件策略、风控与限流影响。
什么是 Tool Search？
让模型从更大工具集中自动发现并选择合适工具，而不是在每次 prompt 中嵌入全部工具定义，有助于提升 Agent 质量并节省 token。
长上下文是否会有额外计费？
API 场景下部分供应商对超长输入有分档计费；LimaxAI 聊天请一律以价格页与个人消费明细为准。
对话积分如何计费？
按所选聊天模型与 LimaxAI 公示的积分规则计费；以价格页与个人消费明细为准。
在 LimaxAI 对话中试用
用真实任务试一条 GPT-5.5
打开聊天，在模型列表中选择 GPT-5.5，从复杂推理、长文档或 Tool Search 草稿开始验证。