OpenAIが公式にGPT 5.5のプロンプトガイドを公開した後、最も注目すべき変化は、特定の新しいプロンプトテンプレートの登場ではなく、プロンプト設計手法そのものの全体的な転換です。
かつて、多くの開発者は非常に長いシステムプロンプトを書く習慣がありました。
これらのプロンプトには通常、詳細なプロセス、固定された手順、強制的な口調、禁止事項、ツール呼び出しの順序、そして大量の例外処理ルールが列挙されていました。
このような書き方は初期のモデルでは価値がありました。なぜなら、初期のモデルは安定性を保つために外部からの細かな指示を必要としていたからです。
しかし、GPT 5.5ではモデルの能力の境界線が変化しました。
公式ガイドでは、GPT 5.5は「結果優先」「制約が明確」「プロセスはモデルに委ねる」といったスタイルのプロンプトにより適していることが明記されています。
言い換えれば、開発者はGPT 5.5を、厳しく手綱を引かなければならない旧来のモデルとして扱うべきではありません。
より良いアプローチは、モデルに対して「目標は何か」「成功の基準は何か」「利用可能な証拠は何か」「最終的な出力に何を含めるべきか」を伝えることです。
検索、推論、取捨選択、ツール呼び出し、そして中間的なプロセスについては、モデルにある程度の自由度を残すべきです。
これこそが、本稿のキーワードである「GPT 5.5 プロンプトガイド」の核心です。
本稿では、OpenAIの公式英語資料を基に、GPT 5.5 プロンプトガイドにおける重要な変更点を体系的に解説し、すぐに導入可能な古いプロンプトの移行方法を提示します。
カスタマーサポートアシスタント、ナレッジベースのQ&A、リサーチエージェント、コードエージェント、コンテンツ生成システム、またはワークフロー自動化ツールを運用している方にとって、この記事はプロンプトのアップグレードリストとして役立つはずです。
GPT 5.5 プロンプトガイドの核心的な変化とは？
GPT 5.5 プロンプトガイドの最も核心的なメッセージは、「目的地を記述せよ。モデルの代わりにすべての道を舗装してはならない」という点に集約されます。
OpenAIの公式ドキュメントは、GPT 5.5が「目標とする結果」「成功基準」「制約条件」「利用可能なコンテキスト」を定義した際に、より高いパフォーマンスを発揮することを指摘しています。
これは、プロンプトが短ければ短いほど良いという意味ではありません。
「短さ」は目標ではなく、「明確さ」こそが目標です。
もし短いプロンプトに成功基準、証拠の境界線、出力構造が欠けていれば、GPT 5.5であっても不安定な結果を返す可能性があります。
本当に削除すべきなのは、制御力をもたらさない「プロセスのノイズ」です。
例えば、「まず考え、次に分析し、次に要約し、最後にアウトプットせよ」といった汎用的な手順は、最終的な成果物を直接定義するよりも効果が低いことがほとんどです。
GPT 5.5にとって、より優れたプロンプト構造は以下の通りです。
このタスクを完了し、そのまま使用可能な結果を納品してください。
成功基準：
- ユーザーの目標を網羅していること
- 制約を遵守していること
- 不確実な情報を明示すること
- 指定されたフォーマットで出力すること
このようなプロンプトは、プロセスをすべて固定するのではなく、明確な評価基準を提示しています。
これにより、モデルはタスクの性質に応じて最適な推論パスを選択できるようになります。
GPT 5.5 プロンプトガイドの重要な結論
| 変更点 | 公式の方向性 | 開発者への影響 | 推奨アクション |
|---|---|---|---|
| 結果優先 | 目標と成功基準を先に定義する | 古い手順型プロンプトはノイズになる可能性がある | 出力契約から再設計する |
| プロセスを減らす | 古いプロンプトのスタックをそのまま持ち込まない | 過度な指定は検索空間を狭める | 汎用的な手順を削除する |
| 推論の調整 | low と medium を再評価する必要がある |
デフォルトで最高推論にしない | 評価を通じてレベルを選択する |
| ツールワークフロー | preamble、phase、assistant-item replayは依然重要 | ツール型エージェントは短プロンプトだけでは不可 | 状態とツールルールを保持する |
| ユーザー体験 | personality、検索予算、検証ルールがより重要 | 顧客向けの出力は制御可能であるべき | 短く明確な体験ルールを書く |
