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Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：企業部署前該看清的 API、成本與證據

Claude Opus 4.7 目前有較完整的企業部署資訊：Claude API、多雲平台、1M context，以及每百萬 input/output tokens 5/25 美元的公開價格。[11][80] GPT 5.5 已可在 ChatGPT 與 Codex 使用，但 OpenAI Models 頁仍標示 API availability coming soon；因此 API 成本、context、輸出上限仍不宜自行推論。[45] 若企業今天要做 API PoC，Claude Opus 4.7 較容易落地；若團隊重度使用 Codex 或 ChatGPT，GPT 5.5 則值得先在這些產品內評測。[11][45][67]

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Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5 企業部署比較的抽象 AI 圖像
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：企業部署點揀？功能、成本與證據邊界AI 生成的編輯配圖，呈現兩個前沿模型在企業部署前的比較取捨。
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openai.com

企業比較 Claude Opus 4.7 與 GPT-5.5，不應只停在「誰比較強」這個籠統問題。真正影響採購、架構與風險控管的，是三件事：今天能不能部署、成本能不能估、證據是否足夠硬。

依目前可引用的官方資料來看，Claude Opus 4.7 的 API、價格、1M context window 與長輸出上限資訊較完整；GPT-5.5 的產品定位非常積極，但 OpenAI Models 頁仍寫明：GPT-5.5 目前可在 ChatGPT 與 Codex 使用，API availability coming soon。[11][80][1][45]

先給結論：Claude 較適合立即 API PoC，GPT-5.5 較適合先在 Codex／ChatGPT 評測

如果企業現在要做 API PoC、長文件處理、長程式碼庫分析，或需要先建立可預估成本的內部工具，Claude Opus 4.7 是較清楚的起點。Anthropic 表示 Opus 4.7 已可在 Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 與 Microsoft Foundry 使用，API 名稱為 claude-opus-4-7，價格為每 100 萬 input tokens 5 美元、每 100 萬 output tokens 25 美元。[11]

GPT-5.5 的官方定位同樣強勢。OpenAI 在發布頁稱 GPT-5.5 是面向「real work」的新模型，並形容它是 OpenAI 當時最聰明、最直覺易用的模型。[59] 但從部署角度來看，必須分清楚產品可用性與 API 可用性：OpenAI Models 頁對 GPT-5.5 的明確描述，是已在 ChatGPT 與 Codex 可用，API 則仍是 coming soon。[45]

官方資料快速對照

比較項目Claude Opus 4.7GPT-5.5
目前可用性已可透過 Claude API 使用，並支援 Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Foundry。[11]已在 ChatGPT 與 Codex 可用；OpenAI Models 頁標示 API coming soon。[45]
API 價格每百萬 input tokens 5 美元、output tokens 25 美元；Anthropic 亦提到 prompt caching 最高可節省 90%、batch processing 可節省 50%。[11][7]目前可引用的 OpenAI Models 頁未列出 GPT-5.5 API 價格，因 API 仍標示 coming soon。[45]
上下文長度Claude 文件列出 1M context window，並寫明採 standard API pricing、無 long-context premium。[80]目前可引用的 OpenAI Models 頁未列出 GPT-5.5 API context；GPT-5 舊頁的 400,000 context window 不應直接套用為 GPT-5.5 規格。[44][45]
最大輸出Anthropic extended thinking 文件列出 Opus 4.7 支援最高 128k output tokens；Message Batches API beta 可將指定模型 output limit 提升至 300k。[1]目前可引用資料未確認 GPT-5.5 API max output，因 API 仍未正式開放。[45]
推理控制Claude extended thinking 以 budget_tokens 分配思考預算，且 budget_tokens 必須低於 max_tokens。[1]GPT-5 舊頁列出 reasoning.effort，但這是 GPT-5 規格，不是 GPT-5.5 API 規格。[44][45]
較清楚的早期場景Anthropic 指 Opus 4.7 在 coding、agents、vision、multi-step tasks 表現更強；Claude 文件亦提到 knowledge-worker tasks 的視覺驗證改善。[6][80]OpenAI Codex changelog 將 GPT-5.5 定位為 Codex 內面向 complex coding、computer use、knowledge work、research workflows 的 frontier model。[67]

