Kalau Anda mengikuti perkembangan AI dalam beberapa bulan terakhir, Anda pasti tahu betapa cepatnya lanskap ini berubah. OpenAI baru saja merilis GPT-5.5 sebagai model paling cerdas dan intuitif mereka hingga saat ini. Ini bukan sekadar update minor. GPT-5.5 adalah lompatan nyata dalam kemampuan agentik, efisiensi token, dan kecerdasan lintas domain.
Artikel ini mengupas tuntas GPT-5.5: dari kemampuan model, evaluasi benchmark, hingga harga API, semuanya berbasis data resmi pengumuman OpenAI.
Pendahuluan dan Gambaran Umum GPT-5.5
GPT-5.5 resmi diluncurkan pada April 2026 untuk pengguna Plus, Pro, Business, dan Enterprise di ChatGPT dan Codex. Versi GPT-5.5 Pro tersedia khusus untuk paket Pro, Business, dan Enterprise. Per 24 April 2026, model ini juga tersedia di API dengan harga $5 per 1 juta token input dan $30 per 1 juta token output.
Yang membuat GPT-5.5 berbeda dari generasi sebelumnya adalah kemampuannya memahami maksud Anda lebih cepat, bukan hanya instruksi literalnya. Anda bisa memberikan tugas kompleks multi-langkah, dan GPT-5.5 akan merencanakan, menggunakan alat, memeriksa pekerjaannya sendiri, menavigasi ambiguitas, dan terus berjalan sampai selesai tanpa Anda perlu micromanage setiap langkah.
Peningkatan paling signifikan terlihat di empat bidang utama: pengkodean agentik, penggunaan komputer, pekerjaan berbasis pengetahuan, dan riset ilmiah. Keempat domain ini membutuhkan penalaran lintas konteks dan pengambilan tindakan dari waktu ke waktu, dan GPT-5.5 dirancang tepat untuk itu.
[Gambar 1: Indeks Kecerdasan Analisis Buatan – Output Tokens vs Intelligence Index. GPT-5.5 unggul signifikan dibanding GPT-5.4, Claude Opus 4.7, dan Gemini 3.1 Pro. Sumber: OpenAI]
Sebelum masuk ke detail kemampuan, berikut ringkasan perbandingan performa antar model utama berdasarkan data OpenAI:
| Evaluasi | GPT-5.5 | GPT-5.4 | Claude Opus 4.7 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 | 82,7% | 75,1% | 69,4% | 68,5% |
| GDPval (menang/seri) | 84,9% | 83,0% | 80,3% | 67,3% |
| OSWorld-Verified | 78,7% | 75,0% | 78,0% | – |
| Tool Race | 55,6% | 54,6% | – | 48,8% |
| Cyber Fitness | 81,8% | 79,0% | 73,1% | – |
| FrontierMath Level 1–3 | 51,7% | 47,6% | 43,8% | 36,9% |
Kemampuan Model GPT-5.5
OpenAI membangun GPT-5.5 sebagai infrastruktur global untuk AI agentik. Dalam satu tahun terakhir, AI sudah secara dramatis mempercepat rekayasa perangkat lunak. Dengan GPT-5.5, transformasi yang sama mulai meluas ke riset ilmiah dan pekerjaan komputer yang lebih luas.
Pengkodean Agentik (Agentic Coding)
GPT-5.5 adalah model pengkodean agentik terkuat yang pernah OpenAI rilis. Di Terminal-Bench 2.0, yang menguji alur kerja baris perintah kompleks yang membutuhkan perencanaan, iterasi, dan koordinasi alat, GPT-5.5 mencapai akurasi 82,7% versus 75,1% di GPT-5.4. Selisih 7,6 poin persentase ini signifikan dalam konteks benchmark.
