studioglobal
熱門發現
答案已發布12 來源

Claude Opus 4.7 против GPT-5.5: API, цена, бенчмарки и длинный контекст

Для API, расчёта бюджета и длинного контекста Claude Opus 4.7 выглядит более понятным выбором: в Claude API docs прямо указаны full 1M token context window и 1,1× множитель для US only inference.[13] Для работы внутри ChatGPT более прямые доказательства есть у GPT 5.5: OpenAI Help Center пишет, что GPT 5.5 Thinking...

使用 Studio Global AI 搜尋並查核事實從「發現」瀏覽更多內容
17K0
抽象 AI 模型比較視覺圖，展示 Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5 在 API、價格、Benchmark 和長上下文上的取捨
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：API、價格、Benchmark 與使用場景完整比較AI 生成 editorial 視覺圖，呈現 Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5 的模型比較。
AI 提示

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：API、價格、Benchmark 與使用場景完整比較. Article summary: 要 API 成本同長上下文部署，Claude Opus 4.7 目前較好落地：Claude docs 寫明 1M token context；GPT 5.5 有 OpenAI 官方發佈、GDPval 84.9%，但這批來源未清楚列出 GPT 5.5 API token 定價。[6][13]. Topic tags: ai, llm, openai, anthropic, claude. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "在业界公认最能反映真实GitHub问题解决能力的评测SWE-Bench Pro中，GPT-5.5得分58.6%，略逊色于Claude Opus 4.7（64.3%）。 不过，OpenAI在这个数据旁边标了一个星号，写着「" source context "GPT-5.5来了！全榜第一碾压Opus 4.7，OpenAI今夜雪耻 - 知乎" Reference image 2: visual subject "在业界公认最能反映真实GitHub问题解决能力的评测SWE-Bench Pro中，GPT-5.5得分58.6%，略逊色于Claude Opus 4.7（64.3%）。 不过，OpenAI在这个数据旁边标了一个星号，写着「" source context "GPT-5.5来了！全榜第一碾压Opus 4.7，OpenAI今夜雪耻 - 知乎" Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high det

openai.com

Claude Opus 4.7 и GPT-5.5 удобно сравнивать не как «какая модель умнее вообще», а как два разных продукта для разных рабочих режимов. По Claude Opus 4.7 есть продуктовая страница Anthropic, Claude API pricing docs, а также страницы у Cloudflare и OpenRouter.[12][13][14][15] По GPT-5.5 есть релиз OpenAI и статья в OpenAI Help Center про использование в ChatGPT.[5][6]

Иными словами, публичная картина асимметрична: у Claude сейчас проще увидеть API-специфику, длинный контекст и нюансы ценообразования; у GPT-5.5 лучше документирован сценарий ChatGPT с инструментами и есть подробная вендорская история про бенчмарки.[5][6][13]

Короткий вывод

  • Если вы выбираете модель для API, длинных документов, больших репозиториев и расчёта стоимости, сначала смотрите на Claude Opus 4.7. В Claude API docs прямо говорится, что Opus 4.7 включает full 1M token context window at standard pricing, а для US-only inference через inference_geo действует множитель 1,1× на категории токенов.[13]
  • Если ваша работа уже завязана на ChatGPT и встроенные инструменты, GPT-5.5 выглядит более прямым кандидатом. OpenAI Help Center указывает, что GPT-5.5 Thinking поддерживает каждый текущий инструмент ChatGPT, но с оговоркой про GPT-5.5 Pro exception.[5]
  • Если спор идёт о «кто сильнее по бенчмаркам», не стоит ограничиваться таблицей из релиза. OpenAI приводит цифры в пользу GPT-5.5, включая 84,9% на GDPval, а сторонняя страница WaveSpeed даёт отдельные coding-метрики для Claude Opus 4.7; это разные типы источников, поэтому финальный выбор лучше делать на собственных задачах.[6][16]

