比較 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7,最實際的問法不是「誰全面比較強」,而是「哪一類任務交給哪個模型,失誤率比較低、成本比較可控」。OpenAI 將 GPT-5.5 描述為面向複雜真實工作的模型,涵蓋寫程式、線上研究、資訊分析、文件與試算表生成,以及在多種工具之間切換完成任務。[16] Anthropic 則稱 Claude Opus 4.7 是其最強的公開通用模型,主打複雜推理與代理式程式開發。[
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公開資料呈現的是「分工」而不是「完勝」:GPT-5.5 在終端機與工具型任務上有明顯訊號;Claude Opus 4.7 在真實 GitHub issue 解決、UI-first 生成評價,以及標準輸出 token 單價上更有優勢。[1][
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8][
23][
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先看結論
- 終端機與代理式自動化: 先測 GPT-5.5。RDWorld 彙整的 Terminal-Bench 2.0 數字中,GPT-5.5 為 82.7%,Claude Opus 4.7 為 69.4%;但同一張表也註明評測框架不同,不能只看分數下定論。[
8]
- 真實程式碼庫 issue、bug 修復: Claude Opus 4.7 必須納入比較。Yahoo Tech 報導的 SWE-Bench Pro 數字中,Claude Opus 4.7 為 64.3%,GPT-5.5 為 58.6%;該基準被描述為評估真實 GitHub issue 解決能力。[
4]
- UI 與前端第一版草稿: Claude Opus 4.7 較值得優先試。Appwrite 評估認為它在版面層級、字體排版與卡片格線重複度上表現更好。[
1]
- API 成本: 若輸出很長,Claude Opus 4.7 可能較省。GPT-5.5 標準價為輸入 $5、輸出 $30/每 100 萬 token;Claude Opus 4.7 則從輸入 $5、輸出 $25/每 100 萬 token 起。[
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核心比較表
| 面向 | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | 實務解讀 |
|---|---|---|---|
| 官方定位 | 面向複雜真實工作,包含寫程式、線上研究、資訊分析、文件與試算表,以及跨工具任務。[ | Anthropic 稱其為最強的公開通用模型,主打複雜推理與代理式程式開發。[ | 兩者都是高階工作模型,但官方強調的使用情境不同。 |
| Terminal-Bench 2.0 | 82.7%。[ | 69.4%。[ | 終端機與代理式任務看起來 GPT-5.5 訊號較強,但有評測框架差異註記。[ |
| SWE-Bench Pro | 58.6%。[ | 64.3%。[ | 真實 GitHub issue 解決類任務,Claude Opus 4.7 的公開數字較高。[ |
| GPQA Diamond | 93.6%。[ | 94.2%。[ | 差距很小,RDWorld 也將此項標為接近飽和。[ |
| HLE,不使用工具 | 41.4%。[ | 46.9%。[ | 在不使用工具的高難度評估中,Claude Opus 4.7 數字較高。[ |
| BrowseComp | 84.4%。[ | 79.3%。[ | GPT-5.5 數字較高,但同表有資料污染疑慮註記。[ |
| UI-first 生成 | Appwrite 指出,若沒有明確提示,GPT-5.5 較容易回到重複卡片格線。[ | Appwrite 認為 Claude Opus 4.7 的版面層級更清楚、排版更緊湊、重複卡片格線較少。[ | 需要快速產出 landing page、dashboard 或 app 畫面草稿時,Claude 較值得先試。 |
| 標準 API 價格 | 輸入 $5、輸出 $30/每 100 萬 token,並列出 100 萬 token context window。[ | 從輸入 $5、輸出 $25/每 100 萬 token 起。[ | 輸入單價相近,標準輸出單價 Claude 較低。[ |
程式開發:先分清是終端機代理,還是 GitHub issue
程式開發不是單一能力。若任務更像是在終端機環境中連續完成步驟,Terminal-Bench 2.0 的訊號較有參考價值;在 RDWorld 彙整中,GPT-5.5 以 82.7% 領先 Claude Opus 4.7 的 69.4%。[8] VentureBeat 也把 GPT-5.5 對 Anthropic 模型的領先放在 Terminal-Bench 2.0 這個單一基準的脈絡下解讀。[
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但若你的日常工作是修復既有程式碼庫中的 issue,結論會反過來。Yahoo Tech 報導,SWE-Bench Pro 中 Claude Opus 4.7 得分 64.3%,高於 GPT-5.5 的 58.6%;該基準評估的是現實世界 GitHub issue 的解決能力。[4]
也因此,跑分不該被當成最終判決。Yahoo Tech 提到 OpenAI 對 Claude 的 SWE-Bench Pro 分數提出部分題目可能有記憶化的說法,RDWorld 的表格也在 SWE-Bench Pro 一列加上記憶化疑慮註記。[4][
8] 真要導入,最好用同一個 repo、同一組 prompt、同一套測試標準,讓兩個模型直接跑你的工作流。
UI 與前端草稿:Claude Opus 4.7 的外觀訊號較強
如果產品團隊想快速產生 landing page、SaaS dashboard 或 app 畫面草稿,只看 coding benchmark 不夠。Appwrite 的第三方評估認為,在 UI-first 工作上 Claude Opus 4.7 仍是較強模型;它產生的版面層級更清楚、字體排版更緊湊,也較少反射性地回到重複卡片格線。[1]
