决策边界
先不要问哪一个绝对更强，先问当前任务更需要哪一种边界：成本、上下文、速度、质量、生态还是供给稳定性。
- GPT-5.5 更适合先看 GPT-5.5 家族、1M 上下文和 text+image+file->text 能力是否贴合当前任务。
- o4-mini 更适合先看 o-series 家族、200K 上下文和 text+image->text 能力是否贴合当前任务。
模型对比
GPT-5.5 vs o4-mini
不是跑分表，而是把价格、上下文、接口能力和 Key 可见性放在同一张决策卡里。
厂商
OpenAI / OpenAI
OpenAI
上下文
1M / 200K
text+image+file->text / text+image->text
输入价
US$5.00 / US$1.10
每百万 token
输出价
US$30.00 / US$4.40
每百万 token
左侧模型
GPT-5.5
OpenAI
FamilyGPT-5.5
Modalitytext+image+file->text
当前主推旗舰模型，适合复杂推理、编码、多工具企业工作流。
右侧模型
o4-mini
OpenAI
Familyo-series
Modalitytext+image->text
适合推理型产品化调用和代理场景。
对比摘要
先怎么选
这是一组 OpenAI 内部型号对比，重点不是换厂商，而是看成本、上下文和能力档位。
从标价快照看，o4-mini 的输入+输出合计更低，但仍要结合实际命中模型、折扣和限速判断。
GPT-5.5 上下文更大，更适合长文档、知识库、日志和多轮工作流。
Key 检测路线
如果手里已经有 Key，真正有价值的是确认它属于哪家、能调用哪些模型、是否暴露余额/限速/订阅状态。
- OpenAI: GPT-5.5, GPT-5.5, text+image+file->text
- OpenAI: o4-mini, o-series, text+image->text
商业落地
商业上不要只看模型名，要把价格、限速、地区、上游稳定性和能不能持续监控放在一起看。
- GPT-5.5: 当前主推旗舰模型，适合复杂推理、编码、多工具企业工作流。
- o4-mini: 适合推理型产品化调用和代理场景。