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

公開榜單唔支持「全面勝出」：LLM Stats 指 Claude Opus 4.7 喺 10 個共同回報 benchmark 中領先 6 項、GPT 5.5 領先 4 項，但分數多為供應商喺 high reasoning tier 下自報；BenchLM 亦指資料未夠做公平 score level comparison。[3][1] Claude Opus 4.7 嘅公開優勢集中喺 GPQA、Humanity’s Last Exam、SWE Bench Pro、MCP Atlas 同金融；GPT 5.5 嘅優勢集中喺 BrowseComp、CyberGym、OSWorld Verified 同 Terminal Bench 2...

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GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 基準測試比較的抽象 AI 對照圖
GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 基準測試比較：沒有單一贏家AI 生成示意圖：本文比較 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 的公開 benchmark、價格與選型訊號。
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 基準測試比較：沒有單一贏家. Article summary: 目前公開資料不支持宣布絕對勝負：LLM Stats 稱 Claude Opus 4.7 在 10 個共同回報 benchmark 中領先 6 項、GPT 5.5 領先 4 項，但分數多為 high reasoning tier 自報，BenchLM 也認為重疊資料不足。. Topic tags: ai, ai benchmarks, openai, anthropic, gpt 5 5. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarks. I compared GPT-5.5 against Claude Opus 4.7 on every shared benchmark. Opus 4.7 leads on 6 of 10, GPT-5.5 on 4, with margin" source context "GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarks - LLM Stats" Reference image 2: visual subject "# Claude Opus 4.7 vs GPT 5.5: Full Comparison (April 2026). claude-opus-4-7-vs-gpt-5-5. Anthropic dropped Claude Opus 4.7 on April 16. Both with 1M token context windows. Both clai" source

openai.com

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。[3] 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。[1]

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。[3][14]
  • 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。[3][14]
  • 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。[1][33]

一張表睇清差異

面向GPT-5.5Claude 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。[3]LLM Stats 指 Claude Opus 4.7 領先 6 項。[3]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。[3]
強項類型BrowseComp、CyberGym、OSWorld-Verified、Terminal-Bench 2.0。[14]Finance Agent、GPQA、Humanity’s Last Exam、MCP Atlas、SWE-Bench Pro。[14]應按任務揀模型，唔好只睇總排名。[3][14]
價格輸入 US$5、輸出 US$30 / 100 萬 token。[1][33]輸入 US$5、輸出 US$25 / 100 萬 token。[1]輸出量大嘅 workload，Claude 標價較有利。[1]
Context 同輸出OpenAI API 模型頁列出 100 萬 token context window、最大輸出 128K tokens。[33]BenchLM 將 Claude Opus 4.7 context window 列為 1M。[1]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。[1][33]
工具同延遲OpenAI 模型頁列出 Functions、Web search、File search、Computer use，latency 標示 Fast。[33]BenchLM 對 speed 同 TTFT latency 標示 N/A。[1]現有欄位唔足以公平判斷 Claude 快定慢。[1][33]

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。[3]

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。[3][14]

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。[18] 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。[18]

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。[1][3][4]

Benchmark領先模型分數例子
Terminal-Bench 2.0GPT-5.5GPT-5.5 82.7%，Claude Opus 4.7 69.4%。[4]
OSWorld-VerifiedGPT-5.5GPT-5.5 78.7%，Claude Opus 4.7 78.0%。[4]
BrowseCompGPT-5.5GPT-5.5 84.4%，Claude Opus 4.7 79.3%。[4]
SWE-Bench ProClaude Opus 4.7Claude Opus 4.7 64.3%，GPT-5.5 58.6%。[4]
MCP AtlasClaude Opus 4.7Claude Opus 4.7 79.1%，GPT-5.5 75.3%。[4]

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。[3][14] 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。[1][3]

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。[1] LLM Stats 比較頁亦將 Claude Opus 4.7 標示為每 token 約平 1.1 倍。[14]

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。[33]

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。[32] 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。[32]

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。[3][33]

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。[3][14]

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。[1]

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。[3]

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。[32]

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。[3][14][32]

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。[1][3][14]

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。[3][14][32]

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重點

  • 公開榜單唔支持「全面勝出」：LLM Stats 指 Claude Opus 4.7 喺 10 個共同回報 benchmark 中領先 6 項、GPT 5.5 領先 4 項，但分數多為供應商喺 high reasoning tier 下自報；BenchLM 亦指資料未夠做公平 score level comparison。[3][1]
  • Claude Opus 4.7 嘅公開優勢集中喺 GPQA、Humanity’s Last Exam、SWE Bench Pro、MCP Atlas 同金融；GPT 5.5 嘅優勢集中喺 BrowseComp、CyberGym、OSWorld Verified 同 Terminal Bench 2.0。[3][14]
  • 價錢方面，兩者輸入同為每 100 萬 token US$5；Claude Opus 4.7 輸出 US$25，GPT 5.5 輸出 US$30。落地選型仍然要用自己任務重測 accuracy、token consumption 同 end to end latency。[1][32]

