一張表看懂差異

Benchmark 分化：Claude 偏推理與修復，GPT-5.5 偏工具流程

LLM Stats 將 Claude Opus 4.7 的領先項目歸在 reasoning-heavy 與 review-grade tests，包括 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、SWE-Bench Pro、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1 等；GPT-5.5 的領先項目則集中在 long-running tool-use tests，包括 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、OSWorld-Verified、CyberGym。

這個分布比「誰第一」更重要。若你的產品流程需要解難題、做金融分析、修補程式碼或處理嚴格審查型任務，Claude Opus 4.7 的公開訊號更有利；若你的產品依賴網頁瀏覽、terminal、OS 操作、工具調用或多步驟代理流程，GPT-5.5 的公開訊號更有利。

Anthropic 對 Claude Opus 4.7 的發布資料也強調其內部 research-agent benchmark：Claude Opus 4.7 在六個模組中並列最高總分 0.715，並在 General Finance 模組從 Opus 4.6 的 0.767 提升到 0.813。 但這是 Anthropic 的內部評測與同系列比較，不能直接替代 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 的同場公開對照。

逐項分數範例：看方向，不要當最終排名

Webreactiva 的比較文列出以下分數，可作為任務分化的例子；但這些數字仍應搭配 BenchLM 與 LLM Stats 對資料限制的提醒閱讀。

這些例子與 LLM Stats 的類別分布大致一致：GPT-5.5 在 terminal、瀏覽與 OS 類任務更亮眼，Claude Opus 4.7 在 SWE、MCP、推理與金融類任務更強。 但因為公開分數不是完全一致方法論下的同場測試，不能把它們解讀成最終排名。

價格與規格：Claude 輸出較便宜，GPT-5.5 文件較完整

BenchLM 顯示兩者輸入價格同為每 100 萬 token 5 美元；輸出價格則是 GPT-5.5 每 100 萬 token 30 美元，Claude Opus 4.7 每 100 萬 token 25 美元。 LLM Stats 的比較頁也將 Claude Opus 4.7 標示為每 token 約便宜 1.1 倍。

OpenAI API 模型頁列出 GPT-5.5 的 model ID 為 gpt-5.5，定位為 coding and professional work 的新一類模型，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。

不過，標價不是完整生產成本。OpenAI 的 GPT-5.5 API 指南建議，工具密集或長時間工作流程應與其他模型針對 accuracy、token consumption 與 end-to-end latency 進行 benchmark。 換句話說，真正的成本要看輸入輸出 token、工具調用、重試率、失敗率與端到端延遲，而不只是每 100 萬 token 的標價。

怎麼選：先看你的工作流

優先測 GPT-5.5 的情境

如果你的產品要執行長流程工具使用、瀏覽、terminal、自動化操作或 computer-use 類任務，GPT-5.5 應該排在測試清單前段。LLM Stats 將 GPT-5.5 的優勢歸在 long-running tool-use tests，OpenAI 模型頁也列出 GPT-5.5 支援 Functions、Web search、File search 與 Computer use。

優先測 Claude Opus 4.7 的情境

如果你的任務偏向高難推理、金融分析、程式碼修復或 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 的優勢訊號。

如果成本主要來自大量輸出 token，Claude Opus 4.7 也有標價優勢：BenchLM 顯示它的輸出價格為每 100 萬 token 25 美元，低於 GPT-5.5 的 30 美元。

最穩妥的做法：用自家任務重測

公開 benchmark 最適合用來排測試優先順序，不適合直接當採購結論。實務上應建立一組真實任務，固定 prompt、資料、工具權限、reasoning 設定與評分規則；LLM Stats 對 high reasoning tier 自報分數的方法論提醒，正是為什麼這些控制變因重要。

測試時至少應比較成功率、錯誤類型、token consumption、重試成本與 end-to-end latency；OpenAI 的 GPT-5.5 指南也明確建議，工具密集或長流程工作應針對 accuracy、token consumption 與 end-to-end latency 與其他模型 benchmark。

最終部署不一定要二選一。若你的內部 eval 顯示兩者強項互補，可以把推理、金融與困難程式碼修復路由到 Claude Opus 4.7，把瀏覽、terminal、OS 操作與工具密集流程路由到 GPT-5.5；這種任務路由比只追逐單一榜單名次更貼近公開 benchmark 顯示的能力分化。

最終判斷

目前最可靠的結論是：Claude Opus 4.7 在第三方 benchmark 彙整中略佔整體優勢，GPT-5.5 則在長流程工具使用與代理型工作流 benchmark 上更突出；但公開資料還不足以支持任何一方全面勝出的說法。

如果只看方向，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。真正的生產選型仍應回到你的資料、成本模型、延遲要求與私有評測結果。

