OpenAIの最新モデル「GPT-5.5」が、AIコードエディタ「Cursor」に2026年4月24日から追加されました。CursorBenchで現時点のトップスコアを記録しており、5月2日まで通常の半額で試せます。

この記事でわかること:

  • GPT-5.5がCursorで使えるようになった背景
  • Terminal-Bench・SWE-BenchなどのベンチマークでGPT-5.4・Claude Opus 4.7との比較
  • Cursor上での料金とキャンペーン詳細
  • GPT-5.5 Proの対応状況と注意点

GPT-5.5がCursorで使えるようになった

OpenAIは2026年4月23日、新モデル「GPT-5.5」を発表しました。ChatGPTおよびCodexのPlus・Pro・Business・Enterpriseユーザーへの展開と同時に、翌24日にはCursorでも利用できるようになっています。

Cursorが公式フォーラムで発表した内容によると、GPT-5.5はCursorBenchで72.8%を記録し、現在のモデルラインナップのなかで最高スコアです。OpenAIとの提携により、2026年5月2日まで50%オフで提供されます。

前作のGPT-5.4がリリースされたのは2026年3月。GPT-5.5はわずか6週間後のリリースで、Anthropicのモデルリリースに対抗するペースで開発が進んでいます。

ベンチマークで見るGPT-5.4・Claude Opus 4.7との差

GPT-5.5の性能を示すベンチマーク結果は、複数の第三者評価で公開されています(参考)。

コーディングエージェントの総合性能を測る「Terminal-Bench 2.0」では82.7%を達成しました。Claude Opus 4.7の69.4%を13ポイント上回り、アジェンティックなコーディングタスクでOpenAIが首位を取り戻した形です。

GitHubのissueを一発で解決できるかを測る「SWE-Bench Pro」では58.6%を記録。また、研究者レベルの数学問題を扱う「FrontierMath Tier 4」ではGPT-5.5が35.4%、Claude Opus 4.7が22.9%で、数値計算・推論でも差がついています。

ベンチマーク GPT-5.5 Claude Opus 4.7 測定対象
Terminal-Bench 2.0 82.7% 69.4% CLIエージェントの多段階タスク
SWE-Bench Pro 58.6% GitHubのissue解決率
FrontierMath Tier 4 35.4% 22.9% 高難度数学

OpenAIの説明では、GPT-5.4と同じ作業をより少ないトークンで完了できるとしており、1トークンあたりの生産性が上がっている点が強調されています。ただしSWE-Bench Verifiedのリファクタリング系タスクでは、Anthropicのラインナップが依然として優位な評価を得ているベンチマークも存在します。

Cursorでの料金とキャンペーン

GPT-5.5の通常価格は入力1Mトークンあたり5ドル、出力1Mトークンあたり30ドルです。GPT-5.4は入力2.5ドル・出力15ドルだったため、標準APIとしては約2倍の価格になっています。

5月2日まで適用されるキャンペーン価格は以下のとおりです。

トークン種別 通常価格 キャンペーン価格(〜5/2)
入力 $5.00 / 1M $2.50 / 1M
キャッシュ済み入力 $0.50 / 1M $0.25 / 1M
出力 $30.00 / 1M $15.00 / 1M

キャンペーン期間中はGPT-5.4の通常価格と同水準で使えるため、コストを抑えながら最新モデルを試す好機です。なおCursorのUIでは一部「4月29日まで」「4月30日まで」と表示される場合がありますが、Cursorスタッフが「正式な終了日は5月2日の終日」と公式フォーラムで案内しています。

GPT-5.5 Proの対応状況

OpenAIが同時リリースしたGPT-5.5 Pro(入力30ドル・出力180ドル/1M)は、現時点でCursorには対応していません。Reasoningの強度はExtra Highまで設定できますが、Proモデルを直接選択する機能は提供されていない状況です。

まとめ

今回の対応で、CursorユーザーはGPT-5.5を追加費用なく(キャンペーン中はGPT-5.4と同じ水準のコストで)試せるようになりました。Terminal-Bench 2.0で80%超えを達成したモデルを本番ワークロードで評価するには、キャンペーン終了の5月2日が一つの判断期限です。ただし、5月3日以降は出力料金が1Mトークンあたり30ドルに戻るため、利用量が多いチームは事前にコスト試算をしておくことを勧めます。