Claude Opus 4.7：部署資訊目前最完整

1. API、價格與多雲渠道都有明確說法

Claude Opus 4.7 對企業最直接的優勢，是可用資訊較完整。Anthropic 已公開可用渠道、API model name、token 價格，並列明支援 Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 與 Microsoft Foundry。[11]

對採購、平台工程與 FinOps 團隊來說，這代表可以直接用真實 token volume 建立成本模型，而不必先等待 API rate card。

Anthropic 產品頁亦提到，Opus 4.7 pricing starts at 每百萬 input tokens 5 美元、每百萬 output tokens 25 美元，並可透過 prompt caching 最高節省 90% 成本、batch processing 節省 50%。[7] 這不代表每個 workload 都一定能省下同樣比例，而是企業做 PoC 時應該實測的成本槓桿。

2. 1M context 與長輸出適合重型任務

Claude 文件寫明，Opus 4.7 提供 1M context window，而且採 standard API pricing、無 long-context premium。[80] 對長合約、研究材料、多文件審閱、長 codebase、agent 狀態管理等任務，這是很直接的部署價值。

輸出方面，Anthropic extended thinking 文件列出 Claude Opus 4.7 支援最高 128k output tokens；在 Message Batches API 使用 output-300k-2026-03-24 beta header 時，Opus 4.7、Opus 4.6 與 Sonnet 4.6 的 output limit 可提升至 300k。[1]

不過，長 context 與長輸出只代表容量，不代表結果會自動準確。企業仍需設計 retrieval、引用檢查、格式驗證、任務級 eval 與人工覆核流程。

3. Extended thinking 值得放入複雜任務評測

Anthropic 的 extended thinking 文件使用 budget_tokens 控制思考預算，並提示 budget_tokens 必須低於 max_tokens。[1]

這類控制特別適合測試複雜 bug triage、跨文件比對、多步 tool use、法務草擬、金融分析，或需要先規劃再執行的 agent workflow。若企業流程本身需要模型在多份資料、多個工具與多個步驟之間切換，Claude Opus 4.7 值得放入正式測試集。

4. 知識工作與視覺驗證是重要觀察點

Claude Opus 4.7 的新文件特別提到 knowledge-worker tasks，尤其是模型需要 visually verify its own outputs 的場景，例如 .docx redlining、.pptx editing、charts and figure analysis，以及與 image-processing libraries 有關的 programmatic tool-calling。[80]

換句話說，如果企業流程涉及文件修訂、簡報修改、圖表核對或研究報告生成，這些任務應該成為評測重點，而不是只用一般聊天問答來判斷模型品質。

5. 要注意輸出可能偏長

Anthropic 在 Claude Code quality report 中提到，Claude Opus 4.7 相對前代有一個 notable behavioral quirk：它傾向較 verbose。[5]

這對長報告生成不一定是壞事，但在客戶支援、PR review、客服自動回覆或固定格式報表中，可能增加 token 成本與審閱時間。部署時應使用 system prompt、輸出 schema、max_tokens、回覆長度規則與自動驗收機制來控制輸出。

GPT-5.5：目前最清楚的落點在 ChatGPT 與 Codex

1. 官方定位是處理 real work，但 API 規格仍待補齊

OpenAI 將 GPT-5.5 形容為「a new class of intelligence for real work」，並稱它是 OpenAI 當時「smartest and most intuitive to use model yet」。[59]

這說明 OpenAI 想把 GPT-5.5 推向更長、更複雜、更接近實際工作的任務，而不只是一般聊天回答。不過，產品定位不等於企業 API 規格。OpenAI Models 頁目前寫明 GPT-5.5 可在 ChatGPT 與 Codex 使用，API availability coming soon。[45]

