GPT-5.5 API
$4.500 - 9.000(~ 306 - 612 credits) per 1M input tokens; $27.000 - 40.500(~ 1836 - 2754 credits) per 1M output tokens
$0.450 - 0.900(~ 30.6 - 61.2 credits) per 1M cache read tokens
稳定性最高,保证 99.9% 可用性。推荐用于生产环境。
所有版本使用同一个 API 端点,仅 model 参数不同。
GPT-5.5 API:EvoLink 定价与高级推理
在 EvoLink 上使用 GPT-5.5,具备 OpenAI 兼容集成、高级推理能力、1M 上下文、128K 最大输出,以及面向生产团队的清晰 GPT-5.5 定价方案。

GPT-5.5 在 EvoLink 上如何对比
面向购买决策的快速对比:同一把 EvoLink API Key 可接入的前沿模型。
| 维度 | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| Context Window | 1M | 200K (1M beta) | 1M |
| Max Output | 128K | 128K | 64K |
| Native Computer Use | Yes | No | No |
| Tool Search | Yes | No | No |
| Reasoning Controls | none to xhigh | standard / extended | limited public controls |
| EvoLink Input | $4.00 / 1M | $4.50 / 1M | $1.60 / 1M |
| EvoLink Output | $24.00 / 1M | $22.50 / 1M | $12.00 / 1M |
你可以用 GPT-5.5 构建什么?
面向复杂问题求解的新一代推理能力
用 GPT-5.5 构建复杂多步推理任务、研究工作流和决策辅助 Agent。EvoLink 让开发者通过一把 API Key,以 OpenAI 兼容的方式测试与部署 GPT-5.5。


适用于企业工具生态的 Tool Search 编排
当工作流依赖大量工具、内部 API 或 MCP 连接器时,可以用 GPT-5.5 进行智能编排。Tool Search 让模型按需选择正确工具,而不是把所有工具定义都塞进每一次提示词中,从而提高 Agent 质量并减少 token 浪费。

为什么通过 EvoLink 使用 GPT-5.5?
通过 EvoLink 定价、一把 API Key 以及保持 OpenAI 兼容的部署路径来使用 GPT-5.5。
面向生产环境的 EvoLink 定价
EvoLink 在模型页直接列出 GPT-5.5 的定价,让你在路由真实业务前就能预估生产成本。
OpenAI 兼容迁移路径
对大多数团队而言,把 OpenAI 风格的集成迁移到 EvoLink,只是改 base URL、API Key 和模型路由,而不是重写整个平台。
一把 Key 覆盖 GPT、Claude 和 Gemini
同一把 EvoLink API Key 即可接入 GPT-5.5 和其他前沿模型,更适合做多模型对比、降级兜底和流量路由,而不必增加额外集成成本。
如何接入
从获取密钥到生产监控,只需三步。
获取 API Key
注册 EvoLink 并生成 API Key,立即用于 GPT-5.5 和 47+ 其他模型。
发送请求
在 POST 请求中将 model 设置为 "gpt-5.5",并提交 messages 数组与可选参数。
部署并监控
在 EvoLink 控制台中追踪用量、成本和 reasoning token 消耗,并在准备好后扩展到生产工作流。
GPT-5.5 关键能力
这些核心能力让 GPT-5.5 更适合生产级 Agent、编码系统和企业工作流。
1M Context Window
在单次请求中处理大型代码库与长文档。
128K Max Output
一次响应生成完整报告、长实现或大段结构化输出。
高级推理
面向复杂多步问题的高级推理能力。
Tool Search
在不把所有工具定义塞进每次 prompt 的前提下,自动识别并调用合适工具。
可调推理强度
根据延迟、深度和任务难度,在 none 到 xhigh 之间选择 reasoning effort。
更高的 Token 效率
为推理深度与上下文处理能力都至关重要的高要求工作流而设计。
常见问题
Everything you need to know about the product and billing.