Claude Opus 4.7 बनाम GPT-5.5: कौन‑सा फ्रंटियर मॉडल बेहतर है?

यदि आप प्रोडक्शन एजेंटिक वर्क के लिए Claude Opus 4.7 और GPT-5.5 के बीच निर्णय ले रहे हैं, तो चुनाव पहली नजर में जितना लगता है उससे कम सीधा है। दोनों अपनी-अपनी कंपनियों के फ्लैगशिप मॉडल हैं, दोनों जटिल मल्टी‑स्टेप कार्यों को लक्षित करते हैं, और दोनों 2026 की शुरुआत में कुछ ही हफ्तों के अंतर से आए।

Anthropic ने 16 अप्रैल, 2026 को Claude Opus 4.7 जारी किया, इसे लंबे समय तक चलने वाले एजेंटिक कोडिंग और जटिल टूल उपयोग के लिए बना हाइब्रिड रीजनिंग मॉडल के रूप में पेश किया। OpenAI इसके बाद GPT-5.5 लाया, जिसमें दक्षता बढ़ोतरी और लंबे कॉन्टेक्स्ट पर बेहतर रीजनिंग पर जोर दिया गया। कोई भी हर मोर्चे पर स्पष्ट विजेता नहीं है। बेंचमार्क दिलचस्प तरीकों से बंटते हैं, और जवाब इस पर निर्भर करता है कि आप वास्तव में क्या बना रहे हैं।

इस लेख में, मैं Claude Opus 4.7 और GPT-5.5 की तुलना पाँच प्रमुख आयामों में करूँगा: कोडिंग और एजेंटिक वर्कफ़्लो, रीजनिंग और नॉलेज टास्क, टूल उपयोग और कंप्यूटर इंटरेक्शन, मल्टीमोडल क्षमताएँ, और प्राइसिंग। प्रत्येक मॉडल की पृष्ठभूमि के लिए, हमारे Claude Opus 4.7 और GPT-5.5 गाइड पढ़ने की सलाह देता हूँ।

GPT-5.5 क्या है?

GPT-5.5 OpenAI का एजेंटिक‑फोकस्ड मॉडल है, जो 23 अप्रैल, 2026 को जारी हुआ। यह दो वेरिएंट में आता है: स्टैंडर्ड GPT-5.5 और GPT-5.5 Pro, जो अधिक क्षमता वाला टियर है और मांग वाले बिजनेस, लीगल, और डेटा साइंस कार्यों के लिए लक्षित है। GPT-5.5 Pro बेस मॉडल की तुलना में प्रति टोकन लगभग 6 गुना महंगा है।

OpenAI के मुख्य दावे हैं बेहतर टोकन दक्षता (उसी Codex कार्यों को पूरा करने में कम टोकन) और लंबा‑कॉन्टेक्स्ट रीजनिंग जो 128K टोकन से आगे 1M तक टिकाऊ रहती है, साथ ही एजेंटिक कोडिंग, कंप्यूटर उपयोग, और नॉलेज वर्क पर प्रदर्शन में वृद्धि। OpenAI यह भी रिपोर्ट करता है कि GPT-5.5 के एक आंतरिक संस्करण ने off-diagonal Ramsey numbers पर एक नए प्रूफ में योगदान दिया। GPT-5.5 ChatGPT और Codex में उपलब्ध है, और API एक्सेस अलग से रोलआउट हो रहा है।

GPT-5.5 के बेंचमार्क और दक्षता दावों का पूरा विश्लेषण देखने के लिए हमारा GPT-5.5 गाइड देखें, जहाँ हमने 300K‑टोकन दस्तावेज़ पर लंबा‑कॉन्टेक्स्ट रिट्रीवल का परीक्षण किया।

Claude Opus 4.7 क्या है?

