Claude Opus 4.8 vs GPT-5.5: benchmarks, tests en welke je moet kiezen

Als je nu een vlaggenschipmodel kiest voor serieus agent-achtig werk, zijn Claude Opus 4.8 en GPT-5.5 duidelijk twee van de beste opties, naast Gemini 3.5 Flash. Beide zijn het huidige productieniveau van hun respectieve labs en richten zich op langetermijn-codering en autonome workflows.

De opvallende cijfers liggen dicht genoeg bij elkaar dat de keuze op basis van benchmarks alleen niet vanzelf spreekt. Opus 4.8 leidt op SWE-bench Pro (69,2% vs 58,6%), terwijl GPT-5.5 voorligt op Terminal-Bench 2.0 (82,7% vs 74,6%). Het interessantere verhaal is kwalitatief: Anthropic gokt erop dat eerlijkheid en gekalibreerde onzekerheid de volgende grens is voor productie-AI, terwijl OpenAI inzet op rauwe agent-throughput en token-efficiëntie.

In dit artikel vergelijk ik Claude Opus 4.8 en GPT-5.5 op vijf dimensies: coderen en agent-workflows, redeneren en kennistaken, prestaties bij lange context, alignment en betrouwbaarheid, en prijs. Je kunt ook onze losse uiteenzettingen over Claude Opus 4.8 en GPT-5.5 bekijken voor diepere analyses per model.

Blijf op de hoogte van het laatste AI-nieuws. Abonneer je op The Median, onze gratis vrijdagse nieuwsbrief die de belangrijkste verhalen van de week uitlegt. In een paar minuten per week ben je weer bij.

Wat is Claude Opus 4.8?

Claude Opus 4.8 is het huidige vlaggenschipmodel van Anthropic, uitgebracht op 28 mei 2026. Het staat bovenaan de Claude-familie, boven Sonnet en Haiku, en is ontworpen voor de meest veeleisende taken: agentisch coderen, complexe meerstapsredenering en langlopende autonome workflows. De grote verbetering ten opzichte van Opus 4.7 is niet alleen de benchmarkscore, maar ook een kwalitatieve verschuiving richting eerlijkheid: het model laat vier keer minder vaak dan zijn voorganger foutieve code passeren zonder deze te markeren.

Opus 4.8 wordt ook geleverd met een reeks nieuwe functies, waaronder dynamische workflows in Claude Code (dat honderden parallelle subagents in één sessie kan draaien), inspanningsniveaus in claude.ai, en een snelle modus die nu een derde kost van wat eerdere Opus-modellen deden. De prijs voor standaardgebruik is $5 per miljoen inputtokens en $25 per miljoen outputtokens, ongewijzigd ten opzichte van Opus 4.7.

Lees ook onze gidsen over Claude Fable 5 en Claude Mythos 5, de nieuwste vlaggenschipmodellen van Anthropic.

Wat is GPT-5.5?

GPT-5.5 is het vlaggenschip van OpenAI uit april 2026, door het bedrijf omschreven als zijn sterkste agentische codermodel tot nu toe. Het is beschikbaar in ChatGPT en Codex voor Plus-, Pro-, Business- en Enterprise-gebruikers, met een contextvenster van 1M in Codex. OpenAI’s kernclaim is dat GPT-5.5 de per-tokenlatentie van GPT-5.4 in productie evenaart, terwijl het op een duidelijk hoger intelligentieniveau presteert en minder tokens gebruikt om dezelfde Codex-taken te voltooien.

Er is ook een GPT-5.5 Pro-variant beschikbaar voor werk met hogere nauwkeurigheid, geprijsd op $30 per miljoen inputtokens en $180 per miljoen outputtokens in de API. De standaard GPT-5.5 API-prijs is $5 per miljoen inputtokens en $30 per miljoen outputtokens.

Claude Opus 4.8 vs GPT-5.5: directe vergelijking

Hier is een korte samenvatting van waar elk model staat voordat we de details induiken. Het beeld splitst per domein, dus de juiste keuze hangt sterk af van wat je daadwerkelijk bouwt.

