Head-to-Head Model Comparison

GPT-5.4 vs GPT-5.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
공유
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GPT-5.4 vs GPT-5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI의 GPT-5.4와 OpenAI의 GPT-5.5는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. GPT-5.4는 1.05M 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $2.50/$15.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, GPT-5.5는 1.05M 토큰 컨텍스트와 $5.00/$30.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

원하는 AI 모델 선택 및 실시간 비교

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

GPT-5.4

자율 에이전트 및 도구 호출 특화

OpenAI의 GPT-5.4 모델은 자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화에 최적화된 AI 모델로, 1.1M 컨텍스트 윈도우, 초당 126 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 78/100점(1M 토큰당 입력 $2.5 / 출력 $15)을 제공합니다.

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

79.2%

OpenAI

GPT-5.5

플래그십 프론티어 모델

OpenAI의 GPT-5.5 모델은 최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드에 최적화된 AI 모델로, 1.1M 컨텍스트 윈도우, 초당 112 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 84/100점(1M 토큰당 입력 $5 / 출력 $30)을 제공합니다.

Intelligence Index84 / 100
Input Token:

$5.00 / 1M

Output Token:

$30.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

81%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • GPT-5.4 is 2.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-5.4 is faster at 126 tok/s vs 112 tok/s.
  • GPT-5.5 leads on SWE-bench coding (81.0% vs 79.2%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-5.4GPT-5.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7884
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$2.50 / 1M$5.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$15.00 / 1M$30.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.17 / 1M$4.35 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,575 A4 pages of text1.05M tokens~1,575 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
126 tok/s112 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
79.2%81%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
78.6%80%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.25 / 1M$0.50 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-5.5
+1.8% SWE-bench lead
Cost
GPT-5.4
2.0x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-5.4
+13% faster generation
Context
Tied
1.05M tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-5.4GPT-5.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

79.2%vs81%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

78.6%vs80%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

88.6%vs89.6%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1436ptsvs1465pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

15.4%vs16.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

54.5%vs57.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

49.5%vs52%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

77%vs78.5%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

93.8%vs94.8%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

84.5%vs87%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

126 tok/s vs112 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GPT-5.41.08s
GPT-5.51.18s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-5.45.05s
GPT-5.55.64s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT-5.4 Monthly API Bill
$17.63 / month
$2.5/1M in · $15/1M out
GPT-5.5 Monthly API Bill
$35.25 / month
$5/1M in · $30/1M out
GPT-5.4 saves approximately $17.63 / month (50%) under this workload.2.0x Savings

GPT-5.4 · Strengths & Key Advantages

  • 1.1M 컨텍스트 윈도우 및 최대 128K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 79.2% · GPQA Diamond 78.6%)
  • 초당 126 토큰의 빠른 처리 속도와 1080ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $2.5 / 출력 $15)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

GPT-5.5 · Strengths & Key Advantages

  • 1.1M 컨텍스트 윈도우 및 최대 128K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 81% · GPQA Diamond 80%)
  • 초당 112 토큰의 빠른 처리 속도와 1180ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $5 / 출력 $30)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGPT-5.4GPT-5.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$2.10$3.90
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
62K64K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
34K37K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-5.4GPT-5.5
Official API Model ID (SDK)gpt-5-4gpt-5-5
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2026-032026-04
Knowledge CutoffAugust 2025December 2025
ArchitectureAgent-ready unified reasoning modelDefault frontier unified reasoning model
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2.5/1M in) across full 1050K windowFlat rate ($5/1M in) across full 1050K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.25/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.5/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

GPT-5.4 vs GPT-5.5: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5.4 or GPT-5.5?

GPT-5.5 is more intelligent. It scores 84 compared with 78 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5.4 is faster, generating 126 tokens per second compared with 112 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5.4 is cheaper at $2.17 per 1M tokens blended, compared with $4.35 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-5.4 has lower latency, with a time to first token of 1.08s compared with 1.18s.

종합 평가

GPT-5.4(자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 GPT-5.5(최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 GPT-5.5가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 GPT-5.4가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 GPT-5.4가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 GPT-5.4와 GPT-5.5 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 GPT-5.5가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

GPT-5.4와 GPT-5.5의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

GPT-5.4는 100만 토큰당 입력 $2.50 / 출력 $15.00이며, GPT-5.5는 입력 $5.00 / 출력 $30.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 GPT-5.4가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 GPT-5.4가 1.05M 토큰, GPT-5.5가 1.05M 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 GPT-5.4가 더 빠릅니다.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

공식 출처: OpenAI 및 OpenAI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).