Update GPT settings for gpt-5.5

docs/MyProject/HIT-EA_spec_en.md

@@ -108,6 +108,8 @@ When no prefix is provided, such as manual Python execution, Python keeps using
 - Running marker: `<prefix>_process_running_entry.txt`
 - Batch file: `<TerminalDataPath>\MQL5\python_for_ea\bat\get_entry_reply.bat`
 
+H1 candidate generation uses the OpenAI Responses API. The default model is `gpt-5.5`, the default `reasoning.effort` is `low`, and the default `text.verbosity` is `low`. `temperature` is not set. Runtime overrides are available through `OPENAI_MODEL`, `OPENAI_REASONING_EFFORT`, and `OPENAI_TEXT_VERBOSITY`. Output is validated with `text.format` Structured Outputs JSON Schema; incomplete responses, schema mismatches, price-rule failures, and insufficient reward/risk fall back to safe-stop values.
+
 During `OnInit()`, the EA resolves `MQL5\python_for_ea` from `TerminalInfoString(TERMINAL_DATA_PATH)` and builds absolute batch-file paths. Each batch file resolves the Python project root from its own location, so runtime execution no longer depends on `C:\ea_py`.
 
 `target_prices.txt` must contain 13 lines:
@@ -219,6 +221,7 @@ After an H4 `market_state` reload, the EA cancels existing pending orders whose
 
 ### 2026-06-06
 
+- Updated the Python-side OpenAI default model to the official `gpt-5.5` slug and made Responses API calls send explicit `reasoning.effort` and `text.verbosity`. For GPT-5.5, the output contract is now documented as primarily enforced by Structured Outputs rather than duplicated prompt schema text.
 - Added compatibility declarations to `HIT-EA_refactor_ver5.mq5` so it compiles against the current shared headers, covering split-entry zones, Python linkage filenames, and pending-cancel retry tracking. Since `use_split_entry_zone = false` by default, the normal ver5 entry behavior remains unchanged.
 
 ### 2026-06-01

docs/MyProject/HIT-EA_spec_ja.md

@@ -108,6 +108,8 @@ EAは `OnInit()` で `_Symbol` と `magic_number` から `HIT_<sanitized symbol>
 - 実行中フラグ: `<prefix>_process_running_entry.txt`
 - 起動バッチ: `<TerminalDataPath>\MQL5\python_for_ea\bat\get_entry_reply.bat`
 
+H1候補生成はOpenAI Responses APIを使用する。既定モデルは `gpt-5.5`、既定 `reasoning.effort` は `low`、既定 `text.verbosity` は `low` とする。`temperature` は指定せず、`OPENAI_MODEL`、`OPENAI_REASONING_EFFORT`、`OPENAI_TEXT_VERBOSITY` で実行時上書きできる。出力は `text.format` のStructured Outputs JSON Schemaで検証し、未完了応答、schema不一致、価格条件違反、reward/risk不足は安全側停止値へ倒す。
+
 EAは `OnInit()` で `TerminalInfoString(TERMINAL_DATA_PATH)` から `MQL5\python_for_ea` を解決し、各batファイルの絶対パスを組み立てる。batファイルは自身の位置からPythonプロジェクトルートを解決するため、`C:\ea_py` には依存しない。
 
 `target_prices.txt` は13行構成とする。
@@ -219,6 +221,7 @@ H4 `market_state` の再読込後は、更新後の状態で許可されない
 
 ### 2026-06-06
 
+- Python側のOpenAI既定モデルを公式slugの `gpt-5.5` へ更新し、Responses API呼び出しで `reasoning.effort` と `text.verbosity` を明示する仕様にした。GPT-5.5向けに、出力形式はプロンプト重複指定ではなくStructured Outputsを主契約として扱う。
 - `HIT-EA_refactor_ver5.mq5` が現行の共有ヘッダーを使用してもコンパイルできるよう、split-entry zone、Python連携ファイル名、pending取消リトライ管理に必要な互換宣言を追加した。既定では `use_split_entry_zone = false` のため、ver5の通常エントリー挙動は維持する。
 
