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Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：企业部署前先看 API、成本与证据

如果今天就要做 API PoC，Claude Opus 4.7 的部署信息更完整：已公开 Claude API、多云渠道、1M context，以及每 100 万输入/输出 tokens 5 美元/25 美元的价格；GPT 5.5 目前在 OpenAI Models 页仍标注为 ChatGPT 和 Codex 可用、API 即将开放。[11][80][45] GPT 5.5 最清晰的早期测试场景是 Codex：OpenAI Codex changelog 将它定位为面向 complex coding、computer use、knowledge work 和 research workflows 的 frontier mode...

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Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5 企業部署比較的抽象 AI 圖像
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：企業部署點揀？功能、成本與證據邊界AI 生成的編輯配圖，呈現兩個前沿模型在企業部署前的比較取捨。
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openai.com

企业比较 Claude Opus 4.7 和 GPT-5.5，最重要的问题不是抽象地问「谁更聪明」，而是先问三件事：今天能不能接入 API？成本能不能估算？证据是否足够硬？

按目前可引用的官方资料，Claude Opus 4.7 在 API、价格、1M context window 和输出上限方面的信息更完整；GPT-5.5 的产品定位很进取，但 OpenAI Models 页仍写明 GPT-5.5 目前在 ChatGPT 和 Codex 可用，API availability coming soon。[11][80][1][45]

先看结论：Claude 更适合马上做 API PoC，GPT-5.5 更适合先在 Codex/ChatGPT 里测

如果企业今天要做 API PoC、长文档处理、长代码库分析，或者要搭建可估价的内部工具，Claude Opus 4.7 是更清晰的起点。Anthropic 表示 Opus 4.7 已可在 Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Microsoft Foundry 使用，API 名称为 claude-opus-4-7，价格为每 100 万 input tokens 5 美元、每 100 万 output tokens 25 美元。[11]

GPT-5.5 的官方定位同样强。OpenAI 在发布页称 GPT-5.5 是面向 real work 的新模型，并称它是 OpenAI 当时最聪明、最直觉易用的模型。[59] 但从部署角度要分清楚：OpenAI Models 页对 GPT-5.5 的明确描述，是已在 ChatGPT 和 Codex 可用，API 则是 coming soon。[45]

官方资料对照

比较项Claude Opus 4.7GPT-5.5
当前可用性已可通过 Claude API 使用，并支持 Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Foundry。[11]已在 ChatGPT 和 Codex 可用；OpenAI Models 页标注 API coming soon。[45]
API 价格5 美元/100 万 input tokens、25 美元/100 万 output tokens；Anthropic 还提到 prompt caching 最高 90% savings、batch processing 50% savings。[11][7]本次可引用的 OpenAI Models 页未列出 GPT-5.5 API 价格，因为 API 仍标注为 coming soon。[45]
上下文窗口Claude 文档列出 1M context window，并写明 standard API pricing、无 long-context premium。[80]本次可引用的 OpenAI Models 页未列出 GPT-5.5 API context；GPT-5 旧页的 400,000 context window 不应直接当作 GPT-5.5 规格。[44][45]
最大输出Anthropic extended thinking 文档列出 Opus 4.7 支持最高 128k output tokens；Message Batches API beta 可把指定模型 output limit 提升至 300k。[1]本次可引用资料未确认 GPT-5.5 API max output，因为 API 仍未正式开放。[45]
推理控制Claude extended thinking 使用 budget_tokens 分配思考预算，且 budget_tokens 要低于 max_tokens。[1]GPT-5 旧页列出 reasoning.effort，但这是 GPT-5 规格，不是 GPT-5.5 API 规格。[44][45]
最值得测试的工作流Anthropic 指 Opus 4.7 在 coding、agents、vision、multi-step tasks 有更强表现；Claude 文档也提到 knowledge-worker tasks 的视觉验证改善。[6][80]OpenAI Codex changelog 将 GPT-5.5 定位为 Codex 内面向 complex coding、computer use、knowledge work、research workflows 的 frontier model。[67]

