Diferenças em uma tabela

O padrão dos benchmarks: Claude puxa para raciocínio; GPT-5.5 puxa para ferramenta

A divisão por categoria é o ponto central. O LLM Stats coloca as vantagens do Claude Opus 4.7 em testes de raciocínio pesado e revisão, como GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas e FinanceAgent v1.1. Já as vantagens do GPT-5.5 se concentram em testes longos de uso de ferramentas, como Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified e CyberGym.

Para um time de produto, isso vale mais do que uma manchete de vencedor. Se a aplicação precisa resolver problemas difíceis, analisar finanças, corrigir código ou passar por avaliações mais rígidas, os sinais públicos favorecem testar Claude Opus 4.7 primeiro. Se a aplicação precisa navegar na web, usar terminal, operar interfaces, chamar ferramentas e manter um agente funcionando por várias etapas, os sinais públicos favorecem testar GPT-5.5 primeiro.

A própria Anthropic também destaca, no lançamento do Claude Opus 4.7, um benchmark interno de research agents: o modelo empatou na maior pontuação geral entre seis módulos, com 0,715, e subiu no módulo General Finance de 0,767 no Opus 4.6 para 0,813. Ainda assim, esse é um benchmark interno e uma comparação dentro da família Claude; não substitui um confronto público, controlado e direto entre GPT-5.5 e Claude Opus 4.7.

Pontuações exemplo: boas para ver direção, ruins para decretar ranking

A comparação da Webreactiva lista algumas pontuações úteis para enxergar a divisão de forças. Elas devem ser lidas junto com os alertas do BenchLM e do LLM Stats sobre limites metodológicos e dados incompletos.

Esses exemplos combinam com a leitura do LLM Stats: GPT-5.5 brilha mais em terminal, navegação e operação de sistema; Claude Opus 4.7 aparece mais forte em SWE, MCP, raciocínio e finanças. Mas, como os dados públicos não vêm de um teste único com metodologia idêntica, eles não devem ser tratados como uma classificação final.

Preço e especificações: a conta não termina no valor por token

Segundo o BenchLM, os dois modelos têm o mesmo preço de entrada: US$ 5 por 1 milhão de tokens. Na saída, o GPT-5.5 custa US$ 30 por 1 milhão de tokens, enquanto o Claude Opus 4.7 custa US$ 25. A página comparativa do LLM Stats também marca o Claude Opus 4.7 como cerca de 1,1 vez mais barato por token.

A página de modelos da OpenAI lista o ID gpt-5.5, posiciona o modelo para coding and professional work, informa suporte a reasoning effort none, low, medium, high e xhigh, e traz janela de contexto de 1M, saída máxima de 128K tokens, latência Fast e ferramentas como Functions, Web search, File search e Computer use.

Mas preço de tabela não é custo real de produção. A própria orientação da OpenAI para o GPT-5.5 recomenda que fluxos pesados em ferramentas ou de longa duração sejam comparados com outros modelos em acurácia, consumo de tokens e latência ponta a ponta. Na prática, a conta final inclui tokens de entrada e saída, chamadas de ferramentas, tentativas repetidas, falhas, tempo total de execução e qualidade do resultado.

Como escolher na prática

Quando testar GPT-5.5 primeiro

Coloque GPT-5.5 no topo da fila se o seu produto depende de agentes longos, navegação, terminal, automação, uso de ferramentas ou computer use. O LLM Stats classifica as vantagens do GPT-5.5 em testes de uso prolongado de ferramentas, e a documentação da OpenAI lista suporte a Functions, Web search, File search e Computer use.

Quando testar Claude Opus 4.7 primeiro

Priorize Claude Opus 4.7 se a tarefa for mais próxima de raciocínio avançado, análise financeira, correção de código ou revisão criteriosa. O LLM Stats lista GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas e FinanceAgent v1.1 como sinais favoráveis ao Claude Opus 4.7.

Se a maior parte do custo vier de muitos tokens de saída, Claude Opus 4.7 também tem uma vantagem de preço de tabela: US$ 25 por 1 milhão de tokens de saída, contra US$ 30 no GPT-5.5, segundo o BenchLM.