Claude Opus 4.7 Anthropic का वर्तमान सार्वजनिक रूप से उपलब्ध फ्लैगशिप मॉडल है, जो 16 अप्रैल, 2026 को जारी हुआ। यह Claude Opus 4.6 का उत्तराधिकारी है और Anthropic की लाइनअप में केवल आंतरिक Mythos Preview से नीचे स्थित है। यह मॉडल जटिल एजेंटिक वर्कफ़्लो, उन्नत सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, और लंबे क्षितिज वाले कार्यों के लिए बनाया गया है जिन्हें सत्रों में सुसंगत प्रदर्शन चाहिए।

Opus 4.6 से सबसे बड़े बदलाव हैं SWE-bench Pro पर 10.9‑अंक की बढ़त (53.4% से 64.3%), विजुअल रिज़ॉल्यूशन में तीन गुना वृद्धि (3.75MP तक), बेहतर फ़ाइल‑सिस्टम मेमोरी, और एक नया xhigh रीजनिंग एफर्ट स्तर जो high और max के बीच आता है। प्राइसिंग $5 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $25 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है, जो Opus 4.6 से अपरिवर्तित है। मॉडल Claude API (मॉडल ID: claude-opus-4-7), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, और Microsoft Foundry के माध्यम से उपलब्ध है।

यदि आप Opus 4.7 को एक्शन में देखना चाहते हैं, तो हमारा Claude Opus 4.7 Practical Benchmark ट्यूटोरियल आपको यह परखने में मदद करता है कि क्या इसकी फ़ाइल‑सिस्टम मेमोरी वास्तव में अलग‑अलग एफर्ट लेवल पर कोडिंग प्रदर्शन में सुधार करती है। आप हमारे Claude Opus 4.7 बनाम Gemini 3.1 Pro गाइड में इसके एक अन्य प्रतिद्वंद्वी से मुकाबले में भी रुचि ले सकते हैं।

GPT-5.5 बनाम Claude Opus 4.7: आमने‑सामने तुलना

विवरण में जाने से पहले यह एक त्वरित संदर्भ है।

एजेंटिक कोडिंग

यही वह आयाम है जहाँ दोनों मॉडलों के बीच का अंतर सबसे स्पष्ट दिखता है, भले ही कोई एक समग्र विजेता न हो। 

GPT-5.5 खास तौर पर एजेंटिक कोडिंग लूप्स के लिए डिज़ाइन किया गया है: यह अपने आउटपुट की स्वयं जाँच करता है, कार्य पूरा होने तक चलता रहता है, और न्यूनतम यूज़र गाइडेंस के साथ मल्टी‑स्टेप कार्यों को हैंडल करने के लिए बना है। Opus 4.7 का दृष्टिकोण भी समान है—सेल्फ‑आउटपुट वेरिफिकेशन, टास्क बजट, बेहतर सिस्टम‑फाइल मेमोरी, और नया xhigh रीजनिंग एफर्ट स्तर, जो high (5,000) और max (20,000) के बीच 10,000 थिंकिंग टोकन पर स्थित है।

SWE-bench Pro पर, Opus 4.7 64.3% के प्रभावशाली स्कोर के साथ आगे है, जबकि GPT-5.5 का स्कोर 58.6% है। Terminal-Bench 2.0 में तस्वीर उलट जाती है—Opus 4.7 (69.4%) GPT-5.5 (82.7%) से दस प्रतिशत अंकों से अधिक पीछे है। 

यदि आपकी टीम मुख्य रूप से कोड शिप करती है (बग फिक्स करना, बड़े रेपो में फीचर बनाना), तो Opus 4.7 का SWE-bench Pro लीड इसे बेहतर विकल्प बनाता है। लेकिन सर्वर सेटअप और मल्टी‑स्टेप शेल ऑटोमेशन जैसी टर्मिनल‑हेवी DevOps वर्कफ़्लो के लिए, GPT-5.5 का प्रमुख Terminal-Bench स्कोर उसे स्पष्ट बढ़त देता है।

रीजनिंग और नॉलेज टास्क

ग्रेजुएट‑लेवल रीजनिंग की बात करें तो, दोनों मॉडल लगभग बराबरी पर हैं। Opus 4.7 GPQA Diamond पर 94.2% स्कोर करता है; GPT-5.5 93.6% तक पहुँचता है, जो बहुत करीब है।

