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

Jak dotąd rok 2026 należy do agentowego AI. Ulepszenia modeli doprowadziły do powstania wielu narzędzi do pracy agentowej, od osobistych asystentów AI po agentów do kodowania. Głównymi graczami są tu Gemini od Google, seria GPT od OpenAI oraz modele Anthropic, które stały się ulubieńcami deweloperów. 

W tym artykule porównam Claude Opus 4.7 i Gemini 3.1 Pro, włącznie z benchmarkami i cenami. Na końcu podam kryterium, dzięki któremu zdecydujesz, który model najlepiej pasuje do twojego sposobu 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 w stosunku do 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 użyciem narzędzi.

Kluczowe funkcje i możliwości Claude Opus 4.7

Jedną z centralnych funkcji Opus 4.7 są budżety zadań, które pozwalają ustalić ograniczenie kosztów na liczbę tokenów, jakie agent może zużyć na zadanie. Zapobiegają one nieprzewidzianym kosztom podczas autonomicznego działania agenta, zmuszając go do optymalizacji i trzymania się budżetu.

Claude Opus 4.7 ma okno kontekstu wynoszące 1 milion tokenów i 128 tys. tokenów wyjściowych. Oznacza to, że może wykonywać długotrwałe zadania, zachowując pełny kontekst zadania. To szczególnie przydatne przy eksploracji dużej bazy kodu. 

Model poprawił też możliwości wizji, obsługując obrazy do 3,75 megapiksela. Dzięki temu lepiej radzi sobie z rozumowaniem wizualnym niż Opus 4.6, co czyni go idealnym do zadań takich jak ekstrakcja danych z wykresów w wysokiej rozdzielczości.  

Opus 4.7 wprowadza także nowy poziom wysiłku rozumowania xhigh, który plasuje się między high a max, aby zapewnić najlepsze wyniki w zadaniach związanych z programowaniem i agentami. Możesz też użyć poziomu high dla nieco mniejszego wysiłku rozumowania. Anthropic wprowadził również /ultrareview w Claude Code, aby przeprowadzać code review zmian i wyłapywać błędy. 

Co może zaskoczyć, Adaptive Thinking domyślnie nie pokazuje już odpowiedzi z tokiem rozumowania. Możesz przywrócić zwięzłe uzasadnienia, 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 Claude Opus 4.7 się ukazał, był na szczycie Artificial Analysis Intelligence Index z wynikiem 57. Prowadził też w realnych zadaniach agentowych mierzonych GDPval-AA, z wynikiem 1 753 Elo. W międzyczasie GPT-5.5 wyprzedził go w obu kategoriach.

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. 

Zalety i wady Claude Opus 4.7

Modele Anthropic uchodzą za najlepsze do kodowania, a wyniki Opus 4.7 to potwierdzają. Jednak rodzina Opus nie należy do tanich, dlatego budżet zadań to przydatny dodatek, zwłaszcza dla osób uruchamiających długie, agentowe przepływy pracy. 

Model jest dostępny u różnych dostawców chmury, takich jak Amazon Bedrock, Google Vertex AI i Microsoft Foundry. To ułatwia integrację z wykorzystaniem twojego obecnego dostawcy. 

Opus 4.7 dostarczany jest także z nowym tokenizatorem, co nieco utrudnia porównanie faktycznych kosztów z poprzednim modelem Opus. Według Artificial Analysis Intelligence, Opus 4.7 zużył o ~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 na 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, będący mieszanką ekspertów opartą na Transformerze. Gdy wydano Gemini 3.1 Pro, prowadził on w Artificial Analysis Intelligence Index o 4 punkty przed Opus 4.6, a obecnie zrównał się z Opus 4.7 z wynikiem 57. 

Aby dowiedzieć się więcej o Gemini 3.1 Pro, zajrzyj do naszego artykułu Budowanie z Gemini 3.1 Pro, który pokazuje, jak stworzyć produkcyjną aplikację z użyciem 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. Low jest najlepszy pod kątem szybkości i oszczędzania tokenów. medium zapewnia zbalansowane podejście. Ponieważ high generuje więcej tokenów „myślenia” i najwolniejsze odpowiedzi, używaj go do zadań wymagających złożonego rozumowania.  

Gemini 3.1 Pro obsługuje również okno kontekstu 1 miliona tokenów dla wejścia, ale mniejsze — około 65 tys. tokenów wyjściowych. Jest multimodalny, obsługuje audio, PDF-y, 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 wydajny pod względem tokenów, zużywając ~57 mln tokenów do uruchomienia ich Indeksu w porównaniu z Opus 4.6. 

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

Zalety i wady Gemini 3.1 Pro

Cennik Gemini 3.1 Pro jest bardzo kuszący, zwłaszcza przy zadaniach wymagających wielu tokenów. Google oferuje też 50% zniżki w modelu batch pricing, co czyni go idealnym wyborem, gdy nie potrzebujesz wyników w czasie rzeczywistym. 

Z drugiej strony, okno wyjściowe 65 tys. tokenów w Gemini 3.1 Pro ma tylko połowę rozmiaru tego z Opus 4.7 (128 tys.). 

Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro — bezpośrednie porównanie

Oto szybka ściągawka, zanim przyjrzymy się każdej kategorii.

Wydajność w zadaniach agentowych i obsłudze komputera 

Opus 4.7 jest bardzo mocnym modelem do pracy agentowej, szczególnie dlatego, że pozwala kontrolować, ile tokenów agent może zużyć. Takiego systemu nie ma w Gemini 3.1 Pro; musisz sterować zużyciem tokenów przez dobór poziomu rozumowania. 

Opus 4.7 osiąga 78% w benchmarku OSWorld dotyczącym autonomicznego korzystania z komputera. To mocny wynik na poziomie GPT 5.5 (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 do produkcyjnych systemów agentowych. 

