Claude Opus 4.8 對決 GPT-5.5：誰才是2026年最強AI模型？

2026年5月下旬，前線AI模型的競賽急速升溫。Anthropic在5月28日發布了Claude Opus 4.8，距離Opus 4.7僅六週，也僅僅比OpenAI在4月23日推出的GPT-5.5晚了一個多月。這三款模型都瞄準同一群開發者，但它們的定價結構、基準測試成績，以及實際工作表現上的落差，讓選擇變得不再那麼簡單。

這篇比較將依據官方定價頁面、產品發布公告，以及獨立的基準測試報告，讓你清楚掌握這幾個模型目前的真實定位。

API定價比一比：Claude以明顯差距勝出

從表面上看，三款模型的輸入收費都是每百萬個Tokens 5美元，但真正的分野出現在輸出定價和延伸脈絡（context）的費率上。

每百萬Tokens成本	Claude Opus 4.8	Claude Opus 4.7	GPT-5.5
輸入（標準）	$5.00	$5.00	$5.00
輸出（標準）	$25.00	$25.00	$30.00
快取輸入	$0.50	$0.50	$0.50
批次/彈性（輸入）	~$2.50	~$2.50	$2.50
批次/彈性（輸出）	~$12.50	~$12.50	$15.00
長脈絡輸入（1M ctx）	$5.00	$5.00	$10.00
長脈絡輸出（1M ctx）	$25.00	$25.00	$45.00
快速模式（輸入）	$10.00	$10.00	不適用
快速模式（輸出）	$50.00	$50.00	不適用

這張表的重要之處在於：

首先，GPT-5.5 的標準輸出費用比兩款 Claude Opus 模型貴了 20% 。到了涉及長脈絡的工作，這個差距更被急遽拉大——當使用完整的100萬個Tokens脈絡時，GPT-5.5的輸入和輸出定價分別為10美元和45美元，而兩款 Claude 模型的長脈絡費率卻和標準一模一樣，維持在5美元與25美元 。

其次，Anthropic的Opus 4.8完全延續了Opus 4.7的定價，即便在基準測試上有了顯著進步，也沒有調漲費用 。反觀GPT-5.5，它的API價格是前一代GPT-5.4的兩倍，但OpenAI主張，得益於Token效率的改善，有效成本漲幅大約只有20% 。

值得一提的是，三款模型都支援提示詞快取（prompt caching），最高可為快取輸入節省約90%的成本，同時也提供約有50%折扣的批次處理模式 。

而GPT-5.5還有一個專為研究級工作負載設計的Pro層級，費率為每百萬Tokens輸入30美元、輸出180美元 ；Claude Opus則沒有對應的層級。

基準測試成績：Opus 4.8的優勢集中在代理型任務

要直接比較模型並不容易，因為它們常常在不同版本的基準上，遵循著不同的測試協定。但只要在相同的測試項目上取得成績，Opus 4.8幾乎都在開發者最關心的領域裡取得領先。

基準項目	Opus 4.8	Opus 4.7	GPT-5.5
SWE-bench Verified（編碼）	88.6%	87.6%	無法直接比較
SWE-bench Pro（代理編碼）	69.2%	64.3%	58.6%
Terminal-Bench 2.1	74.6%	—	—
Terminal-Bench 2.0	—	69.4%	82.7%
多領域推理（使用工具）	57.9%	54.7%	無法直接比較
多領域推理（無工具）	~62.1%	—	—
GPQA Diamond（研究生級科學）	93.6%	94.2%	—
MMLU（廣泛知識）	—	91.3%	—
AIME 2024（競賽數學）	—	99.8%	—
CursorBench	最高分	基準線	—
GDPval-AA（知識工作）	1890	1753	1769
Super-Agent（端到端）	100%	—	未達100%
代理型電腦操作	83.4%	82.8%	78.7%

代理型編碼（Agentic Coding）：一場10.6個百分點的差距

在實際軟體工程任務領域裡，SWE-bench Pro是最廣受引用的基準。Opus 4.8取得了69.2%的成績，對比GPT-5.5的58.6%，有著10.6個百分點的明顯領先 。Opus 4.7原先就已經以64.3%領先，如今Opus 4.8更進一步擴大了這個優勢。Anthropic在發布中還特別強調，模型任務完成的速度更快，而且程式碼瑕疵的發生率比起前代降低了約4倍 。

