研究並查核事實：在要連續搜尋、整理、交叉比對、再修正的長流程研究任務裡，Claude Opus 4.7 跟 GPT-5.5 Spud 哪一個比較不會中途失焦、漏步驟或跑偏？
以你提供的這組材料來看，證據不足，不能高信心斷定 Claude Opus 4.7 或 GPT 5.5 Spud 在「連續搜尋、整理、交叉比對、再修正」這種長流程研究任務裡，哪一個更不容易中途失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] 如果一定要做低信心判斷，現有證據會讓我微幅傾向 Claude Opus 4.7，因為 Claude 一側至少有多個正向能力與可用性訊號，而 GPT 5.5 一側你提供的唯一直接材料是一則...
以你提供的這組材料來看，證據不足，不能高信心斷定 Claude Opus 4.7 或 GPT 5.5 Spud 在「連續搜尋、整理、交叉比對、再修正」這種長流程研究任務裡，哪一個更不容易中途失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] 如果一定要做低信心判斷，現有證據會讓我微幅傾向 Claude Opus 4.7，因為 Claude 一側至少有多個正向能力與可用性訊號，而 GPT 5.5 一側你提供的唯一直接材料是一則關於 input file 不穩定的社群回報；但這仍然是間接、非對等的比較，不能當成已查核的定論。[1][2][3][6][7] Key findings 目前沒有看到針對你指定任務型態的直接頭對頭測試，也
重點整理
以你提供的這組材料來看，證據不足，不能高信心斷定 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 在「連續搜尋、整理、交叉比對、再修正」這種長流程研究任務裡，哪一個更不容易中途失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] 如果一定要做低信心判斷，現有證據會讓我微幅傾向 Claude Opus 4.7，因為 Claude 一側至少有多個正向能力與可用性訊號，而 GPT-5.5 一側你提供的唯一直接材料是一則關於 input_file 不穩定的社群回報；但這仍然是間接、非對等的比較，不能當成已查核的定論。[1][2][3][6][7
研究答案
以你提供的這組材料來看，證據不足，不能高信心斷定 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 在「連續搜尋、整理、交叉比對、再修正」這種長流程研究任務裡，哪一個更不容易中途失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] 如果一定要做低信心判斷，現有證據會讓我微幅傾向 Claude Opus 4.7，因為 Claude 一側至少有多個正向能力與可用性訊號，而 GPT-5.5 一側你提供的唯一直接材料是一則關於 input_file 不穩定的社群回報；但這仍然是間接、非對等的比較，不能當成已查核的定論。[1][2][3][6][7] Key findings - 目前沒有看到針對你指定任務型態的直接頭對頭測試，也就是沒有明確量測「長流程研究中是否失焦、漏步驟、跑偏」的同條件比較。[1][2][5][6][7] - Claude Opus 4.7 至少有 Anthropic 官方產品頁，以及 GitHub Changelog 說明其已一般可用，且可在 GitHub Copilot 中使用。[3][6] - VentureBeat 的報導把 Claude Opus 4.7 描述為 Anthropic 公開釋出的最強模型，標題還稱其「narrowly retaking lead for most powerful generally available LLM」。[2] - 另有第三方材料把 Claude Opus 4.7 描述為在 coding 與 agentic work 上進一步拉開優勢，或重點討論 SWE-bench、GPQA 等基準；但這些都不是你問題裡的「長流程研究穩定性」直接測量。[5][7] - GPT-5.5 這邊，唯一直接相關材料是一篇 OpenAI Community 貼文，指出 2026 年 2 月更新後，input_file 對內嵌 data: 內容的處理不可靠。[1] - 這個 input_file 問題可以視為某種工作流程可靠性風險，但它是特定 API／輸入處理問題，不能直接等同於模型本身在多步研究任務中會失焦、漏步驟或跑偏。[1] - 你問題中的「GPT-5.5 Spud」在提供證據裡沒有獨立規格、官方說明或專門評測；目前材料只直接提到 gpt-5.5 這個模型名稱。[1] Evidence notes - Claude 一側的證據較多，且包含第一方或平台方材料，例如 Anthropic 官方頁與 GitHub Changelog。[3][6] - GPT-5.5 一側的證據明顯較少，而且目前只有社群論壇貼文，不是正式 benchmark，也不是官方的 head-to-head 報告。[1] - 你提供的部分 benchmark 型材料還是拿 Claude Opus 4.7 去對 GPT-5.4，而不是 GPT-5.5，這會進一步降低它對你問題的直接性。[4] Limitations / uncertainty - 沒有共同任務、共同流程、共同評分標準下的直接比較，因此無法做高信心排名。[1][2][5][6][7] - 部分對 Claude 有利的說法來自媒體或第三方部落格，而不是專門為研究工作流設計的獨立實測。[2][5][7] - 目前沒有你要求的 GPT-5.5 Spud 對應 benchmark、官方能力說明或同條件對照結果，因此結論必須保守。[1] Summary - 嚴格依照這份證據，最準確的答案是：證據不足，不能確定誰在長流程研究任務中更不會失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] - 如果你只是要一個暫時性的、低信心工作判斷，Claude Opus 4.7 的可用證據面較完整、正向訊號較多，所以可先微幅優先考慮；但這不是已被直接查核證實的勝負結論。[1][2][3][6][7]
