GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7 點揀：工作執行 vs 長文 Agent

如果你嘅重點係長 specification、大型 codebase、多文件審閱，或者要 agent 一步步用工具完成工作，Claude Opus 4.7 嘅賣點就更清晰：Anthropic 官方列明 1M context window，並提供 task budgets beta，用嚟管理整個 agent loop 嘅 token 目標。

不過，呢個比較係基於官方資料、價格頁、技術文件同媒體報道，唔係同一測試條件下嘅獨立 benchmark。所以比較安全嘅結論唔係邊個全面贏，而係按任務型態去揀。

快速比較

GPT-5.5：較適合少指示、多工序、要交付

GPT-5.5 嘅賣點係把一件事由需求變成交付。OpenAI 嘅 System Card 列明，它面向寫 code、網上調研、資訊分析、建立文件同 spreadsheet，以及跨工具工作。 換句話講，如果你嘅工作流本身就唔係單一問答，而係包含調研、整理、計算、寫作、編碼、再交一份可用草稿，GPT-5.5 值得優先試。

Bloomberg 亦報道 GPT-5.5 能處理指示較少嘅任務。 對實務用家嚟講，呢點重要：好多時候，需求一開始未必寫得好完整，模型如果可以早啲理解任務方向、自己補齊工作步驟，會慳到唔少來回溝通。

可試嘅場景包括：整理一批網上資料後寫 briefing、把會議重點變成任務清單、用資料做初步分析再產生 spreadsheet 欄位、或者寫 code 之餘順手生成說明文件。重點唔係單次回答有幾靚，而係佢能否自然推進整個工作。

Claude Opus 4.7：較適合長文 context 同 Agent 長跑

Claude Opus 4.7 最容易理解嘅強項係 1M context window。 context window 可以簡單理解為模型一次可參考嘅文字容量；如果你要放入長 specification、多份設計文件、或者大型 codebase 嘅相關片段，較大 context 會直接影響工作方式。

另一個重要功能係 task budgets beta。Anthropic 文件指，task budget 會畀 Claude 一個大概 token 目標，覆蓋完整 agentic loop，包括 thinking、tool calls、tool results 同 final output；模型會見到剩餘 budget 倒數，按此排序工作並嘗試喺 budget 消耗時妥善完成任務。

所以，Claude Opus 4.7 不是只適合答長問題，而係適合把長脈絡交畀模型，然後要求佢跑多步 coding、審閱、修正、驗證或工具流程。Anthropic 亦稱 Opus 4.7 喺 coding、vision、複雜多步任務方面有更強表現。

Coding：唔係問邊個勁，而係問你點用

Coding 係兩邊都大力宣傳嘅範疇。GPT-5.5 被 OpenAI System Card 列入寫 code 用途，Bloomberg 亦報道 Greg Brockman 對其 coding 能力評價甚高。 Claude Opus 4.7 則由 Anthropic 定位為面向 coding 同 AI agents 嘅混合推理模型。

實際選擇可以咁拆：

• 由一句需求開始，要實作方案、調研、解釋同文件一齊出：先試 GPT-5.5。它嘅公開定位特別貼近少指示、多工序、跨工具嘅工作。
• 要讀入大量 code context，做多步修 bug、review 或驗證：先試 Claude Opus 4.7。1M context window 同 task budgets 係明顯判斷位。
• 要上 production：唔好只靠模型自稱或媒體描述。用自己嘅 repo、測試、review 標準、失敗案例做小型橫向評估，先知邊個真係啱你團隊。

API 收費：唔好淨係睇輸出單價

目前可見資料中，OpenAI 價格頁列出 GPT-5.5 輸入 $5.00／100萬 tokens、cached input $0.50／100萬 tokens。 The New Stack 報道 GPT-5.5 API 為輸入 $5／100萬 tokens、輸出 $30／100萬 tokens，並有 1M token context window。

Claude Opus 4.7 方面，CloudPrice 同 OpenRouter 列出輸入 $5／100萬 tokens、輸出 $25／100萬 tokens。 單看標價，兩者輸入價相近，而 Claude Opus 4.7 嘅輸出單價較低。

但實際成本唔會只由輸入／輸出單價決定。OpenAI API 價格文件另列 Web search、containers、file search 等工具收費。 如果係長時間 agent，還要計工具呼叫、工具結果、最終輸出、重試次數，以及是否用到 cached input。Claude Opus 4.7 嘅 task budgets 正正係針對整個 agent loop 給予 token 目標嘅功能。

比較成本時，最好同時記錄：輸入 tokens、輸出 tokens、cached input、搜尋／檔案／container 收費、工具呼叫次數、agent 反覆步數、失敗後重跑次數。

兩個容易忽略嘅限制

第一，公開資料唔等於同條件實測。OpenAI 把 GPT-5.5 描述為複雜實務模型；Anthropic 把 Claude Opus 4.7 描述為 coding 同 AI agents 嘅 1M context 模型。 呢啲係產品定位，唔係你公司工作流下嘅最終成績表。

第二，Claude Opus 4.7 亦唔應該被簡化成 Anthropic 萬能最強模型。CNBC 報道，Anthropic 指 Opus 4.7 較過去模型有改善，但整體廣泛能力不及 Claude Mythos Preview。

導入前測試清單

1. 用真實任務測：例如 bug fix、長 specification 摘要、code review、調研報告、spreadsheet 生成。
2. 同一套成功標準：準確度、漏需求情況、解釋清晰度、可重現性、工具使用穩定性。
3. 總成本一齊計：tokens 之外，也要計 cached input、搜尋、檔案處理、container 等工具成本。
4. 長 agent 任務分開測：Claude Opus 4.7 可試 task budgets，觀察佢能否喺 budget 內完成、會唔會中途走偏。
5. 留意不同產品面的 context 差異：The New Stack 報道 GPT-5.5 喺 API 為 1M context，但喺 Codex 為 400,000 tokens。

最後點揀

如果你要一個模型由少量指示開始，幫你把調研、分析、coding、文件同工具流程串成一件工作，GPT-5.5 係較自然嘅候選。

如果你要處理長文脈絡、大型 code context、多步 agent workflow，並希望對整個 agent loop 有 token budget 控制，Claude Opus 4.7 會係較突出嘅候選。

現階段最穩陣嘅做法，是把 GPT-5.5 視為偏工作執行嘅通用實務模型，把 Claude Opus 4.7 視為偏長文 context 同 agent 執行嘅模型，然後用你自己嘅任務、成本同品質標準細規模對比。