Humanity's Last Exam—एक बहुविषयक रीजनिंग बेंचमार्क—पर, Opus 4.7 बिना टूल के 46.9% और टूल के साथ 54.7% स्कोर करता है, जबकि GPT-5.5 बिना टूल के 41.4% और टूल के साथ 52.2% तक पहुँचता है। टूल उपयोग के साथ अंतर बड़ा नहीं है, लेकिन टूल के बिना रीजनिंग में Opus 4.7 GPT-5.5 पर पाँच प्रतिशत अंकों से अधिक की उल्लेखनीय बढ़त रखता है।

BrowseComp पर GPT-5.5 84.4% स्कोर करता है (GPT-5.5 Pro तो 90.1% तक), जबकि Opus 4.7 79.3% पर है। यह वास्तविक अंतर है। यदि आपके वर्कफ़्लो वेब रिसर्च पर काफी निर्भर हैं, तो यहाँ GPT-5.5 को स्पष्ट बढ़त मिलती है।

एक और क्षेत्र जहाँ GPT-5.5 आगे है वह है गणित। FrontierMath के दोनों स्तरों पर, Opus 4.7 से अंतर काफ़ी बड़ा है:

दोनों स्तरों पर, Pro संस्करण बेस GPT-5.5 से कुछ प्रतिशत अंक और जोड़ देता है। क्या यह छह गुना अधिक कीमत को सही ठहराता है, यह अलग सवाल है। नीचे प्राइसिंग पर और अधिक।

विज़न और मल्टीमोडल क्षमताएँ

Opus 4.7 ने विज़न को अपनी प्रमुख सुधारों में रखा, और बेंचमार्क संख्याएँ इसे समर्थित करती हैं। यह CharXiv Reasoning लीडरबोर्ड पर शीर्ष पर है, जो वैज्ञानिक चार्ट्स पर विज़ुअल रीजनिंग की कसौटी है—बिना टूल 82.1% और टूल के साथ 91.0%।

इसके पीछे का आर्किटेक्चरल बदलाव समर्थित इमेज रिज़ॉल्यूशन में तीन गुना वृद्धि है, 3.75MP (2576px) तक। उच्च‑रिज़ॉल्यूशन छवियाँ अधिक टोकन खाती हैं, इसलिए यदि आपको अतिरिक्त निष्ठा की आवश्यकता नहीं है तो Anthropic डाउनसैंपलिंग की सिफारिश करता है। Opus 4.6 पर बढ़त पर्याप्त है: बिना टूल 69.1% से 82.1% तक, यानी 13‑अंकों की छलांग।

हमारा Claude Opus 4.7 API Tutorial दिखाता है कि इन क्षमताओं का उपयोग करके चार्ट‑डिजिटाइज़र कैसे बनाया जाए—इसे अवश्य देखें।

GPT-5.5 के पास रिसर्च नोट्स में प्रकाशित CharXiv स्कोर नहीं हैं, इसलिए यहाँ सीधी तुलना संभव नहीं। इतना कहा जा सकता है कि यदि विज़न टास्क आपके वर्कफ़्लो के केंद्र में हैं, तो Opus 4.7 में दस्तावेज़ीकृत, बड़ा सुधार है और इसके लिए स्पष्ट आर्किटेक्चरल कारण भी। GPT-5.5 की विज़न क्षमताएँ तुलनीय हो सकती हैं, लेकिन साक्ष्य अभी सामने नहीं हैं।

टूल उपयोग और कंप्यूटर इंटरेक्शन

Opus 4.7 MCP-Atlas पर आगे है, जो मल्टी‑टूल वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन को मापता है—77.3% बनाम GPT-5.5 के 75.3%। OSWorld पर, जो स्वायत्त कंप्यूटर उपयोग को मापता है, दोनों मॉडल मूलतः बराबरी पर हैं: Opus 4.7 का स्कोर 78.0% बनाम GPT-5.5 का 78.7%।

