一张表看懂差异

基准分化：Claude 偏推理与修复，GPT-5.5 偏工具流程

LLM Stats 将 Claude Opus 4.7 的领先项归在 reasoning-heavy 与 review-grade tests，包括 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、SWE-Bench Pro、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1 等；GPT-5.5 的领先项则集中在 long-running tool-use tests，包括 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、OSWorld-Verified、CyberGym。

这比单纯问“谁赢了”更有价值。若你的产品流程主要是解难题、做金融分析、修补代码或完成严格审查类任务，Claude Opus 4.7 的公开信号更有利；若你的产品依赖网页浏览、终端命令、操作系统交互、工具调用或多步骤代理流程，GPT-5.5 的公开信号更有利。

Anthropic 在 Claude Opus 4.7 发布资料中也强调其内部 research-agent benchmark：Claude Opus 4.7 在六个模块中并列最高总分 0.715，并在 General Finance 模块从 Opus 4.6 的 0.767 提升到 0.813。 不过，这是 Anthropic 的内部评测和同系列对比，不能替代 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 的统一同场公开对照。

分数样本：适合看方向，不适合当最终排名

Webreactiva 的逐项比较提供了一组更直观的样本分数。它们与 LLM Stats 的能力分布大体一致，但仍应结合 BenchLM 和 LLM Stats 对数据限制的提醒来读：公开分数并非完全一致方法论下的同场测试。

这些样本说明了一个实用规律：GPT-5.5 在终端、浏览和 OS 类任务上更亮眼，Claude Opus 4.7 在 SWE、MCP、推理和金融类任务上更强。 但它们不能被解读成最终名次，因为公开分数的测试设置、推理档位和报告方式并不完全一致。

价格与规格：Claude 输出更便宜，GPT-5.5 文档更清楚

BenchLM 显示，两者输入价格同为每 100 万 token 5 美元；输出价格则是 GPT-5.5 每 100 万 token 30 美元，Claude Opus 4.7 每 100 万 token 25 美元。 LLM Stats 的比较页也将 Claude Opus 4.7 标为每 token 约便宜 1.1 倍。

GPT-5.5 的官方规格可见性更高。OpenAI API 模型页列出其 model ID 为 gpt-5.5，定位为面向 coding and professional work 的新一类模型，支持 reasoning effort none、low、medium、high、xhigh，并列出 1M context window、128K 最大输出、Fast latency，以及 Functions、Web search、File search、Computer use 等工具支持。

Claude Opus 4.7 方面，本文可用来源中 BenchLM 提供了 1M context window，但 speed 与 TTFT latency 标为 N/A。 因此，当前公开字段不足以公平判断它相对 GPT-5.5 更快还是更慢。

还要注意，标价不等于生产总成本。OpenAI 的 GPT-5.5 API 指南建议，工具密集或长时间运行的工作流应与其他模型比较 accuracy、token consumption 和 end-to-end latency。 实际上线时，还要把工具调用次数、失败后的重试、人工介入和延迟要求放进同一个成本模型里。

怎么选：先看你的工作流

优先测试 GPT-5.5 的场景

如果你的应用需要长流程工具使用、网页浏览、终端操作、OS/Computer use 或多工具串联，GPT-5.5 应该排在测试清单前面。LLM Stats 将其优势归在 long-running tool-use tests，OpenAI 模型页也列出 GPT-5.5 支持 Functions、Web search、File search 与 Computer use。

优先测试 Claude Opus 4.7 的场景

如果你的任务偏高难推理、金融分析、代码修复或审查型 benchmark，Claude Opus 4.7 更值得优先测试。LLM Stats 将 GPQA、Humanity’s Last Exam、SWE-Bench Pro、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1 等列为它的优势信号。

如果成本主要来自大量输出 token，Claude Opus 4.7 也有标价优势：BenchLM 显示其输出价格为每 100 万 token 25 美元，低于 GPT-5.5 的 30 美元。

最稳妥的做法：用自家任务重测

公开 benchmark 更适合用来安排测试优先级，不适合直接替代采购结论。实际评估时，应建立一组真实任务，固定 prompt、数据、工具权限、reasoning 设置和评分规则。LLM Stats 对 high reasoning tier 自报分数的方法论提醒，正是这些控制变量重要的原因。

至少要记录准确率、错误类型、token 消耗和端到端延迟；OpenAI 的 GPT-5.5 指南也明确建议，工具密集或长流程工作应在 accuracy、token consumption 和 end-to-end latency 上与其他模型做 benchmark。

最终部署也不一定要二选一。如果你的内部评测显示两者互补，可以把推理、金融和困难代码修复路由到 Claude Opus 4.7，把浏览、终端、OS 操作和工具密集流程路由到 GPT-5.5。这种按任务路由的策略，比追逐单一榜单名次更贴近公开 benchmark 显示的能力分化。

最终判断

目前最可靠的结论是：Claude Opus 4.7 在第三方 benchmark 汇总中略占整体优势，GPT-5.5 则在长流程工具使用与代理型工作流 benchmark 上更突出；但公开资料还不足以支持任何一方全面胜出的说法。

如果只看测试优先级，推理、金融、SWE-Bench Pro、MCP 类任务可先测 Claude Opus 4.7；终端、浏览、OS 操作、工具密集代理流程可先测 GPT-5.5。真正的生产选型，仍应回到你的数据、成本模型、延迟要求和私有评测结果。

