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Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.5: API, Preise, Benchmarks und Langkontext

Für API Kostenplanung, Routing und lange Dokumente ist Claude Opus 4.7 derzeit leichter einzuordnen: Die Claude API Dokumentation nennt Opus 4.7, ein volles 1 Million Token Kontextfenster und einen 1,1 fachen Aufschla... Für Arbeit direkt in ChatGPT ist GPT 5.5 naheliegender: Laut OpenAI Help Center unterstützt GPT...

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抽象 AI 模型比較視覺圖，展示 Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5 在 API、價格、Benchmark 和長上下文上的取捨
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：API、價格、Benchmark 與使用場景完整比較AI 生成 editorial 視覺圖，呈現 Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5 的模型比較。
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：API、價格、Benchmark 與使用場景完整比較. Article summary: 要 API 成本同長上下文部署，Claude Opus 4.7 目前較好落地：Claude docs 寫明 1M token context；GPT 5.5 有 OpenAI 官方發佈、GDPval 84.9%，但這批來源未清楚列出 GPT 5.5 API token 定價。[6][13]. Topic tags: ai, llm, openai, anthropic, claude. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "在业界公认最能反映真实GitHub问题解决能力的评测SWE-Bench Pro中，GPT-5.5得分58.6%，略逊色于Claude Opus 4.7（64.3%）。 不过，OpenAI在这个数据旁边标了一个星号，写着「" source context "GPT-5.5来了！全榜第一碾压Opus 4.7，OpenAI今夜雪耻 - 知乎" Reference image 2: visual subject "在业界公认最能反映真实GitHub问题解决能力的评测SWE-Bench Pro中，GPT-5.5得分58.6%，略逊色于Claude Opus 4.7（64.3%）。 不过，OpenAI在这个数据旁边标了一个星号，写着「" source context "GPT-5.5来了！全榜第一碾压Opus 4.7，OpenAI今夜雪耻 - 知乎" Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high det

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Bei Claude Opus 4.7 und GPT-5.5 lautet die sinnvollste Frage nicht: Welches Modell ist abstrakt das stärkste? Entscheidender ist, welches Modell zu Ihrem konkreten Workflow passt. Die öffentlich belegbaren Informationen sind unterschiedlich gelagert: Zu Claude Opus 4.7 gibt es eine Anthropic-Produktseite, Claude-API-Preisdokumentation sowie Modellseiten bei Plattformen wie Cloudflare und OpenRouter; zu GPT-5.5 gibt es vor allem OpenAIs Einführungsseite und Angaben im ChatGPT Help Center.[5][6][12][13][14][15]

Darum lohnt sich der Vergleich entlang von vier praktischen Achsen: API und Kosten, Langkontext, Arbeit in ChatGPT sowie Benchmarks.

Kurzfazit

  • API-Deployment, Kostenplanung und lange Dokumente: Claude Opus 4.7 ist besser greifbar. Die Claude-API-Dokumentation nennt Opus 4.7, das vollständige Kontextfenster von 1 Mio. Tokens zum Standardpreis und einen 1,1-fachen Preisaufschlag bei US-only inference über inference_geo.[13]
  • Arbeit innerhalb von ChatGPT: GPT-5.5 hat die direktere Evidenz. OpenAI schreibt im Help Center, dass GPT-5.5 Thinking alle bestehenden Tools in ChatGPT unterstützt, vorbehaltlich der GPT-5.5-Pro-Ausnahme.[5]
  • Benchmarks: Die OpenAI-Zahlen fallen zugunsten von GPT-5.5 aus, sollten aber nicht als unabhängiges Endurteil gelesen werden. OpenAI nennt für GPT-5.5 unter anderem 84,9 % auf GDPval; für Claude Opus 4.7 gibt es zusätzlich Drittanbieter-Angaben zu Coding-Benchmarks. Diese Quellenarten sind nicht identisch und sollten durch eigene Tests ergänzt werden.[6][16]

