GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：冇單一贏家，只有更啱嘅工作流

公開 benchmark 最有用嘅地方，唔係話邊個模型可以一招打晒，而係幫你睇到能力分佈。LLM Stats 嘅研究文指，在 10 個雙方都有回報嘅 benchmark 入面，Claude Opus 4.7 領先 6 項，GPT-5.5 領先 4 項；但同一份資料亦提醒，分數大多係供應商喺 high reasoning tier 下自報，所以更似係比較「走勢形狀」，唔係完全同一方法論下嘅同場比賽。 BenchLM 就講得更保守：而家只得 partial data，重疊 benchmark coverage 未夠，未能做公平嘅 score-level comparison。

先講結論

• 做高難推理、金融分析、程式碼修復、review-grade 任務：先測 Claude Opus 4.7。 LLM Stats 將 GPQA、Humanity’s Last Exam、SWE-Bench Pro、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1 等列為 Claude Opus 4.7 佔優嘅項目。
• 做瀏覽、terminal、OS 操作、工具調用、多步驟代理工作流：先測 GPT-5.5。 LLM Stats 將 BrowseComp、CyberGym、OSWorld-Verified、Terminal-Bench 2.0 等列為 GPT-5.5 較強嘅項目。
• 價錢同規格要分開睇。 BenchLM 顯示兩者輸入價同為每 100 萬 token US$5；輸出價 Claude Opus 4.7 係每 100 萬 token US$25，GPT-5.5 係 US$30。OpenAI 模型頁就清楚列出 GPT-5.5 嘅 context、最大輸出、latency 同工具支援。

一張表睇清差異

面向	GPT-5.5	Claude Opus 4.7	點樣解讀
公開 benchmark 訊號	LLM Stats 指 GPT-5.5 喺 10 個共同回報 benchmark 中領先 4 項。	LLM Stats 指 Claude Opus 4.7 領先 6 項。	Claude 有少少整體優勢訊號，但唔係全面勝出；分數多為供應商自報 high reasoning tier。
強項類型	BrowseComp、CyberGym、OSWorld-Verified、Terminal-Bench 2.0。	Finance Agent、GPQA、Humanity’s Last Exam、MCP Atlas、SWE-Bench Pro。	應按任務揀模型，唔好只睇總排名。
價格	輸入 US$5、輸出 US$30 / 100 萬 token。	輸入 US$5、輸出 US$25 / 100 萬 token。	輸出量大嘅 workload，Claude 標價較有利。
Context 同輸出	OpenAI API 模型頁列出 100 萬 token context window、最大輸出 128K tokens。	BenchLM 將 Claude Opus 4.7 context window 列為 1M。	兩者都被列為 1M context；本文來源只提供 GPT-5.5 嘅官方最大輸出資料。
工具同延遲	OpenAI 模型頁列出 Functions、Web search、File search、Computer use，latency 標示 Fast。	BenchLM 對 speed 同 TTFT latency 標示 N/A。	現有欄位唔足以公平判斷 Claude 快定慢。

Benchmark 其實講緊：Claude 偏推理修復，GPT-5.5 偏工具流程

LLM Stats 將 Claude Opus 4.7 領先嘅項目歸入 reasoning-heavy 同 review-grade tests，包括 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、SWE-Bench Pro、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1；GPT-5.5 領先嘅項目就集中喺 long-running tool-use tests，包括 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、OSWorld-Verified、CyberGym。

呢個分佈比「邊個第一」更有意思。若果你嘅產品要解高難題、做金融分析、修補程式碼，或者處理需要嚴格覆核嘅任務，公開訊號對 Claude Opus 4.7 較有利；若果你嘅流程依賴網頁瀏覽、terminal、OS 操作、工具調用，或者要代理一路做多步驟任務，GPT-5.5 嘅公開訊號較對口。

Anthropic 發布 Claude Opus 4.7 時亦強調其內部 research-agent benchmark：Claude Opus 4.7 喺六個模組中並列最高總分 0.715，並喺 General Finance 模組由 Opus 4.6 嘅 0.767 提升至 0.813。 不過，呢個係 Anthropic 內部評測同同系列比較，唔可以直接取代 GPT-5.5 對 Claude Opus 4.7 嘅公開同場對照。

