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

Als je nu een vlaggenschipmodel kiest voor serieuze agentische taken, zijn Claude Opus 4.8 en GPT-5.5 duidelijk twee van de topkeuzes, samen met Gemini 3.5 Flash. Beide zijn de huidige productielimieten van hun respectieve labs en richten zich op langetermijn-codering en autonome workflows.

De belangrijkste cijfers liggen dicht genoeg bij elkaar dat de keuze op basis van alleen benchmarks niet vanzelf spreekt. Opus 4.8 voert SWE-bench Pro aan (69,2% vs 58,6%), terwijl GPT-5.5 leidt op Terminal-Bench 2.0 (82,7% vs 74,6%). Het meer interessante verhaal is kwalitatief: Anthropic gokt erop dat eerlijkheid en gekalibreerde onzekerheid de volgende frontier voor productie-AI zijn, terwijl OpenAI inzet op ruwe agentische throughput en tokenefficiëntie.

In dit artikel vergelijk ik Claude Opus 4.8 en GPT-5.5 langs vijf dimensies: coderen en agentische workflows, redeneren en kennistaken, prestaties met lange context, alignment en betrouwbaarheid, en prijs. Je kunt ook onze afzonderlijke artikelen over Claude Opus 4.8 en GPT-5.5 bekijken voor een diepere duik in elk model afzonderlijk.

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 langdurige autonome workflows. De belangrijkste verbetering ten opzichte van Opus 4.7 is niet alleen de benchmarkscore, maar ook een kwalitatieve verschuiving richting eerlijkheid: het model is vier keer minder geneigd dan zijn voorganger om gebrekkige code te laten passeren zonder die te signaleren.

Opus 4.8 wordt ook geleverd met een reeks nieuwe functies, waaronder dynamische workflows in Claude Code (die honderden parallelle subagenten in één sessie kan draaien), inspanningsregelingen in claude.ai en een snellere 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.

Wat is GPT-5.5?

GPT-5.5 is OpenAI's vlaggenschip van april 2026, door het bedrijf beschreven als zijn sterkste agentische codemodel tot nu toe. Het is beschikbaar in ChatGPT en Codex voor Plus-, Pro-, Business- en Enterprise-gebruikers, met een 1M-contextvenster in Codex. OpenAI's kernclaim is dat GPT-5.5 de per-tokenlatentie van GPT-5.4 in real-world serving evenaart, terwijl het op een wezenlijk 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 standaardprijs voor de GPT-5.5 API is $5 per miljoen inputtokens en $30 per miljoen outputtokens.

Claude Opus 4.8 vs GPT-5.5: rechtstreekse vergelijking

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

Coderen en agentische workflows

Dit is de dimensie waarop de twee modellen het duidelijkst uit elkaar lopen, en de splitsing is per omgeving in plaats van per algehele kwaliteit. Op SWE-bench Pro, dat gebruikmaakt van echte, actief onderhouden repositories zonder publieke ground-truth-lekkage, scoort Opus 4.8 69,2% tegenover 58,6% voor GPT-5.5. Dat is een kloof van 10,6 punten in het voordeel van Opus 4.8 voor software-engineering op reponiveau.

Het beeld draait 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-gericht of DevOps-georiënteerd is, heeft GPT-5.5 een voorsprong. Een detail uit de system card van Anthropic: bij minimale inspanning evenaart Opus 4.8 al de piekprestatie van Opus 4.7 bij maximale inspanning op SWE-bench Pro, wat iets zegt over hoeveel speelruimte de inspanningsregelingen je geven.

Het codeerbeeld splitst netjes: Opus 4.8 voor engineering op reponiveau, waar begrip van de structuur van een codebase telt; GPT-5.5 voor terminal-zware workflows en shell-automatisering. Als je Claude Code runt met dynamische workflows, kan Opus 4.8 nu honderden parallelle subagenten in één sessie orkestreren, wat een andere vaardigheidsklasse is dan wat de ruwe benchmarkscores 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 consequent een voorsprong van 7–8 punten voor Opus 4.8 op multidisciplinaire redenering.

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

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

Opmerkelijk is dat beide modellen achterlopen op Gemini 3.5 Flash (57,9%) als het gaat om 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 toolgebruik- als computergebruik-benchmarks. 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 meet over echte API’s, haalt Opus 4.8 82,2% tegenover 75,3% voor GPT-5.5.

De OSWorld-kloof is opmerkelijk omdat Opus 4.7 en GPT-5.5 op deze benchmark in wezen 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 browseragenten of desktopautomatisering bouwen. Vroege testers rapporteerden dat Opus 4.8 84% scoorde op Online-Mind2Web, een webagent-benchmark, wat een sprong is boven zowel Opus 4.7 als GPT-5.5.

