Bartosz Naskręcki, prodziekan Wydziału Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Adama Mickiewicza w Poznaniu, zbudował aplikację z geometrii algebraicznej jednym promptem w 11 minut. Dlatego jest dziś jedną z dwóch imiennie cytowanych osób testowych w oficjalnym blogu OpenAI przy okazji premiery nowego modelu. A sam model, czyli GPT-5.5, wyszedł 23 kwietnia 2026 roku i od razu podniósł wiele oczywistych pytań. Czy naprawdę jest dwa razy lepszy, skoro kosztuje dwa razy więcej? Czy Anthropic właśnie traci przewagę w agentowym kodowaniu? I co to znaczy dla firm, które codziennie polegają na Claude albo Codexie? Warto rozłożyć to spokojnie, bo marketing OpenAI zawsze trzeba filtrować przez benchmarki.
Co właściwie dostaliśmy w GPT-5.5
GPT-5.5 to najnowszy model OpenAI, który firma sama nazywa “smartest and most intuitive to use model yet”. Premiera odbyła się 23 kwietnia 2026 roku i od razu trafiła do użytkowników ChatGPT na planach Plus, Pro, Business i Enterprise. Wersja rozszerzona, czyli GPT-5.5 Pro, jest dostępna na planach Pro, Business i Enterprise. API ma ruszyć “wkrótce” – w dniu premiery jeszcze nie było uruchomione dla deweloperów.
Kluczowa obietnica brzmi: więcej inteligencji przy tej samej szybkości. OpenAI twierdzi, że GPT-5.5 osiąga tę samą latencję per-token co GPT-5.4 w rzeczywistym obciążeniu produkcyjnym, mimo że jest to model znacznie większy i bardziej zdolny. Dodatkowo zużywa mniej tokenów do wykonania tych samych zadań w Codexie. Mówiąc prościej: ma być szybszy i tańszy w eksploatacji, mimo wyższej ceny za token.
Co ciekawe, GPT-5.5 pomógł zoptymalizować własną infrastrukturę. Codex napędzany tym modelem przeanalizował tygodnie ruchu produkcyjnego i napisał heurystyczne algorytmy do partycjonowania obciążenia między GPU. Efekt? Ponad 20% wzrost szybkości generowania tokenów na tej samej infrastrukturze. To jeden z pierwszych przypadków, w którym model LLM realnie przyczynia się do poprawy systemu, który go serwuje.
GPT-5.5 ma taką samą latencję jak GPT-5.4, ale zużywa mniej tokenów na to samo zadanie. Dlatego mimo dwukrotnie wyższej ceny za token, realny rachunek za workflow może być zbliżony.
Benchmarki – gdzie GPT-5.5 wygrywa, a gdzie przegrywa
Na pierwszy rzut oka GPT-5.5 dominuje, ale tylko wtedy, gdy patrzysz na wybrane benchmarki. Oficjalne porównanie OpenAI z Claude Opus 4.7 i Gemini 3.1 Pro pokazuje dużo niuansów.
Benchmarki wygrane przez GPT-5.5
W zadaniach agentowego kodowania, matematyce i cyberbezpieczeństwie GPT-5.5 wyraźnie wyprzedza rywali. Terminal-Bench 2.0, który mierzy złożone workflowy na linii poleceń, daje mu 82,7% – Claude Opus 4.7 ma 69,4%, Gemini 3.1 Pro 68,5%. W GDPval (zadania knowledge work w 44 zawodach) GPT-5.5 osiąga 84,9% wobec 80,3% dla Claude i 67,3% dla Gemini.
FrontierMath, najtrudniejszy benchmark matematyczny, to kolejna domena dominacji OpenAI. W Tier 4 (najtrudniejsze zadania) GPT-5.5 Pro ma 39,6%, GPT-5.5 35,4%, Claude Opus 4.7 tylko 22,9%, Gemini 16,7%. W CyberGym (ocena zdolności cyber) GPT-5.5 prowadzi z 81,8% wobec 73,1% Claude’a.
Benchmarki, w których Claude nadal wygrywa
Tutaj zaczyna się zgrzyt między marketingiem a rzeczywistością. W SWE-Bench Pro (rozwiązywanie realnych problemów na GitHubie) Claude Opus 4.7 ma 64,3%, a GPT-5.5 tylko 58,6%. Co prawda OpenAI dopisał sobie adnotację “evidence of memorization” przy tym benchmarku, ale nie zmienia to faktu, że Claude wygrywa.
W Humanity’s Last Exam bez narzędzi Claude ma 46,9%, GPT-5.5 41,4%. W MCP Atlas Claude 79,1%, Gemini 78,2%, GPT-5.5 dopiero trzeci z 75,3%. ARC-AGI-1 (abstrakcyjne rozumowanie) to Gemini 3.1 Pro prowadzi z 98,0%, GPT-5.5 ma 95,0%. W BrowseComp (bez wersji Pro) Gemini wygrywa z 85,9% wobec 84,4% GPT-5.5.