研究並查核事實：在要連續搜尋、整理、交叉比對、再修正的長流程研究任務裡，Claude Opus 4.7 跟 GPT-5.5 Spud 哪一個比較不會中途失焦、漏步驟或跑偏？
Studio Global AI19 個來源
附引用的答案
以你提供的這組材料來看，證據不足，不能高信心斷定 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 在「連續搜尋、整理、交叉比對、再修正」這種長流程研究任務裡，哪一個更不容易中途失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] 如果一定要做低信心判斷，現有證據會讓我微幅傾向 Claude Opus 4.7，因為 Claude 一側至少有多個正向能力與可用性訊號，而 GPT-5.5 一側你提供的唯一直接材料是一則關於 input_file 不穩定的社群回報；但這仍然是間接、非對等的比較，不能當成已查核的定論。[1][2][3][6][7] Key findings - 目前沒有看到針對你指定任務型態的直接頭對頭測試，也就是沒有明確量測「長流程研究中是否失焦、漏步驟、跑偏」的同條件比較。[1][2][5][6][7] - Claude Opus 4.7 至少有 Anthropic 官方產品頁，以及 GitHub Changelog 說明其已一般可用，且可在 GitHub Copilot 中使用。[3][6] - VentureBeat 的報導把 Claude Opus 4.7 描述為 Anthropic 公開釋出的最強模型，標題還稱其「narrowly retaking lead for most powerful generally available LLM」。[2] - 另有第三方材料把 Claude Opus 4.7 描述為在 coding 與 agentic work 上進一步拉開優勢，或重點討論 SWE-bench、GPQA 等基準；但這些都不是你問題裡的「長流程研究穩定性」直接測量。[5][7] - GPT-5.5 這邊，唯一直接相關材料是一篇 OpenAI Community 貼文，指出 2026 年 2 月更新後，input_file 對內嵌 data: 內容的處理不可靠。[1] - 這個 input_file 問題可以視為某種工作流程可靠性風險，但它是特定 API／輸入處理問題，不能直接等同於模型本身在多步研究任務中會失焦、漏步驟或跑偏。[1] - 你問題中的「GPT-5.5 Spud」在提供證據裡沒有獨立規格、官方說明或專門評測；目前材料只直接提到 gpt-5.5 這個模型名稱。[1] Evidence notes - Claude 一側的證據較多，且包含第一方或平台方材料，例如 Anthropic 官方頁與 GitHub Changelog。[3][6] - GPT-5.5 一側的證據明顯較少，而且目前只有社群論壇貼文，不是正式 benchmark，也不是官方的 head-to-head 報告。[1] - 你提供的部分 benchmark 型材料還是拿 Claude Opus 4.7 去對 GPT-5.4，而不是 GPT-5.5，這會進一步降低它對你問題的直接性。[4] Limitations / uncertainty - 沒有共同任務、共同流程、共同評分標準下的直接比較，因此無法做高信心排名。[1][2][5][6][7] - 部分對 Claude 有利的說法來自媒體或第三方部落格，而不是專門為研究工作流設計的獨立實測。[2][5][7] - 目前沒有你要求的 GPT-5.5 Spud 對應 benchmark、官方能力說明或同條件對照結果，因此結論必須保守。[1] Summary - 嚴格依照這份證據，最準確的答案是：證據不足，不能確定誰在長流程研究任務中更不會失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] - 如果你只是要一個暫時性的、低信心工作判斷，Claude Opus 4.7 的可用證據面較完整、正向訊號較多，所以可先微幅優先考慮；但這不是已被直接查核證實的勝負結論。[1][2][3][6][7]
大家也會問
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下一步適合探索哪個相關主題？
繼續閱讀「研究並查核事實：如果研究過程裡混入 prompt injection、假引用、惡意 PDF、帶偏見資料，Claude Opus 4.7 跟 GPT-5.5 Spud 哪一個比較能守住研究品質和安全邊界？」，從另一個角度查看更多引用來源。
Claude Opus 4.7 brings stronger agentic coding, visual reasoning, and document analysis. For more detail on how these changes affect developer workflows, the deep dive on Claude Opus 4.7 for agentic coding is worth reading alongside this. The implications of Claude’s 1M token context window for long-running agent tasks are worth understanding here — Opus 4.7 makes better use of that headroom than its predecessor. Opus 4.7 leads on document reasoning, instruction following over long contexts, and agentic coding reliability. Getting that compilation right requires exactly the capabilities Opus…
