공개 벤치마크 기준으로는 “단일 승자”보다 “분야별 우위”로 보는 것이 맞습니다. Claude Opus 4.7은 SWE-bench Pro와 일부 에이전트·과학 추론 집계에서 강하고, GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, FrontierMath, 일부 HLE 결과에서 더 강하게 보고됩니다 ^{[4][10][12][9]}. 다만 출처마다 모델 설정, 도구 사용 여부, Pro/xhigh/high-effort 모드가 달라 직접 비교에는 주의가 필요합니다 ^[5][10][12].

Key findings

• 코딩에서는 Claude Opus 4.7이 SWE-bench Pro에서 64.3%로 GPT-5.5의 58.6%를 앞선다는 복수 출처가 있습니다 ^[4][12]. 반면 Terminal-Bench 2.0에서는 GPT-5.5가 82.7%, Opus 4.7이 69.4%로 GPT-5.5가 크게 앞섭니다 ^[12].

• 컴퓨터 사용 벤치마크인 OSWorld-Verified에서는 GPT-5.5가 78.7%, Claude Opus 4.7이 78.0%로 거의 동률에 가까운 GPT-5.5 우위입니다 ^[10].

• 과학·추론에서는 GPQA Diamond가 출처상 Claude Opus 4.7 94.3%, GPT-5.5 93.6%로 매우 근소한 Claude 우위로 보고됩니다 ^[9]. FrontierMath T1-3에서는 GPT-5.5가 51.7%, Claude Opus 4.7이 43.8%로 GPT-5.5 우위입니다 ^[9].

• Humanity’s Last Exam 계열은 출처 간 해석이 충돌합니다. 한 비교 기사에서는 GPT-5.5가 HLE에서 40.6%, Claude Opus 4.7이 31.2%로 GPT-5.5 우위라고 보고하지만, LLM Stats 쪽 요약은 Claude Opus 4.7이 HLE를 포함한 5개 벤치마크에서 앞선다고 설명합니다 ^[12][7]. 이 항목은 방법론 확인 전까지 “불확실”로 보는 것이 안전합니다.

• 컨텍스트 길이는 Claude Opus 4.7이 1,000k 토큰, GPT-5.5가 922k 토큰으로 비교된 자료가 있지만, 다른 비교 자료는 둘 다 1M 토큰급이라고 설명합니다 ^[5][7]. 따라서 실사용에서는 “둘 다 초장문 컨텍스트 모델”로 보되, 정확한 한도는 사용하는 API·제품 계층에서 확인해야 합니다 ^[5][7].

벤치마크 비교표

분야 / 벤치마크	Claude Opus 4.7	GPT-5.5	해석
SWE-bench Pro	64.3%	58.6%	Claude Opus 4.7이 약 5.7%p 앞서는 것으로 보고됩니다 [4][12].
SWE-bench Verified	87.6%로 보고됨	정확한 공개 수치 확인 부족	Opus 4.7 수치는 확인되지만, 동일 조건의 GPT-5.5 수치는 검색 결과만으로는 Insufficient evidence입니다 [4][8].
Terminal-Bench 2.0	69.4%	82.7%	터미널·CLI 기반 작업에서는 GPT-5.5가 크게 앞섭니다 [12].
Anthropic 93-task coding benchmark	Opus 4.6 대비 해결률 13% 향상	직접 비교 없음	Anthropic 내부 벤치마크이므로 Opus 세대 간 개선 근거로는 유용하지만 GPT-5.5와의 직접 비교는 아닙니다 [2].
OSWorld-Verified	78.0%	78.7%	컴퓨터 사용 능력은 거의 동률이나 GPT-5.5가 0.7%p 앞섭니다 [10].
BrowseComp	비교 수치 확인 부족	84.4%; GPT-5.5 Pro는 90.1%로 보고	OpenAI 공식 발표에는 GPT-5.5 계열 수치가 있지만, 검색 결과상 Claude Opus 4.7의 동일 조건 수치는 확인되지 않습니다 [10].
GPQA Diamond	94.3%	93.6%	고난도 과학 질의에서는 Claude가 근소 우위로 보고됩니다 [9].
FrontierMath T1-3	43.8%	51.7%	수학 난제 계열에서는 GPT-5.5가 뚜렷하게 앞서는 것으로 보고됩니다 [9].
Humanity’s Last Exam	31.2%로 보고된 출처 있음	40.6%로 보고된 출처 있음	한 출처는 GPT-5.5 우위를 보고하지만, 다른 집계는 Claude 우위를 시사해 결론이 불안정합니다 [12][7].
컨텍스트 윈도우	1,000k 토큰	922k 또는 1M급	Artificial Analysis 비교에서는 Opus가 더 길게 표시되지만, LLM Stats는 둘 다 1M 토큰급으로 설명합니다 [5][7].
비용 / 토큰 효율	동일 입력가로 비교됨	동일 입력가로 비교됨	LLM Stats는 둘이 같은 입력 가격대라고 설명하며, Mindstudio는 GPT-5.5가 같은 작업에서 출력 토큰을 72% 적게 썼다고 보고합니다 [7][8].