Di SWE-Bench Pro, yang mengevaluasi penyelesaian masalah GitHub di dunia nyata, GPT-5.5 mencapai 58,6%. Di Expert-SWE internal OpenAI, yang menguji tugas coding jangka panjang dengan estimasi waktu penyelesaian rata-rata 20 jam oleh manusia, GPT-5.5 juga mengungguli GPT-5.4.
[Gambar 2: Terminal-Bench 2.0 – Skor vs Output Tokens. GPT-5.5 mencapai skor lebih tinggi dengan token lebih sedikit dibanding GPT-5.4. Sumber: OpenAI]
[Gambar 3: Expert-SWE Internal – Skor vs Output Tokens. GPT-5.5 menyelesaikan tugas lebih efisien. Sumber: OpenAI]
Pada ketiga evaluasi tersebut, GPT-5.5 menunjukkan peningkatan skor dibanding GPT-5.4 dengan menggunakan lebih sedikit token. Ini penting secara praktis: Anda mendapat hasil lebih baik dengan biaya lebih rendah.
Di Codex, GPT-5.5 menangani pekerjaan rekayasa dari implementasi dan refaktor hingga debugging, pengujian, dan validasi. Pengujian awal menunjukkan model ini lebih kuat dalam mempertahankan konteks di seluruh sistem besar, menalar kegagalan ambigu, memeriksa asumsi dengan alat, dan menerapkan perubahan di seluruh basis kode.
Dan Shipper, Founder & CEO Every, menggambarkan GPT-5.5 sebagai “model pengkodean pertama yang pernah saya gunakan yang memiliki kejelasan konseptual yang serius.” Ia menggunakannya untuk mereproduksi penulisan ulang sistem yang sebelumnya hanya bisa dilakukan oleh insinyur senior, dan GPT-5.5 berhasil. GPT-5.4 tidak.
Pietro Schirano, CEO MagicPath, melaporkan GPT-5.5 menggabungkan cabang dengan ratusan perubahan frontend dan refaktor ke cabang utama dalam sekitar 20 menit. Michael Truell, Co-founder & CEO Cursor, menyatakan: “GPT-5.5 secara nyata lebih cerdas dan lebih gigih daripada GPT-5.4, dengan kinerja pengkodean yang lebih kuat dan penggunaan alat yang lebih andal.”
Pekerjaan Berbasis Pengetahuan
GPT-5.5 unggul bukan hanya di coding. Model ini dirancang untuk siklus lengkap pekerjaan berbasis pengetahuan: menemukan informasi, memahami apa yang penting, menggunakan alat, memeriksa output, dan mengubah bahan mentah menjadi sesuatu yang bermanfaat.
Di GDPval, yang menguji kemampuan agen untuk menghasilkan pekerjaan berbasis pengetahuan yang terdefinisi dengan baik di 44 bidang pekerjaan, GPT-5.5 mencetak 84,9%. Di OSWorld-Verified, GPT-5.5 mencapai 78,7%. Di Tau2-bench Telecom, GPT-5.5 mencapai 98,0% tanpa penyetelan prompt.
[Gambar 4: GDPval – Tingkat Kemenangan vs Profesional Industri. GPT-5.5 84,9% vs GPT-5.4 83,0%, Claude Opus 4.7 80,3%, Gemini 3.1 Pro 67,3%. Sumber: OpenAI]
[Gambar 5: OSWorld-Verified – Skor vs Jumlah Tool Yields. GPT-5.5 78,7% vs GPT-5.4 75,0%. Sumber: OpenAI]
Data penggunaan internal OpenAI sendiri menunjukkan lebih dari 85% perusahaan menggunakan Codex setiap minggu di berbagai fungsi. Tim Komunikasi OpenAI menggunakannya untuk menganalisis data permintaan berbicara selama enam bulan dan membangun sistem validasi otomatis. Tim Keuangan menggunakannya untuk meninjau 24.771 formulir pajak K-1 dengan total 71.637 halaman, memangkas pekerjaan yang biasanya memakan dua minggu. Tim Go-to-Market menghemat 5–10 jam per minggu dengan mengotomatiskan laporan bisnis mingguan.