Claude Opus 4.7：企业落地信息目前更完整

1. API、价格和多云渠道都比较清楚

Claude Opus 4.7 的最大企业优势，是可部署信息更完整。Anthropic 已公开可用渠道、API model name 和 token 价格，并列明支持 Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Microsoft Foundry。[11] 对采购、平台工程、FinOps/成本治理团队来说，这意味着可以用真实 token volume 建成本模型，而不必先等待 API rate card。

Anthropic 产品页还提到，Opus 4.7 pricing starts at 5 美元/100 万 input tokens and 25 美元/100 万 output tokens，并可通过 prompt caching 最高节省 90% 成本、batch processing 节省 50%。[7] 这并不等于每个业务负载都能省到同样比例，而是企业 PoC 时应该实测的成本杠杆。

2. 1M context 和长输出适合重型任务

Claude 文档写明，Opus 4.7 提供 1M context window，而且按 standard API pricing、无 long-context premium。[80] 对长合同、研究材料、多文件审阅、长代码库、agent 状态管理等任务，这是一项很直接的部署价值。

输出方面，Anthropic extended thinking 文档列出 Claude Opus 4.7 支持最高 128k output tokens；在 Message Batches API 使用 output-300k-2026-03-24 beta header 时，Opus 4.7、Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 的 output limit 可提升至 300k。[1]

不过，长上下文和长输出只代表容量，不代表自动准确。企业仍然需要做 retrieval 设计、引用检查、格式验证、任务级评测和人工复核。

3. Extended thinking 值得放进复杂工作流测试

Anthropic 的 extended thinking 文档用 budget_tokens 控制思考预算，并提示 budget_tokens 要低于 max_tokens。[1] 这类控制适合测试复杂 bug triage、跨文件比对、多步 tool use、法务草拟、金融分析，或者需要先规划再执行的 agent workflow。

Claude Opus 4.7 的新文档还特别提到 knowledge-worker tasks，尤其是模型需要 visually verify its own outputs 的场景，例如 .docx redlining、.pptx editing、charts and figure analysis，以及与 image-processing libraries 有关的 programmatic tool-calling。[80] 如果企业流程涉及文档修订、演示文稿修改、图表核对或研究报告生成，这些任务应放入测试集。

4. 要特别控制冗长输出

Anthropic 在 Claude Code quality report 中提到，Claude Opus 4.7 相对前代有一个 notable behavioral quirk：它倾向较 verbose。[5] 对长报告生成，这未必是坏事；但对客服自动回复、PR review、客户支持或格式化报表，冗长可能增加 token 成本和人工审阅时间。

因此，部署时应通过 system prompt、输出 schema、max_tokens、回复长度规则和自动验收来约束输出。

GPT-5.5：当前最清晰落点在 ChatGPT 与 Codex

1. 官方定位是处理 real work

OpenAI 将 GPT-5.5 形容为 a new class of intelligence for real work，并称它是 OpenAI 当时 smartest and most intuitive to use model yet。[59] 这说明 OpenAI 希望把 GPT-5.5 推向更长、更复杂、更接近实际工作的任务，而不只是一般聊天回答。

但产品定位不等于企业 API 规格。OpenAI Models 页目前写明 GPT-5.5 可在 ChatGPT 和 Codex 使用，API availability coming soon。[45] 因此，GPT-5.5 的 API context window、max output、rate limits、pricing、tool support，以及数据保留或企业控制细节，都不应由 GPT-5 旧规格直接推断。

2. Codex 是 GPT-5.5 最值得早测的场景

OpenAI Codex changelog 表示，GPT-5.5 已在 Codex 可用，是 OpenAI 面向 complex coding、computer use、knowledge work、research workflows 的 newest frontier model。[67] OpenAI 社区公告还称，GPT-5.5 的改善最突出在 agentic coding、computer use、knowledge work、early scientific research，并称它在 real-world serving 的 per-token latency 可 match GPT-5.4，同时在相同 Codex 任务中使用 significantly fewer tokens。[51]