Сравнение в одной таблице

КритерийClaude Opus 4.7GPT-5.5Что это значит на практике
Публичные источникиЕсть страница Anthropic, Claude API docs, Cloudflare Docs и listing в OpenRouter.[12][13][14][15]Есть релиз OpenAI и статья OpenAI Help Center про GPT-5.5 Thinking в ChatGPT.[5][6]У обеих моделей есть источники, но они раскрывают разные стороны продукта.
API и ценаВ Claude API docs явно упомянуты Opus 4.7, категории token pricing и 1,1× множитель для US-only inference.[13]В доступных OpenAI API/pricing источниках GPT-5.5 token pricing не раскрыт так же явно; фрагмент OpenAI developer docs показывает Latest: GPT-5.4.[1][2][3]Для предварительного бюджета и spreadsheet-модели Claude сейчас проще считать.
Контекстное окноClaude API docs указывают full 1M token context window at standard pricing для Opus 4.7.[13]В этих источниках нет столь же явной API-спецификации по context/output для GPT-5.5; параметры GPT-5 нельзя автоматически переносить на GPT-5.5.[5][6][9]Для длинных документов, больших repo и long-running agents публичные данные сильнее у Claude.
Инструменты ChatGPTИсточники по Claude в основном про модель, API, провайдеров и routing.[12][13][14][15]GPT-5.5 Thinking, по Help Center, поддерживает все текущие инструменты ChatGPT с оговоркой про Pro exception.[5]Для работы в интерфейсе ChatGPT GPT-5.5 ближе к нужному сценарию.
БенчмаркиWaveSpeed как сторонняя страница приводит SWE-bench Pro 64,3% и CursorBench 70% для Claude Opus 4.7.[16]OpenAI приводит в релизе 84,9% на GDPval и другие сравнения в пользу GPT-5.5.[6]Сравнивать нужно осторожно: источники и методики подачи данных разные.

API и стоимость: у Claude меньше белых пятен

Для команды, которая покупает API или строит платформу поверх LLM, главный вопрос обычно не в названии модели. Важнее другое: сколько стоит миллион токенов, какой контекст доступен, есть ли региональные настройки инференса, как считается кэш и что произойдёт при длинных запросах.

По Claude Opus 4.7 это описано заметно конкретнее. Claude API docs указывают, что для Claude Opus 4.7, Opus 4.6 и более новых моделей параметр inference_geo с US-only inference добавляет множитель 1,1× ко всем token pricing categories: входным токенам, выходным токенам, cache writes и cache reads.[13] Там же сказано, что Claude Mythos Preview, Opus 4.7, Opus 4.6 и Sonnet 4.6 включают full 1M token context window at standard pricing.[13]

Если нужен грубый ориентир по долларам, сторонний агрегатор CloudPrice указывает для Claude Opus 4.7 starting at $5.00 за 1 млн входных токенов и $25.00 за 1 млн выходных токенов, а также 1.0M context window и up to 128K output tokens.[18] Но это именно сторонний агрегатор: для закупки, контракта и production-развёртывания всё равно нужно сверяться с Anthropic или вашим фактическим провайдером.[13][18]

С GPT-5.5 ситуация менее прозрачна именно в API/pricing части. Релиз OpenAI и Help Center подтверждают модель и её сценарии в ChatGPT, но в доступных OpenAI API/pricing источниках GPT-5.5 token pricing не указан так же ясно.[1][2][3][5][6] Важно не подменять это данными по GPT-5: страница GPT-5 у OpenAI показывает 400K context length, 128K max output tokens и цены за 1 млн токенов, но эти параметры относятся к GPT-5, а не к GPT-5.5.[9]

Длинный контекст: преимущество в публичной спецификации у Claude

Если ваша нагрузка — это большие кодовые базы, длинные договоры, исследовательские подборки, документация на сотни страниц или многошаговые агентные процессы, контекстное окно влияет не только на качество ответа. Оно меняет архитектуру: нужно ли резать документы, строить retrieval, делать промежуточные summaries, сколько будет стоить один прогон и сколько раз модель придётся переспрашивать.

Здесь Claude Opus 4.7 выглядит понятнее: Claude API docs прямо указывают full 1M token context window at standard pricing.[13] CloudPrice дополнительно перечисляет для Claude Opus 4.7 1.0M context window и up to 128K output tokens, но эту часть лучше воспринимать как справочную информацию стороннего сервиса, а не как замену официальным лимитам вашего провайдера.[13][18]

Для GPT-5.5 релиз OpenAI и Help Center дают позиционирование, бенчмарки и сведения о поддержке инструментов ChatGPT, но не дают столь же ясной API-спецификации по context window и max output в рамках этих источников.[5][6] Поэтому, если главный критерий — длинный контекст в API, Claude Opus 4.7 сейчас проще закладывать в технический дизайн и оценку рисков.[13]

ChatGPT и инструменты: GPT-5.5 лучше описан именно для этого сценария

Другая ситуация — когда вы не строите собственный API-слой, а работаете внутри ChatGPT: исследуете тему, анализируете файлы, пишете документы, используете встроенные инструменты и ожидаете, что модель будет переключаться между действиями без ручной сборки пайплайна.