[Gambar 6: Tau2-bench Telecom – Akurasi vs Output Tokens. GPT-5.5 mencapai 98,0% vs 92,8% GPT-5.4 tanpa penyesuaian prompt. Sumber: OpenAI]
Justin Boitano, VP AI Perusahaan di NVIDIA, menyebut GPT-5.5 mampu “memangkas waktu debugging dari berhari-hari menjadi beberapa jam, dan mengubah eksperimen selama berminggu-minggu menjadi kemajuan dalam semalam pada basis kode yang kompleks.”
Riset Ilmiah
GPT-5.5 menunjukkan peningkatan nyata untuk alur kerja riset ilmiah dan teknis. Riset membutuhkan lebih dari sekadar menjawab pertanyaan sulit: eksplorasi ide, pengumpulan bukti, pengujian asumsi, interpretasi hasil, dan keputusan langkah berikutnya. GPT-5.5 lebih baik dalam mempertahankan konsistensi di sepanjang siklus tersebut.
Di GeneBench, evaluasi baru yang berfokus pada analisis data ilmiah multi-tahap dalam genetika dan biologi kuantitatif, GPT-5.5 mencapai 25,0% versus 19,0% GPT-5.4. Tugas-tugas di GeneBench seringkali setara dengan proyek multi-hari bagi para ahli ilmiah.
[Gambar 7: GeneBench – Skor vs Output Tokens. GPT-5.5 25,0% vs GPT-5.4 19,0% dengan efisiensi token yang lebih baik. Sumber: OpenAI]
Di BixBench, benchmark berbasis bioinformatika dan analisis data dunia nyata, GPT-5.5 mencapai 80,5% versus 74,0% GPT-5.4. Ini adalah kinerja terdepan di antara model-model dengan skor yang telah dipublikasikan.
[Gambar 8: BixBench – GPT-5.5 80,5% vs GPT-5.4 74,0%. Sumber: OpenAI]
Contoh konkret lainnya: versi internal GPT-5.5 dengan perangkat khusus membantu menemukan bukti baru tentang bilangan Ramsey, salah satu objek sentral dalam kombinatorika. Hasil ini kemudian diverifikasi di Lean. Bartosz Naskręcki, asisten profesor matematika di Universitas Adam Mickiewicz, menggunakan GPT-5.5 di Codex untuk membangun aplikasi geometri aljabar dari satu perintah dalam 11 menit.
[Gambar 9: Visualisasi geometri aljabar yang dibangun menggunakan GPT-5.5 di Codex dalam 11 menit. Kredit: Bartosz Naskręcki. Sumber: OpenAI]
Derya Unutmaz, profesor imunologi di Jackson Laboratory, menggunakan GPT-5.5 Pro untuk menganalisis kumpulan data ekspresi gen dengan 62 sampel dan hampir 28.000 gen, menghasilkan laporan penelitian yang disebutnya memerlukan beberapa bulan jika dikerjakan tim secara manual. Brandon White, Co-founder & CEO Axiom Bio, menyebut GPT-5.5 memberikan peningkatan akurasi signifikan pada evaluasi penemuan obat tersulit mereka.
Efisiensi Inferensi Generasi Berikutnya
GPT-5.5 menyamai latensi per-token GPT-5.4 dalam pelayanan dunia nyata, sambil beroperasi pada tingkat kecerdasan yang jauh lebih tinggi. Ini bukan kebetulan. OpenAI merancang GPT-5.5 bersama, melatihnya bersama, dan mengimplementasikannya pada sistem NVIDIA GB200 dan GB300 NVL72 sebagai sistem terintegrasi, bukan serangkaian optimasi terisolasi.