因此，GPT-5.5 的 API context window、max output、rate limits、pricing、tool support，以及資料保留或企業控制細節，都不應由 GPT-5 舊規格直接推斷。

2. Codex 是 GPT-5.5 最值得早測的場景

OpenAI Codex changelog 表示，GPT-5.5 已在 Codex 可用，是 OpenAI 面向 complex coding、computer use、knowledge work、research workflows 的 newest frontier model。[67]

OpenAI 社群公告亦稱，GPT-5.5 的改善最突出在 agentic coding、computer use、knowledge work、early scientific research，並稱它在 real-world serving 的 per-token latency 可 match GPT-5.4，同時在相同 Codex 任務使用 significantly fewer tokens。[51]

所以，如果團隊已用 Codex 做 repo 任務、issue 修復、測試執行、PR summary、長時間 coding agent 或研究型 workflow，GPT-5.5 應進入評測清單。但若目標是把模型嵌入自家 SaaS、內部 API 或高合規流程，仍應等待 OpenAI 補齊 GPT-5.5 API 文件。[45]

3. System card 是治理起點，不是生產保證

OpenAI GPT-5.5 System Card 說明，GPT-5.5 的 safety results 通常可視為 GPT-5.5 Pro 的 strong proxies，因 Pro 使用同一 underlying model，但設定會用到 parallel test time compute；該卡也說明，除非另有註明，結果來自 offline evaluations。[58]

OpenAI Deployment Safety Hub 進一步提醒，這些 evaluations 反映特定時間點，並可能受 production traffic、processing pipeline、evaluation pipeline 等變化影響。[62]

對企業而言，system card 可以作為風險設計起點，但不能取代自身場景的 prompt injection、資料外洩、錯誤拒答、幻覺、tool-call 權限、審計紀錄與人工覆核測試。

企業應該如何選擇？

如果今天就要 API 落地：優先測 Claude Opus 4.7

需要即時 API、多雲部署、清晰 token 價格、1M context 或長輸出任務的團隊，應優先將 Claude Opus 4.7 放入 PoC。它有公開 API 名稱、多雲渠道、每百萬 tokens 5/25 美元價格、1M context，以及最高 128k output tokens 的文件支持。[11][80][1]

如果團隊已重度使用 Codex／ChatGPT：先測 GPT-5.5

如果工作流本來就在 ChatGPT 或 Codex 內，尤其是 complex coding、computer use、knowledge work 或 research workflows，GPT-5.5 更適合先作為前沿模型測試。[45][67]

但在 API 正式開放前，不應把 GPT-5.5 當成已可完整部署到自家產品的 API 選項。[45]

如果涉及合規、安全或高成本輸出：兩邊都要自建 eval

最可靠的比較方式，是用同一批真實任務做 head-to-head eval：長 codebase 修改、文件 redlining、圖表分析、多步 tool use、長報告生成、引用準確度、格式穩定性、人工修訂時間、單任務成本、延遲、權限錯誤與安全事件率。

對 Claude，應測 budget_tokens、max_tokens、caching、batch 對成本與品質的影響。[1][7] 對 GPT-5.5，則應先在 ChatGPT／Codex 測能力，並將 API 成本、限制與企業控制標示為待確認。[45][67]

證據邊界：不要用社群勝負帖做採購依據

網路上已有 Reddit、Medium、Facebook 等 user-generated 內容聲稱 GPT-5.5 beats 或 outperforms Claude Opus 4.7。[35][40][41]

但本次可引用片段沒有完整任務集、prompt、樣本量、統計處理或可重現方法，因此不適合作為企業採購、架構遷移或供應商標準化的核心證據。

同樣要避免的錯誤，是用 GPT-5 舊 API 頁直接填補 GPT-5.5 規格。OpenAI 的 GPT-5 model page 確實列出 400,000 context window、128,000 max output tokens 與 reasoning.effort 設定，但 OpenAI Models 頁對 GPT-5.5 的關鍵描述仍是 ChatGPT／Codex 可用、API coming soon。[44][45]