所以，如果团队已经用 Codex 做 repo 任务、issue 修复、测试执行、PR summary、长时间 coding agent 或研究型 workflow，GPT-5.5 应该进入评测清单。但如果要把模型嵌入自家 SaaS、内部 API 或高合规流程，仍然要等 OpenAI 补齐 GPT-5.5 API 文档。[45]

3. System card 是治理起点，不是生产保证

OpenAI GPT-5.5 System Card 说明，GPT-5.5 的 safety results 通常可视为 GPT-5.5 Pro 的 strong proxies，因为 Pro 使用同一 underlying model，但设置会用到 parallel test time compute；该卡也说明，除非另有注明，结果来自 offline evaluations。[58]

OpenAI Deployment Safety Hub 进一步提醒，这些 evaluations 反映特定时间点，并可能受 production traffic、processing pipeline、evaluation pipeline 等变化影响。[62] 对企业来说，system card 可以作为风险设计起点，但不能取代自己场景中的 prompt injection、数据外泄、错误拒答、幻觉、tool-call 权限、审计记录和人工复核测试。

企业部署怎么选？

如果今天要 API 落地：先测 Claude Opus 4.7

需要即时 API、多云部署、清晰 token 价格、1M context 或长输出任务的团队，应优先把 Claude Opus 4.7 放入 PoC。它有公开 API 名称、多云渠道、5 美元/25 美元每百万 tokens 价格、1M context，以及最高 128k output tokens 的文档支持。[11][80][1]

如果团队已经重度使用 Codex/ChatGPT：先测 GPT-5.5

如果工作流本来就在 ChatGPT 或 Codex 里，尤其是 complex coding、computer use、knowledge work 或 research workflows，GPT-5.5 更适合先作为前沿模型测试。[45][67] 但在 API 正式开放前，不应把 GPT-5.5 当成可完整部署到自家产品的 API 选项。[45]

如果任务涉及合规、安全或高成本输出：两边都要自建评测

最可靠的比较方法，是用同一批真实任务做 head-to-head eval：长代码库修改、文档 redlining、图表分析、多步 tool use、长报告生成、引用准确度、格式稳定性、人工修订时间、单任务成本、延迟、权限错误和安全事件率。

对 Claude，要测试 budget_tokens、max_tokens、caching、batch 对成本和质量的影响。[1][7] 对 GPT-5.5，要先在 ChatGPT/Codex 中测试能力，并把 API 成本、限制和企业控制标注为待确认。[45][67]

证据边界：别用社交平台排名做采购依据

网上已有 Reddit、Medium、Facebook 等 user-generated 内容声称 GPT-5.5 beats 或 outperforms Claude Opus 4.7。[35][40][41] 但本次可引用片段没有完整任务集、prompt、样本量、统计处理或可复现方法，所以不适合作为企业采购、架构迁移或供应商标准化的核心证据。

同样要避免的错误，是用 GPT-5 旧 API 页直接填补 GPT-5.5 规格。OpenAI 的 GPT-5 model page 确实列出 400,000 context window、128,000 max output tokens 和 reasoning.effort 设置，但 OpenAI Models 页对 GPT-5.5 的关键描述仍是 ChatGPT/Codex 可用、API coming soon。[44][45] 在官方 GPT-5.5 API 文档补齐前，任何 GPT-5.5 API 成本模型都应标注为未确认。

最终判断

Claude Opus 4.7 目前更适合要立即部署 API、长上下文、长输出和可估价成本的企业团队。它的 1M context、最高 128k output、多云渠道、公开价格和 extended thinking 文档，都有较清楚的一手资料支持。[80][1][11]

