對話OpenAI

GPT-5.5 AI 聊天助手

GPT-5.5 是 Rivya 的進階通用 GPT 選項,適合要求較高的對話專案。可用於密集研究資料包、截圖或圖表推理、複雜規劃,以及在較輕量模型可能漏掉重要脈絡時產出精修長文答案。

輸入
提示詞 + 可選圖片
輸出
AI 聊天助手
點數
按量付費 - 依使用量消耗點數
最適合
跨越冗長或零散來源資料的研究統整
範例輸出

範例輸出

GPT-5.5 研究簡報工作流程的結構化對話範例。

Responses

線上試用

使用 GPT-5.5

輸入設定

準備這次執行

預估點數: 5+

對話控制

選擇 Rivya 何時可以搜尋網頁、應使用多高的推理強度,以及所選模型支援時是否包含模型思考內容。

網頁搜尋

允許支援的模型在回覆時擷取即時網頁結果。

推理強度

使用模型預設值,或在可用時要求更強或更輕的推理層級。

開始一段對話,把規劃、提示詞和創意方向整理成一條可重用的脈絡。

提示詞起步

用驗證過的提示詞開始使用 GPT-5.5

不想從空白提示開始時,可使用已映射到 GPT-5.5 的模板,讓第一次執行更穩。

模型證明

看看 GPT-5.5 的輸出長什麼樣

先使用上方線上試用,再對照這些範例結果判斷完成度、節奏和任務適配度,之後再決定是否在 Studio 消耗更多點數。

聊天串

請 Rivya 分析複雜簡報、比較證據、從截圖推理,或草擬結構化答案。

GPT-5.5 研究簡報聊天模板的對話串預覽。

輸出

GPT-5.5 研究簡報工作流程的結構化對話範例。

主要範例

GPT-5.5 研究簡報工作流程的結構化對話範例。

GPT-5.5 研究簡報聊天模板的對話串預覽。

輸入

提示詞 + 可選圖片

觀察重點

GPT-5.5 研究簡報聊天模板的對話串預覽。

每次使用點數

按量付費 - 依使用量消耗點數

為什麼這個模型有效

為什麼這個模型有效

複雜推理和多步驟分析的上限更高

支援圖像輔助對話,最多 6 張圖片

適合結構化簡報、研究統整與決策寫作

最適合的任務

最適合的任務

跨越冗長或零散來源資料的研究統整同時結合文字、截圖和圖表的策略備忘錄正式生產工作流開始前的複雜規劃需要謹慎結構的利害關係人導向寫作

模型證明

聊天串

請 Rivya 分析複雜簡報、比較證據、從截圖推理,或草擬結構化答案。

GPT-5.5 市場進入簡報模板的對話串預覽。

GPT-5.5 市場進入策略簡報的結構化聊天範例。

GPT-5.5 市場進入簡報模板的對話串預覽。

聊天串

請 Rivya 分析複雜簡報、比較證據、從截圖推理,或草擬結構化答案。

GPT-5.5 技術風險審查模板的對話串預覽。

GPT-5.5 工程風險審查的結構化聊天範例。

GPT-5.5 技術風險審查模板的對話串預覽。

聊天串

請 Rivya 分析複雜簡報、比較證據、從截圖推理,或草擬結構化答案。

GPT-5.5 客戶洞察整合模板的對話串預覽。

使用 GPT-5.5 進行客戶洞察整合的結構化聊天範例。

GPT-5.5 客戶洞察整合模板的對話串預覽。

聊天串

請 Rivya 分析複雜簡報、比較證據、從截圖推理,或草擬結構化答案。

GPT-5.5 董事會更新大綱範本的討論串預覽。

GPT-5.5 董事會更新工作流程的結構化對話範例。

GPT-5.5 董事會更新大綱範本的討論串預覽。

聊天串

請 Rivya 分析複雜簡報、比較證據、從截圖推理,或草擬結構化答案。

GPT-5.5 政策變更影響模板的對話串預覽。

GPT-5.5 政策影響審查的結構化聊天範例。

GPT-5.5 政策變更影響模板的對話串預覽。

聊天串

請 Rivya 分析複雜簡報、比較證據、從截圖推理,或草擬結構化答案。

GPT-5.5 市場進入簡報模板的對話串預覽。

GPT-5.5 市場進入策略簡報的結構化聊天範例。