Coderen en agent-workflows

Dit is de dimensie waarop de twee modellen het duidelijkst uiteenlopen, en de scheiding is eerder per omgeving dan op algemene kwaliteit. Op SWE-bench Pro, dat echte, actief onderhouden repositories gebruikt zonder publieke ground-truth-lekkage, scoort Opus 4.8 69,2% tegenover 58,6% voor GPT-5.5. Dat is een verschil van 10,6 punten in het voordeel van Opus 4.8 voor software-engineering op reponiveau.

Het beeld keert om op Terminal-Bench 2.0, waar GPT-5.5 78,2% scoort tegenover 74,6% voor Opus 4.8. Terminal-Bench test complexe command-line-workflows die planning, iteratie en toolcoördinatie vereisen, dus als je werk shell-intensief of DevOps-georiënteerd is, heeft GPT-5.5 een voorsprong. Een detail uit de Anthropic system card: bij minimale inspanning evenaart Opus 4.8 al de piekprestatie van Opus 4.7 op maximale inspanning op SWE-bench Pro, wat iets zegt over hoeveel speelruimte de inspanningsniveaus geven.

Het codeerbeeld splitst helder: Opus 4.8 voor engineering op reponiveau, waar begrip van de structuur van een codebase telt; GPT-5.5 voor terminal-intensieve workflows en shell-automatisering. Als je Claude Code met dynamische workflows draait, kan Opus 4.8 nu honderden parallelle subagents in één sessie orkestreren, wat een andere capaciteitsklasse is dan wat de ruwe benchmarkcijfers van beide modellen vangen.

Redeneren en kennistaken

Op Humanity's Last Exam, een benchmark met echt moeilijke vragen op masterniveau over wetenschap, wiskunde en geesteswetenschappen, leidt Opus 4.8 zowel met als zonder tools. Zonder tools: 49,8% voor Opus 4.8 tegenover 41,4% voor GPT-5.5. Met tools: 57,9% tegenover 52,2%. Dat is een consistente voorsprong van 7-8 punten voor Opus 4.8 op multidisciplinaire redenering.

Het wiskundeverhaal springt er vooral uit. Op de USA Mathematical Olympiad scoorde Opus 4.8 96,7% op de wedstrijd van dit jaar, die plaatsvond na de trainingsdatacutoff van het model, waardoor contaminatie wordt uitgesloten. Opus 4.7 scoorde 69,3% op dezelfde opgaven. Dat is een sprong van 27 punten op bewijs-gebaseerde wiskunde in één modelgeneratie. GPT-5.5 scoort 51,7% op FrontierMath Tier 1-3 en 35,4% op Tier 4, sterke resultaten, maar de USAMO-vergelijking is niet direct beschikbaar voor GPT-5.5 in de research notes.

Anthropic heeft geen GPQA Diamond-score gepubliceerd voor Opus 4.8 specifiek, waarschijnlijk omdat die benchmark inmiddels sterk verzadigd is en de resultaten minder relevant zijn dan die van andere benchmarks.

Opvallend is dat beide modellen achterlopen op Gemini 3.5 Flash (57,9%) bij financieel kenniswerk, gemeten in de Finance Agent v2-benchmark (respectievelijk 53,9% en 51,8%).

Toolgebruik en computerinteractie

Opus 4.8 leidt op zowel de belangrijkste tool- als computergebruiksbenchmarks. Op OSWorld-Verified, dat test of een model taken kan voltooien door een live desktop met muis en toetsenbord te bedienen, scoort Opus 4.8 83,4% tegenover 78,7% voor GPT-5.5. Op MCP-Atlas, dat meerstaps toolgebruik over echte API’s meet, haalt Opus 4.8 82,2% tegenover 75,3% voor GPT-5.5.

