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Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：企業導入前に見るべきAPI、コスト、根拠

今日からAPI PoCを始めるなら、Claude Opus 4.7のほうが見積もりやすい状況です。Claude API、多クラウド、1M context、$5/$25 per million input/output tokensが公式に示される一方、GPT 5.5のAPIはOpenAI Modelsページでcoming soonとされています。[11][80][45] GPT 5.5の早期検証先として最も明確なのはCodexとChatGPTです。OpenAIのCodex changelogは、GPT 5.5をcomplex coding、computer use、knowledge work、research workflo...

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Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5 企業部署比較的抽象 AI 圖像
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：企業部署點揀？功能、成本與證據邊界AI 生成的編輯配圖，呈現兩個前沿模型在企業部署前的比較取捨。
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：企業部署點揀？功能、成本與證據邊界. Article summary: 現階段唔應該宣告單一勝者：Claude Opus 4.7 已有 API、1M context、最高 128k output 同公開 $5/$25 每百萬 tokens 價格；GPT 5.5 已在 ChatGPT/Codex 可用，但 API 仍標示 coming soon。[11][80][1][45]. Topic tags: ai, llm, openai, anthropic, claude. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# GPT-5.5vs Claude Opus 4.7. Get a detailed comparison of AI language modelsOpenAI's GPT-5.5andAnthropic's Claude Opus 4.7, including model features, token pricing, API costs, perf" source context "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 - DocsBot AI" Reference image 2: visual subject "# Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5: Full Comparison (April 2026). claude-opus-4-7-vs-gpt-5-5. Anthropic dropped Claude Opus 4.7 on April 16. Both with 1M token context windows. Both clai" source context "Claude O

openai.com

企業がClaude Opus 4.7とGPT-5.5を比べるとき、焦点は「抽象的にどちらが賢いか」ではありません。実務では、今日からAPIで動かせるのか、稟議や予算化に使えるコスト情報があるのか、そして判断材料がどれだけ公式資料で裏づけられているのかが重要です。

本稿で確認できる公式資料に限ると、Claude Opus 4.7はAPI、価格、1M context、出力上限の情報が比較的そろっています。一方、GPT-5.5はOpenAIが強い製品メッセージを打ち出しているものの、OpenAI ModelsページではChatGPTとCodexで利用可能、APIはcoming soonとされています。[11][80][1][45]

まず結論：API導入ならClaude、早期検証ならGPT-5.5はCodex/ChatGPTから

今日からAPIの概念実証、長文書処理、長いコードベースの分析、社内ツール化を進めたい企業には、Claude Opus 4.7のほうが着手しやすい選択肢です。AnthropicはOpus 4.7について、Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Foundryで利用可能と説明し、API名をclaude-opus-4-7、価格を100万input tokensあたり$5、100万output tokensあたり$25と示しています。[11]

GPT-5.5の位置づけも強力です。OpenAIは発表ページでGPT-5.5を

real work
向けの新しい知能クラスとし、同社の当時のモデルとして最も賢く、直感的に使えるモデルだと説明しています。[59] ただし、企業導入の観点では可用性の切り分けが必要です。OpenAI Modelsページで明確に確認できるのは、GPT-5.5がChatGPTとCodexで利用可能で、API availabilityはcoming soonという点です。[45]