Claude Opus 4.7 is Out — Weekly AI Newsletter (April 20th 2026) | by Fabio Chiusano | Generative AI | Apr, 2026 | Medium. Open in app. Sign in. [](https://mediu…
Opus 4.7 releases as OpenAI prepares "Spud" model for a direct response. 🤖 Anthropic ships Claude Opus 4.7. Anthropic released Claude Opus 4.7, targeting hard software engineering and long-running agentic work. #### Model Drop: Claude Opus 4.7. Read full story](https://handyai.substack.com/p/model-drop-claude-opus-47). White House officials asked specifically about access to Mythos, Anthropic’s next flagship model that hasn’t shipped yet. Anthropic released a redesigned Claude Code desktop app, built around parallel sessions in a single window. Anthropic released Claude Design on, an A…
Claude Opus 4.7 is Now on Overchat AI — Anthropic's Most Advanced AI Model. # Claude Opus 4.7 is Now on Overchat AI — Anthropic's Most Advanced AI Model. Anthropic released Claude Opus 4.7 on April 16, 2026, and it's a direct upgrade to Opus 4.6 that pushes the model's lead in coding and agentic work further than expected. ## Claude Opus 4.7 vs Other AI Models. * The tokenizer changed. Despite identical per-token rates, the new tokenizer maps the same text to 1.0–1.35× more tokens, and the model thinks more at higher effort levels — which means that in practice Claude Opus 4.7 is more exp…
Claude Opus 4.7 正式發布：程式碼、視覺雙升級，定價不變. Anthropic 於 2026 年 4 月 16 日發布 Claude Opus 4.7，SWE-bench Pro 拿下 64.3% 領先 GPT-5.4 與 Gemini 3.1 Pro，圖片解析度提升三倍，定價不變維持 $5/$25。但新版 tokenizer 最多讓實際成本增加 35%，升級前務必確認。. Claude Opus 4.7 正式發布：程式碼、視覺雙升級，定價不變. Anthropic 於 2026 年 4 月 16 日正式發布 Claude Opus 4.7，這是目前對外公開的最強 Claude 模型。程式碼能力與視覺解析度雙雙大幅提升，定價維持不變，但底層 tokenizer 異動讓實際使用成本有所不同，需要留意。. ## Opus 4.7 的核心升級是什麼. Claude Opus 4.7 是指 Anthropic 在 Opus 4.6 基礎上推出的新一代旗艦模型，model ID 為 i.j4i.i2
claude-opus-4-7
，主打三大方向：更強的程式碼解決能力、更高的視覺解析度，以及在長時間自主任務中更穩定的執行品質。. 程式碼能力是 Opus 4.7 改幅最大的面向。在業界標準測試 SWE-bench Verified（模擬解決真實 GitHub issue）上，Opus 4.…
In February, OpenAI updated the input_file API to handle a wide range of files: File inputs | OpenAI ... { "model": "gpt-5.5", "messages": [ { " ... Mar 2, 2026
報告公開網址2026年4月21日19 個來源
研究並查核事實：在要連續搜尋、整理、交叉比對、再修正的長流程研究任務裡，Claude Opus 4.7 跟 GPT-5.5 Spud 哪一個比較不會中途失焦、漏步驟或跑偏？
以你提供的這組材料來看，證據不足，不能高信心斷定 Claude Opus 4.7 或 GPT 5.5 Spud 在「連續搜尋、整理、交叉比對、再修正」這種長流程研究任務裡，哪一個更不容易中途失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] 如果一定要做低信心判斷，現有證據會讓我微幅傾向 Claude Opus 4.7，因為 Claude 一側至少有多個正向能力與可用性訊號，而 GPT 5.5 一側你提供的唯一直接材料是一則...
