GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：勝者探しより、ワークフローで選ぶ

公開ベンチマークから見えるのは、どちらか一方が全面的に優れているという話ではありません。第三者集計のLLM Statsは、双方が報告している10件のベンチマークでClaude Opus 4.7が6件、GPT-5.5が4件でリードすると整理しています。ただし同じ資料は、各スコアが各社のhigh reasoning tierで自己申告されたものであり、方法論まで完全にそろった直接対決ではないとも注意しています。

さらにBenchLMは、現時点では両モデルについてpartial dataしかなく、重複するベンチマークのカバレッジが足りないため、公平なスコア単位の比較はまだできないとしています。 つまり、見るべきなのは「総合1位はどちらか」ではなく、「どの種類の仕事に強いシグナルが出ているか」です。

まず結論

• 高難度の推論、金融分析、コード修復、レビュー品質が問われるタスクなら、Claude Opus 4.7を先に試す価値が高い。 LLM Statsは、GPQA、Humanity’s Last Exam、SWE-Bench Pro、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1などをClaude Opus 4.7の優勢領域として挙げています。
• ブラウザ操作、ターミナル操作、OS操作、ツール呼び出しを含む長いエージェント型ワークフローなら、GPT-5.5を先に試す価値が高い。 LLM Statsは、BrowseComp、CyberGym、OSWorld-Verified、Terminal-Bench 2.0などをGPT-5.5の優勢領域として整理しています。
• 価格だけを見ると、Claude Opus 4.7は出力トークンが安い。仕様の見えやすさでは、GPT-5.5はOpenAI APIドキュメントで情報がそろっている。 BenchLMでは両者の入力価格は100万トークンあたり5ドル、出力価格はClaude Opus 4.7が25ドル、GPT-5.5が30ドルです。OpenAIのモデルページは、GPT-5.5のコンテキスト長、最大出力、レイテンシ、ツール対応を明記しています。

一覧で見る主な違い

観点	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	実務での見方
公開ベンチマークのシグナル	LLM Statsでは、10件の共通報告ベンチマーク中4件でリード。	LLM Statsでは、10件の共通報告ベンチマーク中6件でリード。	Claudeがやや優勢に見えるが、各スコアは高推論設定での自己申告値であり、完全に同じ条件の比較ではない。
強みが出ている領域	BrowseComp、CyberGym、OSWorld-Verified、Terminal-Bench 2.0。	Finance Agent、GPQA、Humanity’s Last Exam、MCP Atlas、SWE-Bench Pro。	総合順位より、タスクの種類で選ぶほうが現実的。
API価格	入力5ドル、出力30ドル／100万トークン。	入力5ドル、出力25ドル／100万トークン。	出力が多いワークロードでは、Claude Opus 4.7の標準価格が有利。
コンテキストと出力	OpenAI APIモデルページは、1M context window、最大出力128Kトークンを記載。	BenchLMは、Claude Opus 4.7のcontext windowを1Mと記載。	両者とも1Mコンテキストとされるが、本稿の参照資料で公式の最大出力が確認できるのはGPT-5.5側。
ツールとレイテンシ	OpenAIモデルページはFunctions、Web search、File search、Computer useに対応し、latencyをFastと記載。	BenchLMではspeedとTTFT latencyがN/A。	現在の公開項目だけで、Claude Opus 4.7が速い／遅いとは判断できない。

ベンチマークの分かれ方：Claudeは推理・レビュー寄り、GPT-5.5はツール実行寄り

LLM Statsは、Claude Opus 4.7のリードをreasoning-heavyおよびreview-grade testsに分類しています。具体的には、GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、SWE-Bench Pro、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1などです。一方、GPT-5.5のリードはlong-running tool-use testsに集中しており、Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、OSWorld-Verified、CyberGymが挙げられています。

この分布は、単なる順位表より重要です。たとえば、複雑な問題を解く、金融データを分析する、コードを修正する、厳密なレビュー品質を求めるといった用途では、Claude Opus 4.7を先に評価する根拠があります。逆に、ウェブ閲覧、ターミナル操作、OS操作、ツール呼び出しをまたぐ長い処理フローを組むなら、GPT-5.5を先に試す根拠があります。

Anthropic自身の発表でも、Claude Opus 4.7は内部のresearch-agent benchmarkで6モジュール全体の最高スコアに並ぶ0.715を記録し、General FinanceモジュールではOpus 4.6の0.767から0.813に向上したとされています。 ただし、これはAnthropicの内部評価であり、同系列モデルとの比較でもあります。GPT-5.5とClaude Opus 4.7を同一条件で直接比較した公開評価の代わりにはなりません。

個別スコアの例：方向性を見る材料として使う

Webreactivaが整理した次の数字は、両モデルの得意分野の違いをつかむうえで参考になります。ただし、BenchLMとLLM Statsが注意しているように、公開スコアは方法論が完全に統一された同場テストとは限らないため、最終順位として読むべきではありません。

