OpenAIのGPT-5.5、プロンプトを「手順」から成果条件へ寄せる

GPT-5.5は、古いプロンプトの延長ではなく新しい基準として扱う

OpenAI Developersの「Using GPT-5.5」は、GPT-5.5を複雑な本番ワークフロー、コーディング、ツールを多用するエージェント、根拠付きアシスタント、長いコンテキスト検索、顧客向けフローに向いたモデルとして説明しています。ただし、重要なのは「そのまま置き換えるな」という導入方針です。

OpenAIは、GPT-5.2やGPT-5.4向けのプロンプトスタックを丸ごと流用するのではなく、製品の契約を保つ最小のプロンプトから始め、reasoning effort、verbosity、ツール説明、出力形式を評価例に合わせて調整するよう求めています。これは、モデルアップデートを性能表の差し替えではなく、プロダクトの振る舞いを再測定するイベントとして扱う考え方です。

エージェントには、手順より成果条件と停止条件を書く

GPT-5.5の行動変化で目立つのは、ツール利用と長時間タスクへの寄せ方です。OpenAIは、期待する成果、成功条件、許される副作用、証拠ルール、出力形を明示し、正確な経路が必要な場合を除いて細かな手順指定を減らすよう案内しています。

これはコーディングエージェントや社内ツール連携では大きい変更です。モデルに『この順番で調べろ』と書き過ぎるより、何を満たせば完了か、どの副作用が許されるか、どの証拠で判断するか、いつ止まるかを書くほうが、実際の作業面に近づきます。GPT-5.5のデフォルトreasoning effortはmediumで、遅延やコストが気になる場合も、まずlowを評価し、noneは軽い分類や低遅延応答に限るという整理です。

出力面では、GPT-5.5はより簡潔で直接的な返答になりやすいとも説明されています。顧客向け体験で温度感、説明量、書式が必要なら、プロンプトの雰囲気指定だけでなく、text.verbosityや出力条件を明示する必要があります。

視覚入力とキャッシュも、長時間ワークフロー寄りに変わる

GPT-5.5では、画像入力の既定処理も変わります。image_detailを未指定またはautoにした場合、より多くの視覚情報を残すoriginal相当の挙動になり、コンピュータ操作や画面確認の精度を重視する方向です。一方でlowは、文脈効率を優先してより積極的に縮小します。

プロンプトキャッシュも、長い共通プロンプトを使うサービスでは重要です。OpenAIのPrompt cachingガイドでは、静的な指示や例を前に置き、ユーザーごとの変動部分を後ろへ置くこと、同じ共通接頭辞にはprompt_cache_keyを一貫して使うことが推奨されています。GPT-5.5では24時間のextended prompt cache retentionだけがサポートされ、古い短時間メモリ型キャッシュとは運用の前提が変わります。

つまりGPT-5.5の更新は、モデル名を差し替えて終わる話ではありません。成果条件を書く、ツール説明に責務と副作用を寄せる、視覚入力の粒度を明示する、キャッシュしやすいプロンプト構成にする。エージェントのUIは、会話文だけでなく、その裏にある指示、証拠、停止条件、キャッシュ設計まで含めて調整する段階に入っています。