Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: welk frontiermodel is het beste?

Als je voor productie-achtige agentic workflows twijfelt tussen Claude Opus 4.7 en GPT-5.5, is de keuze minder vanzelfsprekend dan het lijkt. Beide zijn vlaggenschipmodellen van hun respectieve bedrijven, beide richten zich op complexe taken in meerdere stappen, en beide verschenen in het voorjaar van 2026 met slechts enkele weken ertussen.

Anthropic bracht Claude Opus 4.7 uit op 16 april 2026 en positioneert het als een hybride redeneermodel, gebouwd voor langdurige agentic coding en complex toolgebruik. OpenAI volgde met GPT-5.5, met de nadruk op efficiëntiewinst en sterkere long-context-redenering. Geen van beide is over de hele linie de duidelijke winnaar. De benchmarks vallen op interessante manieren uiteen, en het antwoord hangt af van wat je daadwerkelijk bouwt.

In dit artikel vergelijk ik Claude Opus 4.7 en GPT-5.5 op vijf belangrijke dimensies: codering en agentic workflows, redeneren en kennistaken, toolgebruik en computerinteractie, multimodale mogelijkheden en prijsstelling. Voor achtergrondinformatie per model raad ik onze gidsen over Claude Opus 4.7 en GPT-5.5 aan.

Wat is GPT-5.5?

GPT-5.5 is OpenAI's agentic-gefocuste model, uitgebracht op 23 april 2026. Het komt in twee varianten: de standaard GPT-5.5 en GPT-5.5 Pro, een krachtiger tier gericht op veeleisende zakelijke, juridische en datawetenschappelijke taken. GPT-5.5 Pro is ongeveer 6x duurder per token dan het basismodel.

De kernclaims van OpenAI zijn verbeterde tokenefficiëntie (minder tokens om dezelfde Codex-taken te voltooien) en long-context-redenering die standhoudt voorbij 128K tokens tot wel 1M, naast prestatieverbeteringen bij agentic coding, computergebruik en kenniswerk. OpenAI meldt ook dat een interne versie van GPT-5.5 heeft bijgedragen aan een nieuw bewijs over off-diagonale Ramsey-getallen. GPT-5.5 is beschikbaar in ChatGPT en Codex, met API-toegang die apart wordt uitgerold.

Voor een volledige uiteenzetting van de benchmarks en efficiëntieclaims van GPT-5.5, zie onze GPT-5.5-gids, waarin we long-context-ophalen hebben getest over een document van 300K tokens.

Wat is Claude Opus 4.7?

Claude Opus 4.7 is het huidige publiek beschikbare vlaggenschipmodel van Anthropic, uitgebracht op 16 april 2026. Het is de opvolger van Claude Opus 4.6 en staat onder de intern-only Mythos Preview in Anthropics line-up. Het model is gebouwd voor complexe agentic workflows, geavanceerde software-engineering en langetermijntaken die consistente prestaties over sessies heen vereisen.

De belangrijkste veranderingen ten opzichte van Opus 4.6 zijn een winst van 10,9 punten op SWE-bench Pro (van 53,4% naar 64,3%), een drievoudige toename van de visuele resolutie (tot 3,75 MP), verbeterd bestandssysteemgeheugen en een nieuw xhigh redeneereffortniveau dat tussen high en max in zit. De prijs is $5 per miljoen inputtokens en $25 per miljoen outputtokens, ongewijzigd ten opzichte van Opus 4.6. Het model is beschikbaar via de Claude API (model-ID: claude-opus-4-7), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI en Microsoft Foundry.

Wil je Opus 4.7 in actie zien? In onze tutorial Claude Opus 4.7 Practical Benchmark laten we je testen of het bestandssysteemgeheugen de codeerprestaties daadwerkelijk verbetert bij verschillende effortniveaus. Mogelijk ben je ook geïnteresseerd in de vergelijking met een andere concurrent in onze gids Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro.

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: rechtstreekse vergelijking

Hier is een snel overzicht voordat we de details induiken.

Agentic coding

Dit is de dimensie waar het verschil tussen de twee modellen het duidelijkst is, zonder dat er één algehele winnaar is. 