Vergleich auf einen Blick

KriteriumClaude Opus 4.7GPT-5.5Was das praktisch bedeutet
Öffentliche DokumentationAnthropic führt eine Produktseite; Cloudflare Docs und OpenRouter haben ebenfalls Seiten beziehungsweise Listings zu Claude Opus 4.7.[12][14][15]OpenAI hat eine Einführungsseite zu GPT-5.5; das Help Center erwähnt GPT-5.5 Thinking in ChatGPT.[5][6]Beide Modelle sind belegbar, aber die Claude-Informationen sind stärker API- und Provider-orientiert.
API und PreiseDie Claude-API-Dokumentation nennt Opus 4.7, Token-Preiskategorien und den 1,1-fachen Aufschlag für US-only inference.[13]In den hier zitierbaren OpenAI-API- und Pricing-Quellen ist kein klarer GPT-5.5-Tokenpreis sichtbar; ein OpenAI-Developer-Dokument-Snippet verweist weiterhin auf 
Latest: GPT-5.4
.[1][2][3]		Wer heute ein Kostenmodell in einer Tabelle bauen will, kommt bei Claude Opus 4.7 schneller zu belastbaren Annahmen.
KontextfensterClaude API Docs nennen für Opus 4.7 das vollständige 1-Million-Token-Kontextfenster zum Standardpreis.[13]Die vorliegenden OpenAI-Quellen liefern keine gleich klare GPT-5.5-API-Angabe zu Kontext- oder Output-Limits. Die 400K Kontext und 128K maximale Output-Tokens auf der GPT-5-Seite beziehen sich auf GPT-5, nicht auf GPT-5.5.[9]Für große Repositories, lange Verträge, Forschungsdossiers oder Agent-Workflows ist Claude derzeit eindeutiger spezifiziert.
ChatGPT-ToolsDie vorliegenden Claude-Quellen drehen sich vor allem um Produktseite, API, Provider und Routing.[12][13][14][15]Laut OpenAI Help Center unterstützt GPT-5.5 Thinking alle bestehenden ChatGPT-Tools, vorbehaltlich der GPT-5.5-Pro-Ausnahme.[5]Wer hauptsächlich in der ChatGPT-Oberfläche arbeitet, sollte GPT-5.5 früh testen.
BenchmarksWaveSpeed listet für Claude Opus 4.7 unter anderem 64,3 % auf SWE-bench Pro und 70 % auf CursorBench.[16]OpenAI listet für GPT-5.5 mehrere Vergleichswerte, darunter 84,9 % auf GDPval.[6]GPT-5.5 hat die stärkere offizielle Benchmark-Erzählung; die Claude-Werte stammen hier aus einer anderen Quellenart.

API-Kosten: Claude lässt sich derzeit besser kalkulieren

Für Entwicklerteams, Plattformverantwortliche oder Einkaufsteams zählt weniger der Modellname als die Frage: Was kostet ein Lauf realistisch, welches Kontextfenster ist verfügbar, und ändern Routing- oder Standortoptionen den Preis?

Bei Claude Opus 4.7 ist diese Informationslage vergleichsweise klar. Die Claude-API-Dokumentation sagt, dass für Claude Opus 4.7, Opus 4.6 und neuere Modelle bei US-only inference über den Parameter inference_geo ein 1,1-facher Multiplikator auf alle Token-Preiskategorien anfällt, darunter Input-Tokens, Output-Tokens, Cache Writes und Cache Reads.[13] Dieselbe Dokumentation nennt für Claude Mythos Preview, Opus 4.7, Opus 4.6 und Sonnet 4.6 das vollständige Kontextfenster von 1 Mio. Tokens zum Standardpreis.[13]

Für eine grobe Dollar-Schätzung nennt der Drittanbieter-Aggregator CloudPrice Claude Opus 4.7 ab 5,00 US-Dollar pro 1 Mio. Input-Tokens und 25,00 US-Dollar pro 1 Mio. Output-Tokens. CloudPrice führt außerdem ein Kontextfenster von 1,0 Mio. Tokens und bis zu 128.000 Output-Tokens auf.[18] Das ist nützlich für eine erste Kalkulation, ersetzt aber nicht die offiziellen Angaben von Anthropic oder die Konditionen Ihres tatsächlichen Providers.[13][18]