Opus 4.7 API पर पब्लिक बीटा में टास्क बजट भी लाता है, जो प्रति टास्क टोकन खर्च की सीमा तय करने देता है। प्रोडक्शन एजेंटिक वर्कफ़्लो में जहाँ लागत की पूर्वानुमेयता महत्वपूर्ण है, यह एक व्यावहारिक फ़ीचर है जिसका GPT-5.5 में अभी सीधा समकक्ष नहीं है। कुल मिलाकर, GPT-5.5 भी समान लंबे एजेंटिक लूप्स के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन टूल‑उपयोग बेंचमार्क थोड़ा Opus 4.7 के पक्ष में है।

प्राइसिंग

Opus 4.7 की कीमत $5 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $25 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है। प्रॉम्प्ट कैशिंग इनपुट लागत को 90% तक कम करती है, और स्टैंडर्ड कैशिंग 50% बचाती है। ये संख्याएँ Opus 4.6 से अपरिवर्तित हैं।

GPT-5.5 $5 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $30 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर आता है, जिसमें बैच और फ्लेक्स प्राइसिंग स्टैंडर्ड रेट के आधे पर उपलब्ध है और प्रायोरिटी प्रोसेसिंग 2.5x पर। GPT-5.5 Pro, जो सबसे मांग वाले कार्यों के लिए बना है जहाँ सटीकता सबसे अधिक मायने रखती है, $30 इनपुट / $180 आउटपुट प्रति मिलियन टोकन तक पहुँचता है—बेस GPT-5.5 से 6x महंगा।

बेंचमार्क परिणामों के आधार पर, GPT-5.5 Pro का उपयोग करना और उससे जुड़ी कीमत चुकाना केवल उन्हीं वर्कफ़्लो के लिए सार्थक लगता है जिनमें कठिन गणित और/या वेब सर्च कार्य शामिल हों, और जहाँ उच्च सटीकता अनिवार्य हो। उदाहरण के लिए, इसका मतलब ऐसे फ़ाइनेंशियल मॉडलिंग पाइपलाइन हो सकते हैं जिन्हें सटीक संख्यात्मक रीजनिंग चाहिए, या ऐसे स्वचालित रिसर्च एजेंट जो दर्जनों लाइव स्रोतों से उत्तर संश्लेषित करते हैं।

आउटपुट टोकन पर—जहाँ एजेंटिक वर्कलोड लागत बढ़ाते हैं—स्टैंडर्ड रेट पर GPT-5.5, Opus 4.7 से 20% महंगा है। Pro टियर पर यह अंतर नाटकीय रूप से बढ़ता है। साथ ही, Anthropic Opus 4.7 के साथ नया टोकनाइज़र भेजता है, जिससे Opus 4.6 के साथ प्रति‑टोकन सीधी तुलना कठिन हो जाती है। Artificial Analysis के अनुसार, Opus 4.7 उनके Intelligence Index को चलाने के लिए Opus 4.6 की तुलना में लगभग 35% कम आउटपुट टोकन उपयोग करता है, जो प्रति‑टोकन रेट को आंशिक रूप से ऑफ़सेट करता है। 

लंबा‑कॉन्टेक्स्ट प्रदर्शन

दोनों मॉडल 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो सपोर्ट करते हैं। अधिक दिलचस्प सवाल यह है कि क्या वे वास्तव में इसका उपयोग कर सकते हैं।

हमारे GPT-5.5 परीक्षण में, हमने मॉडल को Berkshire Hathaway की FY2025 और FY2024 की 10-K फाइलिंग्स एक साथ दीं, जिनका कुल वास्तविक वित्तीय पाठ लगभग 300K टोकन था। GPT-5.5 ने वह परीक्षण पास किया (इसके विपरीत GPT-5.4 अक्सर 128K टोकन के बाद स्पष्ट रूप से बिगड़ जाता था)। MRCR नीडल टेस्ट और Graphwalks रीजनिंग टेस्ट पर, GPT-5.5 ने उन कॉन्टेक्स्ट साइजों में सुसंगत प्रदर्शन दिखाया जहाँ GPT-5.4 टूट जाता था।

