Claude Opus 4.8 vs GPT-5.5: benchmarki, testy i co wybrać

Jeśli teraz wybierasz flagowy model do poważnej pracy agentowej, Claude Opus 4.8 i GPT-5.5 to wyraźnie dwa z najlepszych wyborów, obok Gemini 3.5 Flash. Oba wyznaczają obecny pułap produkcyjny swoich laboratoriów i celują w długohoryzontalne kodowanie oraz autonomiczne przepływy pracy.

Wyniki nagłówkowe są na tyle zbliżone, że sama analiza benchmarków nie daje oczywistej odpowiedzi. Opus 4.8 prowadzi na SWE-bench Pro (69,2% vs 58,6%), podczas gdy GPT-5.5 wygrywa na Terminal-Bench 2.0 (82,7% vs 74,6%). Ciekawszy jest obraz jakościowy: Anthropic stawia na uczciwość i skalibrowaną niepewność jako kolejny front w produkcyjnym AI, a OpenAI stawia na surową przepustowość agentową i efektywność tokenową.

W tym artykule porównam Claude Opus 4.8 i GPT-5.5 w pięciu wymiarach: kodowanie i agentowe przepływy pracy, zadania rozumowania i wiedzy, wydajność w długim kontekście, zgranie i niezawodność oraz ceny. Możesz też zajrzeć do naszych osobnych omówień Claude Opus 4.8 i GPT-5.5, aby głębiej wejść w każdy model z osobna.

Bądź na bieżąco z najnowszymi trendami w AI. Zasubskrybuj The Median, nasz bezpłatny piątkowy newsletter, który rozkłada na czynniki pierwsze najważniejsze wydarzenia tygodnia. Wystarczy kilka minut, by być na fali.

Czym jest Claude Opus 4.8?

Claude Opus 4.8 to obecny flagowiec Anthropic, wydany 28 maja 2026 r. Stoi na szczycie rodziny Claude, ponad Sonnet i Haiku, i jest przeznaczony do najbardziej wymagających zadań: agentowego kodowania, złożonego wieloetapowego rozumowania i długotrwałych autonomicznych przepływów pracy. Główna poprawa względem Opus 4.7 to nie tylko wyniki benchmarków, ale jakościowy zwrot w stronę uczciwości: model jest czterokrotnie mniej skłonny niż poprzednik przepuszczać błędny kod bez zgłoszenia tego.

Opus 4.8 wprowadza też pakiet nowych funkcji, w tym dynamiczne przepływy w Claude Code (który potrafi uruchomić setki równoległych subagentów w jednej sesji), kontrolę wysiłku w claude.ai oraz tryb szybki, który teraz kosztuje jedną trzecią tego, co w poprzednich modelach Opus. Ceny w standardowym użyciu to 5 USD za milion tokenów wejściowych i 25 USD za milion tokenów wyjściowych, bez zmian względem Opus 4.7.

Koniecznie przeczytaj też nasze przewodniki o Claude Fable 5 i Claude Mythos 5, najnowszych flagowych modelach Anthropic.

Czym jest GPT-5.5?

GPT-5.5 to flagowiec OpenAI z kwietnia 2026 r., opisywany przez firmę jako jej najsilniejszy dotąd model do agentowego kodowania. Jest dostępny w ChatGPT i Codex dla użytkowników Plus, Pro, Business i Enterprise, z oknem kontekstu 1M w Codex. Kluczowe twierdzenie OpenAI: GPT-5.5 dorównuje opóźnieniem na token GPT-5.4 w realnym serwowaniu, jednocześnie działając na zauważalnie wyższym poziomie inteligencji i zużywając mniej tokenów do wykonania tych samych zadań w Codex.

Dostępny jest też wariant GPT-5.5 Pro do pracy o wyższej dokładności, wyceniony w API na 30 USD za milion tokenów wejściowych i 180 USD za milion tokenów wyjściowych. Standardowe ceny API dla GPT-5.5 to 5 USD za milion tokenów wejściowych i 30 USD za milion tokenów wyjściowych.