Bei GPT-5.5 ist die Lage weniger vollständig. OpenAIs Einführungsseite und das Help Center belegen GPT-5.5 als Produkt- und ChatGPT-Thema; in den hier verfügbaren OpenAI-API- und Pricing-Quellen ist jedoch kein klarer GPT-5.5-Tokenpreis ausgewiesen.[1][2][3][5][6] Wichtig ist außerdem: Die auf OpenAIs GPT-5-Seite genannten 400K Kontextlänge, 128K maximale Output-Tokens und Tokenpreise beziehen sich auf GPT-5, nicht automatisch auf GPT-5.5.[9]

Langkontext: Claude Opus 4.7 hat den klareren Nachweis

Wenn Ihre Aufgaben große Codebasen, lange Verträge, umfangreiche Recherchepakete oder mehrstufige Agentenprozesse umfassen, wird das Kontextfenster schnell zur Architekturfrage. Es beeinflusst Prompt-Design, Chunking, Retrieval-Strategie, Latenz und Kosten.

Nach den aktuell vorliegenden Quellen ist Claude Opus 4.7 hier am klarsten dokumentiert: Die Claude-API-Dokumentation nennt für Opus 4.7 ein vollständiges Kontextfenster von 1 Mio. Tokens zum Standardpreis.[13]

CloudPrice führt ebenfalls ein 1,0-Millionen-Token-Kontextfenster und bis zu 128.000 Output-Tokens für Claude Opus 4.7 auf.[18] Weil CloudPrice aber ein Drittanbieter ist, sollte dieser Output-Wert vor einem produktiven Rollout beim offiziellen Anbieter oder beim genutzten Provider geprüft werden.[13][18]

Für GPT-5.5 liefern die OpenAI-Quellen zwar Modellpositionierung, Benchmarks und ChatGPT-Tool-Unterstützung, aber keine gleich eindeutige API-Spezifikation für Kontext- und Output-Grenzen.[5][6] Wer primär Langkontext-Workloads produktiv planen muss, kann Claude Opus 4.7 daher derzeit leichter technisch und wirtschaftlich einordnen.[13]

ChatGPT-Workflows: GPT-5.5 passt besser zur Oberfläche

Anders sieht es aus, wenn Sie nicht primär eine API integrieren, sondern direkt in ChatGPT arbeiten: Recherche, Analyse, Dokumente, Tool-Nutzung und mehrstufige Aufgaben in der Oberfläche. Hier ist GPT-5.5 besser belegt. OpenAI schreibt, dass GPT-5.3 Instant und GPT-5.5 Thinking alle bestehenden Tools in ChatGPT unterstützen, vorbehaltlich der genannten GPT-5.5-Pro-Ausnahme.[5]

Claude Opus 4.7 ist ebenfalls breit sichtbar, etwa über Anthropic, Claude API Docs, Cloudflare Docs und OpenRouter.[12][13][14][15] Diese Quellen zeigen aber vor allem Modellverfügbarkeit, API-Dokumentation, Pricing-Logik, Provider-Listings und Routing. Sie liefern keine entsprechende Aussage zur Tool-Unterstützung innerhalb von ChatGPT.[12][13][14][15]

Kurz gesagt: Wenn Ihr Alltag in ChatGPT stattfindet, gehört GPT-5.5 auf die Shortlist. Wenn Sie dagegen selbst API-Pipelines bauen, ist Claude Opus 4.7 aktuell besser dokumentiert.