Terminal-Bench：不同版本，不同解讀

這個基準需要你仔細閱讀。GPT-5.5在Terminal-Bench 2.0的回報成績為82.7% ，而Opus 4.8的74.6%則是在較新版本的Terminal-Bench 2.1上測得的 。這兩者無法直接比較。此外，OpenAI聲稱的82.7%也曾受到嚴格檢視；同一日，基準擁有者的排行榜顯示的成績是82.0% ± 2.2 。Opus 4.7在Terminal-Bench 2.0的成績為69.4% ，同時也有獨立測試採用不同測試框架後發現，GPT-5.5在這個基準上的表現甚至偶爾不如GPT-5.4 。

知識工作與代理行為

在知識工作評估項目GDPval-AA上，Opus 4.8取得了1890的Elo分數，相較於GPT-5.5的1769，大約有7%的優勢 。Opus 4.8也是第一款在Anthropic自家的Super-Agent基準中，達到100%完成率的模型，意味著它成功執行了測試套件中每一項端到端的代理任務 ，而GPT-5.5並未達到100%。

在代理型電腦操作（OSWorld-Verified）的面向上，雙方的分數比較接近：Opus 4.8為83.4%，GPT-5.5為78.7%，Opus 4.7則為82.8% 。這些差距都還在個位數百分點的範圍內，並不算跳躍世代的升級。

GPT-5.5可能仍舊佔優勢的地方

GPT-5.5在Anthropic發布Opus 4.8時所一同公布的共享基準上，涵蓋量明顯較少，部分原因在於OpenAI過往常聚焦於不同的指標。在GPQA Diamond（研究生級科學推理）上，Opus 4.7曾達到94.2% ，而稍早的比較也顯示，GPT-5.4在純數學推理與某些知識召回測試上，曾對Opus 4.7握有微幅優勢 。Opus 4.8與GPT-5.5在這個項目上，還沒有直接的比較能參考，不過Opus 4.8紀錄的成績是93.6% 。

OpenAI同時也聲稱，GPT-5.5在每一項編碼任務上，平均使用的輸出Token數目比GPT-5.4少了約40%，這在某些工作負載上，或許可以部分抵銷它較高的單價 。

脈絡視窗與其他規格

規格	Opus 4.8	Opus 4.7	GPT-5.5
脈絡視窗	1M tokens	1M tokens	1M tokens
快速模式	2.5倍速（$10/$50）	2.5倍速（$10/$50）	不適用
發布日期	2026年5月28日	2026年4月16日	2026年4月23日
批次折扣	50%	50%	50%（彈性）
提示詞快取	是（最高節省90%）	是（最高節省90%）	是（節省90%）

三款模型都將脈絡視窗定在100萬個Tokens，不過Anthropic在文件中記載Opus 4.8的單次請求最大輸出為128K Tokens 。GPT-5.5的單次最大輸出則列為32K Tokens 。

Claude的快速模式為選用功能，運作速度大約為標準的2.5倍。Anthropic表示，Opus 4.8的快速模式費用，比起先前幾代Opus的快速推論便宜了三倍 。GPT-5.5則沒有同等的加價提速層級。

那些值得留意的數字爭議

在閱讀獨立的基準成績時，有幾個限制需要放在心上：

• GPT-5.5的CursorBench分數：在某些社群測試中，使用不同測試框架來跑時，成績竟然比GPT-5.4還低。這不禁讓人質疑，OpenAI自行報告的數字究竟具有多大的代表性 。
• Terminal-Bench的版本問題：不同模型比較時使用的版本不盡相同。如果你沒有仔細確認版本編號，就貿然比較排行榜上的排名，有可能被誤導 。
• SWE-bench Pro：這是目前最乾淨、最直接的共同基準，而且Claude的歷來版本在這裡的表現向來穩健領先。以這個指標來看，Opus 4.8與GPT-5.5之間的差距，已經大到足以反映在真實的工作流程差異上。

你該選擇哪個模型？

選擇 Claude Opus 4.8 如果： 你的工作核心圍繞在代理編碼、電腦操作任務、知識工作，或是高負載的長脈絡作業。它在每一個能夠直接比較的共享基準上幾乎全面領先，而且定價完全沒有調漲，延續了Opus 4.7的水準。

選擇 GPT-5.5 如果： 你已經深度整合在OpenAI的生態系裡，特別看重純粹的數學推理能力，或是你的特定提示詞模式，可以透過Token效率的提升來抵銷它較高的單價。

繼續使用 Opus 4.7 如果： 你需要的是前線水準的代理編碼功能（64.3%的SWE-bench Pro成績依然遠勝GPT-5.5），而且暫時不需要Opus 4.8帶來的那些特定進步。然而，既然價格完全一模一樣，似乎也沒有什麼理由不急著升級。

對於那些運作大量輸出代理，或是需要分析長篇文件的開發者來說，Claude Opus便宜了約17%的輸出定價，以及那份不分長短都始終如一的脈絡費率，將會對每個月的API帳單，產生具體而實際的影響。