GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7 都係高端 AI 模型，但落到實務，用一條 benchmark 分數去揀，多數唔夠用。更實際嘅問法係：你想模型幫你把一個模糊任務由頭做到尾，定係要佢讀入大量脈絡、長時間跑 agent 任務？OpenAI 形容 GPT-5.5 係為複雜現實工作而設，包括寫 code、網上調研、分析資訊、建立文件同 spreadsheet，以及跨工具完成工作。^[3] Anthropic 則把 Claude Opus 4.7 定位為面向 coding 同 AI agents 嘅混合推理模型，並標明有 1M context window。^[26]

先講結論：GPT-5.5 偏工作交付，Claude Opus 4.7 偏長文 Agent

如果你想用較少指示，叫模型自己拆任務、查資料、分析、寫 code、出文件，GPT-5.5 會比較容易作為第一個試點。Bloomberg 報道 GPT-5.5 可處理 limited instructions 下嘅任務。^[1]

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。^[13][26]

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。^{[1][3][13][26]}

快速比較

比較位	GPT-5.5	Claude Opus 4.7
發布資料	OpenAI 發布頁標示日期為 2026年4月23日。[9]	Anthropic 官方頁面列出 Claude Opus 4.7 為 2026年4月16日新模型。[26]
官方定位	複雜現實工作：code、網上調研、資訊分析、文件／spreadsheet、跨工具工作。[3]	面向 coding 同 AI agents 嘅混合推理模型，配備 1M context window。[26]
少指示任務	Bloomberg 指 GPT-5.5 可處理 limited instructions 下嘅任務。[1]	官方重點較多放喺長 agent 執行，例如 task budgets。[13]
長文 context	The New Stack 報道 GPT-5.5 喺 API 有 1M context window，Codex 為 400,000 tokens。[46]	Anthropic 官方標明 1M context window。[26]
Coding	OpenAI System Card 把寫 code 列為用途之一；Bloomberg 報道 OpenAI 共同創辦人 Greg Brockman 高度評價其 coding 能力。[1][3]	Anthropic 稱 Opus 4.7 喺 coding、vision、複雜多步任務都有加強。[26]
Agent／工具流程	OpenAI 描述 GPT-5.5 可跨工具完成工作。[3]	task budgets 會覆蓋 thinking、tool calls、tool results 同 final output 等整個 agent loop。[13]
API 單價線索	OpenAI 價格頁列出輸入 $5.00／100萬 tokens、cached input $0.50／100萬 tokens；The New Stack 報道輸出為 $30／100萬 tokens。[37][46]	CloudPrice 同 OpenRouter 列出輸入 $5／100萬 tokens、輸出 $25／100萬 tokens。[25][34]

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。^[3] 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。^[1] 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。^[26] 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。^[13]

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。^[26]

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。^[1][3] Claude Opus 4.7 則由 Anthropic 定位為面向 coding 同 AI agents 嘅混合推理模型。^[26]

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。^[1][3]
• 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。^[13][26]
• 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。^[37] 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。^[46]

Claude Opus 4.7 方面，CloudPrice 同 OpenRouter 列出輸入 $5／100萬 tokens、輸出 $25／100萬 tokens。^[25][34] 單看標價，兩者輸入價相近，而 Claude Opus 4.7 嘅輸出單價較低。^{[25][34][37][46]}

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。^[36] 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。^[13]

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。^[36][37]

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。^[3][26] 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。^[16]

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。^[36][37]
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。^[13]
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。^[46]

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。^[1][3]

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。^[13][26]

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。^{[1][3][13][26]}