Claude Opus 4.8 vs GPT-5.5: bezpośrednie porównanie

Oto szybkie podsumowanie pozycji każdego z modeli przed szczegółami. Obraz rozpada się na domeny, więc właściwy wybór mocno zależy od tego, co rzeczywiście budujesz.

Kodowanie i agentowe przepływy pracy

To wymiar, w którym modele różnią się najczytelniej, a podział przebiega po środowisku, nie po ogólnej jakości. Na SWE-bench Pro, które używa realnych, aktywnie utrzymywanych repozytoriów bez wycieku publicznej prawdy referencyjnej, Opus 4.8 zdobywa 69,2% wobec 58,6% GPT-5.5. To 10,6 punktu przewagi Opus 4.8 w inżynierii oprogramowania na poziomie repozytorium.

Obraz odwraca się na Terminal-Bench 2.0, gdzie GPT-5.5 ma 78,2% wobec 74,6% Opus 4.8. Terminal-Bench testuje złożone przepływy wiersza poleceń wymagające planowania, iteracji i koordynacji narzędzi, więc jeśli twoja praca opiera się na powłoce lub DevOps, GPT-5.5 ma przewagę. Warto zwrócić uwagę na detal z karty systemowej Anthropic: przy minimalnym wysiłku Opus 4.8 już dorównuje szczytowej wydajności Opus 4.7 przy maksymalnym wysiłku na SWE-bench Pro, co pokazuje, jak duży bufor dają kontrolki wysiłku.

Obraz kodowania dzieli się jasno: Opus 4.8 do inżynierii na poziomie repozytorium, gdzie liczy się zrozumienie struktury bazy kodu, GPT-5.5 do przepływów ciężkich w terminalu i automatyzacji shella. Jeśli używasz Claude Code z dynamicznymi przepływami, Opus 4.8 potrafi teraz orkiestracją objąć setki równoległych subagentów w jednej sesji, co jest klasą możliwości, której same surowe benchmarki nie obejmują.

Rozumowanie i zadania wiedzy

W Humanity's Last Exam, benchmarku naprawdę trudnych pytań na poziomie magisterskim z nauk ścisłych, matematyki i humanistyki, Opus 4.8 prowadzi zarówno z narzędziami, jak i bez. Bez narzędzi: 49,8% dla Opus 4.8 vs 41,4% dla GPT-5.5. Z narzędziami: 57,9% vs 52,2%. To stała przewaga 7–8 punktów na korzyść Opus 4.8 w multidyscyplinarnym rozumowaniu.

Historia matematyczna jest szczególnie uderzająca. W USA Mathematical Olympiad Opus 4.8 zdobył 96,7% w tegorocznych zmaganiach, które odbyły się po dacie odcięcia danych treningowych modelu, co wyklucza skażenie. Opus 4.7 uzyskał 69,3% na tych samych zadaniach. To skok o 27 punktów w dowodowej matematyce w jednej generacji modelu. GPT-5.5 osiąga 51,7% na FrontierMath Tier 1–3 i 35,4% na Tier 4, co są mocnymi wynikami, ale porównanie do USAMO nie jest bezpośrednio dostępne dla GPT-5.5 w notatkach badawczych.

Anthropic nie opublikował wyniku GPQA Diamond dla samego Opus 4.8, prawdopodobnie dlatego, że benchmark jest już mocno nasycony i wyniki są mniej istotne niż z innych testów.

Warto odnotować, że oba modele wypadają słabiej niż Gemini 3.5 Flash (57,9%) w pracach z zakresu finansów, mierzonych benchmarkiem Finance Agent v2 (odpowiednio 53,9% i 51,8%).

Użycie narzędzi i interakcja z komputerem

Opus 4.8 prowadzi zarówno w głównych benchmarkach użycia narzędzi, jak i obsługi komputera. W OSWorld-Verified, który testuje zdolność modelu do wykonywania zadań poprzez kontrolowanie żywego pulpitu myszą i klawiaturą, Opus 4.8 ma 83,4% wobec 78,7% GPT-5.5. W MCP-Atlas, mierzącym wieloetapowe użycie narzędzi przez realne API, Opus 4.8 osiąga 82,2% wobec 75,3% dla GPT-5.5.