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重點整理
以你提供的這組材料來看，證據不足，不能高信心斷定 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 在「連續搜尋、整理、交叉比對、再修正」這種長流程研究任務裡，哪一個更不容易中途失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] 如果一定要做低信心判斷，現有證據會讓我微幅傾向 Claude Opus 4.7，因為 Claude 一側至少有多個正向能力與可用性訊號，而 GPT-5.5 一側你提供的唯一直接材料是一則關於 input_file 不穩定的社群回報；但這仍然是間接、非對等的比較，不能當成已查核的定論。[1][2][3][6][7
研究答案
以你提供的這組材料來看，證據不足，不能高信心斷定 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 在「連續搜尋、整理、交叉比對、再修正」這種長流程研究任務裡，哪一個更不容易中途失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] 如果一定要做低信心判斷，現有證據會讓我微幅傾向 Claude Opus 4.7，因為 Claude 一側至少有多個正向能力與可用性訊號，而 GPT-5.5 一側你提供的唯一直接材料是一則關於 input_file 不穩定的社群回報；但這仍然是間接、非對等的比較，不能當成已查核的定論。[1][2][3][6][7] Key findings - 目前沒有看到針對你指定任務型態的直接頭對頭測試，也就是沒有明確量測「長流程研究中是否失焦、漏步驟、跑偏」的同條件比較。[1][2][5][6][7] - Claude Opus 4.7 至少有 Anthropic 官方產品頁，以及 GitHub Changelog 說明其已一般可用，且可在 GitHub Copilot 中使用。[3][6] - VentureBeat 的報導把 Claude Opus 4.7 描述為 Anthropic 公開釋出的最強模型，標題還稱其「narrowly retaking lead for most powerful generally available LLM」。[2] - 另有第三方材料把 Claude Opus 4.7 描述為在 coding 與 agentic work 上進一步拉開優勢，或重點討論 SWE-bench、GPQA 等基準；但這些都不是你問題裡的「長流程研究穩定性」直接測量。[5][7] - GPT-5.5 這邊，唯一直接相關材料是一篇 OpenAI Community 貼文，指出 2026 年 2 月更新後，input_file 對內嵌 data: 內容的處理不可靠。[1] - 這個 input_file 問題可以視為某種工作流程可靠性風險，但它是特定 API／輸入處理問題，不能直接等同於模型本身在多步研究任務中會失焦、漏步驟或跑偏。[1] - 你問題中的「GPT-5.5 Spud」在提供證據裡沒有獨立規格、官方說明或專門評測；目前材料只直接提到 gpt-5.5 這個模型名稱。[1] Evidence notes - Claude 一側的證據較多，且包含第一方或平台方材料，例如 Anthropic 官方頁與 GitHub Changelog。[3][6] - GPT-5.5 一側的證據明顯較少，而且目前只有社群論壇貼文，不是正式 benchmark，也不是官方的 head-to-head 報告。[1] - 你提供的部分 benchmark 型材料還是拿 Claude Opus 4.7 去對 GPT-5.4，而不是 GPT-5.5，這會進一步降低它對你問題的直接性。[4] Limitations / uncertainty - 沒有共同任務、共同流程、共同評分標準下的直接比較，因此無法做高信心排名。[1][2][5][6][7] - 部分對 Claude 有利的說法來自媒體或第三方部落格，而不是專門為研究工作流設計的獨立實測。[2][5][7] - 目前沒有你要求的 GPT-5.5 Spud 對應 benchmark、官方能力說明或同條件對照結果，因此結論必須保守。[1] Summary - 嚴格依照這份證據，最準確的答案是：證據不足，不能確定誰在長流程研究任務中更不會失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] - 如果你只是要一個暫時性的、低信心工作判斷，Claude Opus 4.7 的可用證據面較完整、正向訊號較多，所以可先微幅優先考慮；但這不是已被直接查核證實的勝負結論。[1][2][3][6][7]
研究並查核事實：在要連續搜尋、整理、交叉比對、再修正的長流程研究任務裡，Claude Opus 4.7 跟 GPT-5.5 Spud 哪一個比較不會中途失焦、漏步驟或跑偏？
Studio Global AI19 個來源
附引用的答案