분야별 해석

코딩

Claude Opus 4.7은 실제 GitHub 이슈 해결 계열인 SWE-bench Pro에서 GPT-5.5보다 강한 결과를 보입니다 ^[4][12]. 이 벤치마크를 중시한다면 대규모 코드베이스 수정, 리팩터링, 복잡한 버그 수정에서는 Opus 4.7을 우선 검토할 만합니다 ^[4][12].

GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0에서 Opus 4.7보다 높은 점수를 보여, 셸 명령 실행, 파일 탐색, 터미널 기반 에이전트 작업에는 더 유리할 가능성이 있습니다 ^[12]. Mindstudio의 비교도 GPT-5.5가 파일 탐색과 정확한 도구 사용이 필요한 코딩 작업에서 약간의 우위를 보인다고 설명합니다 ^[8].

에이전트·도구 사용

OSWorld-Verified에서는 GPT-5.5가 78.7%, Claude Opus 4.7이 78.0%로 거의 같은 수준입니다 ^[10]. 이 정도 차이는 벤치마크 설정과 실행 편차에 따라 체감상 동률에 가까울 수 있습니다 ^[10].

LLM Stats는 Claude Opus 4.7이 Finance Agent, MCP Atlas, GPQA, HLE, SWE-bench Pro 등 5개 벤치마크에서 앞선다고 요약합니다 ^[7]. 다만 이 요약은 HLE에서 GPT-5.5 우위를 보고한 다른 출처와 충돌하므로, MCP Atlas·Finance Agent 같은 내부적 또는 특화 벤치마크는 원자료 방법론 확인이 필요합니다 ^[7][12].

추론·과학·수학

GPQA Diamond에서는 Claude Opus 4.7이 94.3%, GPT-5.5가 93.6%로 보고되어 사실상 초근접 경쟁입니다 ^[9]. 이 차이는 작기 때문에 과학 질의에서는 벤치마크 점수보다 답변 검증성, 출처 사용, 도메인별 샘플 테스트가 더 중요할 수 있습니다 ^[9].

FrontierMath T1-3에서는 GPT-5.5가 51.7%, Claude Opus 4.7이 43.8%로 보고되어 GPT-5.5가 더 강하게 나타납니다 ^[9]. 고난도 수학·정형 추론을 우선한다면 GPT-5.5를 먼저 시험해볼 만합니다 ^[9].

멀티모달·컴퓨터 사용

OpenAI 공식 발표는 GPT-5.5가 MMMU Pro no-tools에서 81.2%, tools 사용 시 83.2%를 기록했다고 제시합니다 ^[10]. 검색 결과에서 Claude Opus 4.7의 동일 MMMU Pro 수치가 명확히 확인되지 않아 이 항목은 직접 비교가 어렵습니다 ^[10].