 ### 2026-06-01

python_for_ea/README.md

@@ -133,7 +133,9 @@ EA側で分割エントリーを有効にした場合は、この予測ゾーン
 ## OpenAI 設定
 
 H1 エントリー候補生成では OpenAI API を使用します。
-Responses APIの `text.format` にJSON Schemaを渡し、GPT出力を自然文やCSV風テキストではなく
+既定モデルは `gpt-5.5` です。Responses APIへ `reasoning.effort` と
+`text.verbosity` を明示して送り、`temperature` は使用しません。
+`text.format` にはJSON Schemaを渡し、GPT出力を自然文やCSV風テキストではなく
 `schema_version` と `strategies` を持つ構造化JSONに固定します。
 JSONが不正、API応答が未完了、価格条件やreward/risk条件に合わない場合は停止値へ倒します。
 
@@ -146,13 +148,14 @@ $env:OPENAI_API_KEY = "..."
 任意:
 
 ```powershell
-$env:OPENAI_MODEL = "..."
+$env:OPENAI_MODEL = "gpt-5.5"
 $env:OPENAI_REASONING_EFFORT = "low"
+$env:OPENAI_TEXT_VERBOSITY = "low"
 $env:MT5_EA_FILE_PREFIX = "HIT_GOLD_10001"
 $env:MT5_PRICE_DIGITS = "2"
 ```
 
-`OPENAI_MODEL` 未設定時は `src/ea_py/constants.py` の `DEFAULT_GPT_MODEL` を使います。`OPENAI_REASONING_EFFORT` は `none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh` のいずれかです。`MT5_EA_FILE_PREFIX` と `MT5_PRICE_DIGITS` は手動実行時だけ指定すればよく、EA/bat経由では自動設定されます。
+`OPENAI_MODEL` 未設定時は `src/ea_py/constants.py` の `DEFAULT_GPT_MODEL` を使います。`OPENAI_REASONING_EFFORT` は `none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh` のいずれかです。H1候補生成の既定は低遅延と再現性確認のため `low` ですが、品質優先の検証では `medium` も評価してください。`OPENAI_TEXT_VERBOSITY` は `low`, `medium`, `high` のいずれかで、既定はJSON専用応答に合わせて `low` です。`MT5_EA_FILE_PREFIX` と `MT5_PRICE_DIGITS` は手動実行時だけ指定すればよく、EA/bat経由では自動設定されます。
 
 ## 主なモジュール
 

python_for_ea/docs/architecture/folder-structure.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 このドキュメントは、MT5データフォルダ配下の `MQL5\python_for_ea` のフォルダ構成に関する正本である。
 
-現在のプロジェクトは、MT5 HIT-EAから出力されたOHLC CSVをPythonで解析し、OpenAI APIを使ってGOLD/XAUUSD向けの相場環境とエントリー候補価格を返す補助アプリケーションである。
+現在のプロジェクトは、MT5 HIT-EAから出力されたOHLC CSVをPythonで解析し、GOLD/XAUUSD向けのH4相場環境とH1エントリー候補価格を返す補助アプリケーションである。H4相場環境はルールベースで判定し、H1エントリー候補価格のみOpenAI APIを使う。
 
 MT5 EAから `bat/` 経由でルート直下のPythonスクリプトが呼ばれているため、現時点ではルート直下の `get_trend_reply.py` と `get_entry_reply.py` を実行入口として維持する。
 
@@ -197,7 +197,7 @@ EAファイルはこのPythonプロジェクトの外部連携先として扱う
 
 | モジュール | 責務 |
 |---|---|
-| `src/ea_py/config.py` | 環境変数、モデル名、デバッグ設定などの設定読み込み。 |
+| `src/ea_py/config.py` | 環境変数、GPT-5.5モデル名、reasoning effort、text verbosity、デバッグ設定などの設定読み込み。 |
 | `src/ea_py/paths.py` | MT5データフォルダ、入力CSV、出力ファイルパスの組み立て。 |
 | `src/ea_py/constants.py` | `market_state`、ATR期間、出力サイズなどの定数。 |
 | `src/ea_py/types.py` | OHLCバー、OHLC要約、13行出力などの型定義。 |
@@ -212,7 +212,7 @@ EAファイルはこのPythonプロジェクトの外部連携先として扱う
 | `src/ea_py/market/imbalance.py` | H1インバランス初動判定。 |
 | `src/ea_py/prompts/trend_prompt.py` | H4相場環境判定プロンプトの生成。 |
 | `src/ea_py/prompts/entry_prompt.py` | H1候補価格生成プロンプトの生成。 |
-| `src/ea_py/openai_client.py` | OpenAI API呼び出しの薄いラッパー。 |
+| `src/ea_py/openai_client.py` | GPT-5.5向けのResponses API呼び出し、reasoning/text設定、Structured Outputs指定をまとめる薄いラッパー。 |
 | `src/ea_py/pipelines/trend_pipeline.py` | H4判定処理全体のオーケストレーション。 |
 | `src/ea_py/pipelines/entry_pipeline.py` | H1候補生成処理全体のオーケストレーション。 |
 

python_for_ea/src/ea_py/config.py

@@ -5,7 +5,14 @@ from __future__ import annotations
 from dataclasses import dataclass
 import os
 