公式資料ベースの比較

比較項目Claude Opus 4.7GPT-5.5
現時点の可用性Claude APIで利用可能。Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Foundryにも対応。[11]ChatGPTとCodexで利用可能。OpenAI ModelsページではAPI coming soon。[45]
API価格$5/M input tokens、$25/M output tokens。Anthropicはprompt cachingで最大90% savings、batch processingで50% savingsにも言及。[11][7]本稿で参照できるOpenAI ModelsページではGPT-5.5のAPI価格は未掲載。APIがcoming soonのため。[45]
コンテキストClaude文書は1M context windowを示し、standard API pricingでlong-context premiumなしと説明。[80]本稿で参照できるOpenAI ModelsページではGPT-5.5 APIのcontextは未確認。GPT-5旧ページの400,000 context windowをGPT-5.5仕様として扱うべきではありません。[44][45]
最大出力Anthropicのextended thinking文書はOpus 4.7が最大128k output tokensをサポートすると記載。Message Batches API betaでは指定モデルのoutput limitを300kに引き上げ可能。[1]GPT-5.5 APIのmax outputは、本稿で参照できる資料では確認できません。APIが正式開放前のためです。[45]
推論制御Claudeのextended thinkingではbudget_tokensで思考予算を割り当て、budget_tokensはmax_tokens未満に設定する必要があります。[1]GPT-5旧ページにはreasoning.effortがありますが、これはGPT-5の仕様であり、GPT-5.5 API仕様として扱うべきではありません。[44][45]
見えやすい得意領域AnthropicはOpus 4.7についてcoding、agents、vision、multi-step tasksで強化されたと説明。Claude文書でもknowledge-worker tasksでの視覚的検証の改善に触れています。[6][80]OpenAI Codex changelogはGPT-5.5を、complex coding、computer use、knowledge work、research workflows向けのfrontier modelと位置づけています。[67]

Claude Opus 4.7：導入判断に必要な情報がそろっている

API、価格、多クラウド経路が明確

Claude Opus 4.7の企業向けの強みは、導入前に確認したい情報が比較的そろっていることです。Anthropicは利用可能な経路、API model name、token価格を公開し、Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Foundryで使えると説明しています。[11]

これは、開発チームだけでなく、調達、情報システム、クラウド基盤、FinOps担当にとっても重要です。実際のtoken volumeを使ってコストモデルを作りやすく、APIの価格表を待たずにPoC計画を組み立てられるからです。

Anthropicの製品ページでも、Opus 4.7の価格は100万input tokensあたり$5、100万output tokensあたり$25からとされ、prompt cachingで最大90%のコスト削減、batch processingで50%の削減が可能と説明されています。[7] もちろん、これはすべての業務で同じ削減率が出るという意味ではありません。企業側は、実際のプロンプト、再利用率、バッチ化できる処理量で検証すべきです。

1M contextと長出力は重い業務に向く

Claudeの文書は、Opus 4.7が1M context windowを提供し、standard API pricingでlong-context premiumがないと説明しています。[80] 長い契約書、研究資料、複数文書のレビュー、長大なコードベース、エージェントの状態管理などでは、単純なチャット性能以上にこの容量が効いてきます。

出力面では、Anthropicのextended thinking文書がClaude Opus 4.7について最大128k output tokensをサポートすると記載しています。また、Message Batches APIでoutput-300k-2026-03-24 beta headerを使うと、Opus 4.7、Opus 4.6、Sonnet 4.6のoutput limitを300kに引き上げられます。[1]

ただし、長い入力や長い出力に対応できることは、正確性を自動的に保証するものではありません。企業導入では、retrieval設計、引用チェック、出力フォーマット検証、タスク別eval、人手レビューを組み合わせる必要があります。

Extended thinkingと知識労働タスクは検証価値が高い

Anthropicのextended thinking文書では、budget_tokensで思考予算を制御し、budget_tokensをmax_tokens未満に設定する必要があると説明されています。[1] このような制御は、複雑なバグ調査、複数文書の照合、多段階のtool use、法務ドラフト、金融分析、計画してから実行するagent workflowの検証に向いています。

Claude Opus 4.7の新機能文書は、knowledge-worker tasksの改善にも触れています。特に、モデルが自分の出力を視覚的に検証する必要がある場面として、.docxのredlining、.pptx編集、charts and figure analysis、image-processing librariesを使うprogrammatic tool-callingが挙げられています。[80] 文書修正、プレゼン資料の更新、図表確認、調査レポート作成が多い組織では、これらを評価セットに入れる価値があります。

冗長な出力は運用で抑える必要がある

AnthropicはClaude Code quality reportで、Claude Opus 4.7には前世代と比べたnotable behavioral quirkとして、かなりverboseになりやすい傾向があると述べています。[5] 長い調査レポートでは利点になる場合もありますが、カスタマーサポート、PRレビュー、社内チャットボット、定型レポートでは、コストやレビュー時間を増やす可能性があります。