A opção mais segura: reavaliar com as suas tarefas

Benchmark público é ótimo para decidir o que testar primeiro; é fraco para fechar compra sozinho. O ideal é montar uma bateria com tarefas reais do seu produto, usando os mesmos prompts, dados, permissões de ferramentas, configuração de raciocínio e regras de avaliação. O alerta do LLM Stats sobre pontuações autorrelatadas em high reasoning tier mostra por que controlar essas variáveis importa.

No mínimo, compare taxa de sucesso, tipos de erro, consumo de tokens, custo de repetição e latência ponta a ponta. A documentação da OpenAI também recomenda comparar fluxos longos ou intensivos em ferramentas contra outros modelos em acurácia, consumo de tokens e latência ponta a ponta.

E a resposta final não precisa ser escolher apenas um. Se a sua avaliação interna confirmar que os pontos fortes se complementam, faz sentido rotear tarefas de raciocínio, finanças e correção difícil de código para Claude Opus 4.7, enquanto fluxos de navegação, terminal, operação de sistema e uso pesado de ferramentas ficam com GPT-5.5. Esse roteamento por tarefa combina melhor com o que os benchmarks públicos mostram do que perseguir um único campeão geral.

Veredito

A conclusão mais defensável hoje é: Claude Opus 4.7 tem leve vantagem agregada nos benchmarks públicos reunidos por terceiros, especialmente em raciocínio, finanças e revisão; GPT-5.5 se destaca em fluxos longos com ferramentas, terminal, navegação e tarefas agentic. Os dados disponíveis ainda não sustentam a ideia de que um deles venceu o outro em tudo.

Se você precisa de uma regra de bolso, comece com Claude Opus 4.7 para raciocínio, finanças, SWE-Bench Pro e MCP; comece com GPT-5.5 para terminal, navegação, operação de sistema e agentes com muitas ferramentas. Para produção, a decisão deve voltar aos seus dados, ao seu orçamento, à sua tolerância a latência e aos resultados da sua própria avaliação.

Diferenças em uma tabela

O padrão dos benchmarks: Claude puxa para raciocínio; GPT-5.5 puxa para ferramenta

A divisão por categoria é o ponto central. O LLM Stats coloca as vantagens do Claude Opus 4.7 em testes de raciocínio pesado e revisão, como GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas e FinanceAgent v1.1. Já as vantagens do GPT-5.5 se concentram em testes longos de uso de ferramentas, como Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified e CyberGym.

Para um time de produto, isso vale mais do que uma manchete de vencedor. Se a aplicação precisa resolver problemas difíceis, analisar finanças, corrigir código ou passar por avaliações mais rígidas, os sinais públicos favorecem testar Claude Opus 4.7 primeiro. Se a aplicação precisa navegar na web, usar terminal, operar interfaces, chamar ferramentas e manter um agente funcionando por várias etapas, os sinais públicos favorecem testar GPT-5.5 primeiro.

A própria Anthropic também destaca, no lançamento do Claude Opus 4.7, um benchmark interno de research agents: o modelo empatou na maior pontuação geral entre seis módulos, com 0,715, e subiu no módulo General Finance de 0,767 no Opus 4.6 para 0,813. Ainda assim, esse é um benchmark interno e uma comparação dentro da família Claude; não substitui um confronto público, controlado e direto entre GPT-5.5 e Claude Opus 4.7.

Pontuações exemplo: boas para ver direção, ruins para decretar ranking

A comparação da Webreactiva lista algumas pontuações úteis para enxergar a divisão de forças. Elas devem ser lidas junto com os alertas do BenchLM e do LLM Stats sobre limites metodológicos e dados incompletos.

Esses exemplos combinam com a leitura do LLM Stats: GPT-5.5 brilha mais em terminal, navegação e operação de sistema; Claude Opus 4.7 aparece mais forte em SWE, MCP, raciocínio e finanças. Mas, como os dados públicos não vêm de um teste único com metodologia idêntica, eles não devem ser tratados como uma classificação final.