在官方 GPT-5.5 API 文件補齊前，任何 GPT-5.5 API 成本模型都應標示為未確認。

最終判斷

Claude Opus 4.7 目前較適合需要立即部署 API、長上下文、長輸出與可預估成本的企業團隊。它的 1M context、最高 128k output、多雲渠道、公開價格與 extended thinking 文件，都有較清楚的一手資料支持。[80][1][11]

GPT-5.5 則更適合已在 OpenAI ChatGPT／Codex 生態內，並希望測試 agentic coding、computer use、knowledge work 或 research workflows 的團隊。它的產品方向清楚，但 API 層面的價格、限制、上下文、輸出上限與企業部署細節仍需等待官方補齊。[59][67][45]

因此，負責任的答案不是「Claude 一定贏」，也不是「GPT-5.5 一定贏」。目前更準確的說法是：Claude Opus 4.7 的部署證據較完整，GPT-5.5 的前沿入口則更集中在 ChatGPT 與 Codex。真正勝負，應由你的任務集、成本限制、延遲要求、安全門檻與覆核流程決定。

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重點

  • Claude Opus 4.7 目前有較完整的企業部署資訊：Claude API、多雲平台、1M context，以及每百萬 input/output tokens 5/25 美元的公開價格。[11][80]
  • GPT 5.5 已可在 ChatGPT 與 Codex 使用，但 OpenAI Models 頁仍標示 API availability coming soon；因此 API 成本、context、輸出上限仍不宜自行推論。[45]
  • 若企業今天要做 API PoC，Claude Opus 4.7 較容易落地；若團隊重度使用 Codex 或 ChatGPT，GPT 5.5 則值得先在這些產品內評測。[11][45][67]

人們還問

「Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：企業部署前該看清的 API、成本與證據」的簡短答案是什麼？

Claude Opus 4.7 目前有較完整的企業部署資訊：Claude API、多雲平台、1M context，以及每百萬 input/output tokens 5/25 美元的公開價格。[11][80]

首先要驗證的關鍵點是什麼？

Claude Opus 4.7 目前有較完整的企業部署資訊：Claude API、多雲平台、1M context，以及每百萬 input/output tokens 5/25 美元的公開價格。[11][80] GPT 5.5 已可在 ChatGPT 與 Codex 使用，但 OpenAI Models 頁仍標示 API availability coming soon；因此 API 成本、context、輸出上限仍不宜自行推論。[45]

接下來在實務上我該做什麼？

若企業今天要做 API PoC，Claude Opus 4.7 較容易落地；若團隊重度使用 Codex 或 ChatGPT，GPT 5.5 則值得先在這些產品內評測。[11][45][67]

接下來我應該探索哪個相關主題？

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引用的答案

以下報告會以你想比較嘅兩個方向為核心，但要先講清楚：現有證據可以直接確認 Claude Opus 4.7 嘅部分強項，同埋 OpenAI GPT-5 系列嘅部分能力；不過，今次證據包入面並冇 GPT-5.5 嘅官方 model card、規格頁或者基準成績，所以對 GPT-5.5 本身落實到幾強，證據並不足夠。[1][2][3][4][6][7]
就現有官方材料而言，Claude Opus 4.7 最清晰、最可確認嘅亮點係 extended thinking 同超長輸出；OpenAI 方面最清晰、最可確認嘅亮點就係 GPT-5 系列嘅大上下文、可調 reasoning effort、coding/agentic 定位，同埋按場景切分嘅產品線。[1][2][3][4]
因此，以下最穩陣嘅做法唔係武斷判定「邊個一定更強」，而係做一份有註明證據邊界嘅研究報告：Claude Opus 4.7 可以較準確描述；GPT-5.5 則只能以現有 GPT-5 家族資料作有限推測，唔能夠當作已證實結論。[1][2][3][4][6][7]

