Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.4: Model Frontier Mana yang Sebaiknya Anda Gunakan?

GPT-5.4 diluncurkan pada 5 Maret 2026 sebagai andalan OpenAI untuk pekerjaan profesional, menggabungkan kemampuan coding dan penalaran ke dalam satu model serbaguna. Enam minggu kemudian, pada 16 April, Anthropic merilis Claude Opus 4.7, dibangun di atas pendekatan berbeda: model yang menangani rekayasa jangka panjang secara mandiri dan tetap koheren sepanjang sesi di mana kebanyakan agen mudah goyah.

Ini momen yang tepat untuk membandingkan keduanya secara langsung, meski ada satu catatan: ulasan ini terbit di hari yang sama dengan peluncuran Opus 4.7, jadi angka head-to-head di bawah sebagian besar bersumber dari vendor. Anggap ini sebagai titik awal, bukan putusan akhir.

Pembaruan: OpenAI telah merilis penerus GPT-5.4. Baca selengkapnya di panduan GPT-5.5 kami.

Perbandingan Langsung Opus 4.7 vs. GPT-5.4

Berikut ringkasan cepat sebelum masuk ke tiap area. Harga adalah bagian dengan banyak nuansa menarik, dan akan kami bahas di bagian tersendiri.

Spesifikasi kunci kedua model dibandingkan. Gambar oleh Penulis.

Gemini 3.1 Pro adalah alternatif nyata jika kebutuhan utama Anda adalah pemrosesan dokumen massal atau analisis hukum panjang; biayanya per token lebih rendah dengan jendela konteks 2M. Artikel ini tetap berfokus pada perbandingan Anthropic versus OpenAI.

Cara masing-masing vendor membingkai modelnya memberi banyak petunjuk tentang penggunaan yang mereka perkirakan.

Posisi model dan tujuan penggunaan

OpenAI memposisikan GPT-5.4 sebagai model serbaguna terpadu. Model ini menyerap kemampuan coding yang sebelumnya ada di GPT-5.3-Codex, sehingga pengembang tidak lagi perlu mengarahkan permintaan ke endpoint berbeda berdasarkan jenis tugas. Satu model, satu endpoint, apa pun tugasnya.

Penawaran Anthropic untuk Opus 4.7 lebih sempit: model yang dioptimalkan untuk "coding, agen, penggunaan komputer, dan alur kerja enterprise," dengan otonomi jangka panjang sebagai pembeda utama. Anda menyerahkan pekerjaan rekayasa sulit dan mempercayainya untuk menangkap kesalahan sendiri sebelum melapor kembali. Perlu dicatat bahwa Opus 4.7 adalah model tersedia umum paling andal dari Anthropic, namun bukan yang teratas; Claude Mythos Preview berada di atasnya, terbatas untuk alur kerja pertahanan keamanan siber.

Perbedaan itu muncul pada kondisi ekstrem: sesi coding sangat panjang, atau pipeline yang merangkai puluhan alat.

Coding dan alur kerja agen

Pada coding tingkat repositori, Opus 4.7 memimpin pada tolok ukur yang masing-masing vendor pilih untuk dilaporkan (angka lengkap di bawah). Model ini memperkenalkan verifikasi keluaran mandiri, artinya model memeriksa hasilnya sendiri sebelum melapor kembali, dan Genspark secara khusus menyoroti ketahanan terhadap loop: Opus 4.7 lebih kecil kemungkinannya terjebak mengulang pada satu masalah. Ini hal yang baru Anda pedulikan setelah pernah melihat agen berputar selama 40 menit tanpa hasil.

GPT-5.4 memimpin Terminal-Bench 2.0 sekitar enam poin (75,1% versus 69,4%), meski Anthropic mencatat bahwa angka GPT-5.4 berasal dari harness yang dilaporkan sendiri. GPT-5.4 juga memperkenalkan penyesuaian rencana di tengah respons melalui Interactive Thinking: selama penalaran kompleks, Anda dapat melakukan intervensi sebelum model selesai menghasilkan dan mengarahkannya kembali jika jalurnya terlihat keliru. Opus 4.7 tidak memiliki padanannya. Kesenjangan SWE-bench memang nyata: enam poin pada tolok ukur pilihan vendor adalah sinyal yang berguna, bukan vonis.