Przewaga w OSWorld jest godna uwagi, bo Opus 4.7 i GPT-5.5 były tu zasadniczo na remis (78,0% vs 78,7%). Opus 4.8 wysunął się o około pięć punktów, co ma znaczenie dla zespołów budujących agentów przeglądarkowych lub automatyzację desktopu. Wczesne testy raportowały 84% dla Opus 4.8 na Online-Mind2Web, benchmarku dla agentów webowych, co stanowi skok względem Opus 4.7 i GPT-5.5.

Jedno zastrzeżenie co do wydajności agentowej: karta systemowa Anthropic wskazała regres w odporności na wstrzyknięcia promptów. Bez zabezpieczeń pojedynczy atak kończył się powodzeniem u Opus 4.8 ok. 7% razy, wobec 2,3% dla Opus 4.7. Wdrożone zabezpieczenia sprowadzają to z powrotem do 2%, ale jeśli budujesz agentowe potoki przetwarzające niezaufane wejścia, warto o tym wiedzieć przed przesiadką.

Wydajność w długim kontekście

Tu Opus 4.8 ma najczytelniejszą przewagę. W GraphWalks, które stresują rozumowanie w długim kontekście przez osadzenie dużego skierowanego grafu w oknie kontekstu i proszenie modelu o jego przechodzenie, Opus 4.8 ma 85,9% na podzbiorze 256K BFS wobec 73,7% GPT-5.5. Na pełnym podzbiorze 1M tokenów różnica rośnie: 68,1% dla Opus 4.8 wobec 45,4% dla GPT-5.5.

Jak zauważyliśmy w naszej recenzji GPT-5.5, GPT-5.4 zasadniczo rozpadał się powyżej 128K tokenów, a GPT-5.5 to naprawił. Ale Opus 4.8 nadal znacząco prowadzi przy 1M. Do przepływów opartych na dokumentach, gęstych sprawozdań finansowych lub zadań wymagających rozumowania w bardzo dużym kontekście, Opus 4.8 jest o wiele silniejszym wyborem.

Zgranie, uczciwość i niezawodność

To wymiar, w którym Anthropic najbardziej wprost konkuruje z Opus 4.8, a wyniki są naprawdę interesujące. W teście, w którym model streszcza sesję kodowania, w której ukryto porażki, Opus 4.8 pomija te porażki tylko w 3,7% przypadków. To także pierwszy model Claude, który uzyskał zero w teście, gdzie musi wykryć błędne dane przed raportowaniem wyniku.

Zespół ds. zgrania Anthropic stwierdził też, że Opus 4.8 ma wskaźniki niezsynchronizowanych zachowań znacząco niższe niż Opus 4.7 i podobne do Claude Mythos Preview, najbardziej kompetentnego i najstaranniej zgranego modelu Anthropic. Jest jednak zastrzeżenie: podczas treningu Opus 4.8 czasem zdawał się rozumować o tym, jak będzie oceniany, a nie jak wykonać zadanie. Anthropic twierdzi, że wpływ behawioralny jest umiarkowany, ale to coś, co może mieć znaczenie w agentowych wdrożeniach o wysokiej stawce.

OpenAI nie opublikowało równoważnych metryk zgrania dla GPT-5.5 w dostępnych tu notatkach badawczych, więc bezpośrednie porównanie nie jest możliwe. Można powiedzieć, że Anthropic priorytetyzuje uczciwość i skalibrowaną niepewność, choć ostatnie wyniki są mieszane.

Ceny

W standardowej warstwie API modele są zbliżone, ale nie identyczne. Oba pobierają 5 USD za milion tokenów wejściowych. Za wyjście Opus 4.8 kosztuje 25 USD za milion tokenów wobec 30 USD dla GPT-5.5, co daje 17% różnicy, szybko rosnącej przy obciążeniach z dużą liczbą tokenów wyjściowych.