Salah satu peningkatan kunci adalah penyeimbangan beban dan heuristik partisi. Sebelumnya, OpenAI membagi permintaan pada akselerator menjadi chunk tetap untuk menyeimbangkan pekerjaan di seluruh inti komputasi. Jumlah chunk statis tidak optimal untuk semua bentuk lalu lintas. Codex kemudian menganalisis pola lalu lintas produksi selama beberapa minggu dan menulis algoritma heuristik khusus untuk mempartisi pekerjaan secara optimal. Hasilnya adalah peningkatan kecepatan pembuatan token lebih dari 20%.
Di Codex, GPT-5.5 juga menggunakan token yang jauh lebih sedikit untuk menyelesaikan tugas yang sama dibanding GPT-5.4. Ini artinya untuk sebagian besar pengguna, meskipun harga per token lebih tinggi, total biaya pekerjaan bisa lebih rendah karena efisiensi token yang meningkat.
Keamanan Siber GPT-5.5
OpenAI menilai kemampuan keamanan siber GPT-5.5 sebagai Tinggi dalam Kerangka Kesiapan mereka. Model ini merupakan peningkatan dari GPT-5.4 dalam kemampuan keamanan siber, meskipun belum mencapai tingkat Kritis.
GPT-5.5 hadir dengan serangkaian pengamanan terkuat yang pernah OpenAI terapkan. OpenAI menerapkan pengklasifikasi yang lebih ketat untuk potensi risiko siber, kontrol lebih ketat seputar aktivitas berisiko tinggi, dan perlindungan tambahan untuk penyalahgunaan berulang. Sebelum rilis, OpenAI bekerja sama dengan hampir 200 mitra akses awal tepercaya untuk mengumpulkan umpan balik kasus penggunaan nyata.
[Gambar 10: Cyber Fitness – GPT-5.5 81,8% vs GPT-5.4 79,0% vs Claude Opus 4.7 73,1%. Sumber: OpenAI]
[Gambar 11: CTF Internal – Skor vs Output Tokens. GPT-5.5 88,1% vs GPT-5.4 83,7%. Sumber: OpenAI]OpenAI membuka Trusted Access for Cyber, yang memberikan akses diperluas ke kemampuan keamanan siber tingkat lanjut GPT-5.5 dengan pembatasan lebih sedikit untuk pengguna terverifikasi. Organisasi yang bertanggung jawab melindungi infrastruktur kritis bisa mengajukan akses ke model keamanan siber yang lebih permisif seperti GPT-5.4-Cyber, dengan syarat memenuhi persyaratan keamanan yang ketat.
Ketersediaan dan Harga GPT-5.5
Berikut detail ketersediaan dan harga resmi GPT-5.5 berdasarkan pengumuman OpenAI April 2026:
Di ChatGPT, GPT-5.5 Thinking tersedia untuk pengguna Plus, Pro, Business, dan Enterprise. GPT-5.5 Pro, yang dirancang untuk pertanyaan lebih sulit dan pekerjaan dengan akurasi lebih tinggi, tersedia untuk paket Pro, Business, dan Enterprise.
Di Codex, GPT-5.5 tersedia untuk paket Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu, dan Go dengan jendela konteks 400K. GPT-5.5 juga tersedia dalam mode Cepat, menghasilkan token 1,5 kali lebih cepat dengan biaya 2,5 kali lipat.
| Model | Input (per 1M token) | Output (per 1M token) | Jendela Konteks | Keterangan |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.5 | $5 | $30 | 1 juta token | Standard API |
| GPT-5.5 (Batch/Flex) | $2,5 | $15 | 1 juta token | 50% dari tarif standar |
| GPT-5.5 (Priority) | $12,5 | $75 | 1 juta token | 2,5x tarif standar |
| GPT-5.5 Pro | $30 | $180 | 1 juta token | Akurasi lebih tinggi |
Meskipun GPT-5.5 dihargai lebih tinggi dari GPT-5.4, efisiensi token yang meningkat berarti total biaya pekerjaan bisa lebih rendah untuk banyak use case. OpenAI secara cermat menyempurnakan pengalaman Codex agar GPT-5.5 memberikan hasil lebih baik dengan token lebih sedikit untuk sebagian besar pengguna.