導入時はsystem prompt、出力schema、max_tokens、回答長のルール、自動検収を組み合わせて、必要な長さと形式に収める設計が必要です。

GPT-5.5：現時点で最も見えやすい入口はChatGPTとCodex

OpenAIのメッセージはreal work志向

OpenAIはGPT-5.5を

a new class of intelligence for real work
と表現し、同社の当時のモデルとして
smartest and most intuitive to use model yet
だと説明しています。[59] これは、GPT-5.5を単なる対話モデルではなく、より長く、複雑で、実務に近いタスクへ押し出すメッセージです。

ただし、製品メッセージと企業API仕様は別物です。OpenAI Modelsページで確認できるGPT-5.5の記述は、ChatGPTとCodexで利用可能、API availability coming soonというものです。[45] そのため、GPT-5.5のAPI context window、max output、rate limits、pricing、tool support、データ保持や企業向け制御の詳細を、GPT-5の旧仕様から直接推測すべきではありません。

Codex利用企業は早めに評価する価値がある

OpenAI Codex changelogは、GPT-5.5がCodexで利用可能になったとし、OpenAIのnewest frontier modelとしてcomplex coding、computer use、knowledge work、research workflows向けに位置づけています。[67]

OpenAIのコミュニティ告知でも、GPT-5.5の改善が特に目立つ領域としてagentic coding、computer use、knowledge work、early scientific researchが挙げられています。また、real-world servingでのper-token latencyはGPT-5.4にmatchし、同じCodexタスクをこなす際にsignificantly fewer tokensを使うとも説明されています。[51]

すでにCodexでリポジトリ作業、issue修正、テスト実行、PR要約、長時間のcoding agent、研究型workflowを回しているチームなら、GPT-5.5は評価対象に入れるべきです。一方、自社SaaS、社内API、高コンプライアンス業務に直接組み込む場合は、OpenAIがGPT-5.5 API文書を整備するまで、未確定事項を明示しておく必要があります。[45]

System cardは治理の出発点であり、本番保証ではない

OpenAIのGPT-5.5 System Cardは、GPT-5.5のsafety resultsをGPT-5.5 Proのstrong proxiesとして扱うことが多いと説明しています。理由は、Proが同じunderlying modelを使い、parallel test time computeを利用する設定だからです。また、特に注記がない限り、system cardの結果はoffline evaluationsに基づくとされています。[58]

OpenAI Deployment Safety Hubも、これらのevaluationsは特定時点のものであり、production traffic、processing pipeline、evaluation pipelineなどの変化の影響を受け得ると説明しています。[62]

企業にとってsystem cardはリスク設計の出発点になりますが、本番運用の保証ではありません。自社の業務に合わせて、prompt injection、情報漏えい、誤拒否、幻覚、tool-call権限、監査ログ、人手レビューの設計を検証する必要があります。

企業はどう選ぶべきか

今日APIで動かすなら：Claude Opus 4.7を先に検証

すぐにAPIを使ったPoCを始めたい、複数クラウドの選択肢を残したい、token単価をもとに予算化したい、1M contextや長出力が必要だというチームは、Claude Opus 4.7を先に検証するのが現実的です。公開API名、多クラウド経路、$5/$25 per million tokensの価格、1M context、最大128k output tokensが公式資料で確認できます。[11][80][1]

ChatGPTやCodexをすでに使っているなら：GPT-5.5を早期評価

すでにChatGPTやCodex上で業務を試しているチーム、とくにcomplex coding、computer use、knowledge work、research workflowsに取り組んでいるチームでは、GPT-5.5を前線モデルとして評価する価値があります。[45][67] ただし、APIが正式に開放されるまでは、自社プロダクトへ組み込めるAPI選択肢として扱うのは早計です。[45]

高コスト・高リスク業務では、必ず自社evalを作る

最も信頼できる比較方法は、同じ実タスクを使ったhead-to-head evalです。たとえば、長いコードベースの修正、文書redlining、図表分析、多段階tool use、長文レポート生成、引用正確性、フォーマット安定性、人手修正時間、1タスクあたりのコスト、遅延、権限ミス、安全性インシデント率を測ります。

Claude側では、budget_tokens、max_tokens、caching、batch processingがコストと品質にどう影響するかを測るべきです。[1][7] GPT-5.5側では、まずChatGPT/Codexで能力を確認し、APIコスト、制限、企業向け制御は未確認として管理する必要があります。[45][67]