-from ea_py.constants import DEBUG_PRINT, DEFAULT_GPT_MODEL, DEFAULT_REASONING_EFFORT, VALID_REASONING_EFFORTS
+from ea_py.constants import (
+    DEBUG_PRINT,
+    DEFAULT_GPT_MODEL,
+    DEFAULT_REASONING_EFFORT,
+    DEFAULT_TEXT_VERBOSITY,
+    VALID_REASONING_EFFORTS,
+    VALID_TEXT_VERBOSITIES,
+)
 
 
 @dataclass(frozen=True)
@@ -15,6 +22,7 @@ class RuntimeConfig:
     api_key: str
     model: str
     reasoning_effort: str
+    text_verbosity: str
     debug_print: bool
 
 
@@ -22,6 +30,7 @@ def load_runtime_config(
     *,
     model: str | None = None,
     reasoning_effort: str | None = None,
+    text_verbosity: str | None = None,
     debug_print: bool = DEBUG_PRINT,
 ) -> RuntimeConfig:
     """OpenAI呼び出しに必要な実行時設定を読み込む。
@@ -30,9 +39,9 @@ def load_runtime_config(
     `OPENAI_API_KEY` 環境変数からのみ取得する。
     未設定の場合は `RuntimeError` を送出し、上位パイプラインで停止値を出力する。
 
-    `model` / `reasoning_effort` / `debug_print` は呼び出し側から上書き可能だが、
+    `model` / `reasoning_effort` / `text_verbosity` / `debug_print` は呼び出し側から上書き可能だが、
     通常は `constants.py` のデフォルト値を使う。
-    `OPENAI_MODEL` と `OPENAI_REASONING_EFFORT` が設定されている場合は、
+    `OPENAI_MODEL` / `OPENAI_REASONING_EFFORT` / `OPENAI_TEXT_VERBOSITY` が設定されている場合は、
     引数未指定時の実行時上書きとして扱う。
     """
     api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
@@ -41,16 +50,24 @@ def load_runtime_config(
 
     selected_model = model or os.getenv("OPENAI_MODEL") or DEFAULT_GPT_MODEL
     selected_reasoning_effort = reasoning_effort or os.getenv("OPENAI_REASONING_EFFORT") or DEFAULT_REASONING_EFFORT
+    selected_text_verbosity = text_verbosity or os.getenv("OPENAI_TEXT_VERBOSITY") or DEFAULT_TEXT_VERBOSITY
     if selected_reasoning_effort not in VALID_REASONING_EFFORTS:
         allowed = ", ".join(sorted(VALID_REASONING_EFFORTS))
         raise RuntimeError(
             f"OPENAI_REASONING_EFFORT が不正です: {selected_reasoning_effort!r}. "
             f"allowed={allowed}"
         )
+    if selected_text_verbosity not in VALID_TEXT_VERBOSITIES:
+        allowed = ", ".join(sorted(VALID_TEXT_VERBOSITIES))
+        raise RuntimeError(
+            f"OPENAI_TEXT_VERBOSITY が不正です: {selected_text_verbosity!r}. "
+            f"allowed={allowed}"
+        )
 
     return RuntimeConfig(
         api_key=api_key,
         model=selected_model,
         reasoning_effort=selected_reasoning_effort,
+        text_verbosity=selected_text_verbosity,
         debug_print=debug_print,
     )

python_for_ea/src/ea_py/constants.py

@@ -4,9 +4,11 @@ from __future__ import annotations
 
 MT_ENCODING = "utf-16 LE"
 