Evaluasi Lengkap GPT-5.5
OpenAI merilis data evaluasi komprehensif untuk GPT-5.5 di semua domain utama. Berikut detail lengkapnya berdasarkan data resmi OpenAI.
Evaluasi Pemrograman
| Evaluasi | GPT-5.5 | GPT-5.4 | GPT-5.5 Pro | GPT-5.4 Pro | Claude Opus 4.7 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 58,6% | 57,7% | – | – | 64,3% | 54,2% |
| Terminal-Bench 2.0 | 82,7% | 75,1% | – | – | 69,4% | 68,5% |
| Expert-SWE (Internal) | 73,1% | 68,5% | – | – | – | – |
Evaluasi Profesional
| Evaluasi | GPT-5.5 | GPT-5.4 | GPT-5.5 Pro | GPT-5.4 Pro | Claude Opus 4.7 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GDPval (menang/seri) | 84,9% | 83,0% | 82,3% | 82,0% | 80,3% | 67,3% |
| Finance Agent v1.1 | 60,0% | 56,0% | – | 61,5% | 64,4% | 59,7% |
| Investment Banking Modeling | 88,5% | 87,3% | 88,6% | 83,6% | – | – |
| OfficeQA Pro | 54,1% | 53,2% | – | – | 43,6% | 18,1% |
Evaluasi Penggunaan Komputer dan Penglihatan
| Evaluasi | GPT-5.5 | GPT-5.4 | Claude Opus 4.7 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|
| OSWorld-Verified | 78,7% | 75,0% | 78,0% | – |
| MMMU Pro (tanpa alat) | 81,2% | 81,2% | – | 80,5% |
| MMMU Pro (dengan alat) | 83,2% | 82,1% | – | – |
Evaluasi Penggunaan Alat
| Evaluasi | GPT-5.5 | GPT-5.4 | GPT-5.5 Pro | GPT-5.4 Pro | Claude Opus 4.7 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Browse Competitor | 84,4% | 82,7% | 90,1% | 89,3% | 79,3% | 85,9% |
| Atlas MCP | 75,3% | 70,6% | – | – | 79,1% | 78,2% |
| Tool Race | 55,6% | 54,6% | – | – | – | 48,8% |
| Tau2-bench Telecom | 98,0% | 92,8% | – | – | – | – |
Evaluasi Akademik
| Evaluasi | GPT-5.5 | GPT-5.4 | GPT-5.5 Pro | GPT-5.4 Pro | Claude Opus 4.7 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GeneBench | 25,0% | 19,0% | 33,2% | 25,6% | – | – |
| FrontierMath Level 1–3 | 51,7% | 47,6% | 52,4% | 50,0% | 43,8% | 36,9% |
| FrontierMath Level 4 | 35,4% | 27,1% | 39,6% | 38,0% | 22,9% | 16,7% |
| BixBench | 80,5% | 74,0% | – | – | – | – |
| GPQA Diamond | 93,6% | 92,8% | – | 94,4% | 94,2% | 94,3% |
| HLE (tanpa alat) | 41,4% | 39,8% | 43,1% | 42,7% | 46,9% | 44,4% |
| HLE (dengan alat) | 52,2% | 52,1% | 57,2% | 58,7% | 54,7% | 51,4% |
Evaluasi Keamanan Siber
| Evaluasi | GPT-5.5 | GPT-5.4 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| CTF Internal | 88,1% | 83,7% | – |
| Cyber Fitness | 81,8% | 79,0% | 73,1% |
Evaluasi Konteks Panjang
| Evaluasi | GPT-5.5 | GPT-5.4 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|
| Graphwalks BFS 256k | 73,7% | 62,5% | 76,9% |
| Graphwalks BFS 1 juta | 45,4% | 9,4% | 41,2% |
| MRCR v2 256K–512K | 81,5% | 57,5% | – |
| MRCR v2 512K–1M | 74,0% | 36,6% | 32,2% |
Peningkatan konteks panjang GPT-5.5 sangat dramatis. Di Graphwalks BFS 1 juta token, GPT-5.5 mencapai 45,4% versus hanya 9,4% GPT-5.4. Di MRCR v2 untuk jendela 512K–1M token, GPT-5.5 mencapai 74,0% versus 36,6% GPT-5.4. Ini adalah peningkatan lebih dari dua kali lipat untuk dokumen sangat panjang.