Key findings

  • Claude Opus 4.7 目前最明確可證實嘅能力係支援 extended thinking，而且支援高達 128k output tokens，呢個係佢「深度推理 + 超長輸出」定位最硬淨嘅官方證據。[1]
  • OpenAI 提供嘅官方資料入面，GPT-5 被明確描述為適合 coding、reasoning 同 agentic tasks，並列出 400,000 context window、128,000 max output tokens，以及 reasoning.effort 可設為 minimal、low、medium、high。[3]
  • OpenAI 喺現有證據入面比 Anthropic 更清楚展示咗「同一家族內按場景分工」：GPT-5-Codex 主打 agentic coding，GPT-5 mini 主打 cost-sensitive、low-latency、high-volume 工作負載。[2][4]
  • 對 GPT-5.5 本身嘅規格、功能、benchmark 同相對 Claude Opus 4.7 嘅優勢，Insufficient evidence.[2][3][4][6]
  • 一個 Reddit 帖文標題聲稱「GPT 5.5 beats Claude Opus 4.7」，但提供嘅證據入面冇方法學、冇 benchmark 細節、亦冇官方佐證，所以唔應該視為可靠研究結論。[99]

Confirmed facts

  • Anthropic 官方 extended thinking 文件明確寫到，Claude Opus 4.7 支援 extended thinking，並支援高達 128k output tokens。[1]
  • Anthropic 官方 models overview 頁面片段出現「Latest models comparison」同「Migrating to Claude Opus 4.7」，顯示 Opus 4.7 係官方文件體系入面被明確支援同維護嘅型號。[7]
  • Anthropic 官方 Claude 文件亦將 evaluation、reducing latency、strengthen guardrails、reduce hallucinations、increase output consistency、mitigate jailbreaks、reduce prompt leak 等主題列為重點開發內容。[5]
  • OpenAI 官方 GPT-5 model page 明確寫到，GPT-5 係用於 coding、reasoning 同 agentic tasks across domains。[3]
  • 同一頁亦明確列出 GPT-5 支援 text、image 作為輸入，text 作為輸出，context window 為 400,000，max output tokens 為 128,000，reasoning.effort 可設為 minimal、low、medium、high。[3]
  • GPT-5 官方頁面同時寫到 GPT-5 係「previous model」，並建議使用 GPT-5.1。[3]
  • OpenAI 官方 GPT-5-Codex 頁面寫明，GPT-5-Codex 係一個為 Codex 中嘅 agentic coding 而優化嘅 GPT-5 版本。[4]
  • OpenAI 官方 GPT-5 mini 頁面寫明，GPT-5 mini 係面向 cost-sensitive、low-latency、high-volume 工作負載嘅 near-frontier intelligence 模型。[2]
  • 今次提供嘅 OpenAI 官方證據，實際上涵蓋嘅係 GPT-5、GPT-5 mini、GPT-5-Codex 同 general models catalog，而唔係 GPT-5.5 嘅正式規格頁。[2][3][4][6]

What remains inference

  • 因為 Claude Opus 4.7 同時有 extended thinking 同 128k output tokens，合理推斷佢會特別適合需要長鏈條思考、長篇分析、長格式草擬或者多步驟 agent 計劃嘅工作；但呢個係根據功能描述作出嘅推論，唔係 benchmark 已證實嘅結論。[1]
  • 因為 GPT-5 有 400,000 context window，同時有 reasoning.effort 調節，合理推斷佢更著重「超長輸入理解」同「在速度、成本、推理深度之間做可控取捨」；但現有證據冇提供這些取捨嘅定量結果。[3]
  • OpenAI 目前提供嘅證據展示出更清晰嘅產品分層策略：通用 GPT-5、coding 優化 GPT-5-Codex、成本與延遲優化 GPT-5 mini；而 Claude 方面，現有材料較多係單一旗艦模型與平台能力描述。[1][2][3][4][5][7]
  • Anthropic 文件重點提 guardrails、hallucination reduction、output consistency 同 eval，合理推斷佢非常重視 production deployment 嘅穩定性與可控性；但現有資料唔足以證明 Opus 4.7 在這些方面一定優於 OpenAI。[5]