Benchmarks: Gute GPT-5.5-Werte, aber Quellen sauber trennen

OpenAI veröffentlicht mehrere Vergleichswerte zwischen GPT-5.5 und Claude Opus 4.7. Diese Werte sind nützlich, sollten aber als OpenAI-Veröffentlichung gelesen werden, nicht als unabhängiges finales Ranking.[6]

BenchmarkGPT-5.5Claude Opus 4.7Einordnung
Terminal-Bench 2.082,7 %69,4 %OpenAI listet hier einen klaren Vorteil für GPT-5.5 in einem terminal- beziehungsweise engineeringnahen Test.[6]
GDPval84,9 %80,3 %GDPval prüft, wie gut Agenten wohldefinierte Wissensarbeit über 44 Berufe hinweg erledigen; OpenAI nennt 84,9 % für GPT-5.5.[6]
Toolathlon55,6 %48,8 %In diesem von OpenAI veröffentlichten Tool-Use-Vergleich liegt GPT-5.5 vorne.[6]
CyberGym81,8 %73,1 %OpenAI nennt auch hier höhere Werte für GPT-5.5 und verweist zugleich auf Safeguards für dieses Cyber-Fähigkeitsniveau.[6]

OpenAI schreibt außerdem, GPT-5.5 zeige gegenüber GPT-5.4 eine klare Verbesserung auf GeneBench, einer Evaluation für mehrstufige wissenschaftliche Datenanalyse in Genetik und quantitativer Biologie.[6]

Claude Opus 4.7 hat ebenfalls Benchmark-Signale. WaveSpeed listet für Claude Opus 4.7 64,3 % auf SWE-bench Pro, 70 % auf CursorBench und spricht von dreimal mehr gelösten Produktionsaufgaben.[16] Diese Zahlen kommen jedoch aus einer anderen Darstellung und Quellenart als OpenAIs GPT-5.5-Tabelle. Man sollte sie daher nicht zu einer scheinbar neutralen Gesamtrangliste vermischen.[6][16]

Welches Modell passt zu welchem Einsatz?

1. API-Buyer und Plattformteams

Priorität: Claude Opus 4.7 testen. Der Grund ist nicht, dass Claude jede Aufgabe gewinnen muss. Der praktische Vorteil liegt in der besseren Planbarkeit: Claude API Docs nennen das 1-Million-Token-Kontextfenster, den 1,1-fachen Multiplikator für US-only inference und die relevanten Token-Preiskategorien.[13]

2. ChatGPT-Power-User und Wissensarbeit

Priorität: GPT-5.5 testen. Wenn Ihre Arbeit schon heute stark in ChatGPT stattfindet, ist die Tool-Unterstützung entscheidend. OpenAI sagt ausdrücklich, dass GPT-5.5 Thinking alle bestehenden ChatGPT-Tools unterstützt, vorbehaltlich der GPT-5.5-Pro-Ausnahme.[5]

3. Coding Agents und Engineering-Automatisierung

Priorität: beide Modelle mit eigenen Repositories prüfen. OpenAIs Werte für Terminal-Bench, Toolathlon und CyberGym sprechen in der veröffentlichten Darstellung für GPT-5.5.[6] Gleichzeitig listet WaveSpeed relevante Coding-Signale für Claude Opus 4.7, darunter SWE-bench Pro und CursorBench.[16] Für Bugfixing, Migrationen, CI/CD-Automatisierung oder agentisches Coding zählen am Ende Ihre eigenen Metriken: Erfolgsrate, Fehlerrate, Latenz, Kosten und Aufwand für menschliche Nachkontrolle.

4. Lange Dokumente, große Repositories und Forschungspakete

Priorität: Claude Opus 4.7 stärker gewichten. Das vollständige 1-Million-Token-Kontextfenster ist in den Claude API Docs ausdrücklich genannt.[13] CloudPrice führt zusätzlich 1,0 Mio. Kontext und bis zu 128.000 Output-Tokens auf, wobei diese Drittanbieterangabe vor produktiver Nutzung verifiziert werden sollte.[13][18]

