Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：哪個 AI 模型更適合你的工作？

為什麼這場比較不能只看總分？

Claude Opus 4.7 的公開數字比較多。BenchLM 將它列在暫定排行榜第 2 名，總分 97/100；Vellum 提供了 SWE-bench 與 MCP-Atlas 等較細的結果；LLM Stats 則整理了上下文視窗與視覺規格 。Anthropic 的官方資料也確認，開發者可透過 Claude API 使用 claude-opus-4-7 。

GPT-5.5 的資料輪廓不同。OpenAI 官方公告支撐的是 GDPval 分數與 cyber safeguards 敘述；OpenAI 開發者社群公告則支撐它在 Codex 與 ChatGPT 中可用 。但在引用的 OpenAI 資料中，沒有可直接對照 Claude Opus 4.7 的 GPT-5.5 SWE-bench、設計、視覺或具名深度研究基準 。

這不等於 Claude 一定全面勝出。比較準確的說法是：就現有公開資料而言，Claude 在 coding 與工具使用上比較容易被數字支持；GPT-5.5 則應該放到 OpenAI 已公布強訊號的場景裡評估，也就是規格明確的專業知識工作 。

程式開發：Claude 先上，但請用自己的 repo 驗證

如果你要處理真實程式碼庫，Claude Opus 4.7 是較有證據支撐的第一選擇。Vellum 報告它在 SWE-bench Verified 為 87.6%、SWE-bench Pro 為 64.3%；BenchLM 也將 Claude Opus 4.7 列為 coding and programming 類別第 2 名，平均分數 95.3 。

但要留意一個關鍵限制：Vellum 的直接 OpenAI 對照是 GPT-5.4，不是 GPT-5.5 。所以這能支持「先測 Claude」，不能證明「Claude 在所有工程任務都打贏 GPT-5.5」。

實務上，請不要只用泛用提示詞測試。更好的 coding 評測應該包含：

• 修 backlog issue，並要求通過既有測試。
• 重構複雜模組，但不能改變行為。
• 產生能抓出已知 edge case 的測試。
• 遵守團隊架構、命名與風格規範。
• 讀 build log、套件文件與 CI 輸出，且不能憑空捏造 API 或依賴套件。

評分時可看通過率、code review 意見數、PR 被接受所需時間、工具呼叫失敗率，以及是否產生不存在的函式庫或設定。

Agent 與工具使用：兩者強項不在同一張考卷上

Claude 在這批資料中最清楚的 agent 訊號是工具使用。Vellum 報告 Claude Opus 4.7 在 MCP-Atlas 為 77.3%，高於資料中的 GPT-5.4 對照點 68.1% 。如果你的 agent 需要呼叫工具、檢查外部狀態，或協調 MCP 類工作流，Claude 的公開基準線索較完整。

GPT-5.5 的最強官方 agent 訊號則是 GDPval。OpenAI 稱 GDPval 測試 agent 產出規格明確知識工作的能力，範圍橫跨 44 種職業，並報告 GPT-5.5 得分 84.9% 。如果你的流程本來就跑在 ChatGPT 或 Codex 上，或任務明確、交付格式清楚，GPT-5.5 很值得列入評測 。

簡單分工是：工具密集型 agent 先以 Claude 作為基準；專業知識工作 agent，尤其是 OpenAI 生態系內的流程，則把 GPT-5.5 當成重要候選。

深度研究：有好訊號，但還沒有乾淨勝負

深度研究不能只看「知識多不多」。BenchLM 將 Claude Opus 4.7 列為知識與理解類別第 1 名，這支持它是很強的一般知識模型 。但知識排名不等於來源檢索、引用準確、矛盾處理與綜合判斷都一定更好。

另一個次級來源稱 GPT-5.4 在 BrowseComp web research 領先 Claude Opus 4.7 10 分，但那是 GPT-5.4，不是 GPT-5.5 。OpenAI 的 GPT-5.5 官方資料給的是 GDPval，也就是規格明確的職業知識工作結果，而不是 Claude vs GPT-5.5 的深度研究對決 。

如果研究品質很重要，請用同一批題目並排測兩者，評估資料檢索、引用忠實度、是否能處理互相矛盾的來源、綜合品質，以及是否拒絕編造沒有來源的說法。

設計與 UX：不要從這批資料硬選冠軍

目前引用資料沒有支撐「哪個模型更會設計」的結論。Claude 相關資料聚焦 coding、tool use、knowledge、context、vision 與推理型能力；GPT-5.5 官方資料則偏向 GDPval、cyber safeguards 與可用性資訊，而不是 UI 設計、品牌系統、產品策略或 UX 專項基準 。

設計團隊應該自己設計任務集。例如：把產品需求轉成 wireframe 規格、批改 checkout flow、產生符合無障礙要求的 design token、撰寫元件文件、提出不同語氣的 UX copy。評分重點可放在具體性、無障礙、系統一致性、可用性，以及模型是否憑空加上不存在的限制。

長上下文、視覺、安全與成本訊號

Claude 在長上下文與視覺方面的資料比較明確。LLM Stats 報告 Claude Opus 4.7 具備 100 萬 token 上下文視窗、3.3 倍更高解析度視覺能力，以及新的 xhigh effort level 。同一來源也列出價格為每 100 萬 input token 5 美元、每 100 萬 output token 25 美元；但這是次級來源資訊，採購或導入前應回到供應商最新頁面確認 。

GPT-5.5 在這批資料中的官方 cyber-safety 訊號更清楚。OpenAI 稱其正在為 GPT-5.5 這一等級的 cyber capability 部署 safeguards，並擴大 cyber-permissive models 的使用管道 。對安全、資安防禦或受治理的企業部署團隊來說，這會是選型時需要納入的因素。

最後建議

如果你的優先事項是以下幾類，先試 Claude Opus 4.7：

• 程式碼庫規模的開發、debug、重構與測試生成 。
• 工具使用型 agent 與 MCP 類工作流 。
• 長上下文或視覺密集任務，且 100 萬 token 上下文與較高解析度視覺能力確實派得上用場 。

如果你的優先事項是以下幾類，先試 GPT-5.5：

• 工作流已經圍繞 ChatGPT 或 Codex 建置 。
• 類似 GDPval 的專業知識型工作，也就是任務規格清楚、交付要求明確的場景 。
• cyber-sensitive 部署，而 OpenAI 公開描述的 safeguards 對採購或治理決策很重要 。

其他情境，尤其是設計與深度研究，請做並排測試。現有證據支持 Claude 作為 coding 與工具使用的第一測試對象，也支持 GPT-5.5 作為 OpenAI 生態系知識工作 agent 的重要候選；但在公開基準尚未回答的類別，自己的任務集才是最可靠的答案 。