Evaluasi Penalaran Abstrak
| Evaluasi | GPT-5.5 | GPT-5.4 | GPT-5.5 Pro | GPT-5.4 Pro | Claude Opus 4.7 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ARC-AGI-1 (Verified) | 95,0% | 93,7% | – | 94,5% | 93,5% | 98,0% |
| ARC-AGI-2 (Verified) | 85,0% | 73,3% | – | 83,3% | 75,8% | 77,1% |
Di ARC-AGI-2 yang lebih sulit, GPT-5.5 mencapai 85,0% versus 73,3% GPT-5.4, peningkatan 11,7 poin persentase yang signifikan. Ini menunjukkan GPT-5.5 bukan hanya lebih baik dalam tugas terlatih, tetapi juga lebih mampu menalar pola abstrak baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Key Takeaway
GPT-5.5 bukan sekadar pembaruan incremental. Model ini adalah pergeseran paradigma dalam cara AI menyelesaikan pekerjaan nyata di komputer. Tiga poin paling penting untuk Anda pahami:
- Efisiensi dan kecerdasan sekaligus: GPT-5.5 lebih cerdas dari GPT-5.4 di hampir semua benchmark utama, sekaligus menggunakan token lebih sedikit dan mempertahankan latensi yang sama.
- Konteks panjang yang jauh lebih baik: Di jendela 512K–1M token, GPT-5.5 mencapai 74,0% versus hanya 36,6% GPT-5.4. Untuk Anda yang bekerja dengan dokumen besar atau basis kode kompleks, ini adalah peningkatan yang terasa langsung.
- Agentik yang lebih dapat diandalkan: Terminal-Bench 2.0 82,7%, OSWorld-Verified 78,7%, Tau2-bench 98,0% adalah angka yang menunjukkan GPT-5.5 benar-benar bisa menyelesaikan pekerjaan multi-langkah tanpa perlu micromanagement konstan.
Untuk Anda yang menggunakan AI sebagai mitra produktivitas sehari-hari, apakah itu untuk coding, riset, analisis data, atau operasi bisnis, GPT-5.5 adalah model yang layak dievaluasi ulang sebagai bagian dari stack kerja Anda.
Kesimpulan
GPT-5.5 adalah model AI paling ambisius yang dirilis OpenAI hingga April 2026. Dengan skor 82,7% di Terminal-Bench 2.0, 84,9% di GDPval, 78,7% di OSWorld, 88,1% di CTF Internal, dan lompatan dramatis di konteks panjang hingga 1 juta token, GPT-5.5 menempatkan dirinya sebagai pilihan utama untuk pekerjaan agentik yang kompleks.
Yang membuat GPT-5.5 menarik bukan hanya angka benchmark-nya, tetapi juga bagaimana model ini menggabungkan kecerdasan tinggi dengan efisiensi token yang lebih baik dan latensi yang dipertahankan setara GPT-5.4. Ini artinya Anda mendapat lebih banyak nilai per dolar yang Anda keluarkan, terutama untuk workflow intensif di Codex.
Bagi Anda yang ingin mengintegrasikan GPT-5.5 ke dalam strategi konten, otomasi bisnis, atau pengembangan produk berbasis AI, inilah saat yang tepat untuk memulai evaluasi. Olakses siap membantu Anda merancang strategi AI yang sesuai dengan kebutuhan bisnis dan target audiens Anda.