証拠の境界：SNSや旧仕様で採用判断をしない

Reddit、Medium、Facebookなどには、GPT-5.5がClaude Opus 4.7に勝つ、あるいは上回るといったuser-generated contentが見られます。[35][40][41] しかし、本稿で確認できる範囲では、完全なタスクセット、プロンプト、サンプル数、統計処理、再現可能な手法が示されていません。企業の調達、アーキテクチャ移行、標準モデル選定の中核証拠として使うには不十分です。

同じく避けたいのは、GPT-5の旧APIページでGPT-5.5の空白を埋めることです。OpenAIのGPT-5 model pageには400,000 context window、128,000 max output tokens、reasoning.effort設定が記載されていますが、OpenAI ModelsページでのGPT-5.5の重要な記述は、ChatGPT/Codexで利用可能、API coming soonという点です。[44][45] 公式のGPT-5.5 API文書がそろうまでは、GPT-5.5のAPIコストモデルや制限値は未確認として扱うべきです。

最終判断

Claude Opus 4.7は、いまAPI導入、長コンテキスト、長出力、見積もり可能なコストを重視する企業チームに向いています。1M context、最大128k output、多クラウド経路、公開価格、extended thinking文書がそろっており、導入検討に使える一次情報が比較的明確です。[80][1][11]

GPT-5.5は、OpenAIのChatGPT/Codexエコシステムでagentic coding、computer use、knowledge work、research workflowsを試したいチームに向いています。方向性は明確ですが、APIレイヤーの価格、制限、context、出力上限、企業導入の詳細は、公式文書の追加を待つ必要があります。[59][67][45]

したがって、責任ある結論は「Claudeが必ず勝つ」でも「GPT-5.5が必ず勝つ」でもありません。現時点では、Claude Opus 4.7のほうが導入に必要な証拠がそろっており、GPT-5.5の最も明確な入口はChatGPT/Codexです。最終的な勝敗は、各社のタスクセット、コスト制約、遅延要件、安全基準、レビュー体制で決まります。

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重要なポイント

  • 今日からAPI PoCを始めるなら、Claude Opus 4.7のほうが見積もりやすい状況です。Claude API、多クラウド、1M context、$5/$25 per million input/output tokensが公式に示される一方、GPT 5.5のAPIはOpenAI Modelsページでcoming soonとされています。[11][80][45]
  • GPT 5.5の早期検証先として最も明確なのはCodexとChatGPTです。OpenAIのCodex changelogは、GPT 5.5をcomplex coding、computer use、knowledge work、research workflows向けのfrontier modelと位置づけています。[45][67]
  • 社外の勝敗投稿やGPT 5旧仕様だけで採用判断をしないことが重要です。企業導入では、同じ実タスクで品質、遅延、コスト、安全性、運用負荷を評価する必要があります。[35][40][41][44][45]

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「Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：企業導入前に見るべきAPI、コスト、根拠」の短い答えは何ですか?

今日からAPI PoCを始めるなら、Claude Opus 4.7のほうが見積もりやすい状況です。Claude API、多クラウド、1M context、$5/$25 per million input/output tokensが公式に示される一方、GPT 5.5のAPIはOpenAI Modelsページでcoming soonとされています。[11][80][45]

最初に検証する重要なポイントは何ですか?

今日からAPI PoCを始めるなら、Claude Opus 4.7のほうが見積もりやすい状況です。Claude API、多クラウド、1M context、$5/$25 per million input/output tokensが公式に示される一方、GPT 5.5のAPIはOpenAI Modelsページでcoming soonとされています。[11][80][45] GPT 5.5の早期検証先として最も明確なのはCodexとChatGPTです。OpenAIのCodex changelogは、GPT 5.5をcomplex coding、computer use、knowledge work、research workflows向けのfrontier modelと位置づけています。[45][67]

次の実践では何をすればいいでしょうか？

社外の勝敗投稿やGPT 5旧仕様だけで採用判断をしないことが重要です。企業導入では、同じ実タスクで品質、遅延、コスト、安全性、運用負荷を評価する必要があります。[35][40][41][44][45]

次にどの関連トピックを検討すればよいでしょうか?