GPT-5.5 is speciaal ontworpen voor agentic codingloops: het controleert zijn eigen werk, gaat door tot de taak is voltooid en is gebouwd om taken in meerdere stappen met minimale gebruikerssturing af te handelen. Opus 4.7 kiest een vergelijkbare aanpak, met zelfverificatie van output, taakbudgetten, verbeterd systeem-bestandgeheugen en een nieuw xhigh redeneereffortniveau dat met 10.000 denk-tokens tussen high (5.000) en max (20.000) in zit.

Op SWE-bench Pro leidt Opus 4.7 met een indrukwekkende 64,3% tegenover 58,6% voor GPT-5.5. In Terminal-Bench 2.0 is het beeld omgekeerd: Opus 4.7 (69,4%) volgt GPT-5.5 (82,7%) op ruime afstand, met meer dan tien procentpunten. 

Als je team vooral code verscheept (bugfixes, features bouwen in grote repos), maakt de voorsprong van Opus 4.7 op SWE-bench Pro het de betere keuze. Maar voor terminal-intensieve DevOps-workflows zoals serveropzet en shell-automatisering in meerdere stappen geeft de dominante Terminal-Bench-score van GPT-5.5 het een duidelijk voordeel.

Redeneren en kennistaken

Als het gaat om redeneren op masterniveau, staan de twee modellen vrijwel gelijk. Opus 4.7 scoort 94,2% op GPQA Diamond; GPT-5.5 komt met 93,6% heel dichtbij.

Op Humanity's Last Exam, een multidisciplinaire benchmark voor redeneren, scoort Opus 4.7 46,9% zonder tools en 54,7% met tools, terwijl GPT-5.5 41,4% zonder tools en 52,2% met tools haalt. Hoewel het verschil met tools klein is, leidt Opus 4.7 zonder tools met meer dan vijf procentpunten ten opzichte van GPT-5.5.

GPT-5.5 scoort 84,4% (GPT-5.5 Pro zelfs 90,1%) versus 79,3% voor Opus 4.7 op BrowseComp, dat agentic webzoekopdrachten test. Dat is een wezenlijk verschil. Als je workflows sterk afhankelijk zijn van webresearch, heeft GPT-5.5 hier een duidelijk voordeel.

Een ander gebied waar GPT-5.5 de leiding neemt, is wiskunde. In beide FrontierMath-niveaus is de kloof met Opus 4.7 behoorlijk groot:

Voor beide niveaus weet de Pro-versie nog enkele procentpunten bovenop de basis-GPT-5.5 te zetten. Of dat de zes keer hogere prijs rechtvaardigt, is een andere vraag. Meer over de prijzen hieronder.

Visie en multimodale mogelijkheden

Opus 4.7 maakte visie tot een van de belangrijkste verbeteringen, en de benchmarkcijfers ondersteunen dat. Het pakt de toppositie op het CharXiv Reasoning-klassement, dat visueel redeneren over wetenschappelijke grafieken test, met 82,1% zonder tools en 91,0% met tools.

De architecturale verandering hierachter is een verdrievoudiging van de ondersteunde beeldresolutie, tot 3,75 MP (2576 px). Beelden met hogere resolutie verbruiken meer tokens, dus Anthropic raadt downsamplen aan als je de extra details niet nodig hebt. De winst ten opzichte van Opus 4.6 is aanzienlijk: van 69,1% naar 82,1% zonder tools, een sprong van 13 punten.

Onze Claude Opus 4.7 API Tutorial laat zien hoe je die mogelijkheden kunt gebruiken om een grafiek-digitizer te bouwen — zeker de moeite waard om te bekijken.

GPT-5.5 heeft geen gepubliceerde CharXiv-scores in de onderzoeksnotities, dus een directe vergelijking is hier niet mogelijk. Wat ik wel kan zeggen: als visietaken centraal staan in je workflow, heeft Opus 4.7 een gedocumenteerde, grote verbetering en een duidelijke architecturale reden daarvoor. De visiemogelijkheden van GPT-5.5 kunnen vergelijkbaar zijn, maar het bewijs ligt nog niet op tafel.

Toolgebruik en computerinteractie

Opus 4.7 leidt op MCP-Atlas, dat orkestratie van multi-toolworkflows meet, met 77,3% tegenover 75,3% voor GPT-5.5. Op OSWorld, dat autonoom computergebruik meet, staan beide modellen praktisch gelijk: Opus 4.7 scoort 78,0% tegenover 78,7% voor GPT-5.5.