選択のアドバイス：APIでGPT 5.5を導入する場合、GPT 4やGPT 5.2時代の長いプロンプトをそのまま流用することは推奨しません。まずはAPIYI (apiyi.com) を通じて比較可能なテスト環境を構築し、古いプロンプト、新しいプロンプト、異なる
reasoning_effortを同一のサンプルセットで評価してから、移行計画を決定することをお勧めします。
GPT 5.5 プロンプトガイド：なぜ古いプロンプトの「過度な指定」は避けるべきなのか？
古いプロンプトでよくある問題は、単に「長い」ことではありません。
真の問題は、長いプロンプトの中に、もはや不要となった「手順に関する指示」が大量に含まれていることです。
初期のモデルでは、開発者が「ステップ1、ステップ2、ステップ3」と明示的に書き出さなければ、モデルが脱線しがちでした。
しかし、GPT 5.5 に至っては、モデルはすでに高度なタスク理解、経路計画、ツール使用、そして検証能力を備えています。
それにもかかわらず、過去の遺物とも言える詳細な手順を詰め込みすぎると、モデルは「現在の問題を解決すること」よりも「古い手順を守ること」に注意を奪われてしまいます。
公式の GPT 5.5 プロンプトガイドでも触れられている通り、古いプロンプトは初期モデルの誘導のために手順を細かく書きすぎていました。
GPT 5.5 において、このような手法はノイズを増やし、モデルの探索空間を制限し、回答を機械的なものにしてしまう可能性があります。
多くのチームがモデルをアップグレードしたにもかかわらず、「出力が硬くなった」と感じるのはこのためです。
彼らはモデルは変えましたが、プロンプトは変えていないのです。
GPT 5.5 プロンプトガイドで指摘される「古いプロンプト」の5つのノイズ
-
汎化手順のノイズ：例：「まず分析し、次に分解し、実行し、最後に要約せよ」といった固定的な要求。
-
絶対表現のノイズ：例：「常に（ALWAYS）」「決して（NEVER）」「必須（must）」「のみ（only）」といった言葉の多用。
-
役割の重複ノイズ：例：「あなたは世界トップクラスの専門家です」といった宣言の繰り返し（成功基準が伴っていないもの）。
-
出力装飾のノイズ：例：タスクの大小に関わらず、複雑な見出し、表、絵文字、長文の解説を求めること。
-
ツール順序のノイズ：例：いつ停止すべきかを明示せず、ツール呼び出しの順序をガチガチに固定すること。
GPT 5.5 は、開発者が思考プロセスを代行してシミュレートすることを必要としません。
それよりも、開発者が「タスクの境界」を定義することを求めています。
境界とは、目標、制約、証拠、失敗条件、出力形式、検証基準、そして停止条件のことです。
GPT 5.5 プロンプトガイド：古いプロンプトと新しいプロンプトの比較
| 項目 | 古いプロンプトの書き方 | GPT 5.5 推奨の書き方 | 移行のポイント |
|---|---|---|---|
| タスク目標 | 手順を細かく書く | 最終的な成果物を明確化 | プロセスから結果へ |
| 推論プロセス | 固定リンクを要求 | モデルの経路選択を許可 | 疑似プロセスを削除 |
| 成功基準 | 通常は欠如 | 何をもって完了とするか定義 | 完了基準を追加 |
| 制約条件 | 長いルールに混在 | 重要な制約を個別に列挙 | ハード制約を抽出 |
| 出力形式 | 過度な装飾 | 製品シナリオに合わせて定義 | 必要な構造のみ保持 |
| ツール呼び出し | 固定順序 | 決定ルールでトリガー | 呼び出し条件を明確化 |
プロンプトの移行に失敗するケースの多くは、単にモデル名を置き換えただけというものです。
例えば gpt-5.4 を gpt-5.5 に書き換えただけで、古いプロンプトのプロセススタックをすべて残しているような状態です。
この移行方法は一見すると最も手間がかかりませんが、実際には最も「隠れた劣化」を招きやすい手法です。
より安全な方法は、GPT 5.5 に適した「最小限の実行可能なプロンプト（MVP）」を再構築することです。
GPT 5.5 プロンプトガイド：結果優先の構造
GPT 5.5 のプロンプトガイドは、何も書くなと言っているわけではありません。
「何が良い結果なのか」に注意を向けることを推奨しています。
再利用可能な GPT 5.5 プロンプトの構造は、以下の6つのセクションに分解できます。
- タスク目標
- コンテキストと証拠
- ハード制約
- 成功基準
- 出力形式
- 停止条件またはアップグレード条件
この6つのセクションで、ほとんどの生産シナリオをカバーできます。
タスクが非常に単純な場合は、そのうち3つを残すだけでも十分です。