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引用された回答

以下報告會以你想比較嘅兩個方向為核心，但要先講清楚：現有證據可以直接確認 Claude Opus 4.7 嘅部分強項，同埋 OpenAI GPT-5 系列嘅部分能力；不過，今次證據包入面並冇 GPT-5.5 嘅官方 model card、規格頁或者基準成績，所以對 GPT-5.5 本身落實到幾強，證據並不足夠。[1][2][3][4][6][7]
就現有官方材料而言，Claude Opus 4.7 最清晰、最可確認嘅亮點係 extended thinking 同超長輸出；OpenAI 方面最清晰、最可確認嘅亮點就係 GPT-5 系列嘅大上下文、可調 reasoning effort、coding/agentic 定位，同埋按場景切分嘅產品線。[1][2][3][4]
因此，以下最穩陣嘅做法唔係武斷判定「邊個一定更強」，而係做一份有註明證據邊界嘅研究報告：Claude Opus 4.7 可以較準確描述；GPT-5.5 則只能以現有 GPT-5 家族資料作有限推測，唔能夠當作已證實結論。[1][2][3][4][6][7]

Key findings

  • Claude Opus 4.7 目前最明確可證實嘅能力係支援 extended thinking，而且支援高達 128k output tokens，呢個係佢「深度推理 + 超長輸出」定位最硬淨嘅官方證據。[1]
  • OpenAI 提供嘅官方資料入面，GPT-5 被明確描述為適合 coding、reasoning 同 agentic tasks，並列出 400,000 context window、128,000 max output tokens，以及 reasoning.effort 可設為 minimal、low、medium、high。[3]
  • OpenAI 喺現有證據入面比 Anthropic 更清楚展示咗「同一家族內按場景分工」：GPT-5-Codex 主打 agentic coding，GPT-5 mini 主打 cost-sensitive、low-latency、high-volume 工作負載。[2][4]
  • 對 GPT-5.5 本身嘅規格、功能、benchmark 同相對 Claude Opus 4.7 嘅優勢，Insufficient evidence.[2][3][4][6]
  • 一個 Reddit 帖文標題聲稱「GPT 5.5 beats Claude Opus 4.7」，但提供嘅證據入面冇方法學、冇 benchmark 細節、亦冇官方佐證，所以唔應該視為可靠研究結論。[99]

Confirmed facts

  • Anthropic 官方 extended thinking 文件明確寫到，Claude Opus 4.7 支援 extended thinking，並支援高達 128k output tokens。[1]
  • Anthropic 官方 models overview 頁面片段出現「Latest models comparison」同「Migrating to Claude Opus 4.7」，顯示 Opus 4.7 係官方文件體系入面被明確支援同維護嘅型號。[7]
  • Anthropic 官方 Claude 文件亦將 evaluation、reducing latency、strengthen guardrails、reduce hallucinations、increase output consistency、mitigate jailbreaks、reduce prompt leak 等主題列為重點開發內容。[5]
  • OpenAI 官方 GPT-5 model page 明確寫到，GPT-5 係用於 coding、reasoning 同 agentic tasks across domains。[3]
  • 同一頁亦明確列出 GPT-5 支援 text、image 作為輸入，text 作為輸出，context window 為 400,000，max output tokens 為 128,000，reasoning.effort 可設為 minimal、low、medium、high。[3]
  • GPT-5 官方頁面同時寫到 GPT-5 係「previous model」，並建議使用 GPT-5.1。[3]
  • OpenAI 官方 GPT-5-Codex 頁面寫明，GPT-5-Codex 係一個為 Codex 中嘅 agentic coding 而優化嘅 GPT-5 版本。[4]
  • OpenAI 官方 GPT-5 mini 頁面寫明，GPT-5 mini 係面向 cost-sensitive、low-latency、high-volume 工作負載嘅 near-frontier intelligence 模型。[2]
  • 今次提供嘅 OpenAI 官方證據，實際上涵蓋嘅係 GPT-5、GPT-5 mini、GPT-5-Codex 同 general models catalog，而唔係 GPT-5.5 嘅正式規格頁。[2][3][4][6]