Здесь у GPT-5.5 есть прямое подтверждение. OpenAI Help Center пишет, что GPT-5.3 Instant и GPT-5.5 Thinking поддерживают каждый текущий инструмент ChatGPT, то есть могут использовать текущие функции ChatGPT без ограничения, с учётом указанной GPT-5.5 Pro exception.[5]

По Claude Opus 4.7 доступные источники говорят о другом: продуктовая страница Anthropic, API docs, Cloudflare Docs и OpenRouter listing описывают модель, API, провайдеров, routing и доступность через платформы.[12][13][14][15] Это полезно для разработчиков и платформенных команд, но не является аналогом справки OpenAI о поддержке инструментов внутри ChatGPT.

Бенчмарки: цифры OpenAI сильны, но источник важен

OpenAI в релизе GPT-5.5 приводит несколько сравнений с Claude Opus 4.7. Эти данные стоит читать как вендорскую публикацию OpenAI, а не как окончательный независимый рейтинг всех моделей.[6]

БенчмаркGPT-5.5Claude Opus 4.7Как читать результат
Terminal-Bench 2.082,7%69,4%В таблице OpenAI engineering/terminal-сценарии выглядят сильнее у GPT-5.5.[6]
GDPval84,9%80,3%GDPval проверяет способность агентов выполнять хорошо заданную knowledge work по 44 профессиям; OpenAI указывает 84,9% для GPT-5.5.[6]
Toolathlon55,6%48,8%В сравнении OpenAI задачи на tool-use также в пользу GPT-5.5.[6]
CyberGym81,8%73,1%OpenAI показывает преимущество GPT-5.5 и отдельно говорит о safeguards для такого уровня cyber capability.[6]

OpenAI также пишет, что GPT-5.5 заметно улучшился по сравнению с GPT-5.4 на GeneBench — eval для многоэтапного анализа научных данных в genetics и quantitative biology.[6]

У Claude Opus 4.7 тоже есть публичные benchmark-сигналы, но они приходят из другого типа источника. WaveSpeed указывает для Claude Opus 4.7 64,3% на SWE-bench Pro, 70% на CursorBench и 3x more production tasks resolved.[16] Эти цифры полезны как ориентир по coding-сценариям, но их нельзя просто сложить в одну «нейтральную таблицу» с данными релиза OpenAI: разные площадки, разные наборы тестов, разная логика презентации.[6][16]

Как выбирать по сценариям

1. API, платформенная интеграция, расчёт бюджета

Начните с Claude Opus 4.7. Не потому, что он обязан выиграть любой тест, а потому что публичная документация лучше помогает сделать первичный расчёт: 1M context, 1,1× множитель для US-only inference и категории токенов описаны в Claude API docs.[13]

2. Ежедневная работа в ChatGPT

Сначала попробуйте GPT-5.5, если он доступен в вашем плане и регионе. Главное доказательство здесь — статья OpenAI Help Center: GPT-5.5 Thinking поддерживает текущие инструменты ChatGPT, с оговоркой про GPT-5.5 Pro exception.[5]

3. Coding agents и инженерная автоматизация

Тестируйте обе модели. У OpenAI есть сильные цифры по Terminal-Bench, Toolathlon и CyberGym для GPT-5.5.[6] У WaveSpeed есть отдельные coding-метрики для Claude Opus 4.7, включая SWE-bench Pro и CursorBench.[16] Для реального выбора важнее прогнать ваши собственные репозитории, CI, баги, migration-задачи, лимиты latency и стоимость ручной проверки.

4. Длинные документы, большие repo, исследовательские материалы

Пока преимущество в публичной спецификации у Claude Opus 4.7: в Claude API docs прямо указано full 1M token context window at standard pricing.[13] Сторонний CloudPrice также приводит 1.0M context window и up to 128K output tokens, но перед production-запуском эти ограничения нужно перепроверить у фактического провайдера.[13][18]

Чек-лист перед пилотом

  • Проверьте model ID и провайдера. OpenRouter указывает для Claude Opus 4.7 идентификатор anthropic/claude-opus-4.7; для GPT-5.5 нужно отдельно проверять доступность, официальный model ID и pricing в том слое продукта OpenAI, которым вы пользуетесь.[1][2][3][15]
  • Не переносите параметры GPT-5 на GPT-5.5. 400K context length, 128K max output tokens и цены на странице OpenAI относятся к GPT-5, а не к GPT-5.5.[9]
  • Учитывайте региональные и ценовые модификаторы. Для Opus 4.7 и ряда более новых моделей Claude API docs указывают 1,1× множитель на все token pricing categories при US-only inference через inference_geo.[13]
  • Сделайте собственный eval. Вендорские бенчмарки и сторонние страницы помогают сузить список, но production-выбор должен опираться на ваши задачи: success rate, стоимость одного успешного выполнения, latency, стабильность tool-calls, точность на длинном контексте и объём ручной проверки.[6][16]

