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Claude Opus 4.7 बनाम GPT-5.5: API, कीमत, बेंचमार्क और उपयोग-केस की साफ तुलना

API लागत, 1M context और deployment planning के लिए Claude Opus 4.7 के सार्वजनिक दस्तावेज़ ज्यादा स्पष्ट हैं; ChatGPT tool workflow के लिए GPT 5.5 को पहले shortlist करना समझदारी हो सकती है।[5][13] Claude API docs Opus 4.7 के full 1M token context window और US only inference पर 1.1x pricing multiplier को साफ बताते हैं...

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Claude Opus 4.7 और GPT-5.5 दोनों के बारे में सार्वजनिक स्रोत उपलब्ध हैं, लेकिन दोनों की जानकारी का फोकस अलग है। Claude Opus 4.7 के लिए Anthropic product page, Claude API pricing docs, Cloudflare Docs और OpenRouter जैसे model-platform pages मिलते हैं; GPT-5.5 के लिए OpenAI की release page और ChatGPT Help Center ज्यादा उपयोगी स्रोत हैं।[5][6][12][13][14][15]

इसलिए असली सवाल यह नहीं है कि कौन-सा model हर मामले में सबसे ताकतवर है। बेहतर सवाल है: क्या आपको API deployment चाहिए, 1M लंबा context चाहिए, ChatGPT के अंदर tools चलाने हैं, या coding और agent benchmarks के आधार पर shortlist बनानी है?

सीधा निष्कर्ष

  • API deployment, cost sheet और long-context workloads के लिए Claude Opus 4.7 ज्यादा साफ विकल्प दिखता है। Claude API docs Opus 4.7 के full 1M token context window और US-only inference पर 1.1x pricing multiplier को स्पष्ट रूप से बताते हैं।[13]
  • ChatGPT के अंदर tools के साथ काम करना है तो GPT-5.5 की evidence ज्यादा सीधी है। OpenAI Help Center के अनुसार GPT-5.3 Instant और GPT-5.5 Thinking, ChatGPT में उपलब्ध हर मौजूदा tool को support करते हैं, हालांकि यह GPT-5.5 Pro exception के अधीन है।[5]
  • Benchmark tables में GPT-5.5 मजबूत दिखता है, लेकिन सावधानी जरूरी है। OpenAI अपनी release page पर GPT-5.5 के कई benchmark numbers देता है; Claude Opus 4.7 के कुछ coding numbers third-party model pages पर मिलते हैं। दोनों को मिलाकर neutral leaderboard मानना ठीक नहीं होगा।[6][16]

मुख्य तुलना

पहलूClaude Opus 4.7GPT-5.5आपके लिए मतलब
सार्वजनिक स्रोतAnthropic product page, Claude API docs, Cloudflare Docs और OpenRouter listing उपलब्ध हैं।[12][13][14][15]OpenAI की Introducing GPT-5.5 page और ChatGPT Help Center में GPT-5.5 का उल्लेख मिलता है।[5][6]दोनों पर स्रोत हैं, लेकिन Claude की public API जानकारी ज्यादा operational है।
API और pricing clarityClaude API docs Opus 4.7, token pricing categories, 1M context और US-only inference multiplier बताते हैं।[13]उपलब्ध OpenAI API/pricing स्रोतों में GPT-5.5 token pricing साफ नहीं दिखती; developer docs snippet में Latest: GPT-5.4 दिखता है।[1][2][3]API budget बनाते समय Claude Opus 4.7 को spreadsheet में डालना आसान है।
Context windowClaude API docs Opus 4.7 के full 1M token context window को standard pricing में बताते हैं।[13]उपलब्ध OpenAI स्रोत GPT-5.5 के API context/output spec को उतनी स्पष्टता से नहीं बताते।[5][6]बड़े documents, बड़े repos और लंबी agent workflows में Claude की published spec ज्यादा उपयोगी है।
ChatGPT toolsउपलब्ध Claude स्रोत API, product availability और provider routing पर केंद्रित हैं।[12][13][14][15]GPT-5.5 Thinking को ChatGPT के मौजूदा tools के साथ support बताया गया है, GPT-5.5 Pro exception के अधीन।[5]अगर आपका काम ChatGPT UI में research, files, analysis और tools से चलता है, GPT-5.5 ज्यादा direct fit है।
BenchmarksWaveSpeed जैसी third-party page Claude Opus 4.7 के SWE-bench Pro 64.3% और CursorBench 70% जैसे coding numbers देती है।[16]OpenAI release page GPT-5.5 को GDPval पर 84.9% और कई other benchmarks में Claude Opus 4.7 से आगे दिखाती है।[6]Benchmarks को shortlist के लिए पढ़ें, final फैसला अपने workload eval से करें।

