studioglobal
熱門探索內容
報告已發布7 個來源

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: không có nhà vô địch tuyệt đối

Không có model thắng tuyệt đối: LLM Stats cho biết trong 10 benchmark mà cả hai bên đều báo cáo, Claude Opus 4.7 dẫn 6 mục, GPT 5.5 dẫn 4 mục; nhưng nhiều điểm là do nhà cung cấp tự báo ở mức suy luận cao, còn BenchLM... Claude Opus 4.7 có tín hiệu mạnh hơn ở GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE Bench Pro, MCP Atlas và t...

使用 Studio Global AI 搜尋並查證事實探索更多內容
17K0
GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 基準測試比較的抽象 AI 對照圖
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 基準測試比較：沒有單一贏家AI 生成示意圖：本文比較 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 的公開 benchmark、價格與選型訊號。
AI 提示詞

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 基準測試比較：沒有單一贏家. Article summary: 目前公開資料不支持宣布絕對勝負：LLM Stats 稱 Claude Opus 4.7 在 10 個共同回報 benchmark 中領先 6 項、GPT 5.5 領先 4 項，但分數多為 high reasoning tier 自報，BenchLM 也認為重疊資料不足。. Topic tags: ai, ai benchmarks, openai, anthropic, gpt 5 5. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarks. I compared GPT-5.5 against Claude Opus 4.7 on every shared benchmark. Opus 4.7 leads on 6 of 10, GPT-5.5 on 4, with margin" source context "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarks - LLM Stats" 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

openai.com

Đọc benchmark AI rất dễ bị cuốn vào câu hỏi “model nào đứng nhất?”. Với GPT-5.5 và Claude Opus 4.7, câu trả lời hữu ích hơn là: model nào hợp với quy trình của bạn hơn.

Theo bài nghiên cứu của LLM Stats, trong 10 benchmark mà cả hai nhà cung cấp đều có số liệu, Claude Opus 4.7 dẫn 6 mục, còn GPT-5.5 dẫn 4 mục. Nhưng cùng nguồn này cũng nhấn mạnh rằng nhiều điểm số là do nhà cung cấp tự báo ở mức “high reasoning”, vì vậy chúng cho thấy xu hướng năng lực hơn là một cuộc thi cùng điều kiện tuyệt đối.[3] BenchLM còn thận trọng hơn: hiện mới có dữ liệu một phần, độ phủ benchmark chồng lấp chưa đủ để tạo ra so sánh điểm số công bằng.[1]

Kết luận nhanh

  • Nếu bài toán của bạn thiên về suy luận khó, phân tích tài chính, sửa lỗi mã nguồn hoặc review-grade tasks, hãy ưu tiên thử Claude Opus 4.7. LLM Stats liệt kê GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas và FinanceAgent v1.1 là các nhóm Claude Opus 4.7 có lợi thế.[3][14]
  • Nếu sản phẩm của bạn cần duyệt web, thao tác terminal, điều khiển môi trường OS, gọi công cụ hoặc chạy agent nhiều bước, GPT-5.5 đáng được đưa lên đầu danh sách thử nghiệm. LLM Stats xếp BrowseComp, CyberGym, OSWorld-Verified và Terminal-Bench 2.0 vào nhóm GPT-5.5 có ưu thế.[3][14]
  • Về giá, Claude Opus 4.7 rẻ hơn ở token đầu ra; về độ rõ của tài liệu kỹ thuật, GPT-5.5 có trang API chi tiết hơn từ OpenAI. BenchLM cho biết cả hai cùng 5 USD cho mỗi 1 triệu token đầu vào, trong khi token đầu ra là 25 USD với Claude Opus 4.7 và 30 USD với GPT-5.5; trang model của OpenAI liệt kê context, giới hạn đầu ra, latency và công cụ hỗ trợ của GPT-5.5.[1][33]