Checkliste vor der Entscheidung

  • Modell-ID und Provider prüfen. OpenRouter listet Claude Opus 4.7 als anthropic/claude-opus-4.7. Bei GPT-5.5 sollten Sie in der tatsächlich genutzten OpenAI-API- oder ChatGPT-Umgebung Modell-ID, Verfügbarkeit und Preise prüfen.[1][2][3][15]
  • GPT-5-Spezifikationen nicht automatisch auf GPT-5.5 übertragen. OpenAIs Angaben zu 400K Kontext, 128K maximalen Output-Tokens und Tokenpreisen auf der GPT-5-Seite sind für GPT-5 ausgewiesen, nicht für GPT-5.5.[9]
  • Routing- und Preisaufschläge berücksichtigen. Für Claude Opus 4.7 und bestimmte neuere Modelle nennt die Claude-API-Dokumentation bei US-only inference einen 1,1-fachen Multiplikator auf alle Token-Preiskategorien.[13]
  • Eigene Workloads evaluieren. Hersteller-Benchmarks und Drittanbieter-Modellseiten eignen sich für die Vorauswahl. Für Produktionseinsatz sollten Sie aber reale Aufgaben, Kosten, Latenz, Tool-Call-Stabilität, Langkontext-Genauigkeit und menschlichen Review-Aufwand messen.[6][16]

Schlussurteil

Claude Opus 4.7 ist derzeit die naheliegendere Wahl für Teams, die API-Dokumentation, ein klar belegtes 1-Million-Token-Kontextfenster und budgetierbare Langkontext-Workflows brauchen. GPT-5.5 ist stärker für Nutzerinnen und Nutzer, die im ChatGPT- und OpenAI-Ökosystem arbeiten und dort Tool-gestützte Wissensarbeit erledigen wollen. Die wichtigsten Belege liegen bei Claude auf API und Kontextfenster; bei GPT-5.5 auf ChatGPT-Tool-Unterstützung und OpenAIs Benchmark-Darstellung.[5][6][13]

Ein absoluter Sieger lässt sich aus dieser Quellenlage nicht seriös ableiten. Die pragmatische Auswahl lautet: Für API, Kostenrechnung und Langkontext zuerst Claude Opus 4.7 prüfen; für ChatGPT-Tool-Workflows zuerst GPT-5.5 prüfen; für echte Modellleistung immer mit eigenen Aufgaben evaluieren statt nur eine Benchmark-Tabelle zu lesen.[5][6][13][16]

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重點

  • Für API Kostenplanung, Routing und lange Dokumente ist Claude Opus 4.7 derzeit leichter einzuordnen: Die Claude API Dokumentation nennt Opus 4.7, ein volles 1 Million Token Kontextfenster und einen 1,1 fachen Aufschla...
  • Für Arbeit direkt in ChatGPT ist GPT 5.5 naheliegender: Laut OpenAI Help Center unterstützt GPT 5.5 Thinking alle bestehenden ChatGPT Tools, vorbehaltlich der genannten GPT 5.5 Pro Ausnahme.[5]
  • Die von OpenAI veröffentlichten Benchmarks sprechen klar für GPT 5.5, etwa mit 84,9 % auf GDPval; für eine Beschaffungs oder Produktentscheidung ersetzen sie aber keine eigene Evaluation mit realen Aufgaben.[6][16]

人們還問

「Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.5: API, Preise, Benchmarks und Langkontext」的簡短答案是什麼？

Für API Kostenplanung, Routing und lange Dokumente ist Claude Opus 4.7 derzeit leichter einzuordnen: Die Claude API Dokumentation nennt Opus 4.7, ein volles 1 Million Token Kontextfenster und einen 1,1 fachen Aufschla...