Wniosek? GPT-5.5 jest najlepszy w świecie do zadań agentowych i pracy z wiedzą, ale Claude Opus 4.7 nadal trzyma przewagę w klasycznym code review i długich interakcjach z narzędziami MCP. Ethan Mollick podsumował to cytatem, który krąży teraz po branży: “jagged frontier continues to hold”, czyli postrzępiona granica możliwości AI dalej się utrzymuje. Jednym słowem: każdy model jest świetny w innych zadaniach, a tam, gdzie jeden błyszczy, drugi może kompletnie polec. Nie ma jednego króla, są wyspy dominacji.
W Terminal-Bench 2.0 i FrontierMath GPT-5.5 wyraźnie wyprzedza konkurencję. W SWE-Bench Pro i Humanity’s Last Exam Claude Opus 4.7 nadal trzyma koronę. Wybór modelu zależy od tego, co konkretnie robisz.
Polski akcent w oficjalnym blogu OpenAI
Moment, którego nie sposób przeoczyć przy lekturze oficjalnego ogłoszenia. OpenAI imiennie wymienia tylko dwóch naukowców wśród testerów wczesnego dostępu. To Derya Unutmaz z Jackson Laboratory for Genomic Medicine oraz Bartosz Naskręcki, adiunkt matematyki na Uniwersytecie Adama Mickiewicza w Poznaniu.
Naskręcki użył GPT-5.5 w Codexie, żeby jednym promptem zbudować aplikację z zaawansowanej geometrii algebraicznej. Prompt obejmował renderowanie dwóch powierzchni kwadratowych z podświetloną krzywą ich przecięcia, rotację mysżą, obliczenia oparte na twierdzeniu Riemanna-Rocha oraz konwersję wyniku do modelu Weierstrassa. Aplikacja nazwana “Surface Intersection Lab” działała w przeglądarce po 11 minutach od wpisania promptu.
To jest historia, która mocno działa na wyobraźnię. Klasycznie tego rodzaju narzędzia matematyczne pisze się tygodniami, z użyciem dedykowanych bibliotek typu Sage czy Mathematica. Naskręcki po zbudowaniu prototypu rozszerzył aplikację o stabilną wizualizację singularności i dokładne współczynniki, które można reużyć w dalszej pracy badawczej. Pokazuje to realny skok w produktywności naukowca, nie tylko demo marketingowe. Dla polskiego świata akademickiego to konkretny sygnał, że matematyka obliczeniowa wchodzi w nową fazę. Polski naukowiec z Poznania realnie zmienił sposób, w jaki wizualizuje się i bada powierzchnie algebraiczne.
Ile to kosztuje i dla kogo ma sens
Pytanie, które zadaje sobie każdy developer po przeczytaniu tego ogłoszenia, brzmi: ile kosztuje. Odpowiedź jest jedna – dwa razy więcej niż poprzednik. GPT-5.5 w API to 5 dolarów za milion tokenów wejściowych i 30 dolarów za milion wyjściowych. Dla porównania GPT-5.4 kosztuje 2,50 i 15 dolarów. GPT-5.5 Pro idzie jeszcze wyżej: 30 dolarów za milion wejściowych i 180 za wyjściowych.
OpenAI broni tej podwyżki argumentem efektywności. Model ma zużywać mniej tokenów do wykonania tych samych zadań, więc realny rachunek za workflow nie musi być dwa razy wyższy. Trzeba to jednak zweryfikować w praktyce. Simon Willison przetestował GPT-5.5 swoim klasycznym testem rysowania pelikana na rowerze w SVG. Default model dał słaby wynik. Przy ustawieniu reasoning_effort xhigh wynik był znacznie lepszy, ale generowanie zajęło cztery minuty i 9322 tokeny rozumowania wobec 39 w trybie domyślnym. To jest konkretny przykład, że “wyższa inteligencja” potrafi szybko zjeść budżet.
Context window to drugi element, który warto znać. W ChatGPT i Codexie GPT-5.5 ma 400 tysięcy tokenów kontekstu. W API docelowo 1 milion tokenów. Dla porównania Claude Opus 4.7 ma 200 tysięcy, a Gemini 3.1 Pro 2 miliony. Każdy z tych modeli gra w innej lidze jeśli chodzi o długie rozmowy..
Kurs n8n 2.0 · Kodożercy
n8n + AI = automatyzacje, które naprawdę myślą
n8n pozwala podłączyć modele AI do swoich workflow – wysyłać dane do ChatGPT, analizować wyniki, reagować automatycznie. Kurs n8n 2.0 na Kodożercach pokaże Ci jak to połączyć.
Sprawdź jak to działa →
Co to znaczy dla Claude i Anthropic
Moment premiery nie jest przypadkowy. W tym samym tygodniu Anthropic opublikował oficjalny post “An update on recent Claude Code quality reports”. To odpowiedź na falę skarg użytkowników na regresję Claude Opus 4.7, o której pisaliśmy w artykule o degradacji Claude Opus 4.6 i skróconym thinkingu. Anthropic w zasadzie przyznaje, że coś poszło nie tak.