Bảng so sánh ngắn

Tiêu chíGPT-5.5Claude Opus 4.7Nên hiểu thế nào?
Tín hiệu benchmark công khaiLLM Stats nói GPT-5.5 dẫn 4 trong 10 benchmark chung.[3]LLM Stats nói Claude Opus 4.7 dẫn 6 trong 10 benchmark chung.[3]Claude có tín hiệu tổng thể nhỉnh hơn, nhưng không áp đảo; nhiều điểm là tự báo ở high reasoning tier.[3]
Nhóm tác vụ mạnhBrowseComp, CyberGym, OSWorld-Verified, Terminal-Bench 2.0.[14]Finance Agent, GPQA, Humanity’s Last Exam, MCP Atlas, SWE-Bench Pro.[14]Nên chọn theo loại việc, không chỉ theo “ai hơn tổng thể”.[3][14]
Giá APIĐầu vào 5 USD, đầu ra 30 USD cho mỗi 1 triệu token.[1][33]Đầu vào 5 USD, đầu ra 25 USD cho mỗi 1 triệu token.[1]Nếu workflow sinh nhiều output, giá niêm yết của Claude thuận lợi hơn.[1]
Context và đầu raTrang API OpenAI liệt kê context window 1M và tối đa 128K token đầu ra.[33]BenchLM liệt kê context window 1M cho Claude Opus 4.7.[1]Cả hai đều được liệt kê ở mức 1M context; trong các nguồn ở đây, chỉ GPT-5.5 có thông tin chính thức về tối đa đầu ra.[1][33]
Công cụ và độ trễOpenAI liệt kê Functions, Web search, File search, Computer use; latency được ghi là Fast.[33]BenchLM ghi speed và TTFT latency là N/A.[1]Không nên kết luận Claude nhanh hay chậm hơn chỉ từ các trường dữ liệu hiện có.[1][33]

Benchmark đang chia thành hai “trường phái”

Điểm đáng chú ý nhất không phải là Claude hay GPT thắng nhiều hơn vài mục, mà là mỗi model đang mạnh ở một kiểu công việc khác nhau.

LLM Stats xếp các mục Claude Opus 4.7 dẫn đầu vào nhóm reasoning-heavy và review-grade tests, gồm GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas và FinanceAgent v1.1. Trong khi đó, các mục GPT-5.5 dẫn đầu lại tập trung vào long-running tool-use tests như Terminal-Bench 2.0, BrowseComp, OSWorld-Verified và CyberGym.[3]

Nói cách khác: nếu bạn cần model “ngồi lì” để giải bài khó, phân tích kỹ, sửa code phức tạp hoặc xử lý tác vụ cần đánh giá nghiêm ngặt, Claude Opus 4.7 có tín hiệu công khai tốt hơn. Nếu bạn cần model đi qua nhiều bước, mở công cụ, duyệt web, chạy terminal hoặc tương tác với môi trường máy tính, GPT-5.5 có tín hiệu phù hợp hơn.[3][14]

Anthropic cũng nhấn mạnh trong tài liệu ra mắt Claude Opus 4.7 rằng model này đạt đồng hạng điểm tổng cao nhất 0,715 trên benchmark research-agent nội bộ gồm 6 mô-đun, và ở mô-đun General Finance tăng từ 0,767 của Opus 4.6 lên 0,813.[18] Dù vậy, đây là đánh giá nội bộ và là so sánh trong cùng dòng Claude, nên không thể thay thế cho một đối chiếu công khai cùng điều kiện giữa GPT-5.5 và Claude Opus 4.7.[18]

Một vài điểm số cụ thể: xem hướng, đừng xem như bảng xếp hạng cuối cùng

Webreactiva liệt kê một số điểm benchmark dưới đây. Chúng hữu ích để hình dung sự phân hóa năng lực, nhưng vẫn cần đọc kèm cảnh báo của BenchLM và LLM Stats về giới hạn dữ liệu, phương pháp và mức suy luận được dùng khi báo cáo.[1][3][4]

BenchmarkModel dẫn trướcĐiểm số được nêu
Terminal-Bench 2.0GPT-5.5GPT-5.5 đạt 82,7%, Claude Opus 4.7 đạt 69,4%.[4]
OSWorld-VerifiedGPT-5.5GPT-5.5 đạt 78,7%, Claude Opus 4.7 đạt 78,0%.[4]
BrowseCompGPT-5.5GPT-5.5 đạt 84,4%, Claude Opus 4.7 đạt 79,3%.[4]
SWE-Bench ProClaude Opus 4.7Claude Opus 4.7 đạt 64,3%, GPT-5.5 đạt 58,6%.[4]
MCP AtlasClaude Opus 4.7Claude Opus 4.7 đạt 79,1%, GPT-5.5 đạt 75,3%.[4]