Итог

Если нужен короткий практический ответ: Claude Opus 4.7 сейчас лучше подходит для команд, которым важны понятные API-документы, 1M context и предварительно просчитываемое развёртывание; GPT-5.5 выглядит сильнее для пользователей, уже работающих в ChatGPT/OpenAI-экосистеме и рассчитывающих на инструментальные agent-сценарии. Эти выводы опираются не на абстрактное «кто умнее», а на то, какие именно сведения доступны в источниках: у Claude лучше раскрыты API и длинный контекст, у GPT-5.5 — ChatGPT tool support и вендорские benchmark-сравнения.[5][6][13]

Поэтому объявлять абсолютного победителя рано. Разумная схема выбора такая: для API, бюджета и длинного контекста — сначала Claude Opus 4.7; для ChatGPT workflow — сначала GPT-5.5; для сравнения качества — собственный eval на реальных задачах, а не только чтение benchmark-таблиц.[5][6][13][16]

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

使用 Studio Global AI 搜尋並查核事實

重點

  • Для API, расчёта бюджета и длинного контекста Claude Opus 4.7 выглядит более понятным выбором: в Claude API docs прямо указаны full 1M token context window и 1,1× множитель для US only inference.[13]
  • Для работы внутри ChatGPT более прямые доказательства есть у GPT 5.5: OpenAI Help Center пишет, что GPT 5.5 Thinking поддерживает все текущие инструменты ChatGPT, с оговоркой про GPT 5.5 Pro exception.[5]
  • По бенчмаркам страница OpenAI даёт более сильную картину для GPT 5.5, включая 84,9% на GDPval, но это данные вендора; для выбора модели всё равно нужен собственный eval на реальных задачах.[6][16]

人們還問

「Claude Opus 4.7 против GPT-5.5: API, цена, бенчмарки и длинный контекст」的簡短答案是什麼？

Для API, расчёта бюджета и длинного контекста Claude Opus 4.7 выглядит более понятным выбором: в Claude API docs прямо указаны full 1M token context window и 1,1× множитель для US only inference.[13]

首先要驗證的關鍵點是什麼？

Для API, расчёта бюджета и длинного контекста Claude Opus 4.7 выглядит более понятным выбором: в Claude API docs прямо указаны full 1M token context window и 1,1× множитель для US only inference.[13] Для работы внутри ChatGPT более прямые доказательства есть у GPT 5.5: OpenAI Help Center пишет, что GPT 5.5 Thinking поддерживает все текущие инструменты ChatGPT, с оговоркой про GPT 5.5 Pro exception.[5]

接下來在實務上我該做什麼？

По бенчмаркам страница OpenAI даёт более сильную картину для GPT 5.5, включая 84,9% на GDPval, но это данные вендора; для выбора модели всё равно нужен собственный eval на реальных задачах.[6][16]

接下來我應該探索哪個相關主題？

繼續“Claude Security 公測版：Anthropic 點樣用 AI 幫企業掃 code 漏洞”以獲得另一個角度和額外的引用。

開啟相關頁面

我應該將其與什麼進行比較？

對照「xAI Grok 4.3 API 解讀：1M context、低 token 價與語音平台野心」交叉檢查此答案。

開啟相關頁面

繼續你的研究

IT Consulting Orange County CA, IT Services, IT Outsourcing - Technijian. # Anthropic Claude Security for Enterprise: What You Need to Know. Anthropic has officially opened Claude

Claude Security 公測版：Anthropic 點樣用 AI 幫企業掃 code 漏洞

Claude Security 公測版：Anthropic 點樣用 AI 幫企業掃 code 漏洞

抽象 AI 介面顯示 Grok 4.3 API、1M context、token 價格與語音波形

xAI Grok 4.3 API 解讀：1M context、低 token 價與語音平台野心

xAI Grok 4.3 API：1M context、$1.25/$2.50 定價如何改變模型與語音競爭

小米 Q5、MIX 5 与小米 18 系列传闻的概念手机图

小米 Q5 係咪 MIX 5？最新風向更似小米 18 系列

小米 Q5 更可能唔係 MIX 5：最新線索指向小米 18 系列

Metas KI-Altersprüfung: Neue Regeln für Jugendliche in EU, USA und Brasilien

Meta 用 AI 查年齡：Instagram、Facebook 青少年規則點變？

Meta 新 AI 年齡核實：Instagram 同 Facebook 對青少年有咩新規？

研究對話

Studio Global AI

引用的答案

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
你

研究問題

請搜尋更多關於 Claude Opus 4.7 同 GPT 5.5 嘅資料，並以表格形式向我展示最後嘅比較結果。

Studio Global AI21 來源

引用的答案

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。

來源

  • [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...