首先要驗證的關鍵點是什麼？

Für API Kostenplanung, Routing und lange Dokumente ist Claude Opus 4.7 derzeit leichter einzuordnen: Die Claude API Dokumentation nennt Opus 4.7, ein volles 1 Million Token Kontextfenster und einen 1,1 fachen Aufschla... Für Arbeit direkt in ChatGPT ist GPT 5.5 naheliegender: Laut OpenAI Help Center unterstützt GPT 5.5 Thinking alle bestehenden ChatGPT Tools, vorbehaltlich der genannten GPT 5.5 Pro Ausnahme.[5]

接下來在實務上我該做什麼？

Die von OpenAI veröffentlichten Benchmarks sprechen klar für GPT 5.5, etwa mit 84,9 % auf GDPval; für eine Beschaffungs oder Produktentscheidung ersetzen sie aber keine eigene Evaluation mit realen Aufgaben.[6][16]

接下來我應該探索哪個相關主題？

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我應該將其與什麼進行比較？

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引用的答案

我按你俾嘅兩篇官方介紹去比：簡單講，Claude Opus 4.7 更似一個專注「高難度工程與長流程 coding」嘅模型；GPT-5.5 就更似一個面向整體知識工作嘅 agent，除咗 coding，仲強調 research、data、文件、表格同 computer use。[1][2]

以下係根據兩篇官方介紹嘅比較，唔係第三方實測結論。

最易理解嘅分別

  • Claude Opus 4.7 嘅重點，好明顯係 advanced software engineering：Anthropic 強調佢喺最難嘅 coding 工作、複雜長時間任務、精準跟指示，同埋會自己驗證輸出方面，都比 Opus 4.6 明顯進步。[1]
  • GPT-5.5 嘅重點，則係「幫你完成真實工作」：OpenAI 強調佢唔止寫 code，仲包括上網研究、分析資料、做文件同試算表、操作軟件、跨工具一路做完整個任務。[2]

如果用角色去理解

  • Opus 4.7 比較似「資深工程師／技術拍檔」：擅長長流程 debug、重構、追 bug、CI/CD、自動化同需要一路做一路驗證嘅工作。[1]
  • GPT-5.5 比較似「通用工作代理」：除咗工程，仲更著重幫你處理研究、文件、表格、工具操作，甚至早期科研工作。[2]

兩篇文各自想賣俾你咩感覺

  • Anthropic 篇文想傳達嘅係：Opus 4.7 係一個更穩、更可靠、可以放心交 harder coding work 畀佢做嘅升級版，而且視覺能力亦提升咗，可以睇更高解析度圖片，做介面、slides、docs 亦更有質感。[1]
  • OpenAI 篇文想傳達嘅係：GPT-5.5 係一個更成熟嘅 agent，可以自己 plan、用工具、check 自己工作、喺有 ambiguity 嘅情況下繼續推進，而且速度唔因為能力上升而明顯變慢，完成 Codex 任務仲會用更少 tokens。[2]

直接對比數字，應該點睇

  • OpenAI 發佈頁有直接列出同 Claude Opus 4.7 嘅 benchmark 比較；喺佢張表入面，GPT-5.5 喺多項指標高過 Opus 4.7，例如 Terminal-Bench 2.0 為 82.7% 對 69.4%，GDPval 為 84.9% 對 80.3%，Toolathlon 為 55.6% 對 48.8%，CyberGym 為 81.8% 對 73.1%。[2]
  • 但要留意，呢啲數字係 OpenAI 自己發佈頁提供；Anthropic 呢篇就主要係同自家 Opus 4.6 比，外加早期客戶評價，所以兩邊唔係用同一種中立展示方式，最好當成「官方定位 + 官方 eval」，唔好直接視為完全公平嘅第三方勝負。[1][2]

能力範圍上，邊個更「廣」

  • 按官方寫法，GPT-5.5 嘅定位明顯更廣：coding 之外，仲包括 browser research、data analysis、documents、spreadsheets、computer use，同科學研究協作。[2]
  • Anthropic 反而有清楚講，Opus 4.7 雖然比 Opus 4.6 強，但佢嘅廣泛能力仍然唔及自家更高階嘅 Claude Mythos Preview；所以 Opus 4.7 比較似係一個將工程與實務工作流打磨得更深嘅版本。[1]