Jednocześnie OpenAI przynosi model, który wyraźnie wygrywa w zadaniach agentowych. Użytkownicy Reddit subreddit r/ClaudeAI ostatnio masowo pisali, że wracają do Codexa po Opusie 4.7. Michael Truell, dyrektor Cursora, pochwalił GPT-5.5 słowami: “noticeably smarter and more persistent than GPT-5.4, stays on task for significantly longer without stopping early”. Dla narzędzi, które delegują długie zadania AI-owi, stabilność pracy ma kolosalne znaczenie.
Z drugiej strony Anthropic właśnie dostało 25 miliardów dolarów od Amazona. Firma zobowiązała się też wydać 100 miliardów na AWS. Szczegóły tej umowy rozłożyliśmy w artykule o inwestycji Amazona w Anthropic. Firma ma pieniądze, moc obliczeniową i plan odbicia. Pytanie brzmi, czy zdąży z kolejnym modelem, zanim użytkownicy na stałe przeniosą się do OpenAI.
OpenAI uderza w moment, gdy Anthropic musi tłumaczyć się ze spadku jakości Opusa 4.7. Rotacja sił na szczycie to teraz nie metafora, tylko fakt z tygodnia premiery GPT-5.5.
FAQ – najczęstsze pytania o GPT-5.5
Kiedy GPT-5.5 będzie dostępny w API?
OpenAI zadeklarował, że GPT-5.5 i GPT-5.5 Pro trafią do API “very soon”. W dniu premiery (23 kwietnia 2026) API jeszcze nie działało. Firma tłumaczy, że wdrożenie produkcyjne wymaga dodatkowych zabezpieczeń, nad którymi pracują z klientami i partnerami.
Ile kosztuje GPT-5.5 vs GPT-5.4?
GPT-5.5 w API: 5 dolarów za milion tokenów wejściowych, 30 za wyjściowych. GPT-5.4: 2,50 i 15 dolarów. Czyli dokładnie dwa razy drożej. Wersja Pro jest sześć razy droższa od standardowej (30/180 dolarów). Dostępne są też Batch i Flex w cenie 50% standardowej oraz Priority w cenie 2,5x.
Czy GPT-5.5 naprawdę bije Claude Opus 4.7?
W części benchmarków tak, w części nie. GPT-5.5 dominuje w Terminal-Bench, FrontierMath i CyberGym. Claude Opus 4.7 nadal wygrywa w SWE-Bench Pro (64,3% vs 58,6%), Humanity’s Last Exam i MCP Atlas. Wybór zależy od konkretnego zastosowania.
Jaki jest context window GPT-5.5?
W ChatGPT i Codexie 400 tysięcy tokenów. W API docelowo 1 milion. To mniej niż Gemini 3.1 Pro (2 miliony) i więcej niż Claude Opus 4.7 (200 tysięcy).
Czy GPT-5.5 ma tryb Fast?
Tak. W Codexie dostępny jest Fast mode, który generuje tokeny 1,5x szybciej, ale kosztuje 2,5x więcej niż standardowy.
Podsumowanie
GPT-5.5 to model, który ewidentnie podnosi poprzeczkę w agentowym kodowaniu, matematyce i pracy biurowej z komputerem. Oficjalne benchmarki pokazują przewagę nad Claude Opus 4.7 i Gemini 3.1 Pro w wielu kategoriach, ale nie we wszystkich. Claude nadal wygrywa w SWE-Bench Pro i Humanity’s Last Exam. Gemini dominuje w ARC-AGI-1. Nie ma jednego króla, jest postrzępiona granica z wyspami dominacji.
Cena budzi pytania. Dwa razy drożej od GPT-5.4 w API to poważna podwyżka, nawet jeśli model zużywa mniej tokenów. Wersja Pro z ceną 180 dolarów za milion tokenów wyjściowych to już poziom, przy którym warto dobrze rozważyć stosunek kosztu do efektu. Simon Willison już pokazał, że reasoning_effort xhigh potrafi zjeść 9 tysięcy tokenów rozumowania na jedno zapytanie.
Co z tego wynika dla użytkownika? Jeśli budujesz agenty w Codex albo Cursor i zależy ci na zdolności modelu do trzymania się zadania przez dłuższy czas – GPT-5.5 jest dziś najlepszym wyborem. Jeśli robisz code review i złożone analizy kodu – Claude Opus 4.7 nadal ma przewagę. A jeśli pracujesz z dużym kontekstem (książka, cała baza kodu) – Gemini 3.1 Pro z 2 milionami tokenów nadal wygrywa. Branża AI przyspiesza, ale nikt nikogo jeszcze nie zostawił w tyle.
Newsletter · DevstockAcademy & Kodożercy
Bądź na bieżąco ze światem IT, AI i automatyzacji
Co wtorek: newsy z branży, praktyczne tipy i narzędzia które warto znać. Zero spamu.