ツール使用、検索、データベースへの書き込み、または高リスクな意思決定を伴うタスクであれば、ツールルールと検証のループを追加します。
GPT 5.5 プロンプトガイド：結果優先テンプレート
タスク：
与えられた資料に基づき {目標} を達成し、そのまま使用可能な {成果物} を出力してください。
コンテキスト：
- 使用可能な情報：{資料の範囲}
- 仮定してはいけない情報：{境界線}
制約：
- 遵守事項：{ハード制約}
- 不確実な場合：{質問または注釈のルール}
成功基準：
- 結果が {重要な要件} を網羅していること
- 結論が証拠によって裏付けられていること
- 出力が {形式} に適合していること
- ブロッカー（障害）が明確に列挙されていること
出力形式：
{構造化された形式}
このテンプレートは複雑ではありませんが、長文の手順プロンプトよりも制御が容易です。
なぜなら、モデル自身が「何をもって完了とするか」を判断できるからです。
もしプロンプトが「やり方」を教えるだけで「どこまでやれば良いか」を伝えていなければ、より強力なモデルへ安定して移行することは困難です。
選択のアドバイス：GPT 5.5、GPT 5.4 mini、Claude、Gemini など、複数のモデルを切り替えて使用する必要がある場合は、プロンプトテンプレートを「モデルに依存しないビジネス契約」と「モデル固有のチューニングパラメータ」に分けることをお勧めします。APIYI (apiyi.com) は多モデルの統一呼び出しに対応しており、こうした移行の比較検証に最適です。
GPT 5.5 プロンプトガイド：推論強度の扱い方
GPT 5.5 のプロンプトガイドには、見落とされがちな重要なポイントがあります。それは、reasoning_effort を「万能な調整ノブ」として扱わないことです。
多くのチームがモデルをアップグレードした際、最初に考えるのが「推論強度（reasoning_effort）を最大まで引き上げる」ことです。
しかし、これにはコストの増大とレイテンシの悪化という代償が伴います。
公式ガイドでは、推論強度はあくまで「最後の仕上げ」として調整するものであり、品質向上のための第一選択肢ではないと推奨しています。
実際、多くのシナリオでは、盲目的に推論強度を上げるよりも、明確な出力契約（Output Contract）、検証ループ、およびツール利用ルールの策定の方がはるかに効果的です。
GPT 5.5 の公式プロンプトガイドでは、特に low および medium の設定を再評価するよう言及されています。
これは、旧モデルでの推論設定の経験をそのまま持ち込んではいけないことを意味します。
例えば、GPT 5.4 で high が必要だったタスクでも、GPT 5.5 では medium で十分な場合があります。
短文の分類、フィールド抽出、カスタマーサポートの振り分け、フォーマット変換といったタスクであれば、none や low から試すことも可能です。
一方で、リサーチ業務、複数ドキュメントの矛盾分析、戦略的ライティング、複雑なコード移行などのタスクは、依然として medium や high が適しています。
この設定値に正解はありません。
真に信頼できるアプローチは、代表的なサンプルを用いた評価です。
まずプロンプトを固定し、その上で異なる reasoning_effort ごとの品質、レイテンシ、コストを比較してください。
もし low で安定して評価をクリアできるなら、デフォルトで high に設定する必要はありません。
もし medium で失敗したとしても、すぐに high に上げるのは避けましょう。
まずはプロンプトに「完了基準」「検証ループ」「ツールの永続性ルール」「エラー復旧ルール」が不足していないかを確認してください。
選択のアドバイス： 本番環境で GPT 5.5 を評価する場合、30〜100件の実際のサンプルを用意し、旧プロンプト、新プロンプト、そして異なる
reasoning_effortで実行することをお勧めします。APIYI (apiyi.com) を統合呼び出し窓口として活用すれば、モデル、パラメータ、応答時間、出力品質の記録が容易になります。
GPT 5.5 プロンプトガイド：旧プロンプトの移行手順
旧プロンプトを GPT 5.5 に移行する際、最も避けるべきは「一度にすべて書き換えること」です。
これでは、品質の変化がモデルによるものなのか、プロンプトによるものなのか、あるいはパラメータやツールチェーンによるものなのかを判断できなくなります。