Các con số này khá khớp với cách LLM Stats mô tả: GPT-5.5 sáng hơn ở terminal, duyệt web và OS; Claude Opus 4.7 mạnh hơn ở SWE, MCP, suy luận và tài chính.[3][14] Nhưng vì điểm công khai chưa phải một bài test độc lập, cùng thiết lập, cùng phương pháp, không nên biến chúng thành kết luận “model A luôn tốt hơn model B”.[1][3]

Giá và thông số: Claude rẻ hơn ở output, GPT-5.5 rõ hơn về tài liệu API

BenchLM cho biết cả GPT-5.5 và Claude Opus 4.7 đều có giá đầu vào 5 USD cho mỗi 1 triệu token. Khác biệt nằm ở đầu ra: GPT-5.5 là 30 USD cho mỗi 1 triệu token, còn Claude Opus 4.7 là 25 USD.[1] Trang so sánh của LLM Stats cũng ghi Claude Opus 4.7 rẻ hơn khoảng 1,1 lần trên mỗi token.[14]

Ở phía OpenAI, trang model API liệt kê GPT-5.5 với model ID gpt-5.5, định vị là một lớp model mới cho coding và professional work. Tài liệu này cũng ghi GPT-5.5 hỗ trợ reasoning effort none, low, medium, high, xhigh; context window 1M; tối đa 128K token đầu ra; latency “Fast”; và các công cụ Functions, Web search, File search, Computer use.[33]

Tuy nhiên, giá niêm yết chưa phải toàn bộ chi phí khi đưa vào sản phẩm. Hướng dẫn API của OpenAI khuyến nghị với workflow dùng nhiều công cụ hoặc chạy lâu, nên benchmark với các model khác theo accuracy, token consumption và end-to-end latency.[32] Với hệ thống thật, câu hỏi không chỉ là “1 triệu token giá bao nhiêu”, mà là model nào hoàn thành việc với ít lỗi, ít token và độ trễ chấp nhận được.[32]

Cách chọn: bắt đầu từ workflow của bạn

Khi nên thử GPT-5.5 trước

Nếu sản phẩm của bạn cần agent chạy nhiều bước, gọi công cụ liên tục, duyệt web, thao tác terminal, tự động hóa trong môi trường OS hoặc computer-use, GPT-5.5 nên nằm ở nhóm thử nghiệm đầu tiên. LLM Stats xếp lợi thế của GPT-5.5 vào nhóm long-running tool-use tests, và trang model của OpenAI cũng liệt kê hỗ trợ Functions, Web search, File search và Computer use.[3][33]

Khi nên thử Claude Opus 4.7 trước

Nếu tác vụ nghiêng về suy luận khó, phân tích tài chính, sửa mã phức tạp hoặc các bài review-grade benchmark, Claude Opus 4.7 đáng được ưu tiên. LLM Stats liệt kê GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE-Bench Pro, MCP Atlas và FinanceAgent v1.1 là các tín hiệu lợi thế của Claude Opus 4.7.[3][14]

Nếu chi phí của bạn chủ yếu phát sinh từ lượng token đầu ra lớn, Claude Opus 4.7 cũng có lợi thế giá niêm yết: BenchLM ghi giá output của model này là 25 USD cho mỗi 1 triệu token, thấp hơn mức 30 USD của GPT-5.5.[1]

Cách ít rủi ro nhất: tự benchmark bằng bài toán thật

Benchmark công khai phù hợp để sắp thứ tự ưu tiên thử nghiệm, nhưng không nên là kết luận mua sắm hay triển khai cuối cùng. Cách chắc chắn hơn là dựng một bộ bài test từ dữ liệu thật của bạn, cố định prompt, dữ liệu đầu vào, quyền dùng công cụ, mức reasoning và thang điểm. Chính cảnh báo của LLM Stats về điểm tự báo ở high reasoning tier là lý do nên kiểm soát các biến này.[3]

Khi test, tối thiểu nên so sánh tỷ lệ hoàn thành, kiểu lỗi, lượng token, chi phí chạy lại và độ trễ đầu cuối. Hướng dẫn GPT-5.5 của OpenAI cũng nêu rõ rằng workflow dùng nhiều công cụ hoặc chạy lâu nên được benchmark với model khác theo accuracy, token consumption và end-to-end latency.[32]

Cuối cùng, triển khai thực tế không nhất thiết phải “chọn một bỏ một”. Nếu eval nội bộ cho thấy hai model bổ sung cho nhau, bạn có thể route tác vụ suy luận, tài chính và sửa code khó sang Claude Opus 4.7; còn các luồng duyệt web, terminal, OS và dùng công cụ dày đặc sang GPT-5.5. Cách route theo tác vụ này gần với bức tranh mà benchmark công khai đang gợi ý hơn là chạy theo một vị trí trên bảng xếp hạng.[3][14][32]

Nhận định cuối

Kết luận thận trọng nhất hiện nay là: Claude Opus 4.7 có tín hiệu nhỉnh hơn trong các tổng hợp benchmark bên thứ ba, đặc biệt ở suy luận, tài chính và sửa mã khó; GPT-5.5 nổi bật hơn ở benchmark dành cho tool-use dài và workflow kiểu agent. Nhưng dữ liệu công khai chưa đủ để nói bên nào thắng tuyệt đối.[1][3][14]

Nếu chỉ cần chọn thứ tự thử nghiệm, hãy bắt đầu với Claude Opus 4.7 cho reasoning, finance, SWE-Bench Pro và MCP; bắt đầu với GPT-5.5 cho terminal, browsing, OS operations và agent workflow dùng nhiều công cụ. Quyết định sản xuất cuối cùng vẫn nên dựa trên dữ liệu, mô hình chi phí, yêu cầu latency và kết quả eval riêng của chính bạn.[3][14][32]

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 搜尋並查證事實

重點整理

  • Không có model thắng tuyệt đối: LLM Stats cho biết trong 10 benchmark mà cả hai bên đều báo cáo, Claude Opus 4.7 dẫn 6 mục, GPT 5.5 dẫn 4 mục; nhưng nhiều điểm là do nhà cung cấp tự báo ở mức suy luận cao, còn BenchLM...
  • Claude Opus 4.7 có tín hiệu mạnh hơn ở GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE Bench Pro, MCP Atlas và tài chính; GPT 5.5 mạnh hơn ở BrowseComp, CyberGym, OSWorld Verified và Terminal Bench 2.0.
  • Về giá API, cả hai cùng 5 USD cho mỗi 1 triệu token đầu vào; Claude Opus 4.7 có giá đầu ra 25 USD, thấp hơn GPT 5.5 ở mức 30 USD.

大家也會問

「GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: không có nhà vô địch tuyệt đối」的簡短答案是什麼？

Không có model thắng tuyệt đối: LLM Stats cho biết trong 10 benchmark mà cả hai bên đều báo cáo, Claude Opus 4.7 dẫn 6 mục, GPT 5.5 dẫn 4 mục; nhưng nhiều điểm là do nhà cung cấp tự báo ở mức suy luận cao, còn BenchLM...

最值得優先驗證的重點是什麼？

Không có model thắng tuyệt đối: LLM Stats cho biết trong 10 benchmark mà cả hai bên đều báo cáo, Claude Opus 4.7 dẫn 6 mục, GPT 5.5 dẫn 4 mục; nhưng nhiều điểm là do nhà cung cấp tự báo ở mức suy luận cao, còn BenchLM... Claude Opus 4.7 có tín hiệu mạnh hơn ở GPQA, Humanity’s Last Exam, SWE Bench Pro, MCP Atlas và tài chính; GPT 5.5 mạnh hơn ở BrowseComp, CyberGym, OSWorld Verified và Terminal Bench 2.0.

接下來在實務上該怎麼做？

Về giá API, cả hai cùng 5 USD cho mỗi 1 triệu token đầu vào; Claude Opus 4.7 có giá đầu ra 25 USD, thấp hơn GPT 5.5 ở mức 30 USD.

下一步適合探索哪個相關主題？

繼續閱讀「Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 基準比較：2026 年誰最值得信？」，從另一個角度查看更多引用來源。

開啟相關頁面

我應該拿這個和什麼比較？

將這個答案與「DeepSeek V4 工程解析：1M 上下文、MoE 與 API 遷移重點」交叉比對。

開啟相關頁面

繼續深入研究

Comparativa de benchmarks 2026 entre Claude Opus 4.7, GPT-5.5, DeepSeek V4 y Kimi K2.6

Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6 基準比較：2026 年誰最值得信？

Claude Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4、Kimi K2.6：2026 基準測試與決策結論

DeepSeek V4 工程架构示意图，包含 1M 上下文、MoE 专家路由和 API 服务化元素

DeepSeek V4 工程解析：1M 上下文、MoE 與 API 遷移重點

DeepSeek V4 工程解析：1M 上下文、MoE 與 API 遷移重點

木材市場與需求彈性概念的編輯插圖

Northwest vs. Southeast Timber 彈性題解：為什麼是 larger; larger

Northwest 與 Southeast Timber：替代性越高，為什麼答案是 larger; larger？

抽象 AI 晶片與多個聊天機器人平台競爭的示意圖，象徵 DeepSeek 挑戰 OpenAI、Claude、Gemini 與 Grok

DeepSeek 會擊敗 OpenAI、Claude、Gemini、Grok 嗎？關鍵不是榜單，而是成本與信任

DeepSeek 會擊敗 OpenAI、Claude、Gemini、Grok 嗎？關鍵不是榜單，而是成本與信任

研究對話

你

研究問題

研究並向我展示 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 的基準測試比較。

Studio Global AI40 個來源

附引用的答案

目前可用證據不足以做出「權威、完整」的 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 基準測試結論。有限的第三方資料顯示 Claude Opus 4.7 可能在整體基準表現上略佔優勢，但 BenchLM 同時標示兩者的完整 benchmark data 尚未就緒，因此應將此視為初步、未充分驗證的比較，而非定論。[5][6]

Key findings

  • 整體基準測試結論：Insufficient evidence. 可用資料中沒有官方 OpenAI 與 Anthropic 對 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 的同場完整 benchmark 對照，也沒有足夠的逐項分數可驗證結論。[1][2][6]

  • 第三方 LLM Stats 的初步比較稱 Claude Opus 4.7 在 benchmark performance 上有「slight edge」，並稱 Claude Opus 4.7 每 token 成本約便宜 1.1 倍。[5]

  • BenchLM 的比較頁面更保守，明確表示 Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5 的 benchmark data「coming soon」，且目前只有 partial data，因此不支持強結論。[6]

  • 價格與規格方面，OpenAI API 文件列出 GPT-5.5 的 Model ID 為 gpt-5.5，輸入價格為 $5 / MTok，輸出價格為 $30 / MTok，context window 為 1M，最大輸出為 128K tokens，並標示 latency 為 Fast。[2]

  • BenchLM 顯示的價格對照為 Claude Opus 4.7 約 $5 / $25，GPT-5.5 約 $5 / $30，兩者 context window 皆為 1M，但 speed 與 latency / TTFT 皆標示 N/A。[6]

  • GPT-5.5 的官方定位是「coding and professional work」的新一類模型，並支援 functions、web search、file search、computer use 等工具。[2]

  • OpenAI 文件建議在工具密集或長時間工作流程中，應針對 accuracy、token consumption、end-to-end latency 與其他模型做實測 benchmark，而不是只依賴靜態分數。[1]

  • Claude Opus 4.7 的部分表現存在負面訊號：一則 AI 開發者日報摘錄稱 Claude Opus 4.7 high reasoning 在 Thematic Generalization Benchmark 上低於 Opus 4.6 high reasoning，分數從 80.6 降到 72.8，但這不是 GPT-5.5 對 Claude Opus 4.7 的直接比較。[4]

  • Reddit 有貼文聲稱 GPT-5.5 在幻覺率與 AA IQ 上勝過 Claude Opus 4.7，但這是社群來源，證據強度明顯低於官方文件或可重現 benchmark，因此不應作為主要結論依據。[38]

Comparison table

面向GPT-5.5Claude Opus 4.7可支持的結論
整體 benchmark官方比較資料不足第三方稱略勝LLM Stats 稱 Claude Opus 4.7 略有 benchmark 優勢，但 BenchLM 表示完整資料尚未就緒。[5][6]
輸入價格$5 / MTok$5 / MTok兩者輸入價格在 BenchLM 摘錄中相同。[6]
輸出價格$30 / MTok$25 / MTokBenchLM 摘錄顯示 Claude Opus 4.7 輸出較便宜；LLM Stats 也稱 Claude Opus 4.7 每 token 約便宜 1.1 倍。[5][6]
Context window1M1MBenchLM 摘錄顯示兩者皆為 1M context window；OpenAI 文件也列出 GPT-5.5 context window 為 1M。[2][6]
Latency / speedOpenAI 標示 FastN/AGPT-5.5 在 OpenAI 模型頁標示 latency 為 Fast；BenchLM 對兩者 latency / TTFT 皆標示 N/A。[2][6]
工具支援Functions、Web search、File search、Computer use資料不足可確認 GPT-5.5 的工具支援；可用證據未提供 Claude Opus 4.7 的同等官方工具規格。[2]
可靠性結論需自行實測需自行實測OpenAI 文件建議依 accuracy、token consumption、end-to-end latency 進行實際 benchmark。[1]

Evidence notes

  • 最強的 GPT-5.5 規格證據來自 OpenAI API 文件，包含模型 ID、價格、context window、最大輸出、latency 與工具支援。[2]

  • 最直接的兩模型比較來自 LLM Stats 與 BenchLM，但兩者皆屬第三方資料；其中 BenchLM 明確表示 benchmark data 尚未完整，因此它反而削弱了「已有確定排名」的信心。[5][6]

  • 關於 Claude Opus 4.7 的 Thematic Generalization Benchmark 退步資訊，只能支持「Claude Opus 4.7 在某項測試相對 Opus 4.6 可能退步」這個有限觀察，不能直接推論 GPT-5.5 必然更強。[4]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence. 目前沒有可用的官方同場 benchmark 表格、完整 benchmark suite 分數、測試設定、樣本數、溫度設定或推理等級控制，因此不能嚴格判定 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7 誰在整體能力上勝出。[1][2][6]

  • 第三方結論彼此語氣不同：LLM Stats 給出 Claude Opus 4.7 略勝的判斷，而 BenchLM 則說資料尚未完整，因此較保守的結論是「Claude 可能略優，但證據不足」。[5][6]

  • Reddit 來源可作為社群訊號，但不適合作為基準測試比較的主要依據。[38]

Summary

在現有證據下，最合理的結論是：Claude Opus 4.7 可能在某些第三方 benchmark 彙總中略勝 GPT-5.5，且輸出 token 價格可能較低；GPT-5.5 則有官方確認的 1M context window、128K 最大輸出、Fast latency 標示與多工具支援。[2][5][6]

若要做採購或模型選型，不能只看目前這些摘錄；應依你的實際任務，對兩者做同題、同提示、同推理設定的 accuracy、成本、token consumption 與 end-to-end latency 測試。[1]

來源

  • [1] Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: AI Benchmark Comparison 2026benchlm.ai

    BlogAdvertise Search⌘K Search BenchLM Search models, benchmarks, rankings, comparisons, providers, and blog posts. @glevd $5 / $25 $5 / $30 Speed N/A N/A Latency (TTFT) N/A N/A Context Window 1M 1M Quick Verdict Benchmark data for Claude Opus 4.7 and GPT-5....

  • [3] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarksllm-stats.com

    The Verdict On the 10 benchmarks both providers report, Opus 4.7 leads on 6 and GPT-5.5 leads on 4. The leads cluster by category, not by overall quality: Opus 4.7 is ahead on the reasoning-heavy and review-grade tests (GPQA Diamond, HLE with and without to...

  • [4] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: quién gana en código, terminal y agenteswebreactiva.com

    Los benchmarks principales frente a Opus 4.7 ¶ GPT-5.5 lidera con claridad en Terminal-Bench 2.0 (82.7% vs 69.4% de Opus 4.7), OSWorld-Verified (78.7% vs 78.0%) y BrowseComp (84.4% vs 79.3%), pero Opus 4.7 mantiene ventaja en SWE-Bench Pro (64.3% vs 58.6%),...

  • [14] Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 Comparison - LLM Statsllm-stats.com

    LLM Stats Logo Make AI phone calls with one API call Model Comparison Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 Claude Opus 4.7 has a slight edge in benchmark performance. Claude Opus 4.7 is 1.1x cheaper per token. Anthropic OpenAI Performance Benchmarks Comparative analy...

  • [18] Introducing Claude Opus 4.7anthropic.com

    Image 7: logo Based on our internal research-agent benchmark, Claude Opus 4.7 has the strongest efficiency baseline we’ve seen for multi-step work. It tied for the top overall score across our six modules at 0.715 and delivered the most consistent long-cont...

  • [32] Using GPT-5.5 | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    For tool-heavy or long-running workflows, verify that your application handles phase , preambles, and assistant-item replay correctly. Benchmark against other models on accuracy, token consumption, and end-to-end latency. [...] More efficient reasoning: GPT...

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

    GPT-5.5 New A new class of intelligence for coding and professional work. Model ID gpt-5.5 [Reasoning none low medium high xhigh Input price $5 / Input MTok Output price $30 / Output MTok Latency Fast Max output 128K tokens Context window 1M Tools Functions...