-DEFAULT_GPT_MODEL = "gpt-5.5-2026-04-23"
+DEFAULT_GPT_MODEL = "gpt-5.5"
 DEFAULT_REASONING_EFFORT = "low"
 VALID_REASONING_EFFORTS = frozenset({"none", "low", "medium", "high", "xhigh"})
+DEFAULT_TEXT_VERBOSITY = "low"
+VALID_TEXT_VERBOSITIES = frozenset({"low", "medium", "high"})
 DEBUG_PRINT = True
 ENTRY_RESPONSE_SCHEMA_VERSION = 1
 

python_for_ea/src/ea_py/io/debug_logs.py

@@ -60,6 +60,7 @@ def append_debug_entry(
     path: Path,
     model: str,
     reasoning_effort: str,
+    text_verbosity: str,
     max_output_tokens: int,
     api_diagnostics: str,
     timeframe: str,
@@ -79,6 +80,7 @@ def append_debug_entry(
         file.write(f"DEBUG TIME        : {now_str()}\n")
         file.write(f"MODEL             : {model}\n")
         file.write(f"REASONING         : {reasoning_effort}\n")
+        file.write(f"VERBOSITY         : {text_verbosity}\n")
         file.write(f"MAX TOKENS        : {max_output_tokens}\n")
         file.write(f"TIMEFRAME         : {timeframe}\n")
         file.write(f"MARKET_STATE(H4)  : {trend_state} ({MARKET_STATE_LABELS.get(trend_state, 'UNKNOWN')})\n")

python_for_ea/src/ea_py/openai_client.py

@@ -94,6 +94,7 @@ def call_responses_api(
     image_data_urls: Sequence[str],
     max_output_tokens: int,
     response_text_format: Mapping[str, Any] | None = None,
+    text_verbosity: str | None = None,
 ) -> ResponsesApiResult:
     """Responses APIへテキストとチャート画像を送り、出力テキストを返す。
 
@@ -103,6 +104,7 @@ def call_responses_api(
 
     `response_text_format` が指定された場合は Responses API の `text.format` へ渡し、
     JSON Schemaなどの構造化出力をAPI側でも強制する。
+    `text_verbosity` はGPT-5.5の最終出力長を制御し、reasoning品質とは独立して扱う。
 
     戻り値は `response.output_text` をstripした文字列とAPI診断情報。
     API例外や空/不正な出力の安全側処理は、この薄いラッパーではなく
@@ -129,8 +131,13 @@ def call_responses_api(
         "reasoning": {"effort": reasoning_effort},
         "max_output_tokens": max_output_tokens,
     }
+    text_config: dict[str, Any] = {}
     if response_text_format is not None:
-        create_params["text"] = {"format": dict(response_text_format)}
+        text_config["format"] = dict(response_text_format)
+    if text_verbosity is not None:
+        text_config["verbosity"] = text_verbosity
+    if text_config:
+        create_params["text"] = text_config
 
     response = client.responses.create(**create_params)
     diagnostics = _extract_response_diagnostics(response)

python_for_ea/src/ea_py/pipelines/entry_pipeline.py

@@ -323,6 +323,7 @@ def run_pipeline() -> None:
             image_data_urls=images_data_urls,
             max_output_tokens=max_tokens,
             response_text_format=response_text_format,
+            text_verbosity=config.text_verbosity,
         )
         gpt_reply = gpt_result.text
         api_diagnostics = gpt_result.diagnostics.to_log_text()
@@ -378,6 +379,7 @@ def run_pipeline() -> None:
                 path=paths.debug_reason,
                 model=config.model,
                 reasoning_effort=config.reasoning_effort,
+                text_verbosity=config.text_verbosity,
                 max_output_tokens=max_tokens,
                 api_diagnostics=api_diagnostics,
                 timeframe=ENTRY_TIMEFRAME,

python_for_ea/src/ea_py/prompts/entry_prompt.py

@@ -320,13 +320,11 @@ def build_common_rules_block(
 - エントリー後12時間以内に利確・損切に到達しなければ、その時点の価格でクローズ。
 
 【出力ルール（最重要）】
-- Responses APIのJSON Schemaに一致するJSONオブジェクトだけを出力してください。
+- Responses APIのStructured Outputs(JSON Schema)で検証されるJSONオブジェクトだけを出力してください。
 - schema_version は {ENTRY_RESPONSE_SCHEMA_VERSION}。
 - strategies には対象戦略だけを入れ、順序は {out_order}。
-- 各strategy要素は strategy, decision, entry, tp, sl, zone_low, zone_high, reason_code を必ず含めてください。
+- decision は "use" または "skip"、reason_code は次のいずれかのみ: {", ".join(ENTRY_REASON_CODES)}
-- decision は "use" または "skip" のみ。
+- 自然文、Markdown、空行は一切出力しないでください。
-- reason_code は次のいずれかのみ: {", ".join(ENTRY_REASON_CODES)}
-- 自然文、Markdown、余分なキー、空行は一切出力しないでください。
 """.strip()
 