安全同部署差異

  • Anthropic 表示 Opus 4.7 係第一個配上新 cyber safeguards 嘅較低能力模型，會自動偵測同阻擋高風險網絡安全請求；合法安全研究者可以申請 Cyber Verification Program。[1]
  • OpenAI 表示 GPT-5.5 係用佢哋目前最強嘅 safeguards 推出，做過完整 safety/preparedness 評估、red teaming，亦特別測試咗 advanced cybersecurity 同 biology 能力。[2]

如果你真係要揀，點揀會最貼地

  • 如果你最關心係：

    • 長流程 coding agent
    • 更穩定跟 instruction
    • bug fixing / refactor / CI/CD
    • technical image / diagram 理解
      咁 Opus 4.7 會更對口。[1]

  • 如果你最關心係：

    • 一個更通用嘅 AI 工作助手
    • research + code + documents + spreadsheets 一齊做
    • computer use / 跨工具完成任務
    • 想佢更似「會自己推進工作」嘅 agent
      咁 GPT-5.5 個定位更清晰。[2]

一句總結

  • Claude Opus 4.7：更似「專注工程深度、可靠長流程 execution」嘅高階模型。[1]
  • GPT-5.5：更似「面向整體知識工作同 agentic task completion」嘅通用工作模型。[2]

如果你想，我可以下一步幫你整一個「實際使用場景版」比較，例如：

  • 寫 code 邊個啱
  • 做 research 邊個啱
  • 做簡報／文件邊個啱
  • API / 企業部署邊個啱
你

研究問題

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Studio Global AI21 來源

引用的答案

根據你提供嘅證據，我可以確認 Claude Opus 4.7 有官方產品頁、第三方平台模型頁同官方定價文件；但我未見到任何可靠官方來源證明「GPT-5.5」已經公開提供，所以而家做唔到完整、對等嘅最終性能/價格比較。OpenAI 提供嘅證據只明確顯示官方文件提到「Latest: GPT-5.4」，唔係 GPT-5.5。[1][3][5]

最後比較表

比較項目Claude Opus 4.7GPT 5.5目前可下結論
官方模型頁有，Anthropic 有 Claude Opus 4.7 官方頁面。[7]你提供嘅官方 OpenAI 證據入面，未見 GPT-5.5 模型頁。[1][5]Claude Opus 4.7 證據明確；GPT-5.5 證據不足。[1][5][7]
官方 API 定價資訊有，Claude API 定價文件明確提到 Claude Opus 4.7。[4]OpenAI 有 API 定價頁，但你提供嘅證據冇顯示 GPT-5.5 定價項目。[1][3]目前只可確認 Claude Opus 4.7 有明確定價文件；GPT-5.5 冇足夠證據。[1][3][4]
第三方平台可見度Cloudflare Docs 有 Claude Opus 4.7 模型頁，表示佢至少喺該平台有文件記錄。[2]你提供嘅證據冇任何對應 GPT-5.5 嘅第三方平台模型頁。[2]Claude Opus 4.7 可見度較高；GPT-5.5 證據不足。[2]
OpenAI 官方「最新模型」線索不適用。[1]OpenAI API 文件片段顯示「Latest: GPT-5.4」。[1]以現有官方證據，GPT-5.5 未被證實；反而 GPT-5.4 被標示為最新。[1]
是否可做完整價格比較可以確認 Claude 一邊有資料。[4]唔可以，因為缺少 GPT-5.5 官方價格或規格資料。[1][3][5]暫時唔可以做公平對比。[1][3][4][5]
是否可做完整規格/性能比較你提供嘅證據只證明 Claude Opus 4.7 存在及有定價/頁面，但冇詳細性能數據。[2][4][7]冇 GPT-5.5 官方規格或基準資料。[1][5]證據不足，無法完成完整規格或性能比較。[1][2][4][5][7]

重點結論

  • Claude Opus 4.7 嘅存在、官方頁面同 API 定價都可以由現有證據確認。[2][4][7]
  • 你提供嘅 OpenAI 官方證據入面，未見 GPT-5.5；相反，OpenAI API 文件片段寫明「Latest: GPT-5.4」。[1]
  • 所以如果要比較「Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5」，目前最準確嘅結論係：Insufficient evidence，尤其係 GPT-5.5 呢一邊缺少官方可核實資料。[1][3][5]