公式の「Using GPT 5.5」ページでは、GPT 5.5 を単なる旧モデルの置き換えではなく、新しいモデルファミリーとして調整することを推奨しています。
移行は「最小限のプロンプトベースライン」から始めるべきです。
ここで言う「最小限」とは、一文にまで削り込むことではありません。
製品の契約として不可欠な指示のみを残すという意味です。
製品契約には、アイデンティティの境界、タスクの目標、データソース、出力フォーマット、安全ルール、ツールの権限、完了基準が含まれます。
それ以外の歴史的な経緯で残っている内容は、評価を経てから追加するかどうかを決定すべきです。
GPT 5.5 プロンプトガイドの移行フロー
| ステップ | 操作 | アウトプット | 注意事項 |
|---|---|---|---|
| 1 | 旧プロンプトのコピー | 旧バージョンのベースライン | すぐに書き換えない |
| 2 | ハード制約のマーク | 必須保持リスト | 安全性とフォーマットを優先 |
| 3 | 疑似プロセスの削除 | 軽量版プロンプト | 汎用的な手順を削除 |
| 4 | 成功基準の補完 | 結果重視プロンプト | 完了条件を明確化 |
| 5 | テストサンプルの固定 | 評価セット | 失敗シナリオを網羅 |
| 6 | 推論強度の調整 | パラメータマトリックス | まずは low / medium から |
| 7 | ルールの追加 | 最終プロンプト | 課題が判明したもののみ追加 |
移行の際、ある指示を残すべきかどうかは、以下の原則で判断できます。
「それを削除しても評価結果に明らかな劣化が見られないなら、残さない。」
もし削除後にモデルが同じようなミスを繰り返すようになったら、その時初めて明確なルールとして追加します。
こうすることで、プロンプトが移行のたびに肥大化するのを防げます。
GPT 5.5 プロンプトガイドの移行例
旧来の書き方：
ステップバイステップで考えてください。
まずユーザーのニーズを分析してください。
複数の段階に分けてください。
第一段階、第二段階、第三段階の順で実行してください。
最後に要約してください。
GPT 5.5 の新しい書き方：
実行可能な移行計画を提示してください。
成功基準：
- 現在の問題の説明
- 最小限の修正パスの提示
- リスクと検証方法の明記
- 最後にブロッカー（障害）を出力すること
旧来の書き方は「プロセス」に焦点を当てていました。
新しい書き方は「結果」に焦点を当てています。
GPT 5.5 は、後者のアプローチとより相性が良いモデルです。
GPT 5.5 プロンプトガイドがツール型エージェントに与える影響
GPT 5.5 のプロンプトガイドが公開されたからといって、ツール型エージェントからすべてのプロセスルールを削除して良いわけではありません。
むしろ、ツール型エージェントには依然として明確な「ツールの境界線」が必要です。
OpenAI の公式ガイドでは、プレアンブル（Preamble）、フェーズ処理（Phase handling）、およびアシスタントアイテムのリプレイ（Assistant-item replay）が、ツールを多用する応答ワークフローにおいて依然として重要であると述べられています。
これは、GPT 5.5 の「短いプロンプト戦略」が、主に無効なプロセス上のノイズを排除することを目的としていることを示しています。
決して、開発者に対して必要な状態管理やツールプロトコルまで削除するように推奨しているわけではありません。
Web検索、ファイル読み込み、データベース呼び出し、フォーム送信、パッチ生成、またはシェル実行を行うエージェントの場合、プロンプトには以下の内容を必ず保持する必要があります：
- ツールをいつ使用できるか。
- ツールをいつ使用してはならないか。
- ツール呼び出し前に確認が必要かどうか。
- ツールが失敗した後にどう復旧するか。
- 呼び出しをいつ停止するか。
- 最終回答で実行したアクションをどのように報告するか。
ツール型エージェントの肝は、プロセスが少なければ少ないほど良いというわけではありません。
重要なのは、そのプロセスに「意思決定上の意義があるかどうか」です。
もしあるルールが、安全境界、データ境界、あるいはコスト境界を決定するものであれば、それは維持すべきです。
一方で、古いモデルが脱線しないようにするためだけに書かれた冗長な手順であれば、それは削除すべきです。