컴퓨터 사용 항목인 OSWorld-Verified는 GPT-5.5 78.7%, Claude Opus 4.7 78.0%로 GPT-5.5가 근소하게 앞섭니다 ^[10]. 실제 GUI 조작형 에이전트 워크플로에서는 두 모델 모두 후보에 올리고, 실패 복구율과 툴 호출 비용을 별도로 측정하는 것이 좋습니다 ^[10].

Evidence notes

• Anthropic의 공식 발표는 Opus 4.7이 93개 코딩 태스크 벤치마크에서 Opus 4.6 대비 해결률을 13% 높였고, 이전 Opus 4.6과 Sonnet 4.6이 해결하지 못한 4개 태스크를 해결했다고 설명합니다 ^[2]. 이는 Opus 4.7의 세대 간 개선 근거이지만 GPT-5.5와의 직접 비교는 아닙니다 ^[2].

• OpenAI의 공식 발표는 OSWorld-Verified에서 GPT-5.5 78.7%, Claude Opus 4.7 78.0%를 함께 제시합니다 ^[10]. 같은 발표는 BrowseComp와 MMMU Pro에서도 GPT-5.5 계열 수치를 제시하지만, 검색 결과상 Claude Opus 4.7의 동일 조건 비교값은 제한적으로만 확인됩니다 ^[10].

• Artificial Analysis 비교는 GPT-5.5를 “xhigh”, Claude Opus 4.7을 “Non-reasoning, High Effort” 조건으로 비교하므로, 해당 결과는 완전히 같은 추론 모드의 정면 비교로 보기 어렵습니다 ^[5].

• BenchLM은 Claude Opus 4.7을 provisional leaderboard 110개 모델 중 2위, verified leaderboard 14개 모델 중 2위, 종합 97/100점으로 제시합니다 ^[3]. 하지만 검색 결과상 같은 출처에서 GPT-5.5의 동등한 상세 점수를 충분히 확인하지 못했으므로, 이 항목은 Opus 4.7의 위치를 보여주는 참고자료로만 보는 것이 적절합니다 ^[3].

Limitations / uncertainty

• HLE 결과는 출처 간 충돌이 있습니다. Mashable은 GPT-5.5가 HLE에서 40.6%, Claude Opus 4.7이 31.2%라고 보고하지만, LLM Stats는 Claude Opus 4.7이 HLE를 포함한 5개 벤치마크에서 앞선다고 요약합니다 ^[12][7]. 방법론, 도구 사용 여부, 모델 모드가 확인되기 전까지는 HLE 승자를 확정하기 어렵습니다 ^[12][7].

• SWE-bench Verified의 GPT-5.5 정확 수치는 검색 결과에서 충분히 확인되지 않았습니다. Claude Opus 4.7의 87.6% 수치는 확인되지만, GPT-5.5의 동일 조건 수치가 없어 이 항목은 Insufficient evidence입니다 ^[4][8].

• 공개 벤치마크는 공급자 내부 평가, 제3자 블로그, 독립 리더보드가 섞여 있습니다. 따라서 제품 의사결정에는 동일 프롬프트, 동일 툴, 동일 예산, 동일 재시도 횟수로 자체 평가를 수행하는 것이 필요합니다 ^[2][10][5].

Summary

Claude Opus 4.7은 SWE-bench Pro, GPQA Diamond, 장문 컨텍스트, 일부 에이전트·금융·도구 집계에서 강점이 보입니다 ^[4][9][5][7]. GPT-5.5는 Terminal-Bench 2.0, OSWorld-Verified, FrontierMath, 출력 토큰 효율에서 강점이 보고됩니다 ^{[12][10][9][8]}.

실무 선택 기준은 간단합니다. 복잡한 코드 수정·리뷰·과학 질의 중심이면 Claude Opus 4.7을 먼저 시험하고, 터미널 기반 자동화·컴퓨터 사용·수학 추론·토큰 효율이 중요하면 GPT-5.5를 먼저 시험하는 것이 합리적입니다 ^{[4][12][10][9][8]}.