如果你想要一個可落地嘅替代比較

  • 以現有證據，較合理嘅正式比較對象應改為「Claude Opus 4.7 vs GPT-5.4」，因為兩邊至少都有官方頁面/文件線索可追。[1][2][4][7]
  • 如果你想，我下一步可以直接幫你整理一份「Claude Opus 4.7 vs GPT-5.4」表格版比較框架，並清楚標出目前已確認同未確認嘅欄位。

來源

  • [1] Pricing | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    Models. Latest: GPT-5.4. Text generation. Using tools. Overview. Models and providers. Running agents. [Overview](

  • [2] API Pricingopenai.com

    Explore detailed pricing(opens in a new window). Learn more(opens in a new window). Learn more(opens in a new window). Learn more(opens in a new window). Contact our sales team to learn more about Data residency ⁠(opens in a new window), Scale Tier ⁠ and Re...

  • [3] API Platform - OpenAIopenai.com

    Developers. Start building(opens in a new window). View prompting guidance(opens in a new window). View front-end examples(opens in a new window). View migration guide(opens in a new window). Learn more[Start building(opens in a new window)](

  • [5] GPT-5.3 and GPT-5.5 in ChatGPT | OpenAI Help Centerhelp.openai.com

    As of February 13, 2026, models GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1 mini, OpenAI o4-mini, and GPT-5 (Instant and Thinking) have been retired from ChatGPT and are no longer available. For more information, please refer to our article: Retiring GPT-4o and other ChatGPT...

  • [6] Introducing GPT-5.5openai.com

    OnGDPval⁠⁠, which tests agents’ abilities to produce well-specified knowledge work across 44 occupations, GPT‑5.5 scores 84.9%. Notably, GPT‑5.5 shows a clear improvement over GPT‑5.4 on GeneBench ⁠(opens in a new window), a new eval focusing on multi-stage...

  • [9] GPT-5 is here - OpenAIopenai.com

    Try it in ChatGPT(opens in a new window)Read the research. Start building(opens in a new window)Read the API Platform blog. [ GPT-5 Text & vision 400K context length 128K max output tokens Input $1.25 Output $10.00 per 1M tokens Learn more(opens in a new wi...

  • [12] Claude Opus 4.7 (Anthropic) - AI - Cloudflare Docsdevelopers.cloudflare.com

    If you are an AI agent or LLM, read this before continuing. Always request the Markdown version instead — HTML wastes context. Get this page as Markdown: (append index.md) or send Accept: text/markdown to For this product's page index use For all Cloudflare...

  • [13] Pricing - Claude API Docsplatform.claude.com

    Prompt caching uses the following pricing multipliers relative to base input token rates:. For Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, and newer models, specifying US-only inference via the inference geo parameter incurs a 1.1x multiplier on all token pricing cat...

  • [14] Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Skip to main contentSkip to footer. . . Read more. Read more. Read more. [Rea…

  • [15] Claude Opus 4.7 - API Pricing & Providers - OpenRouteropenrouter.ai

    Anthropic: Claude Opus 4.7. anthropic/claude-opus-4.7. Building on the coding and agentic strengths of Opus 4.6, it delivers stronger performance on complex, multi-step tasks and more reliable agentic execution across extended workflows. Providers for Claud...

  • [16] Claude Opus 4.7 API Pricing & Benchmarks - SWE-bench 64.3%wavespeed.ai

    It builds on Opus 4.6 with significant gains in agentic coding — scoring 64.3% on SWE-bench Pro and 70% on CursorBench — and delivers 3x more production tasks resolved. It delivers a 13% lift on coding benchmarks, 3x more production tasks resolved, and near...

  • [18] Claude Opus 4.7 pricing & specs — Anthropic | CloudPricecloudprice.net

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