GPT-5.5 市場進入簡報模板的對話串預覽。

聊天串

請 Rivya 分析複雜簡報、比較證據、從截圖推理,或草擬結構化答案。

GPT-5.5 技術風險審查模板的對話串預覽。

GPT-5.5 工程風險審查的結構化聊天範例。

GPT-5.5 技術風險審查模板的對話串預覽。

聊天串

請 Rivya 分析複雜簡報、比較證據、從截圖推理,或草擬結構化答案。

GPT-5.5 客戶洞察整合模板的對話串預覽。

使用 GPT-5.5 進行客戶洞察整合的結構化聊天範例。

GPT-5.5 客戶洞察整合模板的對話串預覽。

聊天串

請 Rivya 分析複雜簡報、比較證據、從截圖推理,或草擬結構化答案。

GPT-5.5 董事會更新大綱範本的討論串預覽。

GPT-5.5 董事會更新工作流程的結構化對話範例。

GPT-5.5 董事會更新大綱範本的討論串預覽。

聊天串

請 Rivya 分析複雜簡報、比較證據、從截圖推理,或草擬結構化答案。

GPT-5.5 政策變更影響模板的對話串預覽。

GPT-5.5 政策影響審查的結構化聊天範例。

GPT-5.5 政策變更影響模板的對話串預覽。

決策適配

什麼情況下適合選這個模型

決策適配

適配訊號

複雜推理和多步驟分析的上限更高
支援圖像輔助對話,最多 6 張圖片
適合結構化簡報、研究統整與決策寫作
當任務需要更強判斷力,但不必切換到程式碼優先模型時很有用
適合把證據審閱和精修輸出放在同一個專案中處理

最適合的任務

任務接近這些情境時使用

跨越冗長或零散來源資料的研究統整同時結合文字、截圖和圖表的策略備忘錄正式生產工作流開始前的複雜規劃需要謹慎結構的利害關係人導向寫作與其多次用輕量模型重試,不如一次取得更強分析的高價值對話任務

安靜事實

確認輸入、輸出和點數

提供方

OpenAI

類別

對話

能力

Responses

點數模式

按量付費 - 依使用量消耗點數

輸入路徑

提示詞 + 可選圖片

提示設定

最多 20,000 個字元

開發者存取

可透過 API 使用

確認模型欄位、參考媒體規則和點數行為後,可透過 Public API v1 呼叫 GPT-5.5。

常見問題

GPT-5.5 常見問題

比較替代模型

接下來可以考慮的其他模型

對話

GPT-5.4

OpenAI 在 Rivya 上更高階的 AI 對話模型,具備更強的結構化輸入處理、推理控制和工具導向對話專案能力,適合更複雜的分析與寫作任務。

為什麼考慮它

如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按次使用付費 — 點數依使用量計算。

輸入提示詞 + 可選圖片
點數按次使用付費 — 點數依使用量計算
最適合長篇策略 brief 和決策備忘錄
對話

GPT-5.4 Codex

OpenAI 在 Rivya 上更高階的 Codex 模型,為要求較高的 repo 級開發專案提供更強的程式碼能力、結構化推理和工具導向協作。

為什麼考慮它

如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 — 依使用量消耗點數。

輸入提示詞 + 可選圖片
點數按量付費 — 依使用量消耗點數
最適合Repo 級除錯和架構審查
對話

GPT-5.3 Codex

OpenAI 在 Rivya 上最新、能力最強的 Codex 模型。它結合最先進的程式碼生成能力與更深入的代理式推理,適合最嚴苛的開發專案。

為什麼考慮它

如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按次使用付費 — 點數依使用量計算。

輸入提示詞 + 可選圖片
點數按次使用付費 — 點數依使用量計算
最適合大型程式碼庫中的高難度除錯