Jendela konteks dan pekerjaan konteks panjang

Kedua model mendukung sekitar 1M token; yang berbeda adalah apa yang terjadi pada tagihan Anda saat menggunakan konteks sebesar itu. Opus 4.7 mengenakan tarif flat di seluruh jendela, sehingga permintaan 900K token berbiaya per token sama dengan 9K. GPT-5.4 mengenakan $2,50 per juta di bawah 272K token input, tetapi jika melewati ambang itu seluruh sesi dihitung ulang. Angka pastinya akan saya bahas di bagian harga.

Ada juga selisih tokenizer: Opus 4.7 dapat memetakan teks yang sama menjadi hingga 35% lebih banyak token daripada 4.6. Harga per token tidak berubah, namun biaya efektif per tugas bisa naik.

Pada performa konteks panjang nyata, pengujian mitra menempatkan Opus 4.7 setara untuk skor konsistensi tertinggi di enam modul riset pada 0,715. Pipeline RAG yang mendekati batas 1M sebaiknya diuji pada beban kerja Anda sendiri sebelum bergantung pada tolok ukur vendor.

Penggunaan alat, multimodalitas, dan interaksi lingkungan

Di atas kertas, permukaan alat terlihat mirip namun berbeda dalam praktik. Pada OSWorld-Verified (penggunaan komputer desktop), Opus 4.7 kini memimpin di 78,0% versus 75,0% untuk GPT-5.4, keduanya di atas baseline pakar manusia 72,4%. Gambarnya berbalik pada riset web berbasis browser: GPT-5.4 mencapai 89,3% pada BrowseComp (varian Pro) dibanding 79,3% untuk Opus 4.7. Satu judul "penggunaan komputer" menyamarkan perbedaan desktop versus browser.

Peningkatan multimodal utama Opus 4.7 adalah resolusi penglihatan: gambar hingga 2.576 piksel pada sisi panjang, sekitar 3,75 megapiksel, lebih dari tiga kali model Claude sebelumnya, diproses dengan fidelitas lebih tinggi secara otomatis tanpa parameter API. XBOW, mitra pengujian keamanan, melaporkan ketajaman visual melonjak dari 54,5% pada Opus 4.6 menjadi 98,5% pada 4.7, kenaikan paling tajam pada satu tolok ukur di seluruh evaluasi mitra rilis ini.

Keduanya juga berbeda pada arsitektur alat. Sistem pencarian alat GPT-5.4 memuat definisi sesuai permintaan alih-alih menanam semuanya di prompt, memangkas overhead token dalam ekosistem alat besar. Opus 4.7 menalar masalah sebelum meraih alat, menggunakan lebih sedikit panggilan alat secara keseluruhan; penggunaan alat meningkat pada level effort yang lebih tinggi.

Kemudahan diarahkan, keandalan, dan gaya keluaran

Opus 4.7 mengikuti instruksi secara harfiah. Model ini tidak akan menggeneralisasi dari satu item ke item lain atau menyimpulkan permintaan yang tidak Anda buat, sehingga prompt yang ditulis untuk 4.6 bisa berperilaku tak terduga; Anthropic menyarankan penyesuaian ulang. Keuntungannya adalah keandalan dalam loop agen panjang: tim rekayasa Ramp mencatat jauh lebih sedikit panduan langkah demi langkah yang dibutuhkan dalam alur kerja multi-alat, dan pengujian Hexagon menemukan Opus 4.7 pada effort rendah kira-kira setara dengan Opus 4.6 pada effort menengah.

Anthropic juga memperkenalkan xhigh sebagai level effort baru antara high dan max, serta menaikkan default Claude Code ke xhigh untuk semua paket. Dikombinasikan dengan tokenizer baru, jumlah token keluaran bisa lebih tinggi dibanding 4.6 pada giliran agen berikutnya; Task Budgets (kini beta publik) memungkinkan Anda membatasi pengeluaran agen dalam satu sesi. Cerita steerability GPT-5.4 berpusat pada Interactive Thinking, seperti yang saya bahas di bagian coding, dan panduan prompt OpenAI mencatat model bekerja baik jika diberi kontrak keluaran eksplisit.