What the evidence suggests

  • 兩家公司都唔再只係賣「一個會答問題嘅模型」，而係賣「可配置推理能力」。Claude Opus 4.7 嘅代表功能係 extended thinking；GPT-5 嘅代表功能則係 reasoning.effort 分級控制。[1][3]
  • 如果你重視超長輸入，現有官方資料入面 GPT-5 有更明確而且更強嘅 context claim：400,000 context window。[3]
  • 如果你重視超長輸出，現有官方資料顯示 Claude Opus 4.7 同 GPT-5 都去到 128k 級別輸出上限，代表兩邊都明顯面向長報告、長程式碼、長步驟規劃一類重型生成場景。[1][3]
  • GPT-5 家族嘅產品化程度，在現有證據中顯得更清晰：一個通用旗艦、一個 coding 定向版本、一個成本與吞吐量定向版本，意味 OpenAI 對商業部署情境切得比較細。[2][3][4]
  • Claude 生態喺現有證據中，更突出嘅係「模型能力 + 開發治理」結合：除了 Opus 4.7 本身嘅 extended thinking，官方文件仲特別強調 evaluation、guardrails、hallucination reduction 同 output consistency，反映 Anthropic 係將實際落地控制能力一齊包裝成價值主張。[1][5]
  • 就 coding 同 agent workflows 而言，OpenAI 喺證據中講得更直接：GPT-5 明確面向 coding、reasoning、agentic tasks，而 GPT-5-Codex 更直接標示為 agentic coding 優化版本。[3][4]
  • Claude 方面雖然官方文件亦列出 AI agents、code modernization、coding 等 solution 類別，但現有資料未有直接寫明「Opus 4.7 在這些場景中具備哪些獨有優勢」；因此可以話 Anthropic 有明顯佈局，但唔可以由此直接推出具體領先幅度。[7]

Conflicting evidence or uncertainty

  • 最大不確定性係：今次證據包並冇 GPT-5.5 嘅官方規格或評測頁。換言之，凡係講到 GPT-5.5 context window、output limit、推理模式、價格、benchmark、是否明顯強過 Claude Opus 4.7，都缺乏直接證據支持。Insufficient evidence.[2][3][4][6]
  • 另一個限制係：Anthropic 方面現有證據冇提供 Claude Opus 4.7 嘅 benchmark 分數、價格、延遲表現、模態能力細節，所以無法做嚴格成本效能比較。[1][5][7]
  • OpenAI 目前最完整嘅官方模型頁係 GPT-5，而該頁本身已寫明 GPT-5 係 previous model，並建議使用 GPT-5.1；呢個意味現有資料未必反映 OpenAI 最新旗艦狀態，更加唔足夠代表 GPT-5.5。[3]
  • Reddit 上「GPT 5.5 beats Claude Opus 4.7」呢類講法，在今次提供材料中只係一個社群帖文標題，冇公佈測試設計、冇樣本、冇任務集合、冇統計方法，所以唔應該視為可用證據。[99]
  • 由於 Anthropic 呢邊主要係 documentation／platform 類內容，而 OpenAI 呢邊主要係 model-card／product positioning 類內容，兩者資料形態唔一致，會增加 apples-to-apples 比較難度。[1][2][3][4][5][7]

Open questions

  • GPT-5.5 官方到底支援幾大 context、幾大 output、咩 input/output modalities、咩 reasoning control、幾多價格？現有證據未回答。[2][3][4][6]
  • Claude Opus 4.7 官方 benchmark、latency、pricing、tool use 表現、實際 agent 成功率係點？現有證據未回答。[1][7]
  • Claude Opus 4.7 嘅 extended thinking，同 GPT-5 類 reasoning.effort 設定，在真實場景中邊一種更有效率、更穩定、更值得成本？現有證據未有量化比較。[1][3]
  • 兩邊喺長文件問答、複雜程式碼修改、多步工具調用、低幻覺率、企業安全治理方面，實測差異有幾大？現有證據未提供 head-to-head eval。[1][3][4][5][7]