Opus 4.7 introduceert ook taakbudgetten in publieke bèta op de API, waarmee je een tokenplafond per taak kunt instellen. Voor productie-achtige agentic workflows waar kostenvoruitzichten tellen, is dit een praktische functie waar GPT-5.5 geen direct equivalent voor heeft. Al met al is GPT-5.5 ontworpen voor vergelijkbare, langdurige agentic loops, maar de tool-use-benchmark geeft een klein voordeel aan Opus 4.7.

Prijzen

Opus 4.7 kost $5 per miljoen inputtokens en $25 per miljoen outputtokens. Promptcaching verlaagt de inputkosten tot 90%, en standaardcaching bespaart 50%. Deze cijfers zijn ongewijzigd ten opzichte van Opus 4.6.

GPT-5.5 kost $5 per miljoen inputtokens en $30 per miljoen outputtokens, met batch- en flex-prijzen beschikbaar voor de helft van het standaardtarief en prioriteitsverwerking aan 2,5x. GPT-5.5 Pro, ontworpen voor de meest veeleisende taken waar nauwkeurigheid het belangrijkst is, springt naar $30 input / $180 output per miljoen tokens, en is daarmee 6x duurder dan basis GPT-5.5.

Op basis van de benchmarkresultaten lijkt GPT-5.5 Pro de meerprijs alleen waard voor workflows die moeilijke wiskunde en/of webzoektaken bevatten en waar hoge nauwkeurigheid telt. Denk bijvoorbeeld aan financiële modelleringspijplijnen die precieze numerieke redenering vereisen, of geautomatiseerde researchagents die antwoorden synthetiseren uit tientallen livebronnen.

Op outputtokens, waar agentic workloads kosten opstapelen, is GPT-5.5 20% duurder dan Opus 4.7 tegen standaardtarieven. Het verschil wordt dramatisch groter op de Pro-tier. Dat gezegd hebbende, levert Anthropic met Opus 4.7 een nieuwe tokenizer, waardoor directe per-tokenvergelijkingen met Opus 4.6 lastig zijn. Volgens Artificial Analysis gebruikt Opus 4.7 ongeveer 35% minder outputtokens dan Opus 4.6 om hun Intelligence Index te draaien, wat de per-tokenprijs deels compenseert. 

Prestaties met lange context

Beide modellen ondersteunen een contextvenster van 1M tokens. De interessantere vraag is of ze het ook daadwerkelijk kunnen benutten.

In onze GPT-5.5-tests voedden we het model met de 10-K-jaarverslagen van Berkshire Hathaway voor FY2025 en FY2024 opgestapeld, in totaal net onder de 300K tokens aan echte financiële tekst. GPT-5.5 slaagde voor die test (in tegenstelling tot GPT-5.4, dat vaak zichtbaar achteruitging voorbij 128K tokens). Op MRCR needle-tests en Graphwalks-redeneertests liet GPT-5.5 consistente prestaties zien over contextgroottes waar GPT-5.4 afzwakte.

Het 1M-contextvenster van Opus 4.7 gaat gepaard met verbeterd bestandssysteemgeheugen, waarmee het model notities aan zichzelf kan schrijven over sessies heen en die betrouwbaar kan terughalen. Dit zijn complementaire benaderingen: GPT-5.5 is beter in redeneren over één enorme context, terwijl Opus 4.7 beter is in het behouden van samenhang over meerdere sessies met gestructureerd geheugen. Welke van de twee belangrijker is, hangt af van je workflow.

Toch zagen we in onze Opus 4.7 benchmark-tutorial dat gebruikers voorzichtig moeten zijn bij het combineren van verschillende nieuwe functies: wanneer de blijvende zelfkritiek van het model werd gevoed aan de volgende taak, hielp dat op het max-effortniveau, maar het verbruikte het budget dat nodig was om de taak af te ronden op de effortniveaus high en xhigh.

