比較 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7，唔應該只係睇 leaderboard。按目前公開資料，Claude Opus 4.7 在 coding-agent benchmark 上有較明顯優勢；GPT-5.5 則更值得留意它在 ChatGPT/Codex 入面處理真實工作流程的能力，包括寫 code、research、分析資料、文件、試算表同用工具完成多步任務。^{[13][20][25][33][39]}

一句講晒：暫時未有全面贏家

公平講，而家未夠證據話邊個 model 全面更強。原因好簡單：幾個關鍵數字來自不同公開來源，而唔係同一個獨立 head-to-head 測試。VentureBeat 報道 Claude Opus 4.7 在 SWE-bench Pro 達 64.3%、GPQA Diamond 達 94.2%；Interesting Engineering 報道 GPT-5.5 在 SWE-Bench Pro 達 58.6%；LLM Stats 則列出 GPT-5.5 同 Claude Opus 4.7 在 GPQA 都約為 0.94。^[33][39][41]

呢啲數字有用，可以幫你 shortlist；但佢哋唔等於同一 prompt、同一工具權限、同一 token budget、同一 test harness、同一 inference 條件下的直接對決。^[33][39][41]

如果一定要按現有訊號落判斷：

• **優先 coding agent 同公開 benchmark：**暫時偏向 Claude Opus 4.7。^[33][39]
• **優先 ChatGPT/Codex 入面的日常 workflow：**GPT-5.5 更值得先試。^[13][20][25]
• **優先產品部署：**兩個都要用自己 workload 實測，因為 API 狀態、pricing 同 token usage 都唔一樣。^{[1][8][25][26]}

快速比較表

比較項目	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	要記住的重點
發布同存取	OpenAI 在 2026年4月23日公布 GPT-5.5；OpenAI 文件寫明 model 目前可在 ChatGPT 同 Codex 使用，API availability 是 coming soon。[24][25]	Anthropic 文件寫明 Claude Opus 4.7 在 2026年4月16日於 Claude Platform 推出。[1]	如果你即刻要在 ChatGPT/Codex 用，GPT-5.5 較順手；如果要經 Claude Platform 部署，Opus 4.7 在引用資料中的狀態較清晰。[1][25]
Coding agent	Interesting Engineering 報道 GPT-5.5 在 SWE-Bench Pro 達 58.6%。[39] OpenAI 亦將 GPT-5.5 放入 Codex，用於 complex coding、computer use、knowledge work 同 research workflows。[13]	VentureBeat 報道 Opus 4.7 在 SWE-bench Pro 達 64.3%。[33]	只睇這裏引用的 SWE-bench Pro 分數，Opus 4.7 暫時較高；但真正決定仍要睇你自己的 repo。[33][39]
Reasoning	LLM Stats 列出 GPT-5.5 在 GPQA 約 0.94。[41]	VentureBeat 報道 Opus 4.7 在 GPQA Diamond 達 94.2%，在 GDPVal-AA 的 Elo 為 1753；LLM Stats 亦列出 Opus 4.7 在 GPQA 約 0.94。[33][41]	Opus 在部分 benchmark 數字更搶眼；但 GPQA 的公開整理顯示，並非每個量度都拉開距離。[33][41]
知識工作 workflow	OpenAI 形容 GPT-5.5 面向真實複雜工作，包括寫 code、online research、分析資訊、建立文件同試算表，以及在工具之間轉換完成任務。[20]	Anthropic 將 Opus 4.7 定位為其最強 generally available model，用於 complex reasoning 同 agentic coding。[1]	如果你的工作重心在 ChatGPT/Codex 生態，GPT-5.5 較合適；如果重心是 reasoning 同 coding agent，Opus 4.7 較有 benchmark 支撐。[1][13][20][25]
成本同 token	OpenAI pricing 頁列出 GPT-5.5 為 coming soon，input price 是 US$5.00/1M tokens。[26]	Anthropic 表示 Opus 4.7 維持 Opus 4.6 的 US$5/US$25 每 MTok 定價。[1] Anthropic 亦提醒新版 tokenizer 可能令同一 input 視內容映射成約 1.0–1.35 倍 token。[8]	唔好只睇標價；要量度實際 token、output 長度同 tool call 次數。[8][26]

Coding agent：Claude Opus 4.7 的公開 benchmark 較有優勢

如果問題收窄到「邊個更適合 coding agent」，Claude Opus 4.7 目前有較清晰的量化訊號。VentureBeat 報道 Opus 4.7 在 SWE-bench Pro 解到 64.3% 任務；Interesting Engineering 則報道 GPT-5.5 在 SWE-Bench Pro 達 58.6%。^[33][39]

但呢個唔代表 Claude 一定在所有 codebase 都贏。Coding benchmark 對 harness、測試環境、可用工具、prompt 寫法、token 限制同評分方法都好敏感。比較穩陣的結論係：按這裏引用的 SWE-bench Pro 數字，Opus 4.7 暫時佔優；但真實選型仍然要落到你自己的 repo 同 workflow 去試。^[33][39]

GPT-5.5 仍然好值得 developer 測試，尤其你本身已經用 Codex。OpenAI 的 Codex changelog 寫明 GPT-5.5 已在 Codex 可用，是 OpenAI 最新 frontier model，用於 complex coding、computer use、knowledge work 同 research workflows。^[13] 如果你的任務唔只係「改一個 bug」，而係要理解系統、搵 context、用工具、寫文件、跟進長任務，GPT-5.5 在 Codex 入面的整合就有實際價值。^[13][20]