這不是大型量化基準,而是對 UI 輸出結果的評估。[1] 但對重視第一版資訊架構、元件選擇與視覺節奏的團隊而言,這仍是有用訊號。若要從零生成介面,Claude Opus 4.7 可以先排在前面;若使用 GPT-5.5,則應在 prompt 中更明確指定版面層級、字體節奏、元件結構與互動狀態。[
1]
推理與瀏覽:訊號混合,別過度解讀單一榜單
推理相關基準沒有出現一面倒結果。GPQA Diamond 中,GPT-5.5 為 93.6%,Claude Opus 4.7 為 94.2%,RDWorld 將此項標為接近飽和。[8] HLE 不使用工具的情境下,GPT-5.5 為 41.4%,Claude Opus 4.7 為 46.9%,Claude 的數字較高。[
8]
瀏覽相關的 BrowseComp 則是 GPT-5.5 84.4%、Claude Opus 4.7 79.3%。[8] 但同一張表也對 BrowseComp 加上資料污染疑慮註記,因此不宜只靠這一列就斷言哪個模型的網路研究能力絕對更強。[
8]
價格:輸出越長,Claude 的標準單價越有感
OpenAI 說明 GPT-5.5 將提供給 API 開發者使用於 Responses 與 Chat Completions API,標準價格為輸入 $5、輸出 $30/每 100 萬 token,context window 為 100 萬 token;Batch 與 Flex 為標準 API 價格的一半,Priority 處理則是標準價格的 2.5 倍。[23]
Anthropic 則表示 Claude Opus 4.7 價格從輸入 $5、輸出 $25/每 100 萬 token 起,並可透過 prompt caching 最高節省 90% 成本、批次處理節省 50%。[28]
只看標準單價,兩者輸入相近,Claude Opus 4.7 的輸出每 100 萬 token 低 $5。[23][
28] 因此,長篇程式碼生成、重構說明、文件撰寫、測試報告這類輸出 token 很多的工作,Claude Opus 4.7 在帳單上可能更有利。[
23][
28] 不過實際成本還會受到輸出長度、重試次數、快取命中率與是否使用批次處理影響。OpenAI 也表示 GPT-5.5 比 GPT-5.4 更聰明且 token 效率更高,但這不等於它與 Claude Opus 4.7 的直接成本比較。[
23]
導入與維運:別只看模型名,也要看你在哪裡用
OpenAI 公告 GPT-5.5 已在 Codex 與 ChatGPT 提供,並預告 API 開發者將可透過 Responses 與 Chat Completions API 使用。[14][
23] 如果團隊已經以 ChatGPT、Codex 或 OpenAI API 建立流程,先測 GPT-5.5 的摩擦可能較低。[
14][
23]
Claude Opus 4.7 則可透過 Claude API 使用 claude-opus-4-7。[28] 但 Anthropic 文件也註明,Opus 4.7 相對 Opus 4.6 包含 API breaking changes,因此既有 Claude 整合升級前需要檢查遷移細節。[
26]
還有一點常被忽略:同一個模型放進不同產品外殼、系統 prompt 與工具鏈,實際體感可能不同。Anthropic 在 Claude Code 品質報告的事後說明中表示,一次系統 prompt 變更讓 Opus 4.6 與 Opus 4.7 在某項評估中都下降 3%,並已在 4 月 20 日版本中回復該 prompt。[27] 這提醒我們,模型名稱只是其中一層,實際部署環境同樣重要。[
27]
情境式選型建議
| 你的優先事項 | 先測哪個模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 終端機命令、工具呼叫、代理式自動化 | GPT-5.5 | Terminal-Bench 2.0 中 GPT-5.5 為 82.7%,高於 Claude Opus 4.7 的 69.4%,但需注意評測框架差異。[ |
| 真實 repo issue、bug 修復、測試通過 | Claude Opus 4.7 | SWE-Bench Pro 中 Claude Opus 4.7 為 64.3%,GPT-5.5 為 58.6%。[ |
| landing page、dashboard、app 畫面草稿 | Claude Opus 4.7 | Appwrite 認為 Claude Opus 4.7 在 UI-first 工作上更強。[ |
| 輸出 token 很多的程式碼或文件生成 | Claude Opus 4.7 | 標準輸出單價從 $25/每 100 萬 token 起,低於 GPT-5.5 的 $30/每 100 萬 token。[ |
| ChatGPT 或 Codex 為核心的工作流 | GPT-5.5 | OpenAI 公告 GPT-5.5 已在 Codex 與 ChatGPT 提供。[ |
| 既有 Claude API 產品升級 | Claude Opus 4.7,但先檢查遷移 | Anthropic 提供 claude-opus-4-7,但也註明相對 Opus 4.6 有 API breaking changes。[ |
最終判斷
GPT-5.5 並沒有在公開資料中全面壓過 Claude Opus 4.7;Claude Opus 4.7 也不是所有工作都更穩。比較合理的做法是路由:終端機自動化與 OpenAI 生態系工作流,先讓 GPT-5.5 上場;真實 GitHub issue、UI-first 草稿與高輸出量任務,先測 Claude Opus 4.7。[1][
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真正的選型重點,不是選一個永遠的贏家,而是把你最常見、最昂貴、最容易出錯的任務拿出來,讓兩個模型在同條件下比一輪。公開基準能縮小候選範圍,但最後的答案通常藏在你的程式碼庫、你的 UI 標準與你的 API 帳單裡。