選択のアドバイス: GPT 5.5 エージェントでWeb検索やデータベース呼び出し、複数ツールの連携を行う場合は、APIYI (apiyi.com) とは別に独立したログシステムを構築することをお勧めします。プロンプトのバージョン、ツール呼び出し履歴、トークン使用量、失敗原因を記録しておくことで、問題がモデルにあるのか、プロンプトにあるのか、あるいはツール側にあるのかを容易に特定できます。
GPT 5.5 プロンプトガイドを各シナリオでどう適用するか？
ビジネスシナリオによって、求められるプロンプトの長さは異なります。
カスタマーサポート用のアシスタントが、研究用エージェントのプロンプトをそのまま流用すべきではありません。同様に、コンテンツ生成システムがコードエージェントのプロンプトを真似るのも適切ではありません。
GPT 5.5 プロンプトガイドの真の価値は、どのルールが「タスクの契約」であり、どのルールが「旧モデル時代の遺物（杖）」であるかを判断する基準を与えてくれる点にあります。
GPT 5.5 プロンプトガイド：シナリオ別適用表
| シナリオ | 推奨されるプロンプトの重点 | 回避すべき問題 | 検証方法 |
|---|---|---|---|
| カスタマーサポート | 結果、権限、エスカレーション条件 | 機械的な定型文と過剰な共感 | チケット解決率 |
| ナレッジベースQA | 根拠、引用、未知の処理 | ソースのない捏造 | 引用のサンプリング確認 |
| コンテンツ生成 | ターゲット、構成、品質基準 | 中身のない長文 | 人手による評価とSEOチェック |
| コードエージェント | 変更範囲、テスト、完了定義 | 検証なしの部分修正 | 単体テストとdiffレビュー |
| 研究エージェント | 検索予算、証拠レベル、競合処理 | 引用の羅列 | ソースの質と結論の一貫性 |
例えば、コンテンツ生成の場合：
古いプロンプトでは「まず序論を書き、次に背景、次に特徴、最後にまとめを書く」といった手順を細かく指定しがちでした。
GPT 5.5 では、ターゲット層、核心となる主張、必ずカバーすべき問題、含めてはならない誤解、最終的なフォーマット、および品質チェック基準を定義する方が適しています。
コードエージェントの場合：
古いプロンプトでは、モデルにまず完全な計画を出力させることを要求していました。
GPT 5.5 では、変更範囲、検証コマンド、触れてはならないファイル、完了基準、およびブロッカーが発生した際の処理方法を定義する方が効果的です。
ナレッジベースQAの場合：
重要なのは、モデルに「資料を注意深く読む」よう指示することではありません。
「検索した資料に基づいてのみ回答すること」「資料が不足している場合の伝え方」「不確実な情報の注釈方法」「最終回答に含めるべきソース」を明確に伝えることが重要です。
選択のアドバイス: 複数のサイト、製品、またはモデルの入り口を運営している場合は、プロンプト管理を「バージョン管理された資産」として扱うことをお勧めします。APIYI (apiyi.com) を介してモデルを統合管理すれば、サイトごとに独立したプロンプトバージョンを維持でき、モデルアップグレード時の回帰リスクを低減できます。
GPT 5.5 プロンプトガイドのAPI呼び出し例
ここでは、コードの複雑さよりも「結果優先のプロンプトをどのようにAPI呼び出しに組み込むか」に焦点を当てた、非常にシンプルな例を紹介します。
この例では、OpenAI互換のインターフェース形式を使用しています。
APIYI (apiyi.com) をご利用の場合、base_url を互換性のあるエンドポイントに設定することで、モデルの切り替えや呼び出しを一元管理できます。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)
# プロンプトの定義
prompt = """
タスク：以下の古いプロンプトをGPT 5.5スタイルに移行してください。
成功基準：
- 無効なプロセス上のノイズを削除する
- 安全性とフォーマットに関する厳格な制約を保持する
- 成功基準と停止条件を補足する
- 新しいプロンプトと修正内容の説明を出力する
"""
# API呼び出し
response = client.responses.create(
model="gpt-5.5",
input=prompt,
reasoning={"effort": "low"}
)
print(response.output_text)
この例では、モデルに対して「ステップバイステップで考える」ようには指示していません。
タスクの目標と成功基準のみを定義しています。
評価の結果、low では不十分だと感じた場合にのみ medium への引き上げを検討してください。