人們還問

「GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：冇單一贏家，只有更啱嘅工作流」的簡短答案是什麼？

公開榜單唔支持「全面勝出」：LLM Stats 指 Claude Opus 4.7 喺 10 個共同回報 benchmark 中領先 6 項、GPT 5.5 領先 4 項，但分數多為供應商喺 high reasoning tier 下自報；BenchLM 亦指資料未夠做公平 score level comparison。[3][1]

首先要驗證的關鍵點是什麼？

公開榜單唔支持「全面勝出」：LLM Stats 指 Claude Opus 4.7 喺 10 個共同回報 benchmark 中領先 6 項、GPT 5.5 領先 4 項，但分數多為供應商喺 high reasoning tier 下自報；BenchLM 亦指資料未夠做公平 score level comparison。[3][1] Claude Opus 4.7 嘅公開優勢集中喺 GPQA、Humanity’s Last Exam、SWE Bench Pro、MCP Atlas 同金融；GPT 5.5 嘅優勢集中喺 BrowseComp、CyberGym、OSWorld Verified 同 Terminal Bench 2.0。[3][14]

接下來在實務上我該做什麼？

價錢方面，兩者輸入同為每 100 萬 token US$5；Claude Opus 4.7 輸出 US$25，GPT 5.5 輸出 US$30。落地選型仍然要用自己任務重測 accuracy、token consumption 同 end to end latency。[1][32]

接下來我應該探索哪個相關主題？

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研究對話

你

研究問題

研究並向我展示 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 的基準測試比較。

Studio Global AI40 來源

引用的答案

目前可用證據不足以做出「權威、完整」的 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 基準測試結論。有限的第三方資料顯示 Claude Opus 4.7 可能在整體基準表現上略佔優勢，但 BenchLM 同時標示兩者的完整 benchmark data 尚未就緒，因此應將此視為初步、未充分驗證的比較，而非定論。[5][6]

Key findings

  • 整體基準測試結論：Insufficient evidence. 可用資料中沒有官方 OpenAI 與 Anthropic 對 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 的同場完整 benchmark 對照，也沒有足夠的逐項分數可驗證結論。[1][2][6]

  • 第三方 LLM Stats 的初步比較稱 Claude Opus 4.7 在 benchmark performance 上有「slight edge」，並稱 Claude Opus 4.7 每 token 成本約便宜 1.1 倍。[5]

  • BenchLM 的比較頁面更保守，明確表示 Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5 的 benchmark data「coming soon」，且目前只有 partial data，因此不支持強結論。[6]

  • 價格與規格方面，OpenAI API 文件列出 GPT-5.5 的 Model ID 為 gpt-5.5，輸入價格為 $5 / MTok，輸出價格為 $30 / MTok，context window 為 1M，最大輸出為 128K tokens，並標示 latency 為 Fast。[2]

  • BenchLM 顯示的價格對照為 Claude Opus 4.7 約 $5 / $25，GPT-5.5 約 $5 / $30，兩者 context window 皆為 1M，但 speed 與 latency / TTFT 皆標示 N/A。[6]

  • GPT-5.5 的官方定位是「coding and professional work」的新一類模型，並支援 functions、web search、file search、computer use 等工具。[2]

  • OpenAI 文件建議在工具密集或長時間工作流程中，應針對 accuracy、token consumption、end-to-end latency 與其他模型做實測 benchmark，而不是只依賴靜態分數。[1]

  • Claude Opus 4.7 的部分表現存在負面訊號：一則 AI 開發者日報摘錄稱 Claude Opus 4.7 high reasoning 在 Thematic Generalization Benchmark 上低於 Opus 4.6 high reasoning，分數從 80.6 降到 72.8，但這不是 GPT-5.5 對 Claude Opus 4.7 的直接比較。[4]

  • Reddit 有貼文聲稱 GPT-5.5 在幻覺率與 AA IQ 上勝過 Claude Opus 4.7，但這是社群來源，證據強度明顯低於官方文件或可重現 benchmark，因此不應作為主要結論依據。[38]

Comparison table

面向GPT-5.5Claude Opus 4.7可支持的結論
整體 benchmark官方比較資料不足第三方稱略勝LLM Stats 稱 Claude Opus 4.7 略有 benchmark 優勢，但 BenchLM 表示完整資料尚未就緒。[5][6]
輸入價格$5 / MTok$5 / MTok兩者輸入價格在 BenchLM 摘錄中相同。[6]
輸出價格$30 / MTok$25 / MTokBenchLM 摘錄顯示 Claude Opus 4.7 輸出較便宜；LLM Stats 也稱 Claude Opus 4.7 每 token 約便宜 1.1 倍。[5][6]
Context window1M1MBenchLM 摘錄顯示兩者皆為 1M context window；OpenAI 文件也列出 GPT-5.5 context window 為 1M。[2][6]
Latency / speedOpenAI 標示 FastN/AGPT-5.5 在 OpenAI 模型頁標示 latency 為 Fast；BenchLM 對兩者 latency / TTFT 皆標示 N/A。[2][6]
工具支援Functions、Web search、File search、Computer use資料不足可確認 GPT-5.5 的工具支援；可用證據未提供 Claude Opus 4.7 的同等官方工具規格。[2]
可靠性結論需自行實測需自行實測OpenAI 文件建議依 accuracy、token consumption、end-to-end latency 進行實際 benchmark。[1]

