A pelican for GPT-5.5 via the semi-official Codex backdoor API
GPT-5.5 發布但 API 未開，Codex 後門可用；定價是 GPT-5.4 兩倍，Pro 版輸出費達 $180/百萬 token
- Codex 後門端點獲 OpenAI 官方支援，三步安裝即可透過訂閱直接呼叫 GPT-5.5
- xhigh 推理模式消耗 9,322 token 是預設 39 個的 239 倍，生成近 4 分鐘但品質更佳
- GPT-5.5 定價是 GPT-5.4 兩倍（$5/$30/M），Pro 輸出費 $180/M 為 5.4 的 12 倍
GPT-5.5 官方 API 尚未上線，透過 Codex 訂閱的後門端點卻已能直接呼叫：開啟最高推理模式生成一張鵜鶘 SVG，消耗的推理 token 是預設模式的 240 倍（9,322 vs 39），輸出品質也確實天差地遠。Simon Willison 用 Claude Code 逆向工程 openai/codex 開源 repo，三行指令打通了整個通道，並把過程記錄成這篇部落格。
GPT-5.5 已上線，但正式 API 暫缺
GPT-5.5 於 2026 年 4 月 23 日正式發布，目前可透過 OpenAI Codex（程式開發 AI 助手工具）使用，並開始向付費 ChatGPT 訂閱者滾動開放。Willison 拿到了提前預覽資格，評價是「快速、有效、能力強」，要求它建東西就能精確做出來。
但有一個明顯缺席：正式 API 尚未開放。OpenAI 官方說法是 API 部署需要不同的安全保護措施，正在與夥伴密切合作中，GPT-5.5 和 GPT-5.5 Pro 將「很快」進入 API。對習慣用 API 跑基準測試的開發者而言，這製造了一個障礙——Willison 習慣透過 API 跑他的「鵜鶘基準測試」（pelican benchmark，用生成鵜鶘騎自行車 SVG 來評估模型能力），以避免 ChatGPT 的隱藏系統提示影響結果。
OpenClaw 爭議催生的「半官方後門」
理解這條通道的來由，需要先了解背景。過去幾個月，AI 圈持續存在一個張力點：OpenClaw 和 Pi 等第三方 AI 客戶端，是否可以繞過 API 計費、直接對接 OpenAI 和 Anthropic 的月訂閱服務。
OpenClaw 的做法是直接整合訂閱機制，Anthropic 隨即封鎖了這個行為，引發一場爭議。而 OpenAI——恰好最近挖角了 OpenClaw 創辦人 Peter Steinberger——趁機宣布歡迎 OpenClaw 繼續整合，使用的正是 Codex CLI 的同款機制。OpenAI 的 Romain Huet 明確表示：「我們希望大家能在任何地方使用 Codex 和 ChatGPT 訂閱，不論是 app、終端機、JetBrains、Xcode、OpenCode、Pi，還是 Claude Code。」Steinberger 也直接回覆：OpenAI 訂閱是官方支援的。
關鍵端點是 /backend-api/codex/responses，Codex CLI 本身也是開源的——這讓任何人都可以查看認證機制並自行整合，門沒有關，只是沒有廣而告之。
llm-openai-via-codex：逆向工程後的三步安裝
Willison 決定動手。他讓 Claude Code 去逆向工程 openai/codex 開源 repo，弄清楚認證 token 是如何儲存的，然後寫出了 llm-openai-via-codex——這是他維護的命令列工具 LLM（大型語言模型呼叫工具）的一個新插件。
安裝流程只需三步：首先安裝 Codex CLI、購買 OpenAI 訂閱並登入；接著跑 uv tool install llm；最後 llm install llm-openai-via-codex。之後直接執行 llm -m openai-codex/gpt-5.5 '提示詞' 即可。
LLM 工具的所有既有功能也都能繼續使用：用 -a filepath.jpg 附加圖片、llm chat 開啟持續對話、llm logs 查看對話紀錄、--tool 啟用工具呼叫。整個整合本身工程量不大——核心複雜度在認證部分，而 Codex 開源讓這件事變得可行。
xhigh 模式 9,322 token vs 預設 39 token：鵜鶘 SVG 對比
拿到通道後，Willison 跑了他的鵜鶘基準測試：要求模型生成「鵜鶘騎自行車」的 SVG。預設模式的結果他認為比 GPT-5.4 的版本還差，於是加上 -o reasoning_effort xhigh 重跑。
高推理模式的代價是時間：將近四分鐘才生成完成。但視覺效果確實明顯更好——xhigh 版大量使用 CSS，包含複雜的漸層效果，走的是截然不同的技術策略；預設版則精簡許多。Reasoning token 的消耗量印證了差距：xhigh 用了 9,322 個推理 token，預設版只用了 39 個，相差約 239 倍。這個數字也說明了為何兩個版本的輸出策略如此不同——xhigh 實際上是在「想更多」。
GPT-5.5 定價：比 GPT-5.4 貴一倍，Pro 版輸出費是 12 倍
GPT-5.5 進入 API 後，定價將是 GPT-5.4 的兩倍：輸入 $5 / 百萬 token，輸出 $30 / 百萬 token；而 GPT-5.4 是輸入 $2.5、輸出 $15。GPT-5.5 Pro 則更昂貴：輸入 $30 / 百萬 token，輸出 $180 / 百萬 token，輸出費率比 GPT-5.4 高出整整 12 倍。
Willison 的觀察是：GPT-5.4 和 GPT-5.5 的關係，類似 Claude Sonnet 和 Claude Opus——前者半價，後者能力更強，GPT-5.4 不會下架。研究者 Ethan Mollick 的詳細測評結論是：「參差不齊的前沿（jagged frontier）依然成立」——GPT-5.5 在某些任務非常出色，在另一些地方仍有挑戰，且這種不均衡很難預測。
GPT-5.5 API 開放前，Codex 後門已可用；但 Pro 版 $180/百萬輸出 token 的定價讓規模化使用需要謹慎估算成本。
| 模型 | 輸入（$/百萬 token） | 輸出（$/百萬 token） |
|---|---|---|
| GPT-5.4 | $2.5 | $15 |
| GPT-5.5 | $5 | $30 |
| GPT-5.5 Pro | $30 | $180 |