GPT-5.5 则更适合已经在 OpenAI ChatGPT/Codex 生态内、想测试 agentic coding、computer use、knowledge work 或 research workflows 的团队。它的产品方向清楚，但 API 层面的价格、限制、上下文、输出上限和企业部署细节仍要等官方补齐。[59][67][45]

所以，负责任的答案不是 Claude 一定赢，也不是 GPT-5.5 一定赢；而是 Claude Opus 4.7 的部署证据目前更完整，GPT-5.5 的前沿入口目前更集中在 ChatGPT/Codex。真正胜负，应由企业自己的任务集、成本限制、延迟要求、安全门槛和复核流程决定。

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要点

  • 如果今天就要做 API PoC，Claude Opus 4.7 的部署信息更完整：已公开 Claude API、多云渠道、1M context，以及每 100 万输入/输出 tokens 5 美元/25 美元的价格；GPT 5.5 目前在 OpenAI Models 页仍标注为 ChatGPT 和 Codex 可用、API 即将开放。[11][80][45]
  • GPT 5.5 最清晰的早期测试场景是 Codex：OpenAI Codex changelog 将它定位为面向 complex coding、computer use、knowledge work 和 research workflows 的 frontier model。[67]
  • 不要把社交平台的胜负帖，或 GPT 5 旧 API 规格，直接当作 GPT 5.5 的企业部署依据；真正选型应使用同一批真实任务自建评测。[35][40][41][44][45]

人们还问

“Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：企业部署前先看 API、成本与证据”的简短答案是什么？

如果今天就要做 API PoC，Claude Opus 4.7 的部署信息更完整：已公开 Claude API、多云渠道、1M context，以及每 100 万输入/输出 tokens 5 美元/25 美元的价格；GPT 5.5 目前在 OpenAI Models 页仍标注为 ChatGPT 和 Codex 可用、API 即将开放。[11][80][45]

首先要验证的关键点是什么？

如果今天就要做 API PoC，Claude Opus 4.7 的部署信息更完整：已公开 Claude API、多云渠道、1M context，以及每 100 万输入/输出 tokens 5 美元/25 美元的价格；GPT 5.5 目前在 OpenAI Models 页仍标注为 ChatGPT 和 Codex 可用、API 即将开放。[11][80][45] GPT 5.5 最清晰的早期测试场景是 Codex：OpenAI Codex changelog 将它定位为面向 complex coding、computer use、knowledge work 和 research workflows 的 frontier model。[67]

接下来在实践中我应该做什么？

不要把社交平台的胜负帖，或 GPT 5 旧 API 规格，直接当作 GPT 5.5 的企业部署依据；真正选型应使用同一批真实任务自建评测。[35][40][41][44][45]

接下来我应该探索哪个相关主题？

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引用的答案

以下報告會以你想比較嘅兩個方向為核心，但要先講清楚：現有證據可以直接確認 Claude Opus 4.7 嘅部分強項，同埋 OpenAI GPT-5 系列嘅部分能力；不過，今次證據包入面並冇 GPT-5.5 嘅官方 model card、規格頁或者基準成績，所以對 GPT-5.5 本身落實到幾強，證據並不足夠。[1][2][3][4][6][7]
就現有官方材料而言，Claude Opus 4.7 最清晰、最可確認嘅亮點係 extended thinking 同超長輸出；OpenAI 方面最清晰、最可確認嘅亮點就係 GPT-5 系列嘅大上下文、可調 reasoning effort、coding/agentic 定位，同埋按場景切分嘅產品線。[1][2][3][4]
因此，以下最穩陣嘅做法唔係武斷判定「邊個一定更強」，而係做一份有註明證據邊界嘅研究報告：Claude Opus 4.7 可以較準確描述；GPT-5.5 則只能以現有 GPT-5 家族資料作有限推測，唔能夠當作已證實結論。[1][2][3][4][6][7]

