GPT-5.5退出ChatGPT：GPT-4o旧版API明年1月14日停用，迁移仅剩三个月

GPT-5.5，和ChatGPT说再见了。

14日，X用户Kol Tregaskes发帖称：「GPT-5.5今天退役。」

帖子里，他附上了OpenAI官方的模型文档。

按此前公开的计划，GPT-5.5在10月14日退出ChatGPT、ChatGPT Work，以及用ChatGPT账号登录的Codex。

API这次不受影响。用API Key登录Codex的会话，同样不受影响。

另一头，GPT-4o的部分API版本也进入下架倒计时，定于2027年1月14日停用。同批被停的还有GPT-4o mini、GPT-4.1和GPT-4.1 mini的指定版本。

相关开发者能用来迁移的时间，大概三个月。

GPT-6.1才刚亮相，GPT-5.5就下场了。

模型换代越跑越快，OpenAI面前摆着一道难题：

AI要越做越强，还要让越来越多人用得起，同时又不能让人等太久。

新模型升级，能让用户少等、少错、少花钱吗？

用户最容易察觉的一点，是等待变短。

用过推理模型的人大概都遇过：问题丢出去好几分钟，AI还在「思考」，答案就是不出来。

10月7日，OpenAI在介绍GPT-6时提到，新模型能边想边答，先把手上已有的有用信息给出来，再一点点补齐。

官方数据是这么说的：在需要联网搜索的问题上，GPT-6 Instant开始回答的等待时间，比GPT-5.6 Instant平均少了44%。

GPT-5.6 Instant还在搜索，GPT-6 Instant这边已经开始逐步把答案摆出来了。

另一个变化，是答错的少了。

OpenAI挑了一组高难度对话来测。低推理强度下，带事实错误的回答占比，从GPT-6 Sol的11.4%掉到了GPT-6.1 Sol的7.7%。

碰上这些难题，新模型确实更靠得住。

再看价格。

OpenAI表示，GPT-6.1 Sol在部分编程、电脑操作和专业任务上已经接近Astra，而标准API的输入、输出单价，只有Astra的五分之一。

也就是说，一些接近旗舰模型的能力，现在能用更低的调用价格拿到。但这个比较只针对API，订阅费用和使用额度得另外算。

更快拿到能用的答案，少在纠错和返工上耗时间，这才是用户能实实在在感受到的升级。

每周12亿人使用，算力既要练新模型，也要接住用户

要把这些能力送到越来越多用户手上，算力得跟得上。

OpenAI在GPT-6发布页写道，ChatGPT每周用户已经突破12亿。今年2月官方公布的周活数字还是9亿多，到10月就涨过了12亿。

模型越强，用户交给AI的活儿也越重。查天气只是问一句，可要是让AI去查资料、做对比、写报告，计算投入完全是另一个量级——反复搜索、阅读、修改，最后还得核一遍。

OpenAI的算力因此得两头顾：一边供训练，让下一代模型多学本事；一边供推理，应付用户当下的请求。

训练和推理都要算力，这一点在OpenAI与英伟达的合作里写得很清楚。2026年2月27日那份「Scaling AI for everyone」公告确认，3GW专用推理容量、2GW训练容量。其实早在今年2月，双方就公布了这项算力合作计划。

这组数字只针对该合作，不代表OpenAI全部算力的分配比例。但能看出一点：训练新模型和服务现有用户，钱和电都得一直往里投。

研究端的算力同样会挪作他用。OpenAI此前披露，Astra相关研究被加上额外安全限制后，一部分训练和实验转到了别的模型上。报告统计范围内的训练任务，分到的算力总量没什么变化。

换句话说，研究受限不等于算力闲置，还能拿去推别的模型。

这些材料能看出OpenAI怎么调配资源。不过旧模型退役究竟能腾出多少算力，官方没公布。

OpenAI与Anthropic竞速，模型更强还得服务更稳

压力不止来自内部。9月22日，OpenAI拿出GPT-6 Sol和Luna，Anthropic同一天上线Opus 5.5。6天后，Anthropic再推Sonnet 5.5；9月29日，OpenAI发布GPT-6.1 Sol。

