Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro: który model jest lepszy?

Jak dotąd rok 2026 to czas agentowego AI. Usprawnienia modeli doprowadziły do powstania wielu narzędzi do pracy agentowej, od osobistych asystentów AI po agentów do kodowania. Główni gracze w tej przestrzeni to Gemini od Google, seria GPT od OpenAI oraz modele Anthropic, które stały się faworytami deweloperów. 

W tym artykule porównam Claude Opus 4.7 i Gemini 3.1 Pro, uwzględniając benchmarki i ceny. Na końcu podam kryterium, które można wykorzystać do podjęcia decyzji, który z modeli będzie najlepszy do Państwa przepływu pracy. 

Czym jest Claude Opus 4.7?

Jak opisujemy w naszym artykule o Opus 4.7, Claude Opus 4.7 to najnowszy flagowy model Anthropic, aktualizacja swojego poprzednika, Claude Opus 4.6. Został zaprojektowany z myślą o złożonych agentowych przepływach pracy i wieloetapowym rozumowaniu. Lepiej radzi sobie z agentowym kodowaniem, rozumowaniem wizualnym i obsługą narzędzi.

Kluczowe funkcje i możliwości Claude Opus 4.7

Jedną z kluczowych funkcji Opus 4.7 są budżety zadań, które pozwalają ustawić ograniczenie finansowe na liczbę tokenów, jakie agent może wydać na zadanie. Zapobiegają one nieoczekiwanym kosztom podczas autonomicznego działania agenta, zmuszając go do optymalizacji i trzymania się budżetu.

Claude Opus 4.7 ma okno kontekstu 1 miliona tokenów i 128 tys. tokenów wyjściowych. Oznacza to, że może wykonywać długotrwałe zadania, zachowując pełen kontekst zadania. Jest to szczególnie przydatne podczas eksploracji dużej bazy kodu. 

Model poprawił również możliwości wizyjne, obsługując obrazy do 3,75 megapiksela. W efekcie lepiej wypada w rozumowaniu wizualnym niż Opus 4.6, co czyni go idealnym modelem do zadań takich jak ekstrakcja danych z wykresów w wysokiej rozdzielczości.  

Opus 4.7 oferuje także nowy poziom wysiłku rozumowania xhigh, który plasuje się między high a max, aby zapewnić najlepsze wyniki w zadaniach kodowania i agentowych. Można też użyć poziomu high dla nieco mniejszego nakładu myślenia. Anthropic wprowadził również komendę /ultrareview w Claude Code do przeprowadzania przeglądów zmian w kodzie i wyłapywania błędów. 

To, co może zaskoczyć, to fakt, że Adaptive Thinking domyślnie pomija teraz odpowiedzi z rozumowaniem. Można przywrócić zwięzłe podsumowanie rozumowania, ustawiając thinking.display na summarized.  

W benchmarkach Opus 4.7 uzyskuje:

• 87,6% w SWE-bench Verified
• 64,3% w trudniejszym wariancie SWE-bench Pro
• 78% w OSWorld, który mierzy autonomiczne korzystanie z komputera
• 77,3% w MCP Atlas dla orkiestracji przepływów pracy z wieloma narzędziami

Gdy wydano Claude Opus 4.7, uplasował się na szczycie rankingu Artificial Analysis Intelligence Index z wynikiem 57. Był też liderem w realnych zadaniach agentowych mierzonych GDPval-AA, z wynikiem 1 753 Elo. W międzyczasie GPT-5.5 wyprzedził go w obu.

Dowiedz się, jak zbudować aplikację benchmarkową w Streamlit, która sprawdza, czy pamięć autokrytyki w Opus 4.7 faktycznie poprawia wydajność kodowania na poziomach wysiłku high, xhigh i max z naszego praktycznego benchmarku Claude Opus 4.7 – tutorialu. 

Zalety i wady Claude Opus 4.7

Modele Anthropic słyną z najlepszych wyników w kodowaniu, a benchmarki Opus 4.7 to potwierdzają. Jednak rodzina modeli Opus nie jest tania, co sprawia, że budżet zadania to przydatny dodatek, zwłaszcza dla osób uruchamiających długie, agentowe przepływy pracy. 

