GPT-5.5がVercel AI Gatewayで使えるようになりました。

この記事でわかること:

  • Vercel AI Gatewayが提供する統一API接続の仕組み
  • GPT-5.5とGPT-5.5 Proの違いと使い分け
  • AI SDKを使ったGPT-5.5の呼び出し方

Vercel AI Gatewayとは

https://vercel.com/docs/ai-gateway

Vercel AI Gatewayは、OpenAI・Anthropic・xAIなど複数のAIプロバイダーへ1つのAPIキーで接続できるサービスです。2026年4月時点で数百モデルに対応しており、プロバイダーを切り替えてもコードの変更は最小限で済みます。

AI SDKのバージョン5・6に対応しているほか、OpenAI Chat Completions・Responses API・Anthropic Messages APIとも互換性があります。Pythonからの利用やcURLによる直接呼び出しにも対応しています。

特筆すべき点はトークン料金にマークアップがないことです。各プロバイダーから直接利用した場合と同じ価格でモデルを呼び出せます。Bring Your Own Key（BYOK）にも対応しており、既存のAPIキーをそのまま使うことも可能です。

GPT-5.5とGPT-5.5 Proの違い

2026年4月24日、VercelはGPT-5.5とGPT-5.5 Proの2バリアントをAI Gatewayに追加しました。いずれもGPT-5.4よりトークン効率が高く、長時間かつ複数ステップにわたる自律型タスクを想定して設計されています。

GPT-5.5 は、エージェント型コーディングと長期的な作業（long-horizon work）に強みがあります。大規模なコードベースをまたいでコンテキストを保持しながら変更を加えられるのが特徴です。コンピュータ操作スキルと組み合わせると、実際のソフトウェアを操作しながらドキュメントやスプレッドシート、スライド資料を生成する作業にも対応します。

GPT-5.5 Pro は、レスポンスの品質を最優先した設計です。ビジネス文書の査読、法律文書の分析、教育コンテンツの作成、データサイエンスの技術研究など、複数回にわたる批評と改善が求められる業務での精度向上が報告されています。

2つのうちどちらを使うべきかは、作業の性質で決まります。コードを書く・修正する・テストする一連の自動化フローにはGPT-5.5を選び、文書品質や論理的整合性を繰り返し検証するタスクにはGPT-5.5 Proを使うのが適切です。

AI SDKで呼び出す方法

AI SDK（TypeScript）でGPT-5.5を使う場合、model に openai/gpt-5.5 または openai/gpt-5.5-pro を指定するだけです。

import { streamText } from 'ai';

const result = streamText({
  model: 'openai/gpt-5.5', // または 'openai/gpt-5.5-pro'
  prompt: `
    ユーザー設定ページをRESTからGraphQLスキーマに移行し、
    関連するコンポーネントとテストを更新して
    変更内容のサマリーつきでPRを作成してください。
  `,
});

PythonやcURLから使う場合は、エンドポイントを https://ai-gateway.vercel.sh/v1 に向け、Authorization: Bearer $AI_GATEWAY_API_KEY ヘッダーを付与します。モデル名は openai/gpt-5.5 のように プロバイダー名/モデル名 形式で指定します。

AI Gatewayの主な機能

統一APIエンドポイント以外にも、AI Gatewayは運用に役立つ機能を備えています。

プロバイダーが落ちた際の自動リトライとフォールバックにより、単一プロバイダーを直接呼ぶより高い稼働率を実現します。使用量とコストを横断的にモニタリングでき、チームや用途ごとに予算上限を設定することも可能です。オブザーバビリティ機能でリクエストのトレースを確認でき、カスタムレポートで利用状況を分析できます。

AIモデルのリーダーボードやモデルプレイグラウンドも提供されており、モデル選定の参考にできます。

まとめ

Vercel AI Gatewayは、複数AIプロバイダーへの接続を1つのAPIキーに集約し、コスト管理・フォールバック・オブザーバビリティをまとめて提供するサービスです。今回追加されたGPT-5.5はエージェント型コーディングに、GPT-5.5 Proは高精度の多段階タスクに適しており、model 文字列を変えるだけで既存のコードから呼び出せます。