先に要点
- Codexの料金表では、GPT-5.5はGPT-5.4より基本的に2倍です。Business / New Enterprise 向けの token-based credits では、入力・cached input・出力のすべてで 2 倍になっています。
- 一方で、OpenAI公式は GPT-5.5 は GPT-5.4 と同等結果に対して significantly fewer tokens を使う と説明しています。つまり、単価表が2倍でも、最終コストがそのまま2倍とは限りません。
- Plus / Pro など、まだ legacy な message-based table を使う枠では、Local Tasks 1 message あたり GPT-5.5 が約14 credits、GPT-5.4 が約7 credits です。
- 2026年4月28日時点の Codex 料金ページでは、GPT-5.5 / GPT-5.4 は local tasks 向けで、cloud tasks と code review は GPT-5.3-Codex で動く整理です。
Codex を使っていて GPT-5.5 と GPT-5.4 のどちらが高いのか を見ようとすると、意外と単純ではありません。
なぜなら、2026年4月28日時点の OpenAI 公式では、Codex の料金表示が プランごとに2系統あるからです。
- Business / New Enterprise 向けは token-based credits
- Plus / Pro / Existing Enterprise/Edu などは legacy な message-based credits
しかも、OpenAI は同じページで GPT-5.5 uses significantly fewer tokens to achieve results comparable to GPT-5.4 とも書いています。
つまり、料金表の単価差 と 実際にどちらが高くつくか は、切り分けて見ないと判断を誤りやすいです。
この記事では、2026年4月28日時点の OpenAI 公式 OpenAI Developers ドキュメントをもとに、
- Codex で GPT-5.5 と GPT-5.4 の料金がどう違うか
- どのプランでどう見方が変わるか
- どちらを選ぶと credits が持ちやすいか
高い = 常に損と言い切れない理由
を、実務で判断しやすい形で整理します。
まず結論: 料金表だけ見ると GPT-5.5 は GPT-5.4 の2倍
OpenAI 公式の Codex Pricing ページで、Business & New Enterprise Customers 向けの credits table を見ると、GPT-5.5 と GPT-5.4 の差はかなりきれいです。
| Business / New Enterprise | GPT-5.5 | GPT-5.4 | 差 |
|---|---|---|---|
| Input tokens | 125 credits / 1M | 62.50 credits / 1M | 2倍 |
| Cached input tokens | 12.50 credits / 1M | 6.250 credits / 1M | 2倍 |
| Output tokens | 750 credits / 1M | 375 credits / 1M | 2倍 |
この表だけ見れば、答えはかなり明快です。
Codex 上の GPT-5.5 は、GPT-5.4 より高い、しかも 入力・出力ともにちょうど2倍です。
そのため、同じトークン数を使う前提 なら、GPT-5.5 の方が高くなります。
ただし「実コストもそのまま2倍」とは言い切れない
ここがこの記事でいちばん大事なところです。
GPT-5.5 uses significantly fewer tokens to achieve results comparable to GPT-5.4.
同じページではさらに、Codex setup runs faster、higher-quality results for most users、these efficiency gains support generous usage limits とも説明しています。
つまり OpenAI の公式メッセージは、5.5 は高単価だけど、そのぶん少ないトークンで終わる場面がある です。
実務に言い換えると、両モデルの trade-off は次のような形になります。
GPT-5.4 の trade-off
単価は低い。ただし説明を長く積み、往復が増え、修正ターンも増えることがあるため、総トークンでは意外と膨らみやすい。
GPT-5.5 の trade-off
単価は2倍。ただし一回で通る、長い指示を短くできる、再試行が減ることがあるため、総トークンでは意外と少なく済むことがある。
ので、最終的な credits 消費はタスク次第です。
だから、経理目線で最初に見るべきなのは 単価表 ですが、運用目線で本当に見るべきはもう少し細かい指標です。
経理目線（単価表）
料金ページに載っている credits 単価。月次予算や契約プランの判断はこちらが起点。
運用目線（実消費）
1タスクあたりの総トークン、何往復で終わるか、AGENTS.md や MCP の前置きの重さ、出力の長さ。実コストはこちらで決まる。
Plus / Pro ではどう見ればいいのか
2026年4月28日時点では、OpenAI は New and existing customers on all other plan types should continue to use the previous message based rate card と案内しています。
つまり、Plus / Pro / Existing Enterprise/Edu / New Edu などでは、まだ token table ではなく、平均的な message 単位の credits table を見る前提です。
その表ではこうなっています。
| Legacy table | 単位 | GPT-5.5 | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|
| Local Tasks | 1 message | 約14 credits | 約7 credits |
| Cloud Tasks | 1 message | Not available | Not available |
| Code Review | 1 pull request | Not available | Not available |
ここでも、ローカル作業の範囲では GPT-5.5 が GPT-5.4 の約2倍 です。
かなり一貫しています。
一方で、cloud tasks や code review はこの2モデルでは使えず、Codex の料金表上では GPT-5.3-Codex 側の仕事 として整理されています。