Satu catatan dari evaluasi keamanan Anthropic sendiri: Opus 4.7 meningkat dalam kejujuran dan ketahanan terhadap injeksi prompt dibanding 4.6, namun sedikit menurun dalam menolak saran pengurangan bahaya yang terlalu rinci terkait zat terkontrol. Penilaian keseluruhan Anthropic: "sebagian besar selaras dan tepercaya, meski belum sepenuhnya ideal dalam perilakunya."

Opus 4.7 vs. GPT-5.4 pada Uji Tolok Ukur

Tolok ukur layak diperhatikan dengan saksama, dan hanya layak dipercaya sampai batas tertentu. Kedua vendor memilih tolok ukur yang menguntungkan mereka, dan Vals.ai serta Artificial Analysis belum mengindeks Opus 4.7 saat tulisan ini dibuat. Ujilah pada tugas Anda sendiri sebelum menarik kesimpulan dari apa pun di sini.

Tolok ukur coding

Tabel di bawah mencakup bukti coding paling relevan dari materi rilis masing-masing vendor.

Tolok ukur coding jelas menguntungkan Opus 4.7. Gambar oleh Penulis.

SWE-bench memiliki beberapa varian dan kedua vendor menyoroti yang paling menguntungkan mereka. Anthropic menerapkan penyaringan memorisasi dan melaporkan bahwa selisih Opus 4.7 tetap bertahan setelah mengecualikan masalah yang ditandai. Konteks yang perlu diingat: GLM-5.1 berbobot terbuka dari Z.ai sempat memimpin SWE-bench Pro di 58,4% pada awal April 2026 sebelum angka 64,3% Opus 4.7 hadir, jadi klaim "terdepan" di sini umurnya singkat.

Tolok ukur agen dan penggunaan komputer

Seiring rilis Opus 4.7, Anthropic menerbitkan angka perbandingan untuk kedua model di sebagian besar tolok ukur agen. Gambarnya campuran, bukan satu arah.

Gambarnya terbelah menurut lingkungan: Opus 4.7 menang di desktop, penggunaan alat, dan pekerjaan pengetahuan; GPT-5.4 menang di riset berbasis browser. Beberapa angka GPT-5.4 berasal dari varian Pro, jadi tier standar mungkin lebih rendah. Pengujian independen pada kerangka bersama adalah langkah selanjutnya.

Harga Opus 4.7 vs. GPT-5.4

Tarif utama terlihat sederhana. Gambaran biaya sebenarnya tidak demikian.

Struktur harga API

Perbedaan harga paling mudah dipahami melalui beberapa skenario konkret.

Pada permintaan input 100K token dan output 10K token (jauh di bawah ambang 272K GPT-5.4), GPT-5.4 biayanya sekitar $0,40 versus $0,75 untuk Opus 4.7. Hampir setengah harga untuk pekerjaan konteks pendek hingga menengah.

Pada input 500K dan output 20K, melewati ambang GPT-5.4, kedua model biayanya hampir sama: $2,95 versus $3,00. Pada input 900K dan output 10K, hampir identik.

Ambang repricing 272K adalah bagian yang sering mengejutkan: ini berlaku untuk seluruh sesi, bukan hanya token di atas batas. Pipeline yang rutin mengirim prompt 280K token membayar tarif konteks panjang penuh pada setiap permintaan, bukan hanya tambahan 8K. Ini adalah repricing tingkat sesi, bukan biaya marjinal.

Biaya GPT-5.4 naik melewati 272K token. Gambar oleh Penulis.

Seperti disebutkan di bagian jendela konteks, tokenizer baru dapat memetakan input yang sama hingga 35% lebih banyak token daripada Opus 4.6. Harga per token tidak berubah, namun biaya aktual per tugas bisa naik. Ukur pada trafik nyata; mengekstrapolasi dari baseline 4.6 akan menghasilkan angka yang terlalu rendah.

Kedua platform menawarkan diskon sekitar 90% untuk token input yang di-cache: $0,50 per juta untuk Opus 4.7, $0,25 per juta untuk GPT-5.4 di bawah 272K. Batch API menambah sekitar 50% lagi untuk pekerjaan non-urgensi. Untuk beban kerja asinkron, diskon-diskon tersebut adalah tuas terbesar di kedua platform.