Model jest dostępny za pośrednictwem różnych dostawców chmurowych, takich jak Amazon Bedrock, Google Vertex AI i Microsoft Foundry. Ułatwia to integrację z wykorzystaniem obecnego dostawcy. 

Opus 4.7 dostarczany jest także z nowym tokenizatorem, co nieco utrudnia porównanie rzeczywistych kosztów z poprzednim modelem Opus. Jednak według Artificial Analysis Intelligence, Opus 4.7 zużył ok. 35% mniej tokenów wyjściowych niż Opus 4.6 do uruchomienia indeksu. 

Poznaj możliwości najlepszego publicznie dostępnego modelu Anthropic, Claude Opus 4.7, i zbuduj narzędzie data science, które potrafi zamienić wykres w surowe dane, korzystając z naszego samouczka API Claude Opus 4.7. 

Czym jest Gemini 3.1 Pro? 

Gemini 3.1 Pro to obecny flagowy model rozumowania Google DeepMind z architekturą Transformer-based mixture of experts. Gdy wydano Gemini 3.1 Pro, prowadził w Artificial Analysis Intelligence Index o 4 punkty przed Opus 4.6, a obecnie jest na równi z Opus 4.7 z wynikiem 57. 

Aby dowiedzieć się więcej o Gemini 3.1 Pro, proszę zajrzeć do naszego artykułu Building with Gemini 3.1 Pro, który omawia tworzenie aplikacji gotowej do produkcji z Gemini 3.1 Pro. 

Kluczowe funkcje i możliwości Gemini 3.1 Pro

W przeciwieństwie do Gemini 3 Pro, który miał dwa poziomy, Gemini 3.1 Pro ma 3 poziomy rozumowania: low, medium i high. Poziom niski jest najlepszy pod względem szybkości i optymalizacji tokenów. medium zapewnia zrównoważone podejście. Ponieważ high generuje więcej tokenów rozumowania i najwolniejsze odpowiedzi, należy używać go do zadań wymagających złożonego rozumowania.  

Gemini 3.1 Pro ma również 1-milionowe okno kontekstu dla danych wejściowych, ale mniejsze, około 65 tys. tokenów wyjściowych. Jest modelem multimodalnym, obsługuje audio, PDF, tekst i obrazy. 

Przejdźmy do benchmarków. Oto dwa obszary, w których Gemini 3.1 Pro błyszczy: 

• Gemini 3.1 Pro prowadzi w ARC-AGI-2 z wynikiem 77,1%.
• Gemini 3.1 Pro uzyskuje 73,9% w MCP Atlas, który mierzy koordynację przepływów pracy z wieloma narzędziami. 

Według Artificial Analysis Intelligence, Gemini 3.1 Pro Preview jest oszczędny w użyciu tokenów, wykorzystując ok. 57 mln tokenów do uruchomienia ich Indeksu w porównaniu z Opus 4.6. 

Gemini 3.1 Pro wyprzedza Opus 4.7 w Artificial Analysis Coding Index, ale ustępuje mu w Agentic Index. 

Zalety i wady Gemini 3.1 Pro

Cennik Gemini 3.1 Pro jest bardzo atrakcyjny, zwłaszcza w zadaniach wymagających wielu tokenów. Google oferuje także 50% zniżki w modelu batch pricing, co czyni go idealną opcją, gdy nie są potrzebne wyniki w czasie rzeczywistym. 

Z drugiej strony, 65 tys. tokenów wyjściowych w Gemini 3.1 Pro to tylko połowa tego, co oferuje Opus 4.7 (128 tys.). 

Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro – porównanie bezpośrednie

Oto szybkie zestawienie, zanim przyjrzymy się każdej kategorii.

Wydajność w zadaniach agentowych i obsłudze komputera 

Opus 4.7 to bardzo mocny model do pracy agentowej, szczególnie dlatego, że pozwala kontrolować, ile tokenów agent może zużyć. Tego systemu nie ma w Gemini 3.1 Pro; do kontrolowania zużycia tokenów trzeba używać poziomu rozumowania. 