一張表看懂差異

Benchmark 分化：Claude 偏推理與修復，GPT-5.5 偏工具流程

LLM Stats 將 Claude Opus 4.7 的領先項目歸在 reasoning-heavy 與 review-grade tests，包括 GPQA Diamond、Humanity’s Last Exam、SWE-Bench Pro、MCP Atlas、FinanceAgent v1.1 等；GPT-5.5 的領先項目則集中在 long-running tool-use tests，包括 Terminal-Bench 2.0、BrowseComp、OSWorld-Verified、CyberGym。

這個分布比「誰第一」更重要。若你的產品流程需要解難題、做金融分析、修補程式碼或處理嚴格審查型任務，Claude Opus 4.7 的公開訊號更有利；若你的產品依賴網頁瀏覽、terminal、OS 操作、工具調用或多步驟代理流程，GPT-5.5 的公開訊號更有利。

Anthropic 對 Claude Opus 4.7 的發布資料也強調其內部 research-agent benchmark：Claude Opus 4.7 在六個模組中並列最高總分 0.715，並在 General Finance 模組從 Opus 4.6 的 0.767 提升到 0.813。 但這是 Anthropic 的內部評測與同系列比較，不能直接替代 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7 的同場公開對照。

逐項分數範例：看方向，不要當最終排名

Webreactiva 的比較文列出以下分數，可作為任務分化的例子；但這些數字仍應搭配 BenchLM 與 LLM Stats 對資料限制的提醒閱讀。

這些例子與 LLM Stats 的類別分布大致一致：GPT-5.5 在 terminal、瀏覽與 OS 類任務更亮眼，Claude Opus 4.7 在 SWE、MCP、推理與金融類任務更強。 但因為公開分數不是完全一致方法論下的同場測試，不能把它們解讀成最終排名。

價格與規格：Claude 輸出較便宜，GPT-5.5 文件較完整

BenchLM 顯示兩者輸入價格同為每 100 萬 token 5 美元；輸出價格則是 GPT-5.5 每 100 萬 token 30 美元，Claude Opus 4.7 每 100 萬 token 25 美元。 LLM Stats 的比較頁也將 Claude Opus 4.7 標示為每 token 約便宜 1.1 倍。

OpenAI API 模型頁列出 GPT-5.5 的 model ID 為 gpt-5.5，定位為 coding and professional work 的新一類模型，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。

不過，標價不是完整生產成本。OpenAI 的 GPT-5.5 API 指南建議，工具密集或長時間工作流程應與其他模型針對 accuracy、token consumption 與 end-to-end latency 進行 benchmark。 換句話說，真正的成本要看輸入輸出 token、工具調用、重試率、失敗率與端到端延遲，而不只是每 100 萬 token 的標價。

怎麼選：先看你的工作流

優先測 GPT-5.5 的情境

如果你的產品要執行長流程工具使用、瀏覽、terminal、自動化操作或 computer-use 類任務，GPT-5.5 應該排在測試清單前段。LLM Stats 將 GPT-5.5 的優勢歸在 long-running tool-use tests，OpenAI 模型頁也列出 GPT-5.5 支援 Functions、Web search、File search 與 Computer use。

優先測 Claude Opus 4.7 的情境

如果你的任務偏向高難推理、金融分析、程式碼修復或 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 的優勢訊號。

如果成本主要來自大量輸出 token，Claude Opus 4.7 也有標價優勢：BenchLM 顯示它的輸出價格為每 100 萬 token 25 美元，低於 GPT-5.5 的 30 美元。

最穩妥的做法：用自家任務重測

公開 benchmark 最適合用來排測試優先順序，不適合直接當採購結論。實務上應建立一組真實任務，固定 prompt、資料、工具權限、reasoning 設定與評分規則；LLM Stats 對 high reasoning tier 自報分數的方法論提醒，正是為什麼這些控制變因重要。

測試時至少應比較成功率、錯誤類型、token consumption、重試成本與 end-to-end latency；OpenAI 的 GPT-5.5 指南也明確建議，工具密集或長流程工作應針對 accuracy、token consumption 與 end-to-end latency 與其他模型 benchmark。

最終部署不一定要二選一。若你的內部 eval 顯示兩者強項互補，可以把推理、金融與困難程式碼修復路由到 Claude Opus 4.7，把瀏覽、terminal、OS 操作與工具密集流程路由到 GPT-5.5；這種任務路由比只追逐單一榜單名次更貼近公開 benchmark 顯示的能力分化。

最終判斷

目前最可靠的結論是：Claude Opus 4.7 在第三方 benchmark 彙整中略佔整體優勢，GPT-5.5 則在長流程工具使用與代理型工作流 benchmark 上更突出；但公開資料還不足以支持任何一方全面勝出的說法。

如果只看方向，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。真正的生產選型仍應回到你的資料、成本模型、延遲要求與私有評測結果。