 

python_for_ea/tests/unit/test_config.py

@@ -7,17 +7,33 @@ import pytest
 from ea_py.config import load_runtime_config
 
 
+def test_load_runtime_config_uses_gpt55_defaults(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
+    """Default OpenAI settings follow the GPT-5.5 Responses API contract."""
+    monkeypatch.setenv("OPENAI_API_KEY", "test-key")
+    monkeypatch.delenv("OPENAI_MODEL", raising=False)
+    monkeypatch.delenv("OPENAI_REASONING_EFFORT", raising=False)
+    monkeypatch.delenv("OPENAI_TEXT_VERBOSITY", raising=False)
+
+    actual = load_runtime_config()
+
+    assert actual.model == "gpt-5.5"
+    assert actual.reasoning_effort == "low"
+    assert actual.text_verbosity == "low"
+
+
 def test_load_runtime_config_reads_model_and_reasoning_from_env(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
     """OpenAI model and reasoning effort can be overridden without code edits."""
     monkeypatch.setenv("OPENAI_API_KEY", "test-key")
     monkeypatch.setenv("OPENAI_MODEL", "gpt-test")
     monkeypatch.setenv("OPENAI_REASONING_EFFORT", "low")
+    monkeypatch.setenv("OPENAI_TEXT_VERBOSITY", "medium")
 
     actual = load_runtime_config()
 
     assert actual.api_key == "test-key"
     assert actual.model == "gpt-test"
     assert actual.reasoning_effort == "low"
+    assert actual.text_verbosity == "medium"
 
 
 def test_load_runtime_config_rejects_invalid_reasoning_effort(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
@@ -27,3 +43,13 @@ def test_load_runtime_config_rejects_invalid_reasoning_effort(monkeypatch: pytes
 
     with pytest.raises(RuntimeError, match="OPENAI_REASONING_EFFORT"):
         load_runtime_config()
+
+
+def test_load_runtime_config_rejects_invalid_text_verbosity(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
+    """Invalid text verbosity should fail before an API call is attempted."""
+    monkeypatch.setenv("OPENAI_API_KEY", "test-key")
+    monkeypatch.delenv("OPENAI_REASONING_EFFORT", raising=False)
+    monkeypatch.setenv("OPENAI_TEXT_VERBOSITY", "tiny")
+
+    with pytest.raises(RuntimeError, match="OPENAI_TEXT_VERBOSITY"):
+        load_runtime_config()

python_for_ea/tests/unit/test_openai_client.py

@@ -23,7 +23,7 @@ class FakeResponse:
 
     def __init__(self, *, output_text: str, incomplete_details: object | None = None) -> None:
         self.output_text = output_text
-        self.model = "gpt-5.5-2026-04-23"
+        self.model = "gpt-5.5"
         self.status = "completed"
         self.incomplete_details = incomplete_details
         self.error = None
@@ -50,23 +50,25 @@ class FakeClient:
         self.responses = FakeResponsesResource(response)
 
 
-def test_call_responses_api_sends_reasoning_and_omits_temperature() -> None:
+def test_call_responses_api_sends_reasoning_text_controls_and_omits_temperature() -> None:
-    """GPT-5.5 requests should use reasoning controls instead of temperature."""
+    """GPT-5.5 requests should use reasoning/text controls instead of temperature."""
     fake_client = FakeClient(FakeResponse(output_text=" 0\n"))
 
     actual = call_responses_api(
         client=fake_client,  # type: ignore[arg-type]
-        model="gpt-5.5-2026-04-23",
+        model="gpt-5.5",
         reasoning_effort="none",
         system_content="Return one number.",
         user_text="Classify.",
         image_data_urls=[],
         max_output_tokens=128,
+        text_verbosity="low",
     )
 
     assert actual.text == "0"
     assert fake_client.responses.create_params["reasoning"] == {"effort": "none"}
     assert fake_client.responses.create_params["max_output_tokens"] == 128
+    assert fake_client.responses.create_params["text"] == {"verbosity": "low"}
     assert "temperature" not in fake_client.responses.create_params
 