Benchmark	リードしているモデル	スコア例
Terminal-Bench 2.0	GPT-5.5	GPT-5.5が82.7%、Claude Opus 4.7が69.4%。
OSWorld-Verified	GPT-5.5	GPT-5.5が78.7%、Claude Opus 4.7が78.0%。
BrowseComp	GPT-5.5	GPT-5.5が84.4%、Claude Opus 4.7が79.3%。
SWE-Bench Pro	Claude Opus 4.7	Claude Opus 4.7が64.3%、GPT-5.5が58.6%。
MCP Atlas	Claude Opus 4.7	Claude Opus 4.7が79.1%、GPT-5.5が75.3%。

この表も、LLM Statsの分類とおおむね同じ方向を示しています。GPT-5.5はターミナル、ブラウザ、OS操作系で目立ち、Claude Opus 4.7はSWE、MCP、推論、金融系で強いシグナルがあります。 ただし、公開スコアをそのまま調達判断に使うのは早計です。

価格と仕様：Claudeは出力が安く、GPT-5.5はAPI仕様が見やすい

BenchLMでは、GPT-5.5とClaude Opus 4.7の入力価格はいずれも100万トークンあたり5ドルです。出力価格はGPT-5.5が100万トークンあたり30ドル、Claude Opus 4.7が25ドルとされています。 LLM Statsの比較ページも、Claude Opus 4.7はトークン単価で約1.1倍安いとしています。

OpenAI APIのモデルページでは、GPT-5.5のmodel IDはgpt-5.5で、coding and professional work向けの新しいクラスのモデルと説明されています。Reasoning effortはnone、low、medium、high、xhighに対応し、1M context window、最大出力128Kトークン、Fast latency、Functions、Web search、File search、Computer use対応が記載されています。

とはいえ、標準価格は本番コストの一部にすぎません。OpenAIのGPT-5.5 APIガイドは、ツールを多用するワークフローや長時間実行のワークフローでは、accuracy、token consumption、end-to-end latencyを他モデルと比較してベンチマークするよう勧めています。 実際のコストは、入力と出力のトークン量、ツール呼び出し回数、リトライ率、失敗率、処理全体のレイテンシで変わります。

どう選ぶか：モデル名ではなく、仕事の型から決める

GPT-5.5を先に試したいケース

プロダクトが長いツール利用、ブラウザ操作、ターミナル作業、自動化、computer-use系の処理に依存しているなら、GPT-5.5を評価リストの上位に置くのが自然です。LLM StatsはGPT-5.5の優位をlong-running tool-use testsに分類しており、OpenAIのモデルページもFunctions、Web search、File search、Computer useへの対応を明記しています。

Claude Opus 4.7を先に試したいケース

高難度の推論、金融分析、コード修復、レビュー品質が重要なタスクでは、Claude Opus 4.7を先に試す理由があります。LLM Statsは、GPQA、Humanity’s Last Exam、SWE-Bench Pro、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1などをClaude Opus 4.7の優勢シグナルとして挙げています。

また、出力トークンが大量に発生するワークロードでは、標準価格の面でもClaude Opus 4.7に利があります。BenchLMでは、Claude Opus 4.7の出力価格は100万トークンあたり25ドルで、GPT-5.5の30ドルを下回っています。

いちばん安全なのは、自社タスクで測り直すこと

公開ベンチマークは、どちらを先に検証するかを決める材料としては有用です。しかし、そのまま採用・調達の結論にするには不十分です。自社の実データに近いタスクを用意し、プロンプト、入力データ、ツール権限、reasoning設定、採点ルールを固定して比較する必要があります。LLM Statsが指摘するhigh reasoning tierでの自己申告スコアという制約は、まさにこうした条件統一が重要である理由です。

少なくとも、成功率、誤りの種類、token consumption、リトライにかかるコスト、end-to-end latencyは比較したいところです。OpenAIのGPT-5.5ガイドも、ツール密集型または長時間実行型のワークフローでは、accuracy、token consumption、end-to-end latencyを他モデルとベンチマークするよう明記しています。

最終的な構成は、必ずしも二者択一である必要はありません。内部評価で強みが補完関係にあると分かったなら、推論、金融分析、難しいコード修復はClaude Opus 4.7へ、ブラウザ、ターミナル、OS操作、ツール密集型のエージェント処理はGPT-5.5へルーティングする設計も考えられます。この発想は、公開ベンチマークが示す能力分化とも一致します。

最終判断

現時点で言える最も堅い結論は、Claude Opus 4.7は第三者ベンチマーク集計でやや優勢に見える一方、GPT-5.5は長時間のツール利用やエージェント型ワークフローで強いシグナルを示している、ということです。ただし、公開データだけでどちらかが全面的に勝っているとは言えません。

推論、金融、SWE-Bench Pro、MCP系のタスクならClaude Opus 4.7を先に試す。ターミナル、ブラウザ、OS操作、ツール密集型の処理ならGPT-5.5を先に試す。そこから先は、自社のデータ、コストモデル、レイテンシ要件、内部評価結果に戻って判断するのが、最も現実的な選び方です。