OpenAI는 2026년 4월 23일 GPT-5.5를 공식 출시했으며, 이 모델은 실제 사용 환경에서 사용자의 의도를 이해하도록 특별히 설계되었습니다. 데스크톱 애플리케이션 탐색, 버튼 클릭, 텍스트 입력 등 여러 단계로 이루어진 워크플로를 수행할 수 있는 범용적인 기본 기능을 갖추고 있습니다.
OpenAI 팀은 GPT-5.5가 컴퓨터의 기본 활용 능력과 고급 추론 능력을 결합했다고 밝혔습니다. 이 모델은 고도의 전문 작업을 수행하는 데 필요한 소프트웨어 도구를 자율적으로 활용합니다. 약 110만 개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 창을 통해 기존에는 수동으로 데이터를 분할해야 했던 대규모 금융 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.
OpenAI의 금융팀은 GPT-5.5를 사용하여 24,771건의 K-1 세금 신고서(71,637페이지)를 검토했으며, 전년보다 2주 더 빠른 속도로 작업을 완료했습니다.
GPT-5.5는 내부 투자 은행 모델링 작업에서 88.5%, FinancialAgent v1.1 벤치마크에서 60%의 점수를 기록하며 GPT-5.4보다 4점 높은 성능을 보였습니다. 시장 진출팀 직원은 주간 사업 보고서 자동화를 통해 매주 약 5~10시간의 수작업 시간을 절약할 수 있을 것이라고 확인했습니다.
GPT-5.5는 자체 서비스 인프라를 위한 코드 작성을 지원합니다
특히 OpenAI는 GPT-5.5를 자체 서비스 인프라용 코드 작성에 활용했다고 밝혔습니다. 이 모델은 운영 트래픽 패턴을 분석하여 맞춤형 로드 밸런싱 휴리스틱을 작성함으로써 "시스템 수준 최적화"를 달성했고, 이를 통해 토큰 생성 속도를 20% 향상시켰습니다.
한 테스트에서 개발자는 모델에게 "마크다운 편집기를 재설계해 보세요"라고 요청했습니다. 모델은 사람의 수정이 거의 필요 없는 12개의 차이점으로 구성된 거의 완벽한 스택을 반환했습니다. OpenAI는 밝혔습니다 . 하지만 토큰당 가격은 GPT-5.4의 두 배입니다.
한편, Every의 창립자이자 CEO인 댄 시퍼는 GPT-5.5를 "개념적으로 매우 명확한" 최초의 코딩 모델이라고 설명합니다. 시퍼는 GPT-5.5를 테스트하기 위해 최고의 엔지니어와 함께 앱 출시 후 발생한 문제를 디버깅하고 시스템 일부를 재작성하는 데 며칠을 보낸 후 GPT-5.5를 도입했습니다.
그는 GPT-5.5가 GPT-5.4가 달성하지 못한 것을 이뤄냈다고 말합니다. 즉, 손상된 코드를 분석하여 엔지니어가 최종적으로 결정한 수정본을 생성했다는 것입니다. 이 모델은 전체 정보 라이브러리를 "기억"하고 상호 참조할 수 있어 위치를 잃지 않고 이전 버전을 괴롭혔던 "환각" 현상을 줄였습니다.
OpenAI는 GPT-5.5가 "자체 수정" 및 자율성에 최적화되어 있다고 주장합니다. 모호한 지시를 해석하고 인간의 개입 없이 컴퓨터 인터페이스(클릭, 입력, 검색)를 사용하여 목표를 달성하는 데 더 능숙합니다.
하지만 가장 큰 기대감을 불러일으키는 것은 GPT-5.5가 에이전트 자율성으로 전환했다는 점입니다. 이 모델은 소프트웨어를 운영하거나, 터미널 사용량이 많은 워크플로우를 관리하거나, 전체 코드베이스(50만 개 이상의 토큰)에서 높은 검색 정확도로 추론해야 할 때 특히 유용합니다.
OpenAI는 'GPT-5.5 Thinking'이 더 어려운 문제에 대한 더 빠른 해결을 가능하게 한다고 밝혔습니다
ChatGPT 에서 "GPT-5.5 사고력"이 더 어려운 문제에 대해 더 빠른 도움을 제공한다고 설명합니다. 이 기능은 사용자가 복잡한 작업을 더 효율적으로 완료할 수 있도록 더욱 스마트하고 간결한 답변을 제공합니다. 특히 플러그인을 사용할 때 정보 종합 및 분석, 코딩, 연구와 같은 문서 중심 작업 등 전문적인 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
한편, GPT-5.5 Pro 초기 테스터들은 평가합니다 . 지연 시간이 단축되어 GPT-5.4 Pro보다 까다로운 작업에 더욱 적합해졌습니다. GPT-5.5 Pro의 답변은 구조가 잘 짜여 있고, 관련성이 높으며, 유용하고 정확합니다. 특히 법률, 데이터 과학, 비즈니스 및 교육 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.
결과적으로 GPT-5.5는 44개 직종에 걸쳐 특정 지식 작업을 수행하는 에이전트의 능력을 테스트하는 GDPval에서 84.9%의 점수를 기록했습니다. 모델의 자율적인 실제 컴퓨터 작동 능력을 측정하는 OSWorld-Verified에서는 78.7%를 달성했으며, 매우 까다로운 고객 서비스 워크플로를 테스트하는 Tau2-bench Telecom에서는 98%라는 높은 점수를 받았습니다.
하지만 이러한 기능 향상의 주요 단점은 높은 가격 책정 방식입니다. 기본 버전도 이용 가능하지만, 가장 성능이 뛰어난 버전(GPT-5.5 Pro)은 개인 구독자의 경우 월 100달러입니다.
반면 기업의 경우, 토큰 효율성이 40% 더 높음에도 불구하고 출력 토큰당 비용은 GPT-5.4의 약 두 배에 달합니다. 대규모 에이전트 기반 시스템 구축에 드는 총비용은 상당할 수 있습니다. 또한 우려도 커지고 있습니다 .