Wanneer kies je GPT-5.5 of Claude Opus 4.7

Wat betekent dat voor jouw use-cases? Hier is een snelle beslisgids:

Wanneer kies je GPT-5.5

GPT-5.5 heeft duidelijkere voordelen bij terminal-workflows, webzoekopdrachten, wiskunde en long-context-redenering. Het is ook de logische keuze als je al diep in het OpenAI-ecosysteem zit via ChatGPT of Codex. Kies het voor:

• Terminal-intensieve DevOps- en infrastructuurwerkzaamheden. GPT-5.5 scoort 82,7% op Terminal-Bench 2.0 tegenover 69,4% voor Opus 4.7. Dat is het grootste verschil in deze hele vergelijking, in welke richting dan ook.
• Documentanalyse met lange context over één enorme input. GPT-5.5 is het eerste OpenAI-model waarbij het volledige contextvenster van 1M echt bruikbaar is, en onze test met 300K tokens bevestigde dat het standhoudt waar GPT-5.4 dat niet deed.
• Webresearch-intensieve workflows. GPT-5.5 scoort 84,4% op BrowseComp tegenover 79,3% voor Opus 4.7, en GPT-5.5 Pro stuwt dat naar 90,1%.
• Wiskunde-intensief redeneren. GPT-5.5 leidt op beide FrontierMath-tiers, met een sterk oplopende kloof bij de moeilijkste problemen (35,4% vs 22,9% op Tier 4). Voor workflows waar numerieke precisie niet onderhandelbaar is, is dit belangrijk.

Wanneer kies je Claude Opus 4.7

Opus 4.7 bevestigt de status van de Claude Opus-familie als de nummer één codeer-LLM. De upgrade in visuele mogelijkheden maakt het ook een goede keuze voor multimodale use-cases. Gebruik Claude Opus 4.7 voor:

• Lange, agentic codeersessies zonder nauw toezicht. De zelfverificatie en het xhigh-effortniveau van Opus 4.7 zijn hier precies voor bedoeld, en de voorsprong op SWE-bench Pro is het grootste enkele benchmarkverschil in de vergelijking.
• Pijplijnen die werken met hogeresolutiegrafieken, technische diagrammen of financiële documenten. De winst van 13 punten op CharXiv ten opzichte van Opus 4.6 is de grootste verbetering in deze release.
• Voorspelbare kosten bij agentic runs met hoog volume. Gepubliceerde per-tokenprijzen plus taakbudgetten maken Opus 4.7 veel eenvoudiger te begroten.
• Orkestratie met meerdere tools over complexe workflows. Opus 4.7 voert de MCP-Atlas-benchmark aan met 77,3% en bevestigt dat het gekoppelde toolcalls betrouwbaarder afhandelt dan elk ander getest model.

Slotgedachten

Op de momenteel beschikbare benchmarks is Claude Opus 4.7 de sterkere keuze voor de meeste agentic codeer- en tool-use-workflows. Het verschil op SWE-bench Pro (64,3% vs 58,6%), de voorsprong op MCP-Atlas (77,3% vs 75,3%) en het CharXiv-visievoordeel (82,1% zonder gerapporteerde GPT-5.5-score) zijn consistent over verschillende taaktypes heen, geen uitschieter op één benchmark. Als je werk primair software-engineering, multi-toolorkestratie of visueel redeneren is, zou ik beginnen met Opus 4.7.

GPT-5.5 heeft echte voordelen in terminal-workflows, wiskunde, webzoekopdrachten en long-context-redenering. Het verschil op Terminal-Bench 2.0 (82,7% vs 69,4%) is het grootste enkele voordeel in welke richting dan ook in deze hele vergelijking. De voorsprong op BrowseComp (84,4% vs 79,3%, of 90,1% met Pro) en de marges op FrontierMath, vooral op Tier 4 (35,4% vs 22,9%), zijn substantieel. Als je workflows terminal-intensief, wiskunde-gedreven, research-gedreven zijn, of afhankelijk zijn van redeneren over één enorm document, is GPT-5.5 het overwegen waard.

Opus 4.7 is 20% goedkoper op outputtokens tegen standaardtarieven ($25 vs $30 per miljoen), en het verschil wordt dramatisch groter als je GPT-5.5 Pro nodig hebt (dat voor ruim 90% van de use-cases de hoge prijs niet waard is, als je het mij vraagt). De 35% reductie in outputtokens die Anthropic rapporteert voor Opus 4.7 ten opzichte van Opus 4.6 betekent ook dat de effectieve kost lager is dan de per-tokenprijs suggereert. Voor productiesystemen waar kostenvorspelbaarheid net zo belangrijk is als rauwe prestaties, bieden de taakbudgetten van Opus 4.7 een extra laag controle die GPT-5.5 nog niet evenaart.

Wil je breder bijblijven met agentic AI, dan raad ik aan om je in te schrijven voor onze skill track AI Agent Fundamentals als een goed startpunt.