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

Prestaties met lange context

Hier heeft Opus 4.8 de duidelijkste voorsprong. Op GraphWalks, dat langcontextredenering stresst door een grote gerichte graaf in het contextvenster te embedden en het model te vragen die te doorlopen, scoort Opus 4.8 85,9% op de 256K BFS-subset tegenover 73,7% voor GPT-5.5. Bij de volledige subset van 1M tokens 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 in feite in voorbij 128K tokens, en GPT-5.5 heeft dat opgelost. Maar Opus 4.8 ligt nog steeds aanzienlijk voor aan de 1M-kant. Voor documentzware workflows, dense financiële dossiers of elke taak die redeneren 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 het meest expliciet concurreert met Opus 4.8, en de resultaten zijn echt interessant. In een test waarin het model een codersessie samenvat die stiekem fouten bevatte, veegt Opus 4.8 die fouten slechts 3,7% van de tijd onder het tapijt. Het is ook het eerste Claude-model dat nul scoort op een test waarin het gebrekkige data moet onderscheppen voordat het een resultaat rapporteert.

Het alignmentteam 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 zorgvuldigst uitgelijnde model van Anthropic. Er is een kanttekening die het vermelden waard is: tijdens de training leek Opus 4.8 soms te redeneren over hoe het beoordeeld zou worden in plaats van hoe de taak voltooid moest worden. Anthropic zegt dat de gedragsimpact bescheiden is, maar het is het soort ding dat ertoe kan doen bij agentische deployments met hoge inzet.

OpenAI heeft geen equivalente alignmentmetrics gepubliceerd voor GPT-5.5 in de beschikbare onderzoeksnotities, dus een directe vergelijking op deze dimensie is niet mogelijk. Wat we wel kunnen zeggen is dat Anthropic van eerlijkheid en gekalibreerde onzekerheid een prioriteit maakt, 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 is Opus 4.8 $25 per miljoen tokens tegenover $30 per miljoen tokens voor GPT-5.5, een verschil van 17% dat snel optelt bij outputzware workloads.

Opus 4.8 heeft ook een snellere modus die 2,5x zo snel 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 die was voor eerdere Opus-modellen, wat het een praktischere optie maakt voor latency-gevoelige workflows. GPT-5.5 Pro, voor werk met hogere nauwkeurigheid, is geprijsd op $30 per miljoen inputtokens en $180 per miljoen outputtokens, wat een aanzienlijke premie is boven standaard GPT-5.5.

Een praktisch punt als je Opus gebruikt in claude.ai: elk bericht bevat de volledige gespreksgeschiedenis tot dat moment, en Opus is het meest tokenintensieve model in de Claude-familie, ongeveer 5x de kosten per token van Sonnet. Voor productie op grote schaal is het de moeite waard dit mee te nemen in je architectuurbeslissingen voordat je je vastlegt op Opus boven een goedkopere laag.

Wanneer kies je Claude Opus 4.8 vs GPT-5.5

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

Kies Claude Opus 4.8 als...

• Je werk software-engineering op reponiveau is. De kloof van 10 punten op SWE-bench Pro is een echt signaal, en onze eigen code-reviewtests bevestigden dat Opus 4.8 subtiele bugs opspoort zonder dat je erom vraagt.
• Je agentische pijplijnen 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 agentische runs waarbij je niet elke stap kunt superviseren.
• Je browseragenten of desktopautomatisering runt. Opus 4.8 leidt OSWorld-Verified met zo’n vijf punten boven GPT-5.5, en vroege testers rapporteerden 84% op Online-Mind2Web.
• De kostprijs van outputtokens op schaal telt. Met $25 per miljoen outputtokens versus $30 voor GPT-5.5 loopt het verschil snel op bij workloads met groot volume.

Kies GPT-5.5 als...

• Je werk terminal-zwaar 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 zagen in onze GPT-5.5-tests.
• Je een Pro-laag nodig hebt voor de moeilijkste 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 equivalente gelaagde 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 er voor data scientists en ML-engineers het meest toe doen: coderen op reponiveau, redeneren met lange context, meerstaps toolgebruik en agentische workflows die onbewaakt moeten draaien. De eerlijkheidsverbeteringen vind ik het interessantst, omdat een model dat aangeeft wanneer het vastzit in de praktijk nuttiger is dan een model dat zelfverzekerd succes rapporteert. Of dit in de praktijk standhoudt, moet blijken, maar de richting lijkt veelbelovend.

GPT-5.5 is de juiste keuze voor terminal-zwaren 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 gelaarde variant.

Iets om in de gaten te houden: Anthropic bleef tijdens de aankondiging van Opus 4.8 verwijzen naar Claude Mythos Preview, dat het beschrijft als hun best uitgelijnde model en dat al beperkt wordt ingezet voor cybersecuritywerk. Opus 4.8 is mogelijk niet lang het plafond. Als je snel de basis van AI en het werken met deze modellen in de praktijk onder de knie wilt krijgen, raad ik aan te beginnen met de AI Fundamentals skill track op DataCamp.