Ada juga biaya per alat yang sering terlewat. Anthropic mengenakan $10 per 1.000 pencarian web, ditambah biaya token standar untuk konten yang diambil. OpenAI mengenakan biaya penyimpanan dan kueri untuk file search secara terpisah. Ini bertambah di pipeline yang berat alat.

Biaya untuk berbagai beban kerja

Untuk pekerjaan konteks pendek dan volume tinggi (panggilan API di bawah 100K token, klasifikasi batch, iterasi cepat), GPT-5.4 lebih murah. Kesenjangan biaya input bisa mendekati 2x.

Lewat 272K token, keuntungannya berbalik. Tarif flat Opus 4.7 lebih mudah dianggarkan dan hampir menyamai GPT-5.4 pada total biaya.

Kedua platform mengenakan premi residensi data kecil (sekitar 10% di kedua sisi). Pada level itu, ini keputusan kepatuhan, bukan harga. Untuk sesi agen Claude Code, Task Budgets (dibahas di bagian steerability) adalah tuas utama untuk pengeluaran token.

Apakah Claude Opus 4.7 Lebih Baik daripada GPT-5.4?

Tidak ada jawaban universal, dan artikel mana pun yang mengatakan ada satu jawaban sedang menjual sesuatu.

Pilih Claude Opus 4.7 jika pekerjaan utama Anda adalah rekayasa perangkat lunak jangka panjang di mana verifikasi mandiri penting, agen Anda mengoperasikan aplikasi desktop, prompt Anda rutin melebihi 272K token, alur kerja Anda membaca tangkapan layar padat atau diagram teknis, atau Anda sudah menggunakan Claude Code, Cursor, Replit, atau Devin.

Pilih GPT-5.4 jika agen Anda banyak melakukan riset web berbasis browser, beban kerja Anda tetap di bawah 272K token dan biaya menjadi pertimbangan, Anda menginginkan pemuatan alat tertunda pada ekosistem alat besar, atau tim Anda sudah menggunakan OpenAI Responses API.

Pertimbangkan menguji keduanya jika pekerjaan Anda terbagi antara riset web otonom dan coding bentuk panjang. Kekuatan GPT-5.4 pada browser dan terminal cocok untuk alur kerja agen web; ketahanan terhadap loop dan harga flat Opus 4.7 lebih pas untuk sesi rekayasa mendalam dan pipeline padat dokumen.

Memilih model yang tepat untuk alur kerja Anda. Gambar oleh Penulis.

Satu hal yang berlaku untuk keduanya: diskon Batch API bisa lebih berpengaruh daripada pilihan model untuk beban kerja asinkron. Dan karena tolok ukur independen untuk Opus 4.7 masih menyusul, uji coba pada bagian nyata dari pekerjaan Anda sendiri lebih berharga daripada artikel perbandingan mana pun, termasuk ini.

Kesimpulan

Kesenjangan antara Claude Opus 4.7 dan GPT-5.4 lebih terkait bentuk pekerjaan Anda daripada model mana yang lebih pintar.

Anthropic bertaruh pada otonomi: model yang dibangun untuk menjaga koherensi selama proses rekayasa panjang dan memeriksa keluarannya sendiri. OpenAI bertaruh pada keluasan: permukaan alat yang lebih lebar dan tarif lebih murah untuk mayoritas prompt yang tetap di bawah 272K token.

Harga adalah area yang paling sering mengecoh tim, dan seperti yang telah saya bahas, perubahan harga pada sesi 272K adalah jebakan spesifiknya. Yang biasanya lebih memengaruhi pengeluaran bulanan daripada pilihan tarif dasar adalah caching dan diskon Batch API di kedua platform.

Kesenjangan tolok ukur hanya selisih beberapa poin, dan kedua vendor merilis model baru setiap beberapa minggu. Pilih yang cocok dengan tumpukan Anda saat ini dan tinjau kembali sebulan lagi.

Jika Anda ingin mendalami cara memanfaatkan model-model ini, kursus Software Development with Cursor kami membahas praktik alur kerja coding berbantuan AI.