Preço e especificações: a conta não termina no valor por token

Segundo o BenchLM, os dois modelos têm o mesmo preço de entrada: US$ 5 por 1 milhão de tokens. Na saída, o GPT-5.5 custa US$ 30 por 1 milhão de tokens, enquanto o Claude Opus 4.7 custa US$ 25. A página comparativa do LLM Stats também marca o Claude Opus 4.7 como cerca de 1,1 vez mais barato por token.

A página de modelos da OpenAI lista o ID gpt-5.5, posiciona o modelo para coding and professional work, informa suporte a reasoning effort none, low, medium, high e xhigh, e traz janela de contexto de 1M, saída máxima de 128K tokens, latência Fast e ferramentas como Functions, Web search, File search e Computer use.

Mas preço de tabela não é custo real de produção. A própria orientação da OpenAI para o GPT-5.5 recomenda que fluxos pesados em ferramentas ou de longa duração sejam comparados com outros modelos em acurácia, consumo de tokens e latência ponta a ponta. Na prática, a conta final inclui tokens de entrada e saída, chamadas de ferramentas, tentativas repetidas, falhas, tempo total de execução e qualidade do resultado.

Como escolher na prática

Quando testar GPT-5.5 primeiro

Coloque GPT-5.5 no topo da fila se o seu produto depende de agentes longos, navegação, terminal, automação, uso de ferramentas ou computer use. O LLM Stats classifica as vantagens do GPT-5.5 em testes de uso prolongado de ferramentas, e a documentação da OpenAI lista suporte a Functions, Web search, File search e Computer use.

Quando testar Claude Opus 4.7 primeiro

Priorize Claude Opus 4.7 se a tarefa for mais próxima de raciocínio avançado, análise financeira, correção de código ou revisão criteriosa. O LLM Stats lista GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas e FinanceAgent v1.1 como sinais favoráveis ao Claude Opus 4.7.

Se a maior parte do custo vier de muitos tokens de saída, Claude Opus 4.7 também tem uma vantagem de preço de tabela: US$ 25 por 1 milhão de tokens de saída, contra US$ 30 no GPT-5.5, segundo o BenchLM.

A opção mais segura: reavaliar com as suas tarefas

Benchmark público é ótimo para decidir o que testar primeiro; é fraco para fechar compra sozinho. O ideal é montar uma bateria com tarefas reais do seu produto, usando os mesmos prompts, dados, permissões de ferramentas, configuração de raciocínio e regras de avaliação. O alerta do LLM Stats sobre pontuações autorrelatadas em high reasoning tier mostra por que controlar essas variáveis importa.

No mínimo, compare taxa de sucesso, tipos de erro, consumo de tokens, custo de repetição e latência ponta a ponta. A documentação da OpenAI também recomenda comparar fluxos longos ou intensivos em ferramentas contra outros modelos em acurácia, consumo de tokens e latência ponta a ponta.

E a resposta final não precisa ser escolher apenas um. Se a sua avaliação interna confirmar que os pontos fortes se complementam, faz sentido rotear tarefas de raciocínio, finanças e correção difícil de código para Claude Opus 4.7, enquanto fluxos de navegação, terminal, operação de sistema e uso pesado de ferramentas ficam com GPT-5.5. Esse roteamento por tarefa combina melhor com o que os benchmarks públicos mostram do que perseguir um único campeão geral.

Veredito

A conclusão mais defensável hoje é: Claude Opus 4.7 tem leve vantagem agregada nos benchmarks públicos reunidos por terceiros, especialmente em raciocínio, finanças e revisão; GPT-5.5 se destaca em fluxos longos com ferramentas, terminal, navegação e tarefas agentic. Os dados disponíveis ainda não sustentam a ideia de que um deles venceu o outro em tudo.

Se você precisa de uma regra de bolso, comece com Claude Opus 4.7 para raciocínio, finanças, SWE-Bench Pro e MCP; comece com GPT-5.5 para terminal, navegação, operação de sistema e agentes com muitas ferramentas. Para produção, a decisão deve voltar aos seus dados, ao seu orçamento, à sua tolerância a latência e aos resultados da sua própria avaliação.