GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: ไม่มีผู้ชนะขาดลอย มีแต่โมเดลที่เหมาะกับงานกว่า

ตารางเปรียบเทียบแบบอ่านเร็ว

Benchmark บอกอะไรจริง ๆ: Claude เด่นด้านคิดลึก ส่วน GPT-5.5 เด่นด้านใช้เครื่องมือ

ภาพที่น่าสนใจไม่ใช่ “ใครเป็นที่หนึ่ง” แต่คือการแบ่งสนามแข่งขัน LLM Stats จัดรายการที่ Claude Opus 4.7 นำไว้ในกลุ่ม reasoning-heavy และ review-grade tests เช่น GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas และ FinanceAgent v1.1 ส่วนรายการที่ GPT-5.5 นำอยู่ในกลุ่ม long-running tool-use tests เช่น Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified และ CyberGym

แปลเป็นภาษางานจริงได้ว่า ถ้าคุณกำลังทำระบบที่ต้องวิเคราะห์โจทย์ซับซ้อน ตรวจตรรกะ แก้โค้ดยาก ๆ หรือทำงานที่ต้องผ่านการรีวิวละเอียด Claude Opus 4.7 ควรอยู่ต้นคิวการทดสอบ แต่ถ้าระบบของคุณต้องให้ AI เปิดเว็บ ใช้เทอร์มินัล จัดการหน้าจอหรือระบบปฏิบัติการ และเรียกเครื่องมือหลายรอบใน workflow เดียว GPT-5.5 มีสัญญาณสาธารณะที่น่าลองก่อน

Anthropic เองยังระบุในข้อมูลเปิดตัว Claude Opus 4.7 ว่า ใน internal research-agent benchmark ของบริษัท Claude Opus 4.7 ทำคะแนนรวมสูงสุดร่วมใน 6 โมดูลที่ 0.715 และในโมดูล General Finance เพิ่มจาก Opus 4.6 ที่ 0.767 เป็น 0.813 อย่างไรก็ตาม นี่เป็น benchmark ภายในของ Anthropic และเป็นการเทียบกับโมเดลในตระกูลเดียวกัน จึงไม่ควรใช้แทนการเทียบสาธารณะแบบตัวต่อตัวกับ GPT-5.5

ตัวอย่างคะแนนราย benchmark: ใช้ดูทิศทาง อย่าใช้ฟันธงจัดซื้อ

Webreactiva รวบรวมคะแนนตัวอย่างไว้หลายรายการ ซึ่งช่วยให้เห็นภาพการแบ่งสนามได้ชัดขึ้น แต่ควรอ่านคู่กับคำเตือนของ BenchLM และ LLM Stats เรื่องข้อจำกัดของข้อมูลและวิธีทดสอบ

ตัวเลขเหล่านี้สอดคล้องกับภาพรวมจาก LLM Stats คือ GPT-5.5 ดูเด่นในงานเทอร์มินัล การท่องเว็บ และงานที่เกี่ยวกับระบบปฏิบัติการ ขณะที่ Claude Opus 4.7 ดูแข็งแรงกว่าใน SWE, MCP, เหตุผลเชิงลึก และงานการเงิน แต่เพราะคะแนนสาธารณะไม่ได้มาจากการทดสอบร่วมชุดเดียวกันทุกเงื่อนไข จึงไม่ควรตีความเป็นอันดับสุดท้ายแบบเด็ดขาด

ราคาและสเปก: Claude ถูกกว่าเมื่อเอาต์พุตเยอะ แต่ GPT-5.5 มีเอกสารเปิดชัดกว่า

BenchLM ระบุว่า GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 มีราคาอินพุตเท่ากันที่ 5 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้านโทเคน ส่วนราคาเอาต์พุต GPT-5.5 อยู่ที่ 30 ดอลลาร์ และ Claude Opus 4.7 อยู่ที่ 25 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน หน้าเปรียบเทียบของ LLM Stats ยังระบุว่า Claude Opus 4.7 ถูกกว่าประมาณ 1.1 เท่าต่อโทเคน

ฝั่ง OpenAI หน้า API models ระบุ model ID ของ GPT-5.5 เป็น gpt-5.5 วางตำแหน่งเป็นโมเดลสำหรับ coding and professional work รองรับ reasoning effort ระดับ none, low, medium, high, xhigh และระบุ context window 1M, เอาต์พุตสูงสุด 128K tokens, latency เป็น Fast รวมถึงรองรับ Functions, Web search, File search และ Computer use

อย่างไรก็ตาม ราคา list ไม่ใช่ต้นทุนจริงทั้งหมดในการใช้งาน production คู่มือ GPT-5.5 API ของ OpenAI แนะนำว่า สำหรับ workflow ที่ใช้เครื่องมือหนักหรือทำงานยาว ควร benchmark เทียบกับโมเดลอื่นบน accuracy, token consumption และ end-to-end latency ดังนั้นก่อนตัดสินใจ ควรวัดทั้งจำนวนโทเคน การเรียกเครื่องมือ การลองซ้ำ อัตรางานสำเร็จ และเวลา end-to-end ในระบบของคุณเอง ไม่ใช่ดูเพียงราคาต่อ 1 ล้านโทเคน

วิธีเลือกให้เข้ากับงานของคุณ

ควรเริ่มจาก GPT-5.5 ถ้า...