Opus 4.7 की 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो बेहतर फ़ाइल‑सिस्टम मेमोरी के साथ जोड़ी गई है, जो मॉडल को सत्रों में अपने लिए नोट्स लिखने और उन्हें विश्वसनीय रूप से याद करने देती है। ये पूरक दृष्टिकोण हैं: GPT-5.5 एकल विशाल कॉन्टेक्स्ट पर रीजनिंग में बेहतर है, जबकि Opus 4.7 स्ट्रक्चर्ड मेमोरी का उपयोग करके कई सत्रों में सुसंगतता बनाए रखने में बेहतर है। कौन‑सा अधिक महत्वपूर्ण है, यह आपके वर्कफ़्लो पर निर्भर करता है।

फिर भी, हमारे Opus 4.7 बेंचमार्क ट्यूटोरियल में, हमने पाया कि कई नई विशेषताओं को मिलाते समय उपयोगकर्ताओं को सावधान रहना चाहिए: जब मॉडल की परसिस्टेड सेल्फ‑क्रिटीक को अगले टास्क में फीड किया गया, तो यह max एफर्ट स्तर पर मददगार था, लेकिन इसने high और xhigh एफर्ट स्तरों के लिए कार्य पूरा करने के लिए जरूरी बजट खपा दिया।

GPT-5.5 बनाम Claude Opus 4.7 कब चुनें

आपके उपयोग मामलों के लिए इसका क्या अर्थ है? यहाँ एक त्वरित निर्णय मार्गदर्शिका है:

GPT-5.5 कब चुनें

GPT-5.5 को टर्मिनल वर्कफ़्लो, वेब सर्च, गणित, और लंबे‑कॉन्टेक्स्ट रीजनिंग में स्पष्ट बढ़त है। यदि आप पहले से ही ChatGPT या Codex के माध्यम से OpenAI इकोसिस्टम में गहराई से जुड़े हैं, तो यह स्वाभाविक विकल्प है। इसे इनके लिए चुनें:

• टर्मिनल‑हेवी DevOps और इंफ्रास्ट्रक्चर कार्य। GPT-5.5 Terminal-Bench 2.0 पर 82.7% स्कोर करता है, जबकि Opus 4.7 69.4% पर है। यह इस पूरी तुलना में किसी भी दिशा में सबसे बड़ा अंतर है।
• एकल विशाल इनपुट पर लंबा‑कॉन्टेक्स्ट डॉक्युमेंट विश्लेषण। GPT-5.5 पहला OpenAI मॉडल है जहाँ पूरा 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो वास्तव में उपयोगी है, और हमारे 300K‑टोकन परीक्षण ने पुष्टि की कि यह वहाँ भी टिकता है जहाँ GPT-5.4 नहीं टिकता था।
• वेब‑रिसर्च‑हेवी वर्कफ़्लो। GPT-5.5 BrowseComp पर 84.4% स्कोर करता है, जबकि Opus 4.7 79.3% पर है, और GPT-5.5 Pro इसे 90.1% तक ले जाता है।
• गणित‑हेवी रीजनिंग। GPT-5.5 FrontierMath के दोनों टियर्स पर आगे है, और सबसे कठिन समस्याओं पर अंतर तेज़ी से बढ़ता है (Tier 4 पर 35.4% बनाम 22.9%)। जहाँ संख्यात्मक सटीकता गैर‑समझौतापूर्ण हो, यह मायने रखता है।

Claude Opus 4.7 कब चुनें

Opus 4.7, Claude Opus मॉडल परिवार की नंबर‑वन कोडिंग LLM की स्थिति की पुष्टि करता है। विजुअल क्षमताओं में अपग्रेड इसे मल्टीमोडल उपयोग मामलों के लिए भी अच्छा विकल्प बनाता है। Claude Opus 4.7 का उपयोग करें:

• करीबी निगरानी के बिना लंबे, एजेंटिक कोडिंग सत्र। Opus 4.7 का सेल्फ‑वेरिफिकेशन और xhigh एफर्ट स्तर इसी के लिए डिज़ाइन हैं, और SWE-bench Pro में लीड इस तुलना का सबसे बड़ा सिंगल‑बेंचमार्क अंतर है।
• हाई‑रिज़ॉल्यूशन चार्ट, तकनीकी डायग्राम, या वित्तीय दस्तावेज़ों के साथ काम करने वाली पाइपलाइन। Opus 4.6 पर CharXiv में 13‑अंकों का लाभ इस रिलीज़ का सबसे बड़ा सुधार है।
• उच्च‑वॉल्यूम एजेंटिक रन पर पूर्वानुमेय लागत। प्रकाशित प्रति‑टोकन प्राइसिंग और टास्क बजट Opus 4.7 को बजट बनाना कहीं आसान करते हैं।
• जटिल वर्कफ़्लो में मल्टी‑टूल ऑर्केस्ट्रेशन। Opus 4.7 MCP-Atlas बेंचमार्क में 77.3% पर शीर्ष पर है, जो पुष्टि करता है कि यह चेन किए हुए टूल कॉल्स को अन्य किसी भी परीक्षणित मॉडल से अधिक विश्वसनीयता से संभालता है।

अंतिम विचार

वर्तमान उपलब्ध बेंचमार्क पर, अधिकांश एजेंटिक कोडिंग और टूल‑उपयोग वर्कफ़्लो के लिए Claude Opus 4.7 मजबूत विकल्प है। SWE-bench Pro का अंतर (64.3% बनाम 58.6%), MCP-Atlas में बढ़त (77.3% बनाम 75.3%), और CharXiv विज़न लाभ (82.1% जबकि GPT-5.5 का स्कोर प्रकाशित नहीं) अलग‑अलग टास्क प्रकारों में सुसंगत हैं—यह एकल बेंचमार्क की संयोगवश बढ़त नहीं है। यदि आपका काम मुख्यतः सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, मल्टी‑टूल ऑर्केस्ट्रेशन, या विज़ुअल रीजनिंग है, तो मैं Opus 4.7 से शुरुआत करूँगा।

GPT-5.5 को टर्मिनल वर्कफ़्लो, गणित, वेब सर्च, और लंबे‑कॉन्टेक्स्ट रीजनिंग में वास्तविक फायदे हैं। Terminal-Bench 2.0 का अंतर (82.7% बनाम 69.4%) इस पूरी तुलना में किसी भी दिशा में सबसे बड़ा एकल लाभ है। BrowseComp की बढ़त (84.4% बनाम 79.3%, या Pro के साथ 90.1%) और FrontierMath के मार्जिन—खासकर Tier 4 पर (35.4% बनाम 22.9%)—काफी महत्वपूर्ण हैं। यदि आपके वर्कफ़्लो टर्मिनल‑हेवी, गणित‑इंटेंसिव, रिसर्च‑ड्रिवन हैं, या एकल विशाल दस्तावेज़ पर रीजनिंग पर निर्भर हैं, तो GPT-5.5 पर गंभीरता से विचार करें।

स्टैंडर्ड रेट पर आउटपुट टोकन के लिए Opus 4.7 20% सस्ता है ($25 बनाम $30 प्रति मिलियन), और यदि आपको GPT-5.5 Pro चाहिए तो यह अंतर बेहद बढ़ जाता है (जो मेरी राय में 90% से अधिक उपयोग मामलों के लिए उचित नहीं)। Anthropic द्वारा Opus 4.7 बनाम Opus 4.6 के लिए बताए गए 35% आउटपुट टोकन में कमी का मतलब यह भी है कि वास्तविक लागत प्रति‑टोकन दर से कम बैठती है। प्रोडक्शन सिस्टम में जहाँ लागत की पूर्वानुमेयता कच्चे प्रदर्शन जितनी ही महत्वपूर्ण है, Opus 4.7 के टास्क बजट GPT-5.5 के पास अभी तक न होने वाले नियंत्रण की एक और परत जोड़ते हैं।

एजेंटिक AI के साथ व्यापक रूप से गति पकड़ने के लिए, मैं हमारी AI Agent Fundamentals स्किल ट्रैक में नामांकन की सलाह देता हूँ—यह शुरुआत करने के लिए अच्छा स्थान है।