そのため、Codex の 5.5 と 5.4 を比較する記事 であっても、Codex 全部の請求 を眺めると GPT-5.3-Codex が混ざる点には注意が必要です。
usage limits ではGPT-5.4の方が多く使える
Plus の usage limits table も、料金差と同じ方向です。
| Plus / 5時間 | GPT-5.5 | GPT-5.4 |
|---|---|---|
| Local Messages | 15-80 | 20-100 |
Pro 5x でも
- GPT-5.5: 80-400
- GPT-5.4: 100-500
Pro 20x でも
- GPT-5.5: 300-1600
- GPT-5.4: 400-2000
となっていて、同じプランなら GPT-5.4 の方が回数は伸びやすい です。
これは自然で、credits table でも message-based table でも GPT-5.5 の方が高いからです。
じゃあどちらを選ぶべきか
安い方を選ぶ だけだと雑になります。タスクの性質によって向きが変わるので、まずは典型パターンで切り分けます。
OpenAI 公式も For most tasks in Codex, gpt-5.5 is the recommended model when it is available. と案内しています。
つまり、単価だけを見て 5.4 に固定する より、難しいタスクだけ 5.5 の使い分けが現実的です。
API key利用では少し見え方が違う
Codex Pricing ページの API Key 欄では、2026年4月28日時点で次のように表示されています。
| API Key 利用枠 | 状況（2026.04.28 時点） |
|---|---|
| GPT-5.5 | Not available |
| GPT-5.4 | Usage-based |
一方、Codex CLI features では gpt-5.5 is the recommended model when it is available と説明されています。
つまり、OpenAI 公式の読み方としては、Codex 全体で 5.5 というモデルがあること と、今の API key ベースの Codex 利用枠でどこまで開いているか は分けて見る必要があります。
次の3つは別の話なので、必ず分けて確認してください: 5.5 は Codex にあるのか / 5.5 は自分の契約で使えるのか / 5.5 は included usage なのか credits なのか。
料金を読み違えないための見方
実務で一番役立つ読み方を4手順で整理します。
Codex GPT-5.5 / GPT-5.4 料金に関するよくある質問
GPT-5.5 と GPT-5.4 はどちらを使うべき？
OpenAI 公式は gpt-5.5 is the recommended model when it is available と案内しています。設計判断や長文の変更など難しいタスクでは 5.5、ルーチン作業や細かい修正では 5.4 を使い分けるのが現実的です。
GPT-5.5 が 2倍高いのに OpenAI が推奨する理由は？
OpenAI 自身が GPT-5.5 uses significantly fewer tokens to achieve results comparable to GPT-5.4 と説明しています。単価は2倍ですが、1タスクあたりのトークン数や往復回数が減るため、総コストが2倍になるとは限らないという立場です。
自分のプランで GPT-5.5 が使えるか確認する方法は？
OpenAI 公式の Codex Pricing ページで、自分のプラン（Business / New Enterprise / Plus / Pro / Edu など）の usage limits 表を確認すると、5.5 と 5.4 がどう枠に入っているかが分かります。API key 利用枠は別の表記なので注意してください。
cloud tasks や code review で GPT-5.5 / 5.4 は使えますか？
2026年4月28日時点の Codex 料金表では、cloud tasks と code review は GPT-5.3-Codex で動く整理になっており、GPT-5.5 / GPT-5.4 は local tasks 向けです。Codex 全体の請求を眺めると 5.3-Codex が混ざる点に注意してください。
credits を節約したいなら GPT-5.4 で固定すべき？
タスク次第です。短い修正が多い日常運用なら 5.4 で usage limits を伸ばす方が credits は持ちやすいです。一方、長い設計判断や複雑な変更を 5.4 で何度もやり直すと、結局 5.5 で1回で通した方が credits も時間も少なくなることがあります。
まとめ
Codex の GPT-5.5 と GPT-5.4 の料金差は、2026年4月28日時点の OpenAI 公式ではかなり分かりやすく、基本は GPT-5.5 が GPT-5.4 の約2倍です。
Business / New Enterprise 向けの token-based credits でも、Plus / Pro 向けの legacy credits でも、その傾向は揃っています。
ただし、ここで止まると半分しか見えていません。
OpenAI 自身が、GPT-5.5 は comparable results に対して fewer tokens と説明しているので、現場では 高い単価 = 常に高い総額 ではありません。
だから判断軸はこうです。
- まず自分のプランでどの料金表を見るか確認する
- 日常の細かい作業では GPT-5.4 を使って limits を持たせる
- 設計や長めの変更では GPT-5.5 を使い、再試行コストまで含めて見る
この3つで考えると、どちらが高いか だけでなく、どちらが得か まで見やすくなります。
関連で、Codex に毎回大量の文脈を入れていると、モデル差より先に無駄な credits 消費が増えることがあります。<a href="/articles/what-to-configure-in-ai-coding-tools-md-memory-rules">mdファイル、memory、rulesをどう分けるか</a> や <a href="/articles/how-to-design-prompt-caching-for-gpt-5-5">Prompt Caching 設計</a> もあわせて見ると、実運用のコスト感がつかみやすいです。
参考リンク
- OpenAI Developers: Codex Pricing
- OpenAI Developers: Codex Pricing - What are the usage limits for my plan?
- OpenAI Developers: Codex Pricing - How do credits work?
- OpenAI Developers: Codex CLI features - Models and reasoning