Sources worth trusting most

  • [1] 係今次最值得信任嘅 Claude Opus 4.7 能力來源，因為佢係 Anthropic 官方 API 文件，而且直接寫明 Opus 4.7 支援 extended thinking 同 128k output tokens。[1]
  • [3] 係今次最值得信任嘅 OpenAI 通用能力來源，因為佢係官方 model page，列出 context window、max output、input/output modality 同 reasoning.effort 呢啲具體規格。[3]
  • [4] 係「OpenAI 對 coding/agentic coding 有專門優化版本」呢個判斷最直接嘅官方證據。[4]
  • [2] 係「OpenAI 有面向成本、延遲、吞吐量嘅部署級分層」呢個判斷最直接嘅官方證據。[2]
  • [5] 同 [7] 對理解 Anthropic 平台重視 eval、guardrails 同落地治理好有幫助，但對 Opus 4.7 本身嘅硬規格唔及 [1] 咁直接。[1][5][7]
  • [99] 唔值得作為能力排名依據，因為佢只係社群帖文標題，缺乏可驗證方法學。[99]

Recommended next step

  1. 先補齊兩邊最核心但目前缺失嘅一手材料：GPT-5.5 官方 model card／發布頁，以及 Claude Opus 4.7 官方 announcement／完整 model overview。
  2. 用同一個比較框架抽取欄位：context、max output、modalities、reasoning controls、tool use、coding 表現、agent 成功率、latency、pricing、安全與 eval。
  3. 最後用真實任務做對比，而唔係只睇行銷文案，例如：
    • 長程式碼庫修改
    • 多文件法律／研究摘要
    • 工具調用 agent 任務
    • 長輸出報告生成
    • 幻覺率與格式穩定性測試

Summary

以今次可用官方證據去寫，一個最穩陣嘅結論係：Claude Opus 4.7 已被清楚證實強在 extended thinking 同超長輸出；OpenAI 現有可確認材料則顯示 GPT-5 家族強在超大 context、可調 reasoning effort、coding／agentic 任務定位，以及按部署場景切分出 GPT-5-Codex 同 GPT-5 mini。[1][2][3][4]
但如果問題係「Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 邊個更強」，咁答案必須保守：對 GPT-5.5 本身，Insufficient evidence，因為今次證據包並冇 GPT-5.5 嘅正式官方規格或 benchmark。[2][3][4][6]
所以，現階段最可信嘅研究判斷唔係勝負排名，而係能力輪廓：Anthropic 展示出「深度思考 + 長輸出 + 部署治理」方向；OpenAI 展示出「大上下文 + 可調推理 + coding/agent specialization + 產品分層」方向。[1][2][3][4][5][7]

來源

  • [1] Building with extended thinking - Claude API Docsdocs.anthropic.com

    budget tokens Claude Mythos Preview, Claude Opus 4.7, and Claude Opus 4.6 support up to 128k output tokens. Claude Sonnet 4.6 and Claude Haiku 4.5 support up to 64k. See the models overview for limits on legacy models. On the Message Batches API, the output...

  • [5] An update on recent Claude Code quality reports - Anthropicanthropic.com

    As part of the investigation, we back-tested Code Review against the offending pull requests using Opus 4.7. When provided the code repositories necessary to gather complete context, Opus 4.7 found the bug, while Opus 4.6 didn't. To prevent this from happen...

  • [6] Claude Opus 4.6anthropic.com

    Read more Introducing Claude Opus 4.7 Our latest Opus model brings stronger performance across coding, agents, vision, and multi-step tasks, with greater thoroughness and consistency on the work that matters most. Read more []( Products Claude Claude Code C...

