GPT-5.5 API 定价指南 2026：费用、缓存输入与长上下文阶梯价格

GPT-5.5 API 价格总览

最关键的计费规则是 272K 阈值。GPT-5.5 支持 100 万 Token 的上下文窗口，但超大提示词会把整个会话切换到长上下文费率。

GPT-5.5 计费方式详解

GPT-5.5 的计费分为三个主要 Token 类别：输入、输出和缓存输入。

缓存输入示例

假设你的应用每次都会发送一段固定的 50K Token 指令和文档块。

这就是为什么稳定的提示词设计至关重要。保持可复用的指令在各请求间完全一致，并将长且稳定的上下文放在能够被持续复用的位置。

272K Token 以上的长上下文定价

GPT-5.5 拥有超大的上下文窗口，但长上下文请求需要单独的费用规划。在 EvoLink 上，当输入超过 272K Token 时，长上下文费率如下：

长上下文费率应用于整个会话，而不只是超出 272K 的那部分 Token。如果你发送了 300K 输入 Token，那么全部 300K 输入 Token 都会按长上下文输入费率计费。

长上下文费用示例

以下是一个 300K 输入 / 20K 输出的请求：

如果同样的请求没有超过长上下文阈值，按标准费率计算的费用约为 $1.68。这不是说你要一味地把内容拆分成小块，而是你需要判断：把所有内容塞进一次完整的上下文请求，多出的费用是否值得。

GPT-5.5 API 费用示例

以下示例可作为规划参考。实际费用取决于提示词长度、输出长度、缓存命中率、重试次数以及是否产生推理 Token。

费用计算过程：

• 2K 输入 + 500 输出 = (2,000 x $4 / 1M) + (500 x $24 / 1M) = $0.020
• 20K 输入 + 5K 输出 = (20,000 x $4 / 1M) + (5,000 x $24 / 1M) = $0.200
• 300K 输入 + 20K 输出 = (300,000 x $8 / 1M) + (20,000 x $36 / 1M) = $3.120

GPT-5.5 与 GPT-5.4 价格对比

GPT-5.5 是 GPT 系列中的高端路线，GPT-5.4 则是性价比更高的旗舰路线。这里只做简要对比，完整的模型比较应放在专门的 GPT-5.5 vs GPT-5.4 文章中。

如果你需要大上下文但对价格更敏感，优先考虑 GPT-5.4。在任务推理要求高、质量敏感或重试成本大的场景下，再测试 GPT-5.5。

什么场景下 GPT-5.5 物有所值？

GPT-5.5 并不适合所有请求。它最适合任务价值能够撑起高端定价的场景。

适合使用 GPT-5.5 的场景

• 复杂推理任务，出错代价很高
• 全仓库代码分析、架构评审、多文件调试
• 多文档综合研究与知识整合
• Agent 工作流，高质量规划可减少重试
• 高价值输出，需要尽量减少人工修正

不适合使用 GPT-5.5 的场景

• 简单分类
• 批量摘要
• 轻量级信息提取
• 低利润的内容生成
• 原型验证阶段，用便宜模型就够了

实用原则很简单：当更强的推理能力能减少失败、重试或人工复核时，用 GPT-5.5；当任务是常规性的，用更便宜的 GPT 路线。

如何降低 GPT-5.5 API 成本

1. 缓存稳定的提示词

保持可复用的系统提示词、策略文本、工具描述和文档块不变。缓存输入的价格是 $0.40 / 百万 Token，而非缓存的标准输入是 $4.00 / 百万 Token。

2. 简单任务分流到低成本模型

不要把每个请求都发给 GPT-5.5。简单任务用低成本的 GPT 路线处理，GPT-5.5 只用于兜底升级或高价值推理。

def select_model(task_complexity: str) -> str:
    if task_complexity == "simple":
        return "gpt-5.1"
    if task_complexity == "standard":
        return "gpt-5.2"
    if task_complexity == "long_context":
        return "gpt-5.4"
    return "gpt-5.5"

3. 避免不必要的长上下文请求

如果你的提示词接近 272K Token，先检查能否通过检索、摘要或分块来缩减请求量，同时不影响回答质量。

4. 按成功任务追踪成本

Token 单价只是一个维度。还要追踪重试次数、校验失败率、人工复核时间、延迟和最终成功率。更贵的模型如果能避免反复失败，整体算下来可能更便宜——但这需要在你自己的工作流中实测。

5. 把 GPT-5.5 作为升级路线

一种常见做法是先用 GPT-5.2 或 GPT-5.4，仅在校验失败、置信度低或用户明确要求深度分析时，才升级到 GPT-5.5。

常见问题

GPT-5.5 API 费用是多少？

GPT-5.5 在 EvoLink 上的价格为：输入 $4.00 / 百万 Token、输出 $24.00 / 百万 Token、缓存输入 $0.40 / 百万 Token。当输入超过 272K Token 时，长上下文定价为输入 $8.00、输出 $36.00 / 百万 Token。

GPT-5.5 缓存输入怎么收费？

GPT-5.5 在 EvoLink 上的缓存输入价格为 $0.40 / 百万 Token。当你的应用反复发送相同的指令、文档、工具定义或对话模板时，缓存输入能有效降低成本。

输入超过 272K Token 会怎样？

当输入超过 272K Token，GPT-5.5 在 EvoLink 上将按长上下文计费：输入 $8.00 / 百万 Token，输出 $36.00 / 百万 Token。长上下文费率应用于整个会话。

GPT-5.5 比 GPT-5.4 贵吗？

是的。GPT-5.5 的定价高于 GPT-5.4。在 EvoLink 上，GPT-5.5 的输入/输出价格为 $4.00 / $24.00 / 百万 Token，而 GPT-5.4 为 $2.00 / $12.00。

GPT-5.5 用来写代码划算吗？

对于多文件调试、仓库级分析、架构评审和 Agent 编码工作流等复杂编码任务，GPT-5.5 值得一试。如果只是简单的代码补全或小规模修改，用更便宜的 GPT 路线效率更高。

GPT-5.5 能通过 OpenAI 兼容 API 使用吗？

可以。EvoLink 提供 OpenAI 兼容的接入方式，大多数团队只需修改 base URL、API Key 和模型名即可迁移。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-evolink-api-key",
    base_url="https://api.evolink.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Summarize the main risks in this codebase."}
    ]
)

在哪里可以对比 GPT-5.5 和其他 GPT 模型？

先了解 GPT-5.5 定价，再在真实任务中验证

GPT-5.5 是高端路线，所以正确的问题不仅仅是"每个 Token 多少钱？"，更重要的是"每个成功任务的成本是多少？"

建议从小规模测试集开始，统计重试次数和人工复核时间，将 GPT-5.5 与 GPT-5.4 或 GPT-5.2 做对比，把 GPT-5.5 留给那些真正能改变结果的工作流。