Reasoning 同 knowledge work：Opus 數字亮眼，但 GPT-5.5 未被拋離

在 reasoning 類別，Claude Opus 4.7 的公開報道數字的確亮眼：VentureBeat 報道它在 GPQA Diamond 達 94.2%，在 GDPVal-AA 的 Elo 為 1753。^[33] 這對需要複雜推理或知識工作處理的場景，是一個正面訊號；但單一 benchmark 仍然唔應該被當成所有 reasoning 能力的代表。^[33]

差距亦唔應該被誇大。LLM Stats 列出 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 在 GPQA 都約為 0.94。^[41] 所以更合理的講法係：Opus 4.7 在部分公開 benchmark 上有更強證據，但未足以證明 GPT-5.5 在所有 reasoning 任務都落後。^[33][41]

ChatGPT/Codex workflow：GPT-5.5 最值得留意的位置

GPT-5.5 的重點唔只係答難題，而係處理真實工作。OpenAI 的 System Card 形容 GPT-5.5 是為 complex, real-world work 而設，包括寫 code、online research、分析資訊、建立文件同試算表，以及跨工具完成工作。^[20]

OpenAI 文件亦寫明 GPT-5.5 目前在 ChatGPT 同 Codex 可用，API availability 則是 coming soon。^[25] Codex changelog 亦稱 GPT-5.5 是用於 complex coding、computer use、knowledge work 同 research workflows 的最新 frontier model。^[13]

換句話講，如果你係 ChatGPT/Codex 用家，目標係提升個人或團隊生產力，例如分析 file、改 code、寫文件、做 planning、research、整 spreadsheet，或者完成多步 output，GPT-5.5 係應該早啲試的 model。^[13][20][25]

API、pricing、tokenizer：選 model 最容易計錯數的地方

如果你係為產品揀 model，benchmark 只係其中一格。你仲要睇 API 是否可用、input/output 價格、tokenizer 會唔會令 token 數上升、model 會唔會輸出更長答案，以及實際 workload 的成本係幾多。^{[1][8][25][26]}

OpenAI API 文件寫明，GPT-5.5 目前可在 ChatGPT 同 Codex 使用，API availability 是 coming soon。^[25] OpenAI pricing 頁則列出 GPT-5.5 為 coming soon，input price 是 US$5.00/1M tokens。^[26]

Anthropic 方面，release notes 寫明 Claude Opus 4.7 已在 Claude Platform 推出，並維持 Opus 4.6 的 US$5/US$25 每 MTok 定價。^[1] 不過 Anthropic 亦指出 Opus 4.7 使用新版 tokenizer，同一 input 可能視內容映射成約 1.0–1.35 倍 token；同時，在較高 effort level、尤其 agentic settings 後段回合，model 可能 think 得更多，令 output tokens 增加。^[8]

講白啲：一個 benchmark 較高的 model，未必一定係成本最抵的選擇。如果你的 workload 長、多回合、多 tool call，或者成本控制好緊，token 實測比宣傳數字更重要。^[8]

應該揀 GPT-5.5 定 Claude Opus 4.7？

揀 Claude Opus 4.7，如果：

• 你最重視 coding agent，而且想有較清晰的公開 benchmark 訊號，特別係 SWE-bench Pro。^[33][39]
• 你需要 Anthropic 所描述、目前 generally available 的最強 complex reasoning 同 agentic coding model。^[1]
• 你正在經 Claude Platform 部署，並且可以實測新版 tokenizer 對實際成本的影響。^[1][8]

揀 GPT-5.5，如果：

• 你大量使用 ChatGPT 或 Codex，需要 model 處理 code、research、分析、文件、試算表同工具使用的多步 workflow。^[13][20][25]
• 你重視 model 已整合到工作環境，而唔係只睇一張 benchmark 表。^[13][25]
• 你想試 OpenAI 為 complex, real-world work 而推出的 model，而唔只係單一窄任務。^[20]

兩個都要試，如果：

• 你有內部 codebase、agent workflow、多 tool call、企業資料或自己一套品質標準。
• 選錯 model 會影響營運成本、latency、任務完成率或大量用戶體驗。
• 你要同時優化 output 質素、穩定性、token 數、修正次數同長任務完成能力。

點樣做一個較公平的內部測試

想避免靠感覺揀 model，可以整一個細而貼地的 evaluation set：

1. 揀真實任務：repo 入面的 bug、資料分析要求、research 任務、文件生成 prompt，或者多工具 workflow。
2. 兩個 model 使用同一 input、同一批 file、同一工具權限、同一時間限制同同一評分標準。
3. 評分睇最後 output，而唔係睇回答語氣夠唔夠自信。
4. 記錄修正次數、factual error、test pass/fail、token 用量、完成時間同估算成本。
5. 分開幾類任務計分：coding agent、reasoning、writing、data analysis、spreadsheet 同 tool use。

呢種做法重要，因為目前畫面唔係單向：Opus 4.7 在這裏引用的 coding/reasoning benchmark 較突出；GPT-5.5 則深度放在 ChatGPT/Codex 的多步真實工作流程之中。^{[13][20][25][33][39]}

結論

如果按公開 coding-agent benchmark 同部分 reasoning/knowledge-work 訊號，Claude Opus 4.7 暫時較佔優。 VentureBeat 報道 Opus 4.7 在 SWE-bench Pro 達 64.3%、GPQA Diamond 達 94.2%，並在 GDPVal-AA 取得 Elo 1753。^[33]

如果重點係 ChatGPT/Codex 入面的實際 workflow，GPT-5.5 更有吸引力。 OpenAI 形容 GPT-5.5 用於寫 code、online research、分析資訊、文件、試算表同跨工具工作；OpenAI 文件亦寫明它目前在 ChatGPT 同 Codex 可用。^[20][25]

最實際的結論係：Claude Opus 4.7 的 benchmark 優勢較清晰；GPT-5.5 的 workflow 優勢較清晰；暫時未有足夠證據稱其中一個全面最強。