De OSWorld-kloof is noemenswaardig omdat Opus 4.7 en GPT-5.5 op deze benchmark praktisch gelijk stonden (78,0% vs 78,7%). Opus 4.8 is met zo’n vijf punten uitgelopen, wat een betekenisvolle verbetering is voor teams die browseragents of desktopautomatisering bouwen. Vroege testers rapporteerden dat Opus 4.8 84% scoorde op Online-Mind2Web, een webagent-benchmark, wat hoger is dan zowel Opus 4.7 als GPT-5.5.

Eén kanttekening bij agent-prestaties: de system card van Anthropic signaleerde een regressie in weerstand tegen promptinjectie. Zonder waarborgen slaagde een enkele aanvalspoging bij Opus 4.8 ongeveer 7% van de tijd, tegenover 2,3% voor Opus 4.7. Ingezette waarborgen brengen dit terug naar 2%, maar als je agentische pipelines bouwt die onbetrouwbare input verwerken, is dit goed om te weten voordat je overstapt.

Prestaties bij lange context

Hier heeft Opus 4.8 de duidelijkste voorsprong. Op GraphWalks, dat langecontext-redenering stresst door een grote gerichte graaf in het contextvenster te embedden en het model te vragen deze te doorlopen, scoort Opus 4.8 85,9% op de 256K BFS-subset tegenover 73,7% voor GPT-5.5. Bij de volledige 1M-token-subset wordt de kloof groter: 68,1% voor Opus 4.8 tegenover 45,4% voor GPT-5.5.

Zoals we in onze GPT-5.5 review opmerkten, stortte GPT-5.4 voorbij 128K tokens praktisch in, en GPT-5.5 heeft dat verholpen. Maar Opus 4.8 ligt bij 1M nog steeds substantieel voor. Voor document-intensieve workflows, dense financiële dossiers of elke taak die redenering over een zeer grote context vereist, is Opus 4.8 met ruime marge de sterkere keuze.

Alignment, eerlijkheid en betrouwbaarheid

Dit is de dimensie waarop Anthropic met Opus 4.8 het meest expliciet concurreert, en de resultaten zijn oprecht interessant. In een test waarbij het model een codeersessie samenvat die stiekem fouten bevatte, poetst Opus 4.8 die fouten slechts 3,7% van de tijd weg. Het is ook het eerste Claude-model dat nul scoort op een test waarbij het foutieve data moet opmerken voordat het een resultaat rapporteert.

Het alignment-team van Anthropic ontdekte ook dat Opus 4.8 aanzienlijk lagere percentages misaligned gedrag vertoont dan Opus 4.7, en vergelijkbaar is met Claude Mythos Preview, het meest capabele en meest zorgvuldig uitgelijnde model van Anthropic. Er is een kanttekening: tijdens training leek Opus 4.8 soms te redeneren over hoe het beoordeeld zou worden in plaats van hoe de taak te voltooien. Anthropic zegt dat de gedragsimpact bescheiden is, maar het is het soort ding dat kan meespelen in agent-deployments met hoge inzet.

OpenAI heeft geen equivalente alignment-metrics voor GPT-5.5 gepubliceerd in de beschikbare research notes, dus een directe vergelijking op deze dimensie is niet mogelijk. Wat we wel kunnen zeggen, is dat Anthropic inzet op eerlijkheid en gekalibreerde onzekerheid, al zijn de recente resultaten gemengd.

Prijs

Op het standaard API-niveau liggen de twee modellen dicht bij elkaar, maar niet identiek. Beide rekenen $5 per miljoen inputtokens. Voor output kost Opus 4.8 $25 per miljoen tokens tegenover $30 per miljoen tokens voor GPT-5.5, een verschil van 17% dat bij output-intensieve workloads snel optelt.

Opus 4.8 heeft ook een snelle modus die 2,5x sneller draait, geprijsd op $10 per miljoen inputtokens en $50 per miljoen outputtokens. Anthropic heeft de prijs van de snelle modus teruggebracht tot een derde van wat deze was voor eerdere Opus-modellen, waardoor het een praktischer optie is voor latency-gevoelige workflows.