また、出力の構造が安定しない場合は、推論レベルを上げる前に、まず出力フォーマットの指定を補強することをお勧めします。
選択のアドバイス： APIYI (apiyi.com) を使用してGPT 5.5のプロンプト移行テストを行う際は、古いプロンプト、新しいプロンプト、モデルパラメータ、そして出力結果を比較表として保存しておきましょう。これにより、単なる個人の感覚ではなく、チームで議論する際の客観的なサンプルデータとして活用できます。
GPT 5.5 プロンプトガイド移行チェックリスト
GPT 5.5のプロンプトを本番環境に導入する前に、以下のチェックリストを確認することをお勧めします。
一度の対話で満足するのではなく、異なる入力、境界条件、失敗シナリオにおいて安定して動作するかを確認してください。
GPT 5.5 プロンプトガイド導入前チェックリスト
| チェック項目 | 合格基準 | 不合格の兆候 |
|---|---|---|
| 目標の明確さ | 一言で成果物を説明できる | モデルが何を生成すべきか理解していない |
| 制約の明確さ | 厳格なルールが個別に列挙されている | ルールが長い段落の中に埋もれている |
| 成功基準 | 完了したかどうかを判断できる | 出力は完全に見えるが、検収できない |
| ツールの境界 | 使用タイミングと停止条件が明記されている | ツールの呼び出しが多すぎる、または少なすぎる |
| 推論レベル | サンプル比較の根拠がある | 根拠なくデフォルトで high や xhigh を使用 |
| 出力フォーマット | 製品のUIと整合性が取れている | テキストが長すぎる、または構造が不安定 |
| 失敗時の対応 | 資料不足や矛盾に対処できる | 捏造する、無理に答える、ブロック要因を無視する |
チェックリストで3項目以上が不合格の場合は、そのまま本番環境へ移行することはお勧めしません。
これは、プロンプトがまだ古いモデルの思考パターンのままであることを示しています。
本番導入前には、少なくとも小規模な評価セットを準備してください。
評価セットは必ずしも巨大である必要はありません。
しかし、**「現実的」**であることは必須です。
人工的に作成された完璧なサンプルよりも、実際のデータサンプルの方が、問題点をより的確に浮き彫りにしてくれます。
GPT-5.5 プロンプトガイドラインの要点まとめ
GPT-5.5 のプロンプトガイドラインは、決してプロンプトエンジニアリングを否定するものではありません。
むしろ、より強力なモデルには「新しい制御手法」が必要であることを開発者に示唆しています。
従来のモデル時代におけるプロンプトは、安定性を確保するためにプロセスを積み重ねる手法が一般的でした。
しかし、GPT-5.5 では、**目標、制約、根拠、成功基準、検証ループ、出力コントラクト（契約）**を通じて結果を制御する方が適しています。
そのため、GPT-5.5 へプロンプトを移行する際の第一歩は、単に古いプロンプトを短くすることではありません。
各指示が依然として制御において価値を持っているかどうかを再評価することです。
- 制御価値のないプロセス： 削除する。
- 安全性、フォーマット、権限、ツールの境界に関するルール： 維持する。
- 欠けている成功基準、停止条件、検証方法： 追加する。
最後に、感覚でリリースするのではなく、実際のサンプルデータを用いて評価を行ってください。
開発者にとって、GPT-5.5 へのプロンプトアップグレードは、単なるテキスト調整ではなく「プロダクトエンジニアリング」の作業です。
企業にとっては、モデルのコスト、品質、安定性を総合的に最適化する絶好の機会でもあります。
GPT-5.5 を安定して利用しつつ、他のモデルへの切り替え能力も維持したい場合は、APIYI (apiyi.com) を活用して、統一されたインターフェース管理、プロンプトの比較テスト、呼び出しコストのモニタリングを行うことをお勧めします。
参考資料:
- OpenAI GPT-5.5 プロンプトガイドライン: developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-guidance?model=gpt-5.5
- OpenAI GPT-5.5 の利用方法: developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
- OpenAI GPT-5.5 の紹介: openai.com/index/introducing-gpt-5-5