一周之内，两家共甩出5款模型，比的正是能力、速度和成本。

10月也没停。10月7日，OpenAI开始向更多ChatGPT用户推送GPT-6。研究视线则已经放到更远处：应用研究负责人Boris Power此前称，他估计公司约80%到90%的研究已经压在GPT-7、GPT-8及更新代际上。

Anthropic那边继续打快和便宜。同样在10月7日，Haiku 5.5上线，主攻摘要、分类这类高频任务，也能搭配更大的模型干编程的活。

模型迭代快，服务稳定性就成了考题。过去90天，两家公司的状态页各自记下至少5起影响核心使用的异常——对话打不开、请求失败、模型报错都出现过。

7月19日就出过一次：部分ChatGPT用户没法加载或继续对话，部分Codex请求也失败，持续约57分钟。OpenAI事后复盘，维护期间某个区域的数据库副本不可用，自动切换机制又没能及时转移足够流量，最后靠工程师手动调整才恢复。

OpenAI的后台在9月29日因一次功能更新出现反复触发检查、失败重试的情况，共享网络连接容量被耗尽，于是有用户碰上请求超时、登录不上，或者任务起不来、做不完。

Anthropic那边则是另一种毛病。10月7日官方说明，有些组织被系统误认为「已达到支出上限」，Claude API、Claude.ai、Claude Code等服务的请求因此被拒。

官方表示相关组织被误判为达到支出上限、Claude服务拒绝请求的问题已经修好。（图源：Anthropic）

这几起事故牵扯到数据库、内部网络和额度管理，单拿算力不够来解释说不通。

可落到用户身上，感受差不多：对话点不开，任务推不动，本来排好的活儿被迫停下。

模型研发管的是AI能干什么，基础设施和服务运维管的是它能不能稳稳把事做完。

GPT-5.5退场，换模型也别漏了旧任务

接到退役通知，多数人第一反应大概是：之前跑顺手的任务，换模型之后还能继续吗？

OpenAI给的说法是有替代路径。

用ChatGPT账号登录Codex的用户，只要账户已经开放权限，Plus、Pro等套餐可以选GPT-6.1 Sol；Free和Go用户，则能在支持该功能的桌面应用里挑GPT-6 Luna。

企业用户和教育用户还得先确认，管理员有没有把对应权限打开。

有个地方要留意：GPT-6.1 Sol眼下只在ChatGPT Work和Codex里用，普通聊天入口还没放出来。

模型选完，过去存下来的配置也得过一遍。

官方提示，这次退役波及的产品里，工作区默认模型设置、自定义智能体、定时任务和脚本，只要还写着GPT-5.5，就得查一下改掉。走API调用GPT-5.5的任务，不在这次退役范围内。

当前会话里换了新模型，早先保存的任务可能还指着旧版本。这些角落挨个查一遍，能少几次工作中途断掉。

至于挑哪个模型，不妨从手头要做的事倒推。

提信息、做分类、按固定格式理摘要，官方建议Luna。

长时间处理代码、应用和文档，任务周期长，又比较在意成本，GPT-6.1 Sol可以纳入考虑。

要跨好几个软件、持续分析判断的高难度活儿，再交给Astra。

任务有轻有重，算力得花在对的地方。同样的取舍也出现在「思考强度」上。

刚上手新模型，先按默认推理强度来，之后再照着任务难度和实际效果调。

让AI多琢磨一会儿，复杂任务的结果可能更好，但等的时间更长，用量也涨。

在OpenAI给出的任务设置里，Max和Ultra这两项各有各的用处。

选了Max，被指定的模型会花更长时间去琢磨一道难题；Ultra走的是另一条路，把能拆开的工作分给多个AI助手同时干。

按官方的说法，绝大多数任务其实用不着Max或Ultra。更实在的做法是拿一个自己熟的任务先跑一遍：答案对不对，花了多少时间，中间还要再补几轮要求，然后再判断要不要动模型、要不要调思考强度。

换代划不划算，说到底看的是同样的时间、同样的额度，能不能帮你多办成几件事。

参考资料：

https://x.com/koltregaskes/status/2110377654038000023 

https://learn.chatgpt.com/docs/models?surface=cli