API pricing और cost planning: Claude Opus 4.7 फिलहाल ज्यादा आसान

API buyer या platform engineering team के लिए model name से ज्यादा जरूरी सवाल होते हैं: input/output tokens का bill कैसे बनेगा, cache writes/reads पर क्या असर पड़ेगा, context कितना बड़ा मिलेगा और region-based routing से कीमत बदलेगी या नहीं।

Claude Opus 4.7 इस मामले में ज्यादा साफ है। Claude API docs के अनुसार Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6 और newer models में inference_geo parameter से US-only inference specify करने पर input tokens, output tokens, cache writes और cache reads सहित सभी token pricing categories पर 1.1x multiplier लगता है।[13] उसी document में यह भी लिखा है कि Claude Mythos Preview, Opus 4.7, Opus 4.6 और Sonnet 4.6 full 1M token context window को standard pricing में include करते हैं।[13]

अगर rough dollar estimate चाहिए, तो CloudPrice जैसी third-party aggregator page Claude Opus 4.7 को starting at $5.00 per 1M input tokens और $25.00 per 1M output tokens दिखाती है; वही page 1.0M context window और up to 128K output tokens भी list करती है।[18] लेकिन CloudPrice official billing source नहीं है। Production procurement में Anthropic या अपने actual provider की pricing और contract terms को ही अंतिम मानें।[13][18]

GPT-5.5 की API pricing picture अभी उतनी स्पष्ट नहीं है। OpenAI की release page और Help Center GPT-5.5 की product positioning और ChatGPT support को दिखाते हैं, लेकिन उपलब्ध OpenAI API/pricing sources में GPT-5.5 token pricing साफ listed नहीं दिखती।[1][2][3][5][6] GPT-5 की public page पर 400K context length, 128K max output tokens और per-1M-token pricing दिखती है, लेकिन वह GPT-5 के लिए है; उसे GPT-5.5 spec मानकर cost model बनाना सही नहीं होगा।[9]

Long context: बड़े documents और repos के लिए Claude की evidence मजबूत

Long context window का मतलब है कि model एक request में बहुत ज्यादा text, code या documents को साथ रख सके। अगर आपका काम बड़े codebase, legal contracts, research papers, internal documentation या multi-step agent workflows से जुड़ा है, तो context window सीधे prompt design, latency और cost planning को प्रभावित करती है।

इस point पर Claude Opus 4.7 की public spec सबसे साफ है। Claude API docs Opus 4.7 के full 1M token context window को standard pricing में include बताते हैं।[13] CloudPrice भी third-party data के रूप में 1.0M context window और up to 128K output tokens list करती है, हालांकि output limit को deploy करने से पहले official provider limits से verify करना चाहिए।[13][18]

GPT-5.5 के लिए OpenAI release page और Help Center useful हैं, लेकिन वे इस source set में GPT-5.5 का API context window या output-token limit उतनी स्पष्टता से नहीं देते।[5][6] इसलिए अगर आपकी पहली requirement लंबा context है, तो Claude Opus 4.7 पर technical design बनाना अभी ज्यादा straightforward है।[13]

ChatGPT tool workflow: GPT-5.5 ज्यादा सीधा फिट

हर team API नहीं चलाती। कई knowledge workers ChatGPT के अंदर ही research, document work, data analysis, file handling और tool-assisted tasks करते हैं। इस scenario में GPT-5.5 की evidence ज्यादा direct है। OpenAI Help Center कहता है कि GPT-5.3 Instant और GPT-5.5 Thinking, ChatGPT में उपलब्ध हर मौजूदा tool को support करते हैं, GPT-5.5 Pro exception के अधीन।[5]