Opus 4.7 uzyskuje 78% w benchmarku OSWorld dotyczącym autonomicznej obsługi komputera. To mocny wynik na poziomie GPT 5.5 z 78,7%, podczas gdy Gemini 3.1 Pro nie ma opublikowanego wyniku OSWorld. W MCP Atlas Opus 4.7 prowadzi z 77,3% wobec 73,9% Gemini. Te liczby czynią Opus 4.7 idealnym wyborem dla produkcyjnych systemów agentowych. 

Benchmarki kodowania 

Sprawdźmy teraz, który model jest najlepszy w programowaniu według dostępnych benchmarków, w szczególności SWE-bench Verified, który testuje realne zgłoszenia z GitHuba. 

Opus 4.7 osiąga 87,6% wobec 80,6% Gemini 3.1 Pro. W trudniejszym wariancie SWE-bench Pro Opus 4.7 uzyskuje 64,3% wobec 54,2% Gemini (oraz 58,6% GPT 5.5). Liczby pokazują, że Opus 4.7 jest obecnie najsilniejszym modelem do kodowania na świecie. 

Zobaczmy też, jak modele wypadają w Terminal-Bench 2.0, który testuje zdolność modeli do kodowania w terminalu. Opus 4.7 osiąga 69,4%, Gemini Pro 68,5%, a nowy GPT 5.5 – 82,7%. GPT-5.5 jest tu wyraźnym zwycięzcą, natomiast nasze dwa modele są na tym polu niemal remisowe. 

Rozumowanie i zadania naukowe 

Który model jest najlepszy do rozumowania i zadań naukowych? Sprawdźmy. Nie będę używać benchmarku GPQA Diamond, ponieważ wszystkie modele wypadają w nim świetnie. Zamiast tego spojrzymy na ARC-AGI-2, który bada inteligencję płynną, czyli zdolność modelu do rozwiązywania abstrakcyjnych problemów, z którymi wcześniej się nie zetknął. 

Gemini 3.1 Pro uzyskuje 77,1% wobec 75,8% Opus 4.7 i 85,0% GPT 5.5, co czyni GPT 5.5 wyraźnym zwycięzcą, a tuż za nim plasuje się Gemini 3.1 Pro. 

W Humanity's Last Exam, który ma mierzyć rozumowanie na poziomie podyplomowym w naukach ścisłych, matematyce i humanistyce, Opus 4.7 prowadzi nad Gemini 3.1 Pro zarówno z narzędziami, jak i bez nich:

• Bez narzędzi: Opus 4.7 prowadzi z 46,9%, następnie Gemini 3.1 Pro (44,4%) i GPT 5.5 Pro (43,1%).
• Z narzędziami: GPT 5.5 Pro prowadzi z 57,2%, następnie Opus 4.7 (54,7%) i Gemini 3.1 Pro (51,4%).

Koszt i efektywność tokenów 

Opus 4.7 kosztuje 5 USD za milion tokenów wejściowych i 25 USD za milion tokenów wyjściowych, podczas gdy Gemini 3.1 Pro kosztuje 2 USD za milion tokenów wejściowych i 12 USD za milion tokenów wyjściowych. Gemini jest znacznie tańszy, a dzięki 50% zniżce w batch pricing model jest bardzo korzystny cenowo przy zadaniach wymagających wielu tokenów. 

Warto też wspomnieć, że nowy tokenizator w Opus 4.7 nieco utrudnia porównanie kosztów z poprzednim modelem Opus. 

Okno kontekstu i pojemność wyjścia 

Oba modele akceptują 1 milion tokenów wejściowych, co umożliwia im przetworzenie całych baz kodu i długich publikacji naukowych w pojedynczym promptcie. 

Jeśli chodzi o tokeny wyjściowe, Opus 4.7 obsługuje 128 tys. tokenów, a Gemini 3.1 Pro 65 536. Sprawia to, że Opus jest lepszym wyborem w przepływach wymagających generowania większej liczby tokenów wyjściowych. 