Key findings

  • Claude Opus 4.7 目前最明確可證實嘅能力係支援 extended thinking，而且支援高達 128k output tokens，呢個係佢「深度推理 + 超長輸出」定位最硬淨嘅官方證據。[1]
  • OpenAI 提供嘅官方資料入面，GPT-5 被明確描述為適合 coding、reasoning 同 agentic tasks，並列出 400,000 context window、128,000 max output tokens，以及 reasoning.effort 可設為 minimal、low、medium、high。[3]
  • OpenAI 喺現有證據入面比 Anthropic 更清楚展示咗「同一家族內按場景分工」：GPT-5-Codex 主打 agentic coding，GPT-5 mini 主打 cost-sensitive、low-latency、high-volume 工作負載。[2][4]
  • 對 GPT-5.5 本身嘅規格、功能、benchmark 同相對 Claude Opus 4.7 嘅優勢，Insufficient evidence.[2][3][4][6]
  • 一個 Reddit 帖文標題聲稱「GPT 5.5 beats Claude Opus 4.7」，但提供嘅證據入面冇方法學、冇 benchmark 細節、亦冇官方佐證，所以唔應該視為可靠研究結論。[99]

Confirmed facts

  • Anthropic 官方 extended thinking 文件明確寫到，Claude Opus 4.7 支援 extended thinking，並支援高達 128k output tokens。[1]
  • Anthropic 官方 models overview 頁面片段出現「Latest models comparison」同「Migrating to Claude Opus 4.7」，顯示 Opus 4.7 係官方文件體系入面被明確支援同維護嘅型號。[7]
  • Anthropic 官方 Claude 文件亦將 evaluation、reducing latency、strengthen guardrails、reduce hallucinations、increase output consistency、mitigate jailbreaks、reduce prompt leak 等主題列為重點開發內容。[5]
  • OpenAI 官方 GPT-5 model page 明確寫到，GPT-5 係用於 coding、reasoning 同 agentic tasks across domains。[3]
  • 同一頁亦明確列出 GPT-5 支援 text、image 作為輸入，text 作為輸出，context window 為 400,000，max output tokens 為 128,000，reasoning.effort 可設為 minimal、low、medium、high。[3]
  • GPT-5 官方頁面同時寫到 GPT-5 係「previous model」，並建議使用 GPT-5.1。[3]
  • OpenAI 官方 GPT-5-Codex 頁面寫明，GPT-5-Codex 係一個為 Codex 中嘅 agentic coding 而優化嘅 GPT-5 版本。[4]
  • OpenAI 官方 GPT-5 mini 頁面寫明，GPT-5 mini 係面向 cost-sensitive、low-latency、high-volume 工作負載嘅 near-frontier intelligence 模型。[2]
  • 今次提供嘅 OpenAI 官方證據，實際上涵蓋嘅係 GPT-5、GPT-5 mini、GPT-5-Codex 同 general models catalog，而唔係 GPT-5.5 嘅正式規格頁。[2][3][4][6]

What remains inference

  • 因為 Claude Opus 4.7 同時有 extended thinking 同 128k output tokens，合理推斷佢會特別適合需要長鏈條思考、長篇分析、長格式草擬或者多步驟 agent 計劃嘅工作；但呢個係根據功能描述作出嘅推論，唔係 benchmark 已證實嘅結論。[1]
  • 因為 GPT-5 有 400,000 context window，同時有 reasoning.effort 調節，合理推斷佢更著重「超長輸入理解」同「在速度、成本、推理深度之間做可控取捨」；但現有證據冇提供這些取捨嘅定量結果。[3]
  • OpenAI 目前提供嘅證據展示出更清晰嘅產品分層策略：通用 GPT-5、coding 優化 GPT-5-Codex、成本與延遲優化 GPT-5 mini；而 Claude 方面，現有材料較多係單一旗艦模型與平台能力描述。[1][2][3][4][5][7]
  • Anthropic 文件重點提 guardrails、hallucination reduction、output consistency 同 eval，合理推斷佢非常重視 production deployment 嘅穩定性與可控性；但現有資料唔足以證明 Opus 4.7 在這些方面一定優於 OpenAI。[5]