Claude Opus 4.7 के source भी मजबूत हैं, लेकिन वे मुख्य रूप से model page, API docs, Cloudflare Docs और OpenRouter listing जैसे channels में हैं। ये sources availability, API, pricing, provider routing और model listing बताते हैं; ChatGPT जैसे UI-tool environment के लिए equivalent support statement नहीं देते।[12][13][14][15]

Benchmarks: GPT-5.5 आगे दिखता है, पर source type याद रखें

OpenAI की GPT-5.5 release page कई benchmarks में GPT-5.5 और Claude Opus 4.7 की तुलना देती है। नीचे के numbers OpenAI की published data के रूप में पढ़े जाने चाहिए, independent third-party verdict के रूप में नहीं।[6]

BenchmarkGPT-5.5Claude Opus 4.7कैसे पढ़ें
Terminal-Bench 2.082.7%69.4%OpenAI के engineering/terminal-style comparison में GPT-5.5 आगे दिखता है।[6]
GDPval84.9%80.3%GDPval 44 occupations में well-specified knowledge work produce करने की agent ability test करता है।[6]
Toolathlon55.6%48.8%Tool-use comparison में OpenAI की table GPT-5.5 को आगे दिखाती है।[6]
CyberGym81.8%73.1%Cybersecurity benchmark में भी OpenAI के numbers GPT-5.5 के पक्ष में हैं; OpenAI इस capability level के लिए safeguards deploy करने की बात भी करता है।[6]

OpenAI यह भी कहता है कि GPT-5.5 ने GPT-5.4 की तुलना में GeneBench पर साफ improvement दिखाया है; GeneBench genetics और quantitative biology में multi-stage scientific data analysis पर केंद्रित eval है।[6]

Claude Opus 4.7 के पास भी benchmark signals हैं, बस source type अलग है। WaveSpeed की third-party model page Claude Opus 4.7 के लिए SWE-bench Pro 64.3%, CursorBench 70% और 3x more production tasks resolved जैसे claims list करती है।[16] इसलिए practical reading यह है: OpenAI release page के GPT-5.5 numbers और third-party Claude coding listings को एक ही neutral ranking table में न मिलाएं। Shortlist बनाइए, फिर अपने tasks पर eval चलाइए।[6][16]

किस use case में कौन-सा model पहले देखें?

1. API buyer या platform engineering team

पहले Claude Opus 4.7 को देखें। इसकी वजह यह नहीं कि वह हर task में जरूर जीतेगा, बल्कि यह है कि Claude API docs Opus 4.7 के 1M context, US-only inference 1.1x multiplier और token pricing categories को साफ बताते हैं। इससे cost estimate, long-context pipeline design और procurement discussion आसान होता है।[13]

2. ChatGPT power user या knowledge worker

पहले GPT-5.5 को shortlist करें। अगर आपका daily workflow ChatGPT में files, research, analysis और built-in tools के साथ चलता है, तो OpenAI Help Center का tool-support statement सीधे आपके use case से जुड़ता है। Availability, plan और GPT-5.5 Pro exception जरूर check करें।[5]

3. Coding agent या engineering automation team

दोनों को test करें। OpenAI की release page में Terminal-Bench, Toolathlon और CyberGym numbers GPT-5.5 के पक्ष में हैं, जबकि WaveSpeed Claude Opus 4.7 के SWE-bench Pro और CursorBench जैसे coding metrics देता है।[6][16] अगर आप bug fixing, repo migration, CI/CD automation या agentic coding कर रहे हैं, तो अपने repo, tests, failure rate, latency और human review cost पर evaluation चलाना सबसे भरोसेमंद तरीका है।

4. Long documents, बड़े repos या research material

Claude Opus 4.7 को प्राथमिकता दें। इसकी वजह सीधी है: official Claude API docs full 1M token context window को standard pricing में बताते हैं। CloudPrice भी third-party रूप से 1.0M context window और up to 128K output tokens list करती है, लेकिन deployment से पहले actual provider limits verify करें।[13][18]