Dowiedz się, jak Opus 4.7 wypada w porównaniu z GPT 5.4 w naszym samouczku Opus 4.7 vs. GPT-5.4, w którym porównujemy oba modele pod kątem kodowania, agentowych przepływów pracy i zadań z długim kontekstem oraz analizujemy benchmarki.  

Czy Claude Opus 4.7 jest lepszy niż Gemini 3.1 Pro?

To prowadzi nas do pytania: który z dwóch modeli warto wybrać?

Wybierz Claude Opus 4.7, jeśli... 

• Buduje Pan/Pani agentowe potoki kodowania, w których 10-punktowa różnica w SWE-bench Pro bezpośrednio przekłada się na mniej nieudanych uruchomień w produkcji.
• Potrzebne są budżety zadań, aby długie autonomiczne pętle były bardziej przewidywalne bez dodawania zewnętrznej logiki monitorującej.
• Państwa potok generuje długie wyjścia, a limit 128 tys. tokenów ma znaczenie – to niemal dwukrotność tego, co obsługuje Gemini 3.1 Pro.
• Chcą Państwo najwyższego wyniku w orkiestracji wielu narzędzi w MCP Atlas dla złożonych przepływów agentowych.
• Są już Państwo w ekosystemie Anthropic poprzez Claude Code, Amazon Bedrock lub Claude API, a koszt zmiany przewyższa różnicę w cenie.

Wybierz Gemini 3.1 Pro, jeśli... 

• Wolumeny tokenów sprawiają, że 2,5-krotna różnica kosztu wejścia jest znacząca – przy 500 mln tokenów miesięcznie ta różnica to 1 500 USD co miesiąc
• Potrzebne są natywne wejścia wideo, audio lub PDF w jednym wywołaniu API bez osobnego kroku przetwarzania wstępnego
• Buduje Pan/Pani na infrastrukturze Google i chce jednej relacji z dostawcą poprzez Vertex AI
• Abstrakcyjne rozumowanie wizualne to główny przypadek użycia. Opus odstaje w ARC-AGI-2 z 75,8% wobec 77,1% Gemini

Wnioski końcowe

Claude Opus 4.7 i Gemini 3.1 Pro to oba mocne modele. Wybór zależy od budżetu i zadań, które mają zostać wykonane. Opus wygrywa w zadaniach agentowych, ale jeśli nie mieści się w budżecie, Gemini 3.1 Pro jest również silnym kandydatem, zwłaszcza biorąc pod uwagę tańsze tokeny i 50% zniżki w batch pricing. 

Anthropic utrzymuje pozycję lidera wśród modeli do kodowania, co czyni go dobrze dopasowanym do zadań agentowych wymagających złożonego rozumowania i programowania. Google oferuje czołowe modele rozumowania w wyraźnie niższej cenie niż Anthropic. Rywalizacja między obiema firmami i innymi dużymi graczami, takimi jak OpenAI, polega na dostarczeniu najlepszego modelu agentowego, który będzie jednocześnie dobrym modelem ogólnego przeznaczenia.

Biorąc pod uwagę kosztowność rodziny modeli Opus, dobrze widzieć wprowadzenie budżetów zadań. Nie zdziwiłbym/abym się, gdyby inni dostawcy włączyli to w swoich przyszłych wydaniach. To będzie dobry dodatek, aby koszt uruchamiania długotrwałych zadań agentowych był bardziej przewidywalny. 

Aby dowiedzieć się więcej o pracy z narzędziami AI, polecam sprawdzić nasz przewodnik po najlepszych darmowych narzędziach AI. W celu szerszego rozwijania umiejętności kodowania z AI warto wypróbować kurs AI-Assisted Coding for Developers, aby rozwinąć kompetencje sprawiające, że asystenci AI stają się bardziej niezawodnymi partnerami w Państwa procesie tworzenia oprogramowania. 

Na koniec mogą Państwo również odkryć, jak budować aplikacje zasilane AI z wykorzystaniem LLM-ów, promptów, łańcuchów i agentów w LangChain w naszym kursie Developing LLM Applications with LangChain.