What the evidence suggests

  • 兩家公司都唔再只係賣「一個會答問題嘅模型」，而係賣「可配置推理能力」。Claude Opus 4.7 嘅代表功能係 extended thinking；GPT-5 嘅代表功能則係 reasoning.effort 分級控制。[1][3]
  • 如果你重視超長輸入，現有官方資料入面 GPT-5 有更明確而且更強嘅 context claim：400,000 context window。[3]
  • 如果你重視超長輸出，現有官方資料顯示 Claude Opus 4.7 同 GPT-5 都去到 128k 級別輸出上限，代表兩邊都明顯面向長報告、長程式碼、長步驟規劃一類重型生成場景。[1][3]
  • GPT-5 家族嘅產品化程度，在現有證據中顯得更清晰：一個通用旗艦、一個 coding 定向版本、一個成本與吞吐量定向版本，意味 OpenAI 對商業部署情境切得比較細。[2][3][4]
  • Claude 生態喺現有證據中，更突出嘅係「模型能力 + 開發治理」結合：除了 Opus 4.7 本身嘅 extended thinking，官方文件仲特別強調 evaluation、guardrails、hallucination reduction 同 output consistency，反映 Anthropic 係將實際落地控制能力一齊包裝成價值主張。[1][5]
  • 就 coding 同 agent workflows 而言，OpenAI 喺證據中講得更直接：GPT-5 明確面向 coding、reasoning、agentic tasks，而 GPT-5-Codex 更直接標示為 agentic coding 優化版本。[3][4]
  • Claude 方面雖然官方文件亦列出 AI agents、code modernization、coding 等 solution 類別，但現有資料未有直接寫明「Opus 4.7 在這些場景中具備哪些獨有優勢」；因此可以話 Anthropic 有明顯佈局，但唔可以由此直接推出具體領先幅度。[7]

Conflicting evidence or uncertainty

  • 最大不確定性係：今次證據包並冇 GPT-5.5 嘅官方規格或評測頁。換言之，凡係講到 GPT-5.5 context window、output limit、推理模式、價格、benchmark、是否明顯強過 Claude Opus 4.7，都缺乏直接證據支持。Insufficient evidence.[2][3][4][6]
  • 另一個限制係：Anthropic 方面現有證據冇提供 Claude Opus 4.7 嘅 benchmark 分數、價格、延遲表現、模態能力細節，所以無法做嚴格成本效能比較。[1][5][7]
  • OpenAI 目前最完整嘅官方模型頁係 GPT-5，而該頁本身已寫明 GPT-5 係 previous model，並建議使用 GPT-5.1；呢個意味現有資料未必反映 OpenAI 最新旗艦狀態，更加唔足夠代表 GPT-5.5。[3]
  • Reddit 上「GPT 5.5 beats Claude Opus 4.7」呢類講法，在今次提供材料中只係一個社群帖文標題，冇公佈測試設計、冇樣本、冇任務集合、冇統計方法，所以唔應該視為可用證據。[99]
  • 由於 Anthropic 呢邊主要係 documentation／platform 類內容，而 OpenAI 呢邊主要係 model-card／product positioning 類內容，兩者資料形態唔一致，會增加 apples-to-apples 比較難度。[1][2][3][4][5][7]

Open questions

  • GPT-5.5 官方到底支援幾大 context、幾大 output、咩 input/output modalities、咩 reasoning control、幾多價格？現有證據未回答。[2][3][4][6]
  • Claude Opus 4.7 官方 benchmark、latency、pricing、tool use 表現、實際 agent 成功率係點？現有證據未回答。[1][7]
  • Claude Opus 4.7 嘅 extended thinking，同 GPT-5 類 reasoning.effort 設定，在真實場景中邊一種更有效率、更穩定、更值得成本？現有證據未有量化比較。[1][3]
  • 兩邊喺長文件問答、複雜程式碼修改、多步工具調用、低幻覺率、企業安全治理方面，實測差異有幾大？現有證據未提供 head-to-head eval。[1][3][4][5][7]