What remains inference

  • 因為 Claude Opus 4.7 同時有 extended thinking 同 128k output tokens，合理推斷佢會特別適合需要長鏈條思考、長篇分析、長格式草擬或者多步驟 agent 計劃嘅工作；但呢個係根據功能描述作出嘅推論，唔係 benchmark 已證實嘅結論。[1]
  • 因為 GPT-5 有 400,000 context window，同時有 reasoning.effort 調節，合理推斷佢更著重「超長輸入理解」同「在速度、成本、推理深度之間做可控取捨」；但現有證據冇提供這些取捨嘅定量結果。[3]
  • OpenAI 目前提供嘅證據展示出更清晰嘅產品分層策略：通用 GPT-5、coding 優化 GPT-5-Codex、成本與延遲優化 GPT-5 mini；而 Claude 方面，現有材料較多係單一旗艦模型與平台能力描述。[1][2][3][4][5][7]
  • Anthropic 文件重點提 guardrails、hallucination reduction、output consistency 同 eval，合理推斷佢非常重視 production deployment 嘅穩定性與可控性；但現有資料唔足以證明 Opus 4.7 在這些方面一定優於 OpenAI。[5]

What the evidence suggests

  • 兩家公司都唔再只係賣「一個會答問題嘅模型」，而係賣「可配置推理能力」。Claude Opus 4.7 嘅代表功能係 extended thinking；GPT-5 嘅代表功能則係 reasoning.effort 分級控制。[1][3]
  • 如果你重視超長輸入，現有官方資料入面 GPT-5 有更明確而且更強嘅 context claim：400,000 context window。[3]
  • 如果你重視超長輸出，現有官方資料顯示 Claude Opus 4.7 同 GPT-5 都去到 128k 級別輸出上限，代表兩邊都明顯面向長報告、長程式碼、長步驟規劃一類重型生成場景。[1][3]
  • GPT-5 家族嘅產品化程度，在現有證據中顯得更清晰：一個通用旗艦、一個 coding 定向版本、一個成本與吞吐量定向版本，意味 OpenAI 對商業部署情境切得比較細。[2][3][4]
  • Claude 生態喺現有證據中，更突出嘅係「模型能力 + 開發治理」結合：除了 Opus 4.7 本身嘅 extended thinking，官方文件仲特別強調 evaluation、guardrails、hallucination reduction 同 output consistency，反映 Anthropic 係將實際落地控制能力一齊包裝成價值主張。[1][5]
  • 就 coding 同 agent workflows 而言，OpenAI 喺證據中講得更直接：GPT-5 明確面向 coding、reasoning、agentic tasks，而 GPT-5-Codex 更直接標示為 agentic coding 優化版本。[3][4]
  • Claude 方面雖然官方文件亦列出 AI agents、code modernization、coding 等 solution 類別，但現有資料未有直接寫明「Opus 4.7 在這些場景中具備哪些獨有優勢」；因此可以話 Anthropic 有明顯佈局，但唔可以由此直接推出具體領先幅度。[7]

Conflicting evidence or uncertainty

  • 最大不確定性係：今次證據包並冇 GPT-5.5 嘅官方規格或評測頁。換言之，凡係講到 GPT-5.5 context window、output limit、推理模式、價格、benchmark、是否明顯強過 Claude Opus 4.7，都缺乏直接證據支持。Insufficient evidence.[2][3][4][6]
  • 另一個限制係：Anthropic 方面現有證據冇提供 Claude Opus 4.7 嘅 benchmark 分數、價格、延遲表現、模態能力細節，所以無法做嚴格成本效能比較。[1][5][7]
  • OpenAI 目前最完整嘅官方模型頁係 GPT-5，而該頁本身已寫明 GPT-5 係 previous model，並建議使用 GPT-5.1；呢個意味現有資料未必反映 OpenAI 最新旗艦狀態，更加唔足夠代表 GPT-5.5。[3]
  • Reddit 上「GPT 5.5 beats Claude Opus 4.7」呢類講法，在今次提供材料中只係一個社群帖文標題，冇公佈測試設計、冇樣本、冇任務集合、冇統計方法，所以唔應該視為可用證據。[99]
  • 由於 Anthropic 呢邊主要係 documentation／platform 類內容，而 OpenAI 呢邊主要係 model-card／product positioning 類內容，兩者資料形態唔一致，會增加 apples-to-apples 比較難度。[1][2][3][4][5][7]