  • [7] Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Pricing for Opus 4.7 starts at $5 per million input tokens and $25 per million output tokens, with up to 90% cost savings with prompt caching and 50% savings with batch processing. To learn more, check out our pricing page. To get started, use claude-opus-4...

  • [11] Introducing Claude Opus 4.7 - Anthropicanthropic.com

    Opus 4.7 is available today across all Claude products and our API, Amazon Bedrock, Google Cloud’s Vertex AI, and Microsoft Foundry. Pricing remains the same as Opus 4.6: $5 per million input tokens and $25 per million output tokens. Developers can use clau...

  • [35] GPT 5.5 beats Claude Opus 4.7 : r/ArtificialInteligencereddit.com

    Anyone can view, post, and comment to this community 0 0 Reddit RulesPrivacy PolicyUser AgreementYour Privacy ChoicesAccessibilityReddit, Inc. © 2026. All rights reserved. Expand Navigation Collapse Navigation       RESOURCES About Reddit Adv...

  • [40] GPT-5.5 Is Here (And It Beats Claude Opus 4.7) - Mediummedium.com

    The model also scores highest on the Artificial Analysis Intelligence Index, which is a weighted average of 10 evaluations run by an external

  • [41] Chatgpt 5.5 outperforms claude opus 4.7 - Facebookfacebook.com

    Exciting week! ChatGPT 5.5 is out and scores about 10% higher than Claude Opus 4.7. They claim it can now perform 20-HOUR TASKS at a 73%

  • [44] GPT-5 Model | OpenAI APIdevelopers.openai.com

    $1.25•$10 Input•Output Input Text, image Output Text GPT-5 is our previous model for coding, reasoning, and agentic tasks across domains. We recommend using the latest GPT-5.1. Learn more in our latest model guide. Reasoning.effort supports: minimal, low, m...

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

    Legacy APIs Assistants API Migration guide Deep dive Tools Resources Terms and policies Changelog Your data Permissions Rate limits Deprecations MCP for deep research Developer mode ChatGPT Actions Introduction Getting started Actions library Authentication...

  • [51] GPT-5.5 is here! Available in Codex and ChatGPT today - Announcementscommunity.openai.com

    The improvements stand out most in agentic coding, computer use, knowledge work, and early scientific research, areas where progress depends on reasoning across context and taking action over time. GPT-5.5 delivers that increase in capability without giving...

  • [58] GPT-5.5 System Card - OpenAIopenai.com

    We generally treat GPT‑5.5’s safety results as strong proxies for GPT‑5.5 Pro, which is the same underlying model using a setting that makes use of parallel test time compute. As noted below, we separately evaluate GPT‑5.5 Pro in certain cases because we ju...

  • [59] Introducing GPT-5.5openai.com

    Introducing GPT-5.5 OpenAI Skip to main content Log inTry ChatGPT(opens in a new window) Research Products Business Developers Company Foundation(opens in a new window) Introducing GPT-5.5 OpenAI Table of contents Model capabilities Next-generation inferenc...

  • [62] GPT-5.5 System Card - OpenAI Deployment Safety Hubdeploymentsafety.openai.com

    These evaluations reflect a particular point in time, and are imperfect due to temporal drifts both in the underlying distributions of production traffic and in internal processing and evaluation pipelines, as well as the difficulty of faithfully reconstruc...

  • [67] Codex changelog - OpenAI Developersdevelopers.openai.com

    Changelog Feature Maturity Open Source April 2026 March 2026 February 2026 January 2026 December 2025 November 2025 October 2025 September 2025 August 2025 June 2025 May 2025 Codex changelog Latest updates to Codex, OpenAI’s coding agent All updatesGeneralC...

  • [80] What's new in Claude Opus 4.7platform.claude.com

    We suggest updating your max tokens parameters to give additional headroom, including compaction triggers. Claude Opus 4.7 provides a 1M context window at standard API pricing with no long-context premium. Capability improvements Knowledge work Claude Opus...

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：企業部署前該看清的 API、成本與證據 | 深入研究 | Studio Global