分數例子：可以睇方向，唔好當終局排名

Webreactiva 嘅比較列出以下分數，可作為任務分化嘅例子；但閱讀時仍然要記住 BenchLM 同 LLM Stats 對資料限制嘅提醒。

Benchmark	領先模型	分數例子
Terminal-Bench 2.0	GPT-5.5	GPT-5.5 82.7%，Claude Opus 4.7 69.4%。
OSWorld-Verified	GPT-5.5	GPT-5.5 78.7%，Claude Opus 4.7 78.0%。
BrowseComp	GPT-5.5	GPT-5.5 84.4%，Claude Opus 4.7 79.3%。
SWE-Bench Pro	Claude Opus 4.7	Claude Opus 4.7 64.3%，GPT-5.5 58.6%。
MCP Atlas	Claude Opus 4.7	Claude Opus 4.7 79.1%，GPT-5.5 75.3%。

呢組例子同 LLM Stats 嘅分類大致一致：GPT-5.5 喺 terminal、瀏覽同 OS 類任務較突出；Claude Opus 4.7 喺 SWE、MCP、推理同金融類任務較強。 但因為公開分數唔係完全一致方法論下嘅同場測試，唔應該將佢哋解讀成最終排名。

價格同規格：Claude 輸出較平，GPT-5.5 文件較齊

BenchLM 顯示兩者輸入價同為每 100 萬 token US$5；輸出價方面，GPT-5.5 係每 100 萬 token US$30，Claude Opus 4.7 係 US$25。 LLM Stats 比較頁亦將 Claude Opus 4.7 標示為每 token 約平 1.1 倍。

OpenAI API 模型頁列出 GPT-5.5 嘅 model ID 為 gpt-5.5，定位係 coding and professional work 嘅新一類模型，支援 reasoning effort none、low、medium、high、xhigh，並列出 1M context window、128K 最大輸出、Fast latency，以及 Functions、Web search、File search、Computer use 等工具支援。

不過，標價唔等於真正落地成本。OpenAI 嘅 GPT-5.5 API 指南建議，工具密集或者長時間工作流程，應該同其他模型按 accuracy、token consumption 同 end-to-end latency 做 benchmark。 換句話講，成本要計輸入輸出 token、工具調用、重試率、失敗率同端到端延遲，唔可以只睇每 100 萬 token 幾多錢。

點揀：由你嘅工作流出發

應該優先測 GPT-5.5 嘅情境

如果產品要處理長流程工具使用、瀏覽、terminal、自動化操作或者 computer-use 類任務，GPT-5.5 應該排喺測試清單前列。LLM Stats 將 GPT-5.5 嘅優勢歸入 long-running tool-use tests，而 OpenAI 模型頁亦列出 GPT-5.5 支援 Functions、Web search、File search 同 Computer use。

應該優先測 Claude Opus 4.7 嘅情境

如果任務偏向高難推理、金融分析、程式碼修復，或者 review-grade benchmark 類工作，Claude Opus 4.7 應該優先測。LLM Stats 將 GPQA、Humanity’s Last Exam、SWE-Bench Pro、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1 等列為 Claude Opus 4.7 嘅優勢訊號。

如果你嘅成本主要來自大量輸出 token，Claude Opus 4.7 亦有標價優勢：BenchLM 顯示佢嘅輸出價為每 100 萬 token US$25，低過 GPT-5.5 嘅 US$30。

最穩陣做法：用自己任務重測

公開 benchmark 最適合用嚟排測試優先次序，唔適合直接變成採購結論。實務上，應該建立一組真實任務，固定 prompt、資料、工具權限、reasoning 設定同評分規則；LLM Stats 對 high reasoning tier 自報分數嘅方法論提醒，正正說明控制變因點解咁重要。

測試時至少要比較成功率、錯誤類型、token consumption、重試成本同 end-to-end latency；OpenAI 嘅 GPT-5.5 指南亦明確建議，工具密集或長流程工作應針對 accuracy、token consumption 同 end-to-end latency 同其他模型 benchmark。

最後部署未必需要二揀一。如果你嘅內部 eval 顯示兩者強項互補，可以將推理、金融同困難程式碼修復路由去 Claude Opus 4.7，將瀏覽、terminal、OS 操作同工具密集流程路由去 GPT-5.5。呢種任務路由，比單純追逐一個榜單名次，更貼近公開 benchmark 顯示出嚟嘅能力分化。

最後判斷

目前最穩陣嘅結論係：Claude Opus 4.7 喺第三方 benchmark 彙整中略有整體優勢，GPT-5.5 則喺長流程工具使用同代理型工作流 benchmark 上更突出；但公開資料未足以支持任何一方全面勝出。

如果只睇方向，推理、金融、SWE-Bench Pro、MCP 類任務可先測 Claude Opus 4.7；terminal、瀏覽、OS 操作、工具密集代理流程可先測 GPT-5.5。真正生產選型，仍然要回到你自己嘅資料、成本模型、延遲要求同私有評測結果。