Open questions

  • GPT-5.5 官方到底支援幾大 context、幾大 output、咩 input/output modalities、咩 reasoning control、幾多價格？現有證據未回答。[2][3][4][6]
  • Claude Opus 4.7 官方 benchmark、latency、pricing、tool use 表現、實際 agent 成功率係點？現有證據未回答。[1][7]
  • Claude Opus 4.7 嘅 extended thinking，同 GPT-5 類 reasoning.effort 設定，在真實場景中邊一種更有效率、更穩定、更值得成本？現有證據未有量化比較。[1][3]
  • 兩邊喺長文件問答、複雜程式碼修改、多步工具調用、低幻覺率、企業安全治理方面，實測差異有幾大？現有證據未提供 head-to-head eval。[1][3][4][5][7]

Sources worth trusting most

  • [1] 係今次最值得信任嘅 Claude Opus 4.7 能力來源，因為佢係 Anthropic 官方 API 文件，而且直接寫明 Opus 4.7 支援 extended thinking 同 128k output tokens。[1]
  • [3] 係今次最值得信任嘅 OpenAI 通用能力來源，因為佢係官方 model page，列出 context window、max output、input/output modality 同 reasoning.effort 呢啲具體規格。[3]
  • [4] 係「OpenAI 對 coding/agentic coding 有專門優化版本」呢個判斷最直接嘅官方證據。[4]
  • [2] 係「OpenAI 有面向成本、延遲、吞吐量嘅部署級分層」呢個判斷最直接嘅官方證據。[2]
  • [5] 同 [7] 對理解 Anthropic 平台重視 eval、guardrails 同落地治理好有幫助，但對 Opus 4.7 本身嘅硬規格唔及 [1] 咁直接。[1][5][7]
  • [99] 唔值得作為能力排名依據，因為佢只係社群帖文標題，缺乏可驗證方法學。[99]

Recommended next step

  1. 先補齊兩邊最核心但目前缺失嘅一手材料：GPT-5.5 官方 model card／發布頁，以及 Claude Opus 4.7 官方 announcement／完整 model overview。
  2. 用同一個比較框架抽取欄位：context、max output、modalities、reasoning controls、tool use、coding 表現、agent 成功率、latency、pricing、安全與 eval。
  3. 最後用真實任務做對比，而唔係只睇行銷文案，例如：
    • 長程式碼庫修改
    • 多文件法律／研究摘要
    • 工具調用 agent 任務
    • 長輸出報告生成
    • 幻覺率與格式穩定性測試

Summary

以今次可用官方證據去寫，一個最穩陣嘅結論係：Claude Opus 4.7 已被清楚證實強在 extended thinking 同超長輸出；OpenAI 現有可確認材料則顯示 GPT-5 家族強在超大 context、可調 reasoning effort、coding／agentic 任務定位，以及按部署場景切分出 GPT-5-Codex 同 GPT-5 mini。[1][2][3][4]
但如果問題係「Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 邊個更強」，咁答案必須保守：對 GPT-5.5 本身，Insufficient evidence，因為今次證據包並冇 GPT-5.5 嘅正式官方規格或 benchmark。[2][3][4][6]
所以，現階段最可信嘅研究判斷唔係勝負排名，而係能力輪廓：Anthropic 展示出「深度思考 + 長輸出 + 部署治理」方向；OpenAI 展示出「大上下文 + 可調推理 + coding/agent specialization + 產品分層」方向。[1][2][3][4][5][7]

情報源

  • [1] Building with extended thinking - Claude API Docsdocs.anthropic.com

    budget tokens Claude Mythos Preview, Claude Opus 4.7, and Claude Opus 4.6 support up to 128k output tokens. Claude Sonnet 4.6 and Claude Haiku 4.5 support up to 64k. See the models overview for limits on legacy models. On the Message Batches API, the output...

  • [5] An update on recent Claude Code quality reports - Anthropicanthropic.com

    As part of the investigation, we back-tested Code Review against the offending pull requests using Opus 4.7. When provided the code repositories necessary to gather complete context, Opus 4.7 found the bug, while Opus 4.6 didn't. To prevent this from happen...

