Claude Opus 4.8 vs GPT-5.5 全面对比

2026年5月底，最前沿的AI大模型之战骤然升温。就在OpenAI发布GPT-5.5五周后，Anthropic于5月28日推出了Claude Opus 4.8，距离Opus 4.7上线仅六周。这三款模型（Opus 4.7、4.8以及GPT-5.5）都瞄准了同一个开发者群体，但它们在定价、基准测试成绩和实际操作中的差距，使得选择不再是个简单决定。

本文综合官方定价页面、发布公告与独立基准测试报告，帮你快速看清各家模型当下的位置。

API定价：Claude凭借输出和长文本优势胜出

乍看之下，三款模型每百万输入token价格都是$5。真正的差距出现在输出费用和扩展上下文费率上。

每百万token费用	Claude Opus 4.8	Claude Opus 4.7	GPT-5.5
输入（标准）	$5.00	$5.00	$5.00
输出（标准）	$25.00	$25.00	$30.00
缓存输入	$0.50	$0.50	$0.50
批处理/弹性（输入）	~$2.50	~$2.50	$2.50
批处理/弹性（输出）	~$12.50	~$12.50	$15.00
长上下文输入（100万token）	$5.00	$5.00	$10.00
长上下文输出（100万token）	$25.00	$25.00	$45.00
快速模式（输入）	$10.00	$10.00	N/A
快速模式（输出）	$50.00	$50.00	N/A

解读定价背后的含义：GPT-5.5的输出费用比任意一款Claude Opus高出20% 。在需要处理长上下文的场景下，差距拉大得更为明显——当使用完整100万token上下文窗口时，GPT-5.5输入收费$10，输出$45；而两款Claude模型无论上下文长度如何，始终保持$5/$25的费率 。

Anthropic的Opus 4.8延续了Opus 4.7的定价——基准测试虽有明显进步，却未涨价 。相比之下，GPT-5.5的API价格是前代GPT-5.4的两倍，尽管OpenAI辩称token效率提升使实际成本增幅接近20% 。

三款模型均支持提示词缓存，缓存输入可节省约90%费用；还支持批处理，可享50%折扣 。

GPT-5.5还设有一个Pro层级，定价为$30/$180每百万token，面向研究级别的重度使用场景 。Claude Opus目前没有与之对应的层级。

基准测试成绩：Opus 4.8的强项在于智能体能力

由于各家使用的基准测试版本和测试协议不同，直接对比模型性能变得复杂。但就相同测试可比的得分而言，Opus 4.8在开发者最看重的几个领域上领先GPT-5.5。

基准测试	Opus 4.8	Opus 4.7	GPT-5.5
SWE-bench Verified（编程）	88.6%	87.6%	无法直接对比
SWE-bench Pro（智能体编程）	69.2%	64.3%	58.6%
Terminal-Bench 2.1	74.6%	—	—
Terminal-Bench 2.0	—	69.4%	82.7%
多学科推理（带工具）	57.9%	54.7%	无法直接对比
多学科推理（无工具）	~62.1%	—	—
GPQA Diamond（研究生级科学）	93.6%	94.2%	—
MMLU（通用知识）	—	91.3%	—
AIME 2024（数学竞赛）	—	99.8%	—
CursorBench	最高	基线	—
GDPval-AA（知识工作）	1890	1753	1769
Super-Agent（端到端）	100%	—	非100%
智能体计算机使用	83.4%	82.8%	78.7%

智能体编程：10.6个百分点的差距

SWE-bench Pro是衡量真实软件工程任务最被广泛引用的基准测试，Opus 4.8成绩为69.2%，领先GPT-5.5的58.6%达10.6个百分点 。Opus 4.7此前就以64.3%领先，Opus 4.8进一步扩大了这一优势。Anthropic在发布时强调，Opus 4.8完成任务更快，代码bug相比旧模型减少了4倍 。