Sources worth trusting most

  • [1] 係今次最值得信任嘅 Claude Opus 4.7 能力來源，因為佢係 Anthropic 官方 API 文件，而且直接寫明 Opus 4.7 支援 extended thinking 同 128k output tokens。[1]
  • [3] 係今次最值得信任嘅 OpenAI 通用能力來源，因為佢係官方 model page，列出 context window、max output、input/output modality 同 reasoning.effort 呢啲具體規格。[3]
  • [4] 係「OpenAI 對 coding/agentic coding 有專門優化版本」呢個判斷最直接嘅官方證據。[4]
  • [2] 係「OpenAI 有面向成本、延遲、吞吐量嘅部署級分層」呢個判斷最直接嘅官方證據。[2]
  • [5] 同 [7] 對理解 Anthropic 平台重視 eval、guardrails 同落地治理好有幫助，但對 Opus 4.7 本身嘅硬規格唔及 [1] 咁直接。[1][5][7]
  • [99] 唔值得作為能力排名依據，因為佢只係社群帖文標題，缺乏可驗證方法學。[99]

Recommended next step

  1. 先補齊兩邊最核心但目前缺失嘅一手材料：GPT-5.5 官方 model card／發布頁，以及 Claude Opus 4.7 官方 announcement／完整 model overview。
  2. 用同一個比較框架抽取欄位：context、max output、modalities、reasoning controls、tool use、coding 表現、agent 成功率、latency、pricing、安全與 eval。
  3. 最後用真實任務做對比，而唔係只睇行銷文案，例如：
    • 長程式碼庫修改
    • 多文件法律／研究摘要
    • 工具調用 agent 任務
    • 長輸出報告生成
    • 幻覺率與格式穩定性測試

Summary

以今次可用官方證據去寫，一個最穩陣嘅結論係：Claude Opus 4.7 已被清楚證實強在 extended thinking 同超長輸出；OpenAI 現有可確認材料則顯示 GPT-5 家族強在超大 context、可調 reasoning effort、coding／agentic 任務定位，以及按部署場景切分出 GPT-5-Codex 同 GPT-5 mini。[1][2][3][4]
但如果問題係「Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 邊個更強」，咁答案必須保守：對 GPT-5.5 本身，Insufficient evidence，因為今次證據包並冇 GPT-5.5 嘅正式官方規格或 benchmark。[2][3][4][6]
所以，現階段最可信嘅研究判斷唔係勝負排名，而係能力輪廓：Anthropic 展示出「深度思考 + 長輸出 + 部署治理」方向；OpenAI 展示出「大上下文 + 可調推理 + coding/agent specialization + 產品分層」方向。[1][2][3][4][5][7]

来源

  • [1] Building with extended thinking - Claude API Docsdocs.anthropic.com

    budget tokens Claude Mythos Preview, Claude Opus 4.7, and Claude Opus 4.6 support up to 128k output tokens. Claude Sonnet 4.6 and Claude Haiku 4.5 support up to 64k. See the models overview for limits on legacy models. On the Message Batches API, the output...

  • [5] An update on recent Claude Code quality reports - Anthropicanthropic.com

    As part of the investigation, we back-tested Code Review against the offending pull requests using Opus 4.7. When provided the code repositories necessary to gather complete context, Opus 4.7 found the bug, while Opus 4.6 didn't. To prevent this from happen...

  • [6] Claude Opus 4.6anthropic.com

    Read more Introducing Claude Opus 4.7 Our latest Opus model brings stronger performance across coding, agents, vision, and multi-step tasks, with greater thoroughness and consistency on the work that matters most. Read more []( Products Claude Claude Code C...