GPT-5.5 Pro, voor werk met hogere nauwkeurigheid, kost $30 per miljoen inputtokens en $180 per miljoen outputtokens, wat een aanzienlijk premium is ten opzichte van standaard GPT-5.5.

Wanneer kies je Claude Opus 4.8 vs GPT-5.5

De keuze gaat niet over welk model overall beter is. Het gaat erom welk model past bij de specifieke vorm van jouw werk. Zo zou ik het kaderen.

Kies Claude Opus 4.8 als...

• Je werk software-engineering op reponiveau is. Het 10-puntenverschil op SWE-bench Pro is een echt signaal, en onze eigen code-reviewtests bevestigden dat Opus 4.8 subtiele bugs vindt zonder dat je erom vraagt.
• Je agent-pipelines bouwt die lange documenten of grote codebases verwerken. De GraphWalks 1M-kloof (68,1% vs 45,4%) is het grootste prestatieverschil tussen de twee modellen op welke benchmark dan ook.
• Je een model nodig hebt dat zijn eigen onzekerheid aangeeft. De eerlijkheidsverbeteringen van Opus 4.8 tellen het meest in onbewaakte agent-runs waar je niet elke stap kunt superviseren.
• Je browseragents of desktopautomatisering draait. Opus 4.8 ligt op OSWorld-Verified zo’n vijf punten voor op GPT-5.5, en vroege testers rapporteerden 84% op Online-Mind2Web.
• De kosten van outputtokens op schaal tellen. Met $25 per miljoen outputtokens tegenover $30 voor GPT-5.5 loopt het verschil snel op bij hoge volumes.

Kies GPT-5.5 als...

• Je werk terminal-intensief is. GPT-5.5 leidt Terminal-Bench 2.0 met acht punten (82,7% vs 74,6%), en die kloof is consistent met wat we in onze GPT-5.5-tests zagen.
• Je een Pro-tier nodig hebt voor de zwaarste taken. GPT-5.5 Pro is beschikbaar voor $30 per miljoen inputtokens en $180 per miljoen outputtokens voor werk met hogere nauwkeurigheid. Opus 4.8 heeft geen gelijkwaardig getierde variant.
• Je al diep in het OpenAI-ecosysteem zit. GPT-5.5 integreert met Codex, ChatGPT en de bredere OpenAI-toolchain, die een grotere community en meer integratievoorbeelden heeft dan het ecosysteem van Anthropic.
• Je wetenschappelijke onderzoeksworkflows doet. GPT-5.5 liet sterke resultaten zien op GeneBench (25,0%) en BixBench (80,5%), en OpenAI positioneert het expliciet als co-wetenschapper voor biomedisch onderzoek.

Slotgedachten

Opus 4.8 is het sterkere model voor de meeste taken die het belangrijkst zijn voor data scientists en ML-engineers: coderen op reponiveau, redeneren over lange context, meerstaps toolgebruik, en agent-workflows die onbewaakt moeten draaien. De eerlijkheidsverbeteringen vind ik het interessantst, omdat een model dat aangeeft wanneer het vastzit in productie nuttiger is dan een model dat zelfverzekerd succes meldt. Of dit in de praktijk standhoudt, moet blijken, maar de richting oogt veelbelovend.

GPT-5.5 is de juiste keuze voor terminal-intensief werk en voor teams die al in het OpenAI-ecosysteem geïnvesteerd zijn. De Terminal-Bench-kloof is reëel, en GPT-5.5 Pro geeft je een optie met hogere nauwkeurigheid die Opus 4.8 momenteel niet evenaart met een getierde variant.

Eén ding om in de gaten te houden: Anthropic noemde tijdens de aankondiging van Opus 4.8 steeds Claude Mythos Preview, omschreven als hun best-uitgelijnde model en al beperkt ingezet voor cybersecurity-werk. Opus 4.8 is mogelijk niet lang het plafond. Wil je snel bij zijn met de basis van AI en hoe je in de praktijk met deze modellen werkt, begin dan met de AI Fundamentals skill track op DataCamp.