Terminal-Bench：不同版本，不同结论

解读这个基准测试需要格外仔细。GPT-5.5在Terminal-Bench 2.0上据报为82.7% ，而Opus 4.8的74.6%是基于更新的Terminal-Bench 2.1版本测得的 。两者不能直接比较。此外，OpenAI公布的82.7%这一数据遭到审查，该基准测试维护者的排行榜同日显示的成绩为82.0% ± 2.2 。Opus 4.7在Terminal-Bench 2.0上的成绩是69.4% ，而使用不同测试框架的独立测试发现，GPT-5.5在此基准测试上有时表现甚至不如GPT-5.4 。

知识工作和智能体行为

在GDPval-AA知识工作评估中，Opus 4.8的Elo得分为1890，对比GPT-5.5的1769分，优势约7% 。Opus 4.8还是首个在Anthropic的Super-Agent基准测试中达到100%完成率的模型，意味着它在测试套件中成功执行了每一个端到端的智能体任务 。GPT-5.5未能实现100%的完成率。

在智能体式计算机使用 (OSWorld-Verified) 上，分数更为接近：Opus 4.8为83.4%，GPT-5.5为78.7%，Opus 4.7则为82.8% 。这些提升幅度集中在个位数百分点，还算不上代际飞跃。

GPT-5.5可能依然领先的领域

在Anthropic随Opus 4.8发布的可比基准测试中，GPT-5.5的测试覆盖面较窄，部分原因是OpenAI侧重不同的评价指标。在GPQA Diamond（研究生水平的科学推理）上，Opus 4.7已达到94.2% ；更早期的对比显示，GPT-5.4在纯数学推理和部分知识回忆测试上相对于Opus 4.7具有微弱优势。目前尚无Opus 4.8与GPT-5.5在此项的直接对比，不过Opus 4.8的报告成绩为93.6% 。

OpenAI也宣称GPT-5.5在每次编程任务中比GPT-5.4平均少生成约40%的输出token，这可能在特定工作流中部分抵消其更高的单价。

上下文窗口和其他规格参数

规格	Opus 4.8	Opus 4.7	GPT-5.5
上下文窗口	100万token	100万token	100万token
快速模式	2.5倍速 ($10/$50)	2.5倍速 ($10/$50)	N/A
发布日期	2026年5月28日	2026年4月16日	2026年4月23日
批处理折扣	50%	50%	50% (弹性处理)
提示词缓存	是 (最高节省90%)	是 (最高节省90%)	是 (节省90%)

三款模型均聚焦100万token的上下文窗口，Anthropic给出的Opus 4.8最大输出限制为每次请求128K token 。GPT-5.5的最大输出限制为32K token 。

Claude的快速模式是可选项，运行速度约为标准版的2.5倍。Anthropic表示，Opus 4.8的快速模式比前几代Opus的快速推理便宜三倍 。GPT-5.5没有提供与之相当的高级速度层级。

数字背后的争议

阅读独立基准测试时，应意识到其局限性：

• GPT-5.5的CursorBench：在部分社区使用替代测试框架验证时，其得分低于前代GPT-5.4，这让人对OpenAI自家数据的代表性产生疑问 。
• Terminal-Bench的版本：各模型采用的测试版本不同，不检查版本号就对跨模型排行榜排名下结论是不可靠的 。
• SWE-bench Pro：这是目前最干净的可比基准测试，且结果一直对Claude有利。在这项指标上，Opus 4.8与GPT-5.5的差距足够大，足以在实际工作流中感受到明显差异。

你应该选哪款模型？

选择Claude Opus 4.8，如果： 你的主要工作负载是智能体编程、计算机操控任务、知识工作或长上下文处理。它在所有可对比的基准测试中均处领先，且定价与Opus 4.7保持一致。

选择GPT-5.5，如果： 你已深度嵌入OpenAI生态中，极端重视纯数学推理能力，或预期token效率的提升能够在你特定提示模式下抵消更高的单价。

继续留用Opus 4.7，如果： 你需要前沿水平的智能体编程能力（SWE-bench Pro 64.3%的成绩依然大幅领先GPT-5.5），且你评估后不急需Opus 4.8带来的特定增益——但鉴于价格完全一致，没有太多理由不选择升级。

对于运行输出密集型智能体或进行大规模文档分析的开发者而言，Claude Opus输出价格便宜17%，且长上下文不额外加价，这会对月度API账单产生实实在在的节省效果。