ผลิตภัณฑ์ของคุณเป็น agent ที่ต้องใช้เครื่องมือหลายรอบ เช่น เปิดเว็บ ค้นข้อมูล ใช้เทอร์มินัล ควบคุมหน้าจอหรือระบบปฏิบัติการ และทำงานหลายขั้นตอนต่อเนื่อง GPT-5.5 ควรอยู่ในลำดับแรกของการทดสอบ เพราะ LLM Stats จัดจุดแข็งของ GPT-5.5 ไว้ใน long-running tool-use tests และ OpenAI ก็ระบุว่า GPT-5.5 รองรับ Functions, Web search, File search และ Computer use

ควรเริ่มจาก Claude Opus 4.7 ถ้า...

งานของคุณต้องใช้เหตุผลยาก ๆ วิเคราะห์การเงิน แก้ไขโค้ดซับซ้อน หรือทำงานที่ต้องได้คุณภาพระดับ review-grade Claude Opus 4.7 ควรเป็นตัวเลือกแรก ๆ ในการทดสอบ เพราะ LLM Stats จัด GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas และ FinanceAgent v1.1 เป็นสัญญาณที่ Claude Opus 4.7 นำ

ถ้าต้นทุนหลักของระบบมาจากการสร้างเอาต์พุตจำนวนมาก Claude Opus 4.7 ก็มีข้อได้เปรียบด้านราคา list เพราะ BenchLM ระบุราคาเอาต์พุตที่ 25 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน ต่ำกว่า GPT-5.5 ที่ 30 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคน

วิธีที่รัดกุมที่สุด: ทำ benchmark ด้วยงานจริงของคุณเอง

benchmark สาธารณะเหมาะสำหรับจัดลำดับว่า “ควรลองตัวไหนก่อน” มากกว่าจะใช้เป็นข้อสรุปจัดซื้อทันที วิธีที่ปลอดภัยกว่าคือสร้างชุดทดสอบจากงานจริงของทีม กำหนด prompt, ข้อมูล, สิทธิ์เครื่องมือ, reasoning setting และเกณฑ์ให้คะแนนให้เหมือนกันทุกโมเดล คำเตือนของ LLM Stats เรื่องคะแนน self-reported ใน high reasoning tier คือเหตุผลว่าทำไมการคุมตัวแปรเหล่านี้จึงสำคัญ

อย่างน้อยควรวัด success rate, ประเภทข้อผิดพลาด, token consumption, ค่าใช้จ่ายจากการลองซ้ำ และ end-to-end latency โดยเฉพาะ workflow ที่ใช้เครื่องมือหนักหรือทำงานยาว เพราะ OpenAI เองก็แนะนำให้ benchmark เทียบโมเดลอื่นบน accuracy, token consumption และ end-to-end latency

สุดท้าย การใช้งานจริงไม่จำเป็นต้องเลือกเพียงตัวเดียว ถ้า eval ภายในพบว่าทั้งสองโมเดลเสริมกันได้ คุณอาจ route งานเหตุผลยาก งานการเงิน และงานแก้โค้ดซับซ้อนไปที่ Claude Opus 4.7 แล้ว route งานท่องเว็บ เทอร์มินัล ระบบปฏิบัติการ และ tool-heavy workflow ไปที่ GPT-5.5 แนวคิดแบบ task routing นี้สอดคล้องกับภาพที่ benchmark สาธารณะสะท้อนมากกว่าการไล่ตามอันดับรวมเพียงอันดับเดียว

บทสรุป

ข้อสรุปที่มั่นคงที่สุดในตอนนี้คือ Claude Opus 4.7 มีสัญญาณนำเล็กน้อยในภาพรวมจากการรวบรวม benchmark ภายนอก ขณะที่ GPT-5.5 โดดเด่นกว่าใน benchmark ที่เกี่ยวกับการใช้เครื่องมือระยะยาวและ agentic workflow แต่ข้อมูลสาธารณะยังไม่เพียงพอที่จะบอกว่าโมเดลใดชนะอีกฝ่ายแบบครอบจักรวาล

ถ้าต้องเลือกทิศทางเริ่มต้น งาน reasoning, finance, SWE-Bench Pro และ MCP ควรลอง Claude Opus 4.7 ก่อน ส่วนงานเทอร์มินัล เบราว์เซอร์ OS operation และ tool-heavy agent workflow ควรลอง GPT-5.5 ก่อน แต่การตัดสินใจ production จริงควรยึดข้อมูลของคุณเอง ทั้งชุดงานจริง ต้นทุน latency และผลประเมินภายใน