一张表看懂差异

基准分化：Claude 偏推理与修复，GPT-5.5 偏工具流程

LLM Stats 将 Claude Opus 4.7 的领先项归在 reasoning-heavy 与 review-grade tests，包括 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、SWE-Bench Pro、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1 等；GPT-5.5 的领先项则集中在 long-running tool-use tests，包括 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、OSWorld-Verified、CyberGym。

这比单纯问“谁赢了”更有价值。若你的产品流程主要是解难题、做金融分析、修补代码或完成严格审查类任务，Claude Opus 4.7 的公开信号更有利；若你的产品依赖网页浏览、终端命令、操作系统交互、工具调用或多步骤代理流程，GPT-5.5 的公开信号更有利。

Anthropic 在 Claude Opus 4.7 发布资料中也强调其内部 research-agent benchmark：Claude Opus 4.7 在六个模块中并列最高总分 0.715，并在 General Finance 模块从 Opus 4.6 的 0.767 提升到 0.813。 不过，这是 Anthropic 的内部评测和同系列对比，不能替代 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 的统一同场公开对照。

分数样本：适合看方向，不适合当最终排名

Webreactiva 的逐项比较提供了一组更直观的样本分数。它们与 LLM Stats 的能力分布大体一致，但仍应结合 BenchLM 和 LLM Stats 对数据限制的提醒来读：公开分数并非完全一致方法论下的同场测试。

这些样本说明了一个实用规律：GPT-5.5 在终端、浏览和 OS 类任务上更亮眼，Claude Opus 4.7 在 SWE、MCP、推理和金融类任务上更强。 但它们不能被解读成最终名次，因为公开分数的测试设置、推理档位和报告方式并不完全一致。

价格与规格：Claude 输出更便宜，GPT-5.5 文档更清楚

BenchLM 显示，两者输入价格同为每 100 万 token 5 美元；输出价格则是 GPT-5.5 每 100 万 token 30 美元，Claude Opus 4.7 每 100 万 token 25 美元。 LLM Stats 的比较页也将 Claude Opus 4.7 标为每 token 约便宜 1.1 倍。

GPT-5.5 的官方规格可见性更高。OpenAI API 模型页列出其 model ID 为 gpt-5.5，定位为面向 coding and professional work 的新一类模型，支持 reasoning effort none、low、medium、high、xhigh，并列出 1M context window、128K 最大输出、Fast latency，以及 Functions、Web search、File search、Computer use 等工具支持。

Claude Opus 4.7 方面，本文可用来源中 BenchLM 提供了 1M context window，但 speed 与 TTFT latency 标为 N/A。 因此，当前公开字段不足以公平判断它相对 GPT-5.5 更快还是更慢。

还要注意，标价不等于生产总成本。OpenAI 的 GPT-5.5 API 指南建议，工具密集或长时间运行的工作流应与其他模型比较 accuracy、token consumption 和 end-to-end latency。 实际上线时，还要把工具调用次数、失败后的重试、人工介入和延迟要求放进同一个成本模型里。

怎么选：先看你的工作流

优先测试 GPT-5.5 的场景

如果你的应用需要长流程工具使用、网页浏览、终端操作、OS/Computer use 或多工具串联，GPT-5.5 应该排在测试清单前面。LLM Stats 将其优势归在 long-running tool-use tests，OpenAI 模型页也列出 GPT-5.5 支持 Functions、Web search、File search 与 Computer use。

优先测试 Claude Opus 4.7 的场景

如果你的任务偏高难推理、金融分析、代码修复或审查型 benchmark，Claude Opus 4.7 更值得优先测试。LLM Stats 将 GPQA、Humanity’s Last Exam、SWE-Bench Pro、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1 等列为它的优势信号。

如果成本主要来自大量输出 token，Claude Opus 4.7 也有标价优势：BenchLM 显示其输出价格为每 100 万 token 25 美元，低于 GPT-5.5 的 30 美元。

最稳妥的做法：用自家任务重测

公开 benchmark 更适合用来安排测试优先级，不适合直接替代采购结论。实际评估时，应建立一组真实任务，固定 prompt、数据、工具权限、reasoning 设置和评分规则。LLM Stats 对 high reasoning tier 自报分数的方法论提醒，正是这些控制变量重要的原因。

至少要记录准确率、错误类型、token 消耗和端到端延迟；OpenAI 的 GPT-5.5 指南也明确建议，工具密集或长流程工作应在 accuracy、token consumption 和 end-to-end latency 上与其他模型做 benchmark。

最终部署也不一定要二选一。如果你的内部评测显示两者互补，可以把推理、金融和困难代码修复路由到 Claude Opus 4.7，把浏览、终端、OS 操作和工具密集流程路由到 GPT-5.5。这种按任务路由的策略，比追逐单一榜单名次更贴近公开 benchmark 显示的能力分化。

最终判断

目前最可靠的结论是：Claude Opus 4.7 在第三方 benchmark 汇总中略占整体优势，GPT-5.5 则在长流程工具使用与代理型工作流 benchmark 上更突出；但公开资料还不足以支持任何一方全面胜出的说法。

如果只看测试优先级，推理、金融、SWE-Bench Pro、MCP 类任务可先测 Claude Opus 4.7；终端、浏览、OS 操作、工具密集代理流程可先测 GPT-5.5。真正的生产选型，仍应回到你的数据、成本模型、延迟要求和私有评测结果。