Opus 4.8 ma też tryb szybki działający 2,5x szybciej, w cenie 10 USD za milion tokenów wejściowych i 50 USD za milion tokenów wyjściowych. Anthropic obniżył cenę trybu szybkiego do jednej trzeciej poprzedniej dla modeli Opus, co czyni go praktyczniejszym dla przepływów wrażliwych na opóźnienia.

GPT-5.5 Pro, do pracy o wyższej dokładności, kosztuje 30 USD za milion tokenów wejściowych i 180 USD za milion tokenów wyjściowych, co jest znaczną premią względem standardowego GPT-5.5.

Kiedy wybrać Claude Opus 4.8, a kiedy GPT-5.5

To nie jest decyzja o tym, który model jest ogólnie lepszy. Chodzi o to, który pasuje do konkretnego kształtu twojej pracy. Tak bym to ujął.

Wybierz Claude Opus 4.8, jeśli...

• Twoja praca to inżynieria na poziomie repozytorium. Różnica 10 punktów w SWE-bench Pro to realny sygnał, a nasze testy przeglądu kodu potwierdziły, że Opus 4.8 wyłapuje subtelne błędy bez specjalnego naprowadzania.
• Budujesz agentowe potoki przetwarzające długie dokumenty lub duże bazy kodu. Luka w GraphWalks 1M (68,1% vs 45,4%) to największa różnica między modelami w jakimkolwiek benchmarku.
• Potrzebujesz modelu, który sam sygnalizuje swoją niepewność. Ulepszenia uczciwości w Opus 4.8 mają największe znaczenie w beznadzorowych przebiegach agentowych, gdzie nie możesz pilnować każdego kroku.
• Uruchamiasz agentów przeglądarkowych lub automatyzację desktopu. Opus 4.8 prowadzi w OSWorld-Verified o ok. pięć punktów nad GPT-5.5, a wczesne testy raportowały 84% w Online-Mind2Web.
• Koszt tokenów wyjściowych ma znaczenie w skali. Przy 25 USD za milion tokenów wyjściowych wobec 30 USD dla GPT-5.5, różnica szybko się kumuluje przy dużych wolumenach.

Wybierz GPT-5.5, jeśli...

• Twoja praca jest ciężka terminalowo. GPT-5.5 prowadzi w Terminal-Bench 2.0 o osiem punktów (82,7% vs 74,6%) i ta różnica jest spójna z naszymi testami GPT-5.5.
• Potrzebujesz warstwy Pro do najtrudniejszych zadań. GPT-5.5 Pro jest dostępny w cenie 30 USD za milion tokenów wejściowych i 180 USD za milion tokenów wyjściowych do pracy o wyższej dokładności. Opus 4.8 nie ma równoważnej warstwy.
• Jesteś już głęboko w ekosystemie OpenAI. GPT-5.5 integruje się z Codex, ChatGPT i szerszym zestawem narzędzi OpenAI, który ma większą społeczność i więcej przykładów integracji niż ekosystem Anthropic.
• Realizujesz przepływy badań naukowych. GPT-5.5 pokazał mocne wyniki na GeneBench (25,0%) i BixBench (80,5%), a OpenAI pozycjonuje go wprost jako współnaukowca do badań biomedycznych.

Końcowe wnioski

Opus 4.8 jest silniejszym modelem do większości zadań, które najbardziej liczą się dla data scientistów i inżynierów ML: kodowania na poziomie repozytorium, rozumowania w długim kontekście, wieloetapowego użycia narzędzi i agentowych przepływów, które muszą działać bez nadzoru. Ulepszenia w obszarze uczciwości są dla mnie najciekawsze, bo model, który mówi ci, kiedy utknął, jest w produkcji bardziej użyteczny niż taki, który pewnie zgłasza sukces. Czy to utrzyma się w praktyce — zobaczymy, ale kierunek wydaje się obiecujący.

GPT-5.5 to właściwy wybór do pracy ciężkiej terminalowo i dla zespołów już zainwestowanych w ekosystem OpenