GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：工作执行与长上下文代理怎么选

如果你的重点是长上下文、复杂代码库、长时间代理循环，Claude Opus 4.7 更值得优先测试。Anthropic 官方页面写明 Claude Opus 4.7 具备 1M 上下文窗口；其文档还介绍了 task budgets beta，用于给完整代理循环设定大致 token 目标。

但需要先划清边界：这不是一份同条件独立跑分报告。下面的判断来自各家公司公开资料、价格页面、开发文档和媒体报道。因此，更稳妥的结论不是“谁全面胜出”，而是“哪一类工作先用谁试”。

快速对照表

什么时候优先试 GPT-5.5

GPT-5.5 更适合这类场景：需求还不完全成形，但你希望模型自己把工作路径搭起来。Bloomberg 报道称，GPT-5.5 可以处理指令有限的任务。

它的优势不只是“能回答问题”，而是 OpenAI 给出的工作范围很宽：写代码、在线调研、分析信息、生成文档和电子表格、跨工具完成任务。 换句话说，如果你的任务常常是“先查资料，再整理结论，再写成报告或代码”，GPT-5.5 的产品定位更贴近这种一气呵成的工作流。

可以优先把它放进这些试验任务里：

• 从一个简短业务问题开始，生成调研框架、资料摘要和初版报告；
• 根据模糊需求提出实现方案，并补上代码说明；
• 把分析结果整理成文档、表格或可交付草稿；
• 在需要调用多个工具的任务中，观察它是否能稳步推进。

什么时候优先试 Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 最直观的卖点是 1M 上下文窗口。 对长规格书、大型设计文档、多文件代码审查、跨模块重构这类任务来说，上下文窗口越大，越有机会一次性把更多材料放进同一个任务里。

另一个关键功能是 task budgets beta。Anthropic 文档称，task budget 会给 Claude 一个大致 token 目标，覆盖完整代理循环，包括思考、工具调用、工具结果和最终输出；模型会看到一个持续递减的预算，并据此安排优先级，在预算消耗过程中尽量平稳完成任务。

这意味着 Claude Opus 4.7 不只是适合回答长问题，更适合被放进“长上下文 + 多步骤 + 代理执行”的流程中测试。Anthropic 也称，Opus 4.7 在编码、视觉和复杂多步骤任务上有更强表现。

写代码：别只看谁会写，先看代码周边有什么

编码是两款模型都重点强调的领域。GPT-5.5 的 System Card 将写代码列为目标用途，Bloomberg 还报道称 Greg Brockman 对其编码能力评价很高。 Claude Opus 4.7 则被 Anthropic 明确定位为面向编码和 AI 代理的混合推理模型。

更实用的分法是看“代码之外还有多少事”：

• 短需求、快推进、要解释也要交付：优先试 GPT-5.5。它的公开定位覆盖少量指令、调研、分析、代码和文档化等组合型工作。
• 大代码库、长上下文、多轮修复和验证：优先试 Claude Opus 4.7。1M 上下文窗口和 task budgets 是它在这类场景里的重要判断依据。
• 质量、速度、成本都敏感：不要只看发布材料。拿自己的代码仓库、测试用例和代码审查标准做小规模横向评估，才更接近真实结果。

API 价格：不要只看输出单价

公开价格信息显示，GPT-5.5 方面，OpenAI 价格页列出输入 $5.00／100万 tokens、缓存输入 $0.50／100万 tokens；The New Stack 报道称，GPT-5.5 API 输出价格为 $30／100万 tokens，并具备 1M tokens 上下文窗口。

Claude Opus 4.7 方面，CloudPrice 和 OpenRouter 将其列为输入 $5／100万 tokens、输出 $25／100万 tokens。 只看这些单价，二者输入价格相近，而 Claude Opus 4.7 的输出单价低于 The New Stack 报道的 GPT-5.5 输出单价。

但真正的账不能这么算。OpenAI API 的价格文档还列出 Web 搜索、容器、文件搜索等工具费用。 如果任务是长时间代理执行，成本还会受到工具调用次数、工具返回内容、最终输出长度、失败后重跑次数的影响。Claude Opus 4.7 的 task budgets 本质上就是围绕完整代理循环的 token 目标进行控制，而不是只控制最后一段回答。

做价格比较时，建议至少记录这些项目：输入 tokens、输出 tokens、缓存输入是否命中、搜索和文件处理费用、容器费用、代理循环轮次、失败重试次数。

需要注意：公开资料很难给出万能赢家

OpenAI 把 GPT-5.5 讲成复杂现实工作的执行模型；Anthropic 把 Claude Opus 4.7 讲成面向编码和 AI 代理、带 1M 上下文窗口的混合推理模型。 这说明两者并不是在完全相同的叙事下竞争：一个更强调把现实工作推进到底，另一个更强调长上下文和代理执行。

也不要因为 Opus 4.7 是新模型，就自动把它视为 Anthropic 所有场景里的最高选择。CNBC 报道称，Anthropic 将 Opus 4.7 描述为较过去模型有所改进，但也称它不如 Claude Mythos Preview 那样广泛强大。

上线前评估清单

真正接入前，最好用成果物而不是模型名来打分：

1. 用同一批真实任务测试：例如 bug 修复、规格书摘要、长文档审阅、调研报告、代码重构。
2. 统一成功标准：看准确性、需求遗漏、解释清晰度、修改可复现性、工具调用稳定性。
3. 统一记录总成本：输入、输出、缓存、搜索、文件处理、容器等都要纳入。
4. 单独测试长代理任务：如果试 Claude Opus 4.7，可以观察 task budgets 是否能帮助它在预算内完成任务、减少跑偏。
5. 确认具体产品入口的上下文窗口：The New Stack 报道称，GPT-5.5 在 API 中是 1M tokens 上下文窗口，在 Codex 中是 40万 tokens；不同使用入口可能条件不同。

最终建议

如果你的核心诉求是“给它一个不太完整的目标，让它把调研、分析、代码、文档和工具操作串起来”，GPT-5.5 更像一个通用工作执行模型。

如果你的核心诉求是“把很长的材料或代码上下文交给模型，让它在多步骤代理流程里稳定推进”，Claude Opus 4.7 更值得优先进入评估名单。

现阶段，与其寻找一个抽象的总冠军，不如把 GPT-5.5 视为“办事型工作执行模型”，把 Claude Opus 4.7 视为“长上下文与代理执行模型”，然后用自己的任务、小规模、同条件地跑一轮对比。