  • [6] Claude Opus 4.6anthropic.com

    Read more Introducing Claude Opus 4.7 Our latest Opus model brings stronger performance across coding, agents, vision, and multi-step tasks, with greater thoroughness and consistency on the work that matters most. Read more []( Products Claude Claude Code C...

  • [7] Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Pricing for Opus 4.7 starts at $5 per million input tokens and $25 per million output tokens, with up to 90% cost savings with prompt caching and 50% savings with batch processing. To learn more, check out our pricing page. To get started, use claude-opus-4...

  • [11] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Opus 4.7 is available today across all Claude products and our API, Amazon Bedrock, Google Cloud’s Vertex AI, and Microsoft Foundry. Pricing remains the same as Opus 4.6: $5 per million input tokens and $25 per million output tokens. Developers can use clau...

  • [35] GPT 5.5 beats Claude Opus 4.7 : r/ArtificialInteligencereddit.com

    Anyone can view, post, and comment to this community 0 0 Reddit RulesPrivacy PolicyUser AgreementYour Privacy ChoicesAccessibilityReddit, Inc. © 2026. All rights reserved. Expand Navigation Collapse Navigation       RESOURCES About Reddit Adv...

  • [40] GPT-5.5 Is Here (And It Beats Claude Opus 4.7) - Mediummedium.com

    The model also scores highest on the Artificial Analysis Intelligence Index, which is a weighted average of 10 evaluations run by an external

  • [41] Chatgpt 5.5 outperforms claude opus 4.7 - Facebookfacebook.com

    Exciting week! ChatGPT 5.5 is out and scores about 10% higher than Claude Opus 4.7. They claim it can now perform 20-HOUR TASKS at a 73%

  • [44] GPT-5 Model | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    $1.25•$10 Input•Output Input Text, image Output Text GPT-5 is our previous model for coding, reasoning, and agentic tasks across domains. We recommend using the latest GPT-5.1. Learn more in our latest model guide. Reasoning.effort supports: minimal, low, m...

  • [45] Models | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    Legacy APIs Assistants API Migration guide Deep dive Tools Resources Terms and policies Changelog Your data Permissions Rate limits Deprecations MCP for deep research Developer mode ChatGPT Actions Introduction Getting started Actions library Authentication...

  • [51] GPT-5.5 is here! Available in Codex and ChatGPT today - Announcementscommunity.openai.com

    The improvements stand out most in agentic coding, computer use, knowledge work, and early scientific research, areas where progress depends on reasoning across context and taking action over time. GPT-5.5 delivers that increase in capability without giving...

  • [58] GPT-5.5 System Card - OpenAIopenai.com

    We generally treat GPT‑5.5’s safety results as strong proxies for GPT‑5.5 Pro, which is the same underlying model using a setting that makes use of parallel test time compute. As noted below, we separately evaluate GPT‑5.5 Pro in certain cases because we ju...

  • [59] Introducing GPT-5.5openai.com

    Introducing GPT-5.5 OpenAI Skip to main content Log inTry ChatGPT(opens in a new window) Research Products Business Developers Company Foundation(opens in a new window) Introducing GPT-5.5 OpenAI Table of contents Model capabilities Next-generation inferenc...

  • [62] GPT-5.5 System Card - OpenAI Deployment Safety Hubdeploymentsafety.openai.com

    These evaluations reflect a particular point in time, and are imperfect due to temporal drifts both in the underlying distributions of production traffic and in internal processing and evaluation pipelines, as well as the difficulty of faithfully reconstruc...

  • [67] Codex changelog - OpenAI Developersdevelopers.openai.com

    Changelog Feature Maturity Open Source April 2026 March 2026 February 2026 January 2026 December 2025 November 2025 October 2025 September 2025 August 2025 June 2025 May 2025 Codex changelog Latest updates to Codex, OpenAI’s coding agent All updatesGeneralC...

  • [80] What's new in Claude Opus 4.7platform.claude.com

    We suggest updating your max tokens parameters to give additional headroom, including compaction triggers. Claude Opus 4.7 provides a 1M context window at standard API pricing with no long-context premium. Capability improvements Knowledge work Claude Opus...