 
@@ -87,17 +89,21 @@ def test_call_responses_api_sends_structured_text_format() -> None:
 
     actual = call_responses_api(
         client=fake_client,  # type: ignore[arg-type]
-        model="gpt-5.5-2026-04-23",
+        model="gpt-5.5",
         reasoning_effort="low",
         system_content="Return JSON.",
         user_text="Classify.",
         image_data_urls=[],
         max_output_tokens=128,
         response_text_format=response_text_format,
+        text_verbosity="low",
     )
 
     assert actual.text.startswith("{")
-    assert fake_client.responses.create_params["text"] == {"format": response_text_format}
+    assert fake_client.responses.create_params["text"] == {
+        "format": response_text_format,
+        "verbosity": "low",
+    }
 
 
 def test_call_responses_api_returns_incomplete_diagnostics_for_empty_text() -> None:
@@ -111,7 +117,7 @@ def test_call_responses_api_returns_incomplete_diagnostics_for_empty_text() -> N
 
     actual = call_responses_api(
         client=fake_client,  # type: ignore[arg-type]
-        model="gpt-5.5-2026-04-23",
+        model="gpt-5.5",
         reasoning_effort="low",
         system_content="Return one number.",
         user_text="Classify.",

python_for_ea/work/get_entry_reply.py

@@ -22,7 +22,9 @@ YOUR_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 if YOUR_API_KEY is None:
     raise RuntimeError("OPENAI_API_KEY が環境変数に設定されていません。")
 
-gpt_model = "gpt-5.4"
+gpt_model = "gpt-5.5"
+reasoning_effort = os.getenv("OPENAI_REASONING_EFFORT", "low")
+text_verbosity = os.getenv("OPENAI_TEXT_VERBOSITY", "low")
 
 # =========================
 # 入出力ファイル
@@ -355,7 +357,8 @@ def call_gpt(client, model, system_content: str, user_text: str, images_data_url
             {"role": "system", "content": system_content},
             {"role": "user", "content": content_parts},
         ],
-        temperature=0.0,
+        reasoning={"effort": reasoning_effort},
+        text={"verbosity": text_verbosity},
         max_output_tokens=max_output_tokens,
     )
     return resp.output_text or ""
@@ -440,6 +443,8 @@ def write_debug_entry(
             f.write("=" * 60 + "\n")
             f.write(f"DEBUG TIME        : {_now_str()}\n")
             f.write(f"MODEL             : {gpt_model}\n")
+            f.write(f"REASONING         : {reasoning_effort}\n")
+            f.write(f"VERBOSITY         : {text_verbosity}\n")
             f.write(f"TIMEFRAME         : {timeframe}\n")
             f.write(f"TREND_STATE(H4)   : {trend_state} (0=RANGE,1=UP,2=DOWN)\n")
             f.write(f"SELECTED_STRATEGY : {','.join(str(x) for x in selected_strategies)}\n")
@@ -627,4 +632,4 @@ def _write_outputs(numeric_list):
 # 実行
 # =========================
 if __name__ == "__main__":
-    run_pipeline()
+    run_pipeline()

python_for_ea/work/get_trend_reply.py

@@ -22,7 +22,9 @@ YOUR_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 if YOUR_API_KEY is None:
     raise RuntimeError("OPENAI_API_KEY が環境変数に設定されていません。")
 
-gpt_model = "gpt-5.4"
+gpt_model = "gpt-5.5"
+reasoning_effort = os.getenv("OPENAI_REASONING_EFFORT", "low")
+text_verbosity = os.getenv("OPENAI_TEXT_VERBOSITY", "low")
 
 # =========================
 # 入出力ファイル
@@ -62,6 +64,8 @@ def write_debug_trend(path: str, current_price: float, numeric_summary: str, gpt
             f.write("=" * 60 + "\n")
             f.write(f"DEBUG TIME    : {_now_str()}\n")
             f.write(f"MODEL         : {gpt_model}\n")
+            f.write(f"REASONING     : {reasoning_effort}\n")
+            f.write(f"VERBOSITY     : {text_verbosity}\n")
             f.write(f"CURRENT PRICE : {current_price:.2f}\n")
             f.write("=" * 60 + "\n\n")
             f.write("---- NUMERIC SUMMARY START ----\n")
@@ -289,7 +293,8 @@ def call_gpt_trend(client, model, system_content: str, user_text: str, image_dat
             {"role": "system", "content": system_content},
             {"role": "user", "content": content_parts},
         ],
-        temperature=0.0,
+        reasoning={"effort": reasoning_effort},
+        text={"verbosity": text_verbosity},
         max_output_tokens=max_output_tokens,
     )
     return (resp.output_text or "").strip()
@@ -485,4 +490,4 @@ def run_pipeline():
 # 実行
 # =========================
 if __name__ == "__main__":
-    run_pipeline()
+    run_pipeline()