Benchmarki kodowania 

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

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

Zobaczmy, jak modele wypadają w Terminal-Bench 2.0, który sprawdza umiejętność 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, a nasze dwa modele mają zbliżone wyniki. 

Rozumowanie i zadania naukowe 

Który model najlepiej nadaje się do rozumowania i zadań naukowych? Sprawdźmy. Nie będę używać benchmarku GPQA Diamond, bo wszystkie modele mają na nim świetne wyniki. Zamiast tego spojrzymy na ARC-AGI-2, który mierzy inteligencję płynną, czyli zdolność modelu do rozwiązywania nowych, abstrakcyjnych problemów. 

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

W Humanity's Last Exam, który mierzy rozumowanie na poziomie magisterskim w naukach ścisłych, matematyce i humanistyce, Opus 4.7 prowadzi przed Gemini 3.1 Pro zarówno z narzędziami, jak i bez:

• 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%, dalej Opus 4.7 (54,7%) i Gemini 3.1 Pro (51,4%).

Koszt i efektywność tokenowa 

Opus 4.7 kosztuje $5 za milion tokenów wejściowych i $25 za milion tokenów wyjściowych, podczas gdy Gemini 3.1 Pro kosztuje $2 za milion wejściowych i $12 za milion wyjściowych. Gemini jest znacznie tańszy, a przy 50% zniżce w batch pricing model jest bardzo konkurencyjny 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 przyjmują 1 milion tokenów wejściowych, co pozwala im „przełknąć” całe bazy kodu i długie publikacje naukowe w jednym promptcie. 

Jeśli chodzi o tokeny wyjściowe, Opus 4.7 obsługuje 128 tys. tokenów, a Gemini 3.1 Pro — 65 536. To sprawia, że Opus jest lepszym wyborem do przepływów pracy wymagających generowania dłuższych wyjść. 

Zobacz, jak Opus 4.7 wypada na tle GPT 5.4 w naszym samouczku Opus 4.7 vs. GPT-5.4, w którym porównujemy je pod kątem kodowania, przepływów agentowych 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 tych dwóch modeli powinieneś wybrać?

Wybierz Claude Opus 4.7, jeśli... 

• Budujesz agentowe potoki kodowania, gdzie 10-punktowa różnica w SWE-bench Pro przekłada się bezpośrednio na mniej nieudanych uruchomień w produkcji.
• Potrzebujesz budżetów zadań, aby długie pętle autonomiczne były bardziej przewidywalne bez dodawania zewnętrznej logiki monitorowania.
• Twój potok generuje długie wyjścia, a limit 128 tys. tokenów ma znaczenie — to niemal dwukrotność tego, co obsługuje Gemini 3.1 Pro.
• Chcesz najwyższego wyniku w orkiestracji wielu narzędzi w MCP Atlas dla złożonych przepływów agentowych.
• Jesteś już w ekosystemie Anthropic poprzez Claude Code, Amazon Bedrock lub Claude API, a koszt zmiany przewyższa różnicę w cenie.

Wybierz Gemini 3.1 Pro, jeśli... 

• Twoje wolumeny tokenów sprawiają, że 2,5-krotna różnica w koszcie wejścia jest istotna — przy 500 mln tokenów miesięcznie to $1 500 różnicy co miesiąc.
• Potrzebujesz natywnych wejść wideo, audio lub PDF w jednym wywołaniu API bez osobnego etapu przetwarzania wstępnego.
• Budujesz na infrastrukturze Google i chcesz relacji z jednym dostawcą poprzez Vertex AI.
• Abstrakcyjne rozumowanie wizualne to twój główny przypadek użycia. Opus jest za Gemini w ARC-AGI-2: 75,8% vs 77,1%.

Końcowe przemyślenia

Zarówno Claude Opus 4.7, jak i Gemini 3.1 Pro to mocne modele. Wybór zależy od twojego budżetu i zadań, które chcesz zrealizować. Opus wygrywa w zadaniach agentowych, ale jeśli nie mieści się w budżecie, Gemini 3.1 Pro także jest mocnym kandydatem, zwłaszcza biorąc pod uwagę tańsze tokeny i 50% zniżki w batch pricing. 

Anthropic utrzymuje prowadzenie wśród najlepszych modeli do kodowania, co czyni je dobrze dopasowanymi do zadań agentowych wymagających złożonego rozumowania i programowania. Google oferuje czołowe modele rozumowania w znacznie niższej cenie niż Anthropic. Wyścig między obiema firmami i innymi dużymi graczami, jak OpenAI, to dostarczenie najlepszego modelu agentowego, który jednocześnie będzie dobrym modelem ogólnego przeznaczenia.

Biorąc pod uwagę kosztowność rodziny modeli Opus, cieszy wprowadzenie budżetów zadań. Nie zdziwiłbym się, gdyby inni dostawcy zaimplementowali to w przyszłych wydaniach. To dobry krok do uczynienia kosztów długotrwałych zadań agentów bardziej przewidywalnymi. 

Aby dowiedzieć się więcej o pracy z narzędziami AI, polecam sprawdzić nasz przewodnik po najlepszych darmowych narzędziach AI. Jeśli chcesz szerzej rozwinąć umiejętności kodowania z AI, wypróbuj nasz kurs AI-Assisted Coding for Developers, aby nauczyć się wykorzystywać asystentów AI jako bardziej niezawodnych partnerów w twoim procesie deweloperskim. 

Na koniec możesz też odkryć, jak budować aplikacje zasilane AI z użyciem LLM-ów, promptów, łańcuchów i agentów w LangChain w naszym kursie Developing LLM Applications with LangChain.