以你提供的這組材料來看，證據不足，不能高信心斷定 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 在「連續搜尋、整理、交叉比對、再修正」這種長流程研究任務裡，哪一個更不容易中途失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] 如果一定要做低信心判斷，現有證據會讓我微幅傾向 Claude Opus 4.7，因為 Claude 一側至少有多個正向能力與可用性訊號，而 GPT-5.5 一側你提供的唯一直接材料是一則關於 input_file 不穩定的社群回報；但這仍然是間接、非對等的比較，不能當成已查核的定論。[1][2][3][6][7] Key findings - 目前沒有看到針對你指定任務型態的直接頭對頭測試，也就是沒有明確量測「長流程研究中是否失焦、漏步驟、跑偏」的同條件比較。[1][2][5][6][7] - Claude Opus 4.7 至少有 Anthropic 官方產品頁，以及 GitHub Changelog 說明其已一般可用，且可在 GitHub Copilot 中使用。[3][6] - VentureBeat 的報導把 Claude Opus 4.7 描述為 Anthropic 公開釋出的最強模型，標題還稱其「narrowly retaking lead for most powerful generally available LLM」。[2] - 另有第三方材料把 Claude Opus 4.7 描述為在 coding 與 agentic work 上進一步拉開優勢，或重點討論 SWE-bench、GPQA 等基準；但這些都不是你問題裡的「長流程研究穩定性」直接測量。[5][7] - GPT-5.5 這邊，唯一直接相關材料是一篇 OpenAI Community 貼文，指出 2026 年 2 月更新後，input_file 對內嵌 data: 內容的處理不可靠。[1] - 這個 input_file 問題可以視為某種工作流程可靠性風險，但它是特定 API／輸入處理問題，不能直接等同於模型本身在多步研究任務中會失焦、漏步驟或跑偏。[1] - 你問題中的「GPT-5.5 Spud」在提供證據裡沒有獨立規格、官方說明或專門評測；目前材料只直接提到 gpt-5.5 這個模型名稱。[1] Evidence notes - Claude 一側的證據較多，且包含第一方或平台方材料，例如 Anthropic 官方頁與 GitHub Changelog。[3][6] - GPT-5.5 一側的證據明顯較少，而且目前只有社群論壇貼文，不是正式 benchmark，也不是官方的 head-to-head 報告。[1] - 你提供的部分 benchmark 型材料還是拿 Claude Opus 4.7 去對 GPT-5.4，而不是 GPT-5.5，這會進一步降低它對你問題的直接性。[4] Limitations / uncertainty - 沒有共同任務、共同流程、共同評分標準下的直接比較，因此無法做高信心排名。[1][2][5][6][7] - 部分對 Claude 有利的說法來自媒體或第三方部落格，而不是專門為研究工作流設計的獨立實測。[2][5][7] - 目前沒有你要求的 GPT-5.5 Spud 對應 benchmark、官方能力說明或同條件對照結果，因此結論必須保守。[1] Summary - 嚴格依照這份證據，最準確的答案是：證據不足，不能確定誰在長流程研究任務中更不會失焦、漏步驟或跑偏。[1][2][3][5][6][7] - 如果你只是要一個暫時性的、低信心工作判斷，Claude Opus 4.7 的可用證據面較完整、正向訊號較多，所以可先微幅優先考慮；但這不是已被直接查核證實的勝負結論。[1][2][3][6][7]
大家也會問
「研究並查核事實：在要連續搜尋、整理、交叉比對、再修正的長流程研究任務裡，Claude Opus 4.7 跟 GPT-5.5 Spud 哪一個比較不會中途失焦、漏步驟或跑偏？」的簡短答案是什麼？
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下一步適合探索哪個相關主題？
繼續閱讀「研究並查核事實：如果研究過程裡混入 prompt injection、假引用、惡意 PDF、帶偏見資料，Claude Opus 4.7 跟 GPT-5.5 Spud 哪一個比較能守住研究品質和安全邊界？」，從另一個角度查看更多引用來源。
Claude Opus 4.7 brings stronger agentic coding, visual reasoning, and document analysis. For more detail on how these changes affect developer workflows, the deep dive on Claude Opus 4.7 for agentic coding is worth reading alongside this. The implications of Claude’s 1M token context window for long-running agent tasks are worth understanding here — Opus 4.7 makes better use of that headroom than its predecessor. Opus 4.7 leads on document reasoning, instruction following over long contexts, and agentic coding reliability. Getting that compilation right requires exactly the capabilities Opus…