FAQ: Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang GPT-5.5
Q1: Apa itu GPT-5.5?
A: GPT-5.5 adalah model AI terbaru dari OpenAI yang dirilis April 2026. Model ini dirancang untuk pekerjaan agentik multi-langkah seperti coding, riset ilmiah, operasi komputer mandiri, dan pekerjaan berbasis pengetahuan di berbagai domain.
Q2: Apa perbedaan GPT-5.5 dan GPT-5.4?
A: GPT-5.5 unggul di hampir semua benchmark utama dibanding GPT-5.4, termasuk Terminal-Bench 2.0 (82,7% vs 75,1%), GDPval (84,9% vs 83,0%), dan ARC-AGI-2 (85,0% vs 73,3%). GPT-5.5 juga menggunakan lebih sedikit token untuk pekerjaan yang sama dan mempertahankan latensi yang setara.
Q3: Berapa harga GPT-5.5 di API?
A: GPT-5.5 tersedia di API dengan harga $5 per 1 juta token input dan $30 per 1 juta token output dengan jendela konteks 1 juta token. GPT-5.5 Pro dikenakan $30 per 1 juta token input dan $180 per 1 juta token output. Harga Batch/Flex 50% lebih murah, Priority 2,5x lebih mahal dari tarif standar.
Q4: Apakah GPT-5.5 tersedia di ChatGPT gratis?
A: Berdasarkan pengumuman resmi OpenAI, GPT-5.5 diluncurkan untuk pengguna Plus, Pro, Business, dan Enterprise. Tidak ada informasi ketersediaan untuk paket gratis saat ini.
Q5: Apa keunggulan GPT-5.5 untuk coding?
A: GPT-5.5 mencapai 82,7% di Terminal-Bench 2.0 dan 73,1% di Expert-SWE Internal. Model ini lebih baik dalam mempertahankan konteks di sistem besar, menalar kegagalan ambigu, dan menerapkan perubahan di seluruh basis kode secara mandiri tanpa micromanagement.
Q6: Bagaimana performa GPT-5.5 untuk riset ilmiah?
A: GPT-5.5 mencapai 25,0% di GeneBench (vs 19,0% GPT-5.4) dan 80,5% di BixBench (vs 74,0% GPT-5.4), keduanya benchmark berbasis analisis data biomedis dan bioinformatika. Model ini juga membantu menemukan bukti baru tentang bilangan Ramsey yang diverifikasi di Lean.
Q7: Apakah GPT-5.5 aman untuk pekerjaan keamanan siber?
A: OpenAI menerapkan pengamanan terkuat mereka hingga saat ini untuk GPT-5.5. Program Trusted Access for Cyber tersedia untuk pengguna terverifikasi yang membutuhkan akses ke kemampuan keamanan siber tingkat lanjut dengan pembatasan lebih sedikit.
Q8: Apa itu GPT-5.5 Pro dan untuk siapa?
A: GPT-5.5 Pro tersedia untuk pengguna Pro, Business, dan Enterprise di ChatGPT. Model ini dirancang untuk pertanyaan lebih sulit dan pekerjaan yang membutuhkan akurasi lebih tinggi. Di evaluasi seperti GeneBench, GPT-5.5 Pro mencapai 33,2% versus 25,0% GPT-5.5 standar.
Ingin Strategi AI yang Tepat untuk Bisnis Anda?
Tim Olakses siap membantu Anda mengevaluasi dan mengintegrasikan model AI terbaru seperti GPT-5.5 ke dalam strategi konten, otomasi marketing, dan pengembangan produk digital Anda. Dari riset kebutuhan hingga implementasi dan monitoring, kami tangani semua.
Muhammad Dwiki Septianto is an SEO Specialist at Olakses with a background in Informatics Engineering from UIN Bandung. Certified in Digital Marketing (BNSP), he specializes in on-page and technical SEO, content optimization, and cross-functional coordination between content and development teams.