Evidence notes

  • 最強的 GPT-5.5 規格證據來自 OpenAI API 文件，包含模型 ID、價格、context window、最大輸出、latency 與工具支援。[2]

  • 最直接的兩模型比較來自 LLM Stats 與 BenchLM，但兩者皆屬第三方資料；其中 BenchLM 明確表示 benchmark data 尚未完整，因此它反而削弱了「已有確定排名」的信心。[5][6]

  • 關於 Claude Opus 4.7 的 Thematic Generalization Benchmark 退步資訊，只能支持「Claude Opus 4.7 在某項測試相對 Opus 4.6 可能退步」這個有限觀察，不能直接推論 GPT-5.5 必然更強。[4]

Limitations / uncertainty

  • Insufficient evidence. 目前沒有可用的官方同場 benchmark 表格、完整 benchmark suite 分數、測試設定、樣本數、溫度設定或推理等級控制，因此不能嚴格判定 GPT-5.5 或 Claude Opus 4.7 誰在整體能力上勝出。[1][2][6]

  • 第三方結論彼此語氣不同：LLM Stats 給出 Claude Opus 4.7 略勝的判斷，而 BenchLM 則說資料尚未完整，因此較保守的結論是「Claude 可能略優，但證據不足」。[5][6]

  • Reddit 來源可作為社群訊號，但不適合作為基準測試比較的主要依據。[38]

Summary

在現有證據下，最合理的結論是：Claude Opus 4.7 可能在某些第三方 benchmark 彙總中略勝 GPT-5.5，且輸出 token 價格可能較低；GPT-5.5 則有官方確認的 1M context window、128K 最大輸出、Fast latency 標示與多工具支援。[2][5][6]

若要做採購或模型選型，不能只看目前這些摘錄；應依你的實際任務，對兩者做同題、同提示、同推理設定的 accuracy、成本、token consumption 與 end-to-end latency 測試。[1]

來源

  • [1] Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: AI Benchmark Comparison 2026benchlm.ai

    BlogAdvertise Search⌘K Search BenchLM Search models, benchmarks, rankings, comparisons, providers, and blog posts. @glevd $5 / $25 $5 / $30 Speed N/A N/A Latency (TTFT) N/A N/A Context Window 1M 1M Quick Verdict Benchmark data for Claude Opus 4.7 and GPT-5....

  • [3] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Pricing, Speed, Benchmarksllm-stats.com

    The Verdict On the 10 benchmarks both providers report, Opus 4.7 leads on 6 and GPT-5.5 leads on 4. The leads cluster by category, not by overall quality: Opus 4.7 is ahead on the reasoning-heavy and review-grade tests (GPQA Diamond, HLE with and without to...

  • [4] GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: quién gana en código, terminal y agenteswebreactiva.com

    Los benchmarks principales frente a Opus 4.7 ¶ GPT-5.5 lidera con claridad en Terminal-Bench 2.0 (82.7% vs 69.4% de Opus 4.7), OSWorld-Verified (78.7% vs 78.0%) y BrowseComp (84.4% vs 79.3%), pero Opus 4.7 mantiene ventaja en SWE-Bench Pro (64.3% vs 58.6%),...

  • [14] Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 Comparison - LLM Statsllm-stats.com

    LLM Stats Logo Make AI phone calls with one API call Model Comparison Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 Claude Opus 4.7 has a slight edge in benchmark performance. Claude Opus 4.7 is 1.1x cheaper per token. Anthropic OpenAI Performance Benchmarks Comparative analy...

  • [18] Introducing Claude Opus 4.7anthropic.com

    Image 7: logo Based on our internal research-agent benchmark, Claude Opus 4.7 has the strongest efficiency baseline we’ve seen for multi-step work. It tied for the top overall score across our six modules at 0.715 and delivered the most consistent long-cont...

  • [32] Using GPT-5.5 | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    For tool-heavy or long-running workflows, verify that your application handles phase , preambles, and assistant-item replay correctly. Benchmark against other models on accuracy, token consumption, and end-to-end latency. [...] More efficient reasoning: GPT...

  • [33] Models | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    GPT-5.5 New A new class of intelligence for coding and professional work. Model ID gpt-5.5 [Reasoning none low medium high xhigh Input price $5 / Input MTok Output price $30 / Output MTok Latency Fast Max output 128K tokens Context window 1M Tools Functions...