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Opus 4.7 releases as OpenAI prepares "Spud" model for a direct response. 🤖 Anthropic ships Claude Opus 4.7. Anthropic released Claude Opus 4.7, targeting hard software engineering and long-running agentic work. #### Model Drop: Claude Opus 4.7. Read full story](https://handyai.substack.com/p/model-drop-claude-opus-47). White House officials asked specifically about access to Mythos, Anthropic’s next flagship model that hasn’t shipped yet. Anthropic released a redesigned Claude Code desktop app, built around parallel sessions in a single window. Anthropic released Claude Design on, an A…
Claude Opus 4.7 is Now on Overchat AI — Anthropic's Most Advanced AI Model. # Claude Opus 4.7 is Now on Overchat AI — Anthropic's Most Advanced AI Model. Anthropic released Claude Opus 4.7 on April 16, 2026, and it's a direct upgrade to Opus 4.6 that pushes the model's lead in coding and agentic work further than expected. ## Claude Opus 4.7 vs Other AI Models. * The tokenizer changed. Despite identical per-token rates, the new tokenizer maps the same text to 1.0–1.35× more tokens, and the model thinks more at higher effort levels — which means that in practice Claude Opus 4.7 is more exp…
Claude Opus 4.7 正式發布：程式碼、視覺雙升級，定價不變. Anthropic 於 2026 年 4 月 16 日發布 Claude Opus 4.7，SWE-bench Pro 拿下 64.3% 領先 GPT-5.4 與 Gemini 3.1 Pro，圖片解析度提升三倍，定價不變維持 $5/$25。但新版 tokenizer 最多讓實際成本增加 35%，升級前務必確認。. Claude Opus 4.7 正式發布：程式碼、視覺雙升級，定價不變. Anthropic 於 2026 年 4 月 16 日正式發布 Claude Opus 4.7，這是目前對外公開的最強 Claude 模型。程式碼能力與視覺解析度雙雙大幅提升，定價維持不變，但底層 tokenizer 異動讓實際使用成本有所不同，需要留意。. ## Opus 4.7 的核心升級是什麼. Claude Opus 4.7 是指 Anthropic 在 Opus 4.6 基礎上推出的新一代旗艦模型，model ID 為 i.j4i.i2
claude-opus-4-7
，主打三大方向：更強的程式碼解決能力、更高的視覺解析度，以及在長時間自主任務中更穩定的執行品質。. 程式碼能力是 Opus 4.7 改幅最大的面向。在業界標準測試 SWE-bench Verified（模擬解決真實 GitHub issue）上，Opus 4.…
In February, OpenAI updated the input_file API to handle a wide range of files: File inputs | OpenAI ... { "model": "gpt-5.5", "messages": [ { " ... Mar 2, 2026
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