  • [7] Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Pricing for Opus 4.7 starts at $5 per million input tokens and $25 per million output tokens, with up to 90% cost savings with prompt caching and 50% savings with batch processing. To learn more, check out our pricing page. To get started, use claude-opus-4...

  • [11] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Opus 4.7 is available today across all Claude products and our API, Amazon Bedrock, Google Cloud’s Vertex AI, and Microsoft Foundry. Pricing remains the same as Opus 4.6: $5 per million input tokens and $25 per million output tokens. Developers can use clau...

  • [35] GPT 5.5 beats Claude Opus 4.7 : r/ArtificialInteligencereddit.com

    Anyone can view, post, and comment to this community 0 0 Reddit RulesPrivacy PolicyUser AgreementYour Privacy ChoicesAccessibilityReddit, Inc. © 2026. All rights reserved. Expand Navigation Collapse Navigation       RESOURCES About Reddit Adv...

  • [40] GPT-5.5 Is Here (And It Beats Claude Opus 4.7) - Mediummedium.com

    The model also scores highest on the Artificial Analysis Intelligence Index, which is a weighted average of 10 evaluations run by an external

  • [41] Chatgpt 5.5 outperforms claude opus 4.7 - Facebookfacebook.com

    Exciting week! ChatGPT 5.5 is out and scores about 10% higher than Claude Opus 4.7. They claim it can now perform 20-HOUR TASKS at a 73%

  • [44] GPT-5 Model | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    $1.25•$10 Input•Output Input Text, image Output Text GPT-5 is our previous model for coding, reasoning, and agentic tasks across domains. We recommend using the latest GPT-5.1. Learn more in our latest model guide. Reasoning.effort supports: minimal, low, m...

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

    Legacy APIs Assistants API Migration guide Deep dive Tools Resources Terms and policies Changelog Your data Permissions Rate limits Deprecations MCP for deep research Developer mode ChatGPT Actions Introduction Getting started Actions library Authentication...

  • [51] GPT-5.5 is here! Available in Codex and ChatGPT today - Announcementscommunity.openai.com

    The improvements stand out most in agentic coding, computer use, knowledge work, and early scientific research, areas where progress depends on reasoning across context and taking action over time. GPT-5.5 delivers that increase in capability without giving...

  • [58] GPT-5.5 System Card - OpenAIopenai.com

    We generally treat GPT‑5.5’s safety results as strong proxies for GPT‑5.5 Pro, which is the same underlying model using a setting that makes use of parallel test time compute. As noted below, we separately evaluate GPT‑5.5 Pro in certain cases because we ju...

  • [59] Introducing GPT-5.5openai.com

    Introducing GPT-5.5 OpenAI Skip to main content Log inTry ChatGPT(opens in a new window) Research Products Business Developers Company Foundation(opens in a new window) Introducing GPT-5.5 OpenAI Table of contents Model capabilities Next-generation inferenc...

  • [62] GPT-5.5 System Card - OpenAI Deployment Safety Hubdeploymentsafety.openai.com

    These evaluations reflect a particular point in time, and are imperfect due to temporal drifts both in the underlying distributions of production traffic and in internal processing and evaluation pipelines, as well as the difficulty of faithfully reconstruc...

  • [67] Codex changelog - OpenAI Developersdevelopers.openai.com

    Changelog Feature Maturity Open Source April 2026 March 2026 February 2026 January 2026 December 2025 November 2025 October 2025 September 2025 August 2025 June 2025 May 2025 Codex changelog Latest updates to Codex, OpenAI’s coding agent All updatesGeneralC...

  • [80] What's new in Claude Opus 4.7platform.claude.com

    We suggest updating your max tokens parameters to give additional headroom, including compaction triggers. Claude Opus 4.7 provides a 1M context window at standard API pricing with no long-context premium. Capability improvements Knowledge work Claude Opus...