अपनाने से पहले छोटी checklist

  • Model ID और provider confirm करें। OpenRouter Claude Opus 4.7 को anthropic/claude-opus-4.7 के रूप में list करता है; GPT-5.5 के लिए अपनी actual OpenAI API या ChatGPT product layer में official model ID, availability और pricing check करें।[1][2][3][15]
  • GPT-5 की specs को GPT-5.5 पर copy-paste न करें। OpenAI GPT-5 page पर 400K context length और 128K max output tokens GPT-5 के लिए हैं, GPT-5.5 के लिए नहीं।[9]
  • Region और billing modifier को cost model में डालें। Claude API docs के अनुसार Opus 4.7 जैसे models में US-only inference specify करने पर सभी token pricing categories पर 1.1x multiplier लगता है।[13]
  • अपने workload पर eval चलाएं। Vendor benchmarks और third-party model pages shortlist बनाने में मदद करते हैं, लेकिन production choice आपके task success rate, latency, cost, tool-call stability, long-context accuracy और human review effort से तय होनी चाहिए।[6][16]

अंतिम फैसला

एक लाइन में: Claude Opus 4.7 उन teams के लिए ज्यादा practical दिखता है जिन्हें साफ API documentation, 1M context और predictable deployment planning चाहिए; GPT-5.5 उन users के लिए ज्यादा relevant है जो ChatGPT/OpenAI ecosystem में tools के साथ general knowledge work करवाना चाहते हैं। Claude की ताकत public API और long-context clarity में है; GPT-5.5 की ताकत OpenAI के benchmark narrative और ChatGPT tool support में दिखती है।[5][6][13]

फिलहाल किसी एक model को हर मामले में winner घोषित करना जल्दबाजी होगी। API, लंबा context और cost estimate के लिए Claude Opus 4.7 को पहले देखें; ChatGPT tool workflow के लिए GPT-5.5 को पहले आज़माएं; और performance comparison के लिए benchmark table से आगे जाकर अपने real tasks पर evaluation चलाएं।[5][6][13][16]

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मुख्य निष्कर्ष

  • API लागत, 1M context और deployment planning के लिए Claude Opus 4.7 के सार्वजनिक दस्तावेज़ ज्यादा स्पष्ट हैं; ChatGPT tool workflow के लिए GPT 5.5 को पहले shortlist करना समझदारी हो सकती है।[5][13]
  • Claude API docs Opus 4.7 के full 1M token context window और US only inference पर 1.1x pricing multiplier को साफ बताते हैं।[13]
  • OpenAI की release page पर benchmark numbers GPT 5.5 के पक्ष में दिखते हैं, लेकिन इन्हें independent final ranking न मानें; Claude के coding संकेत अलग third party pages से आते हैं, इसलिए production से पहले अपना eval चल...

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"Claude Opus 4.7 बनाम GPT-5.5: API, कीमत, बेंचमार्क और उपयोग-केस की साफ तुलना" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?

API लागत, 1M context और deployment planning के लिए Claude Opus 4.7 के सार्वजनिक दस्तावेज़ ज्यादा स्पष्ट हैं; ChatGPT tool workflow के लिए GPT 5.5 को पहले shortlist करना समझदारी हो सकती है।[5][13]

सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?

API लागत, 1M context और deployment planning के लिए Claude Opus 4.7 के सार्वजनिक दस्तावेज़ ज्यादा स्पष्ट हैं; ChatGPT tool workflow के लिए GPT 5.5 को पहले shortlist करना समझदारी हो सकती है।[5][13] Claude API docs Opus 4.7 के full 1M token context window और US only inference पर 1.1x pricing multiplier को साफ बताते हैं।[13]

मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?

OpenAI की release page पर benchmark numbers GPT 5.5 के पक्ष में दिखते हैं, लेकिन इन्हें independent final ranking न मानें; Claude के coding संकेत अलग third party pages से आते हैं, इसलिए production से पहले अपना eval चल...

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अनुसंधान वार्तालाप

Studio Global AI

उद्धृत उत्तर

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
आप

शोध प्रश्न

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Studio Global AI21 स्रोत

उद्धृत उत्तर

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。

सूत्र

  • [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

    Claude Opus 4.7. Claude Opus 4.7isAnthropic logoAnthropic's language model with a 1.0M context window and up to 128K output tokens, available from 7 providers, starting at $5.00 / 1M input and $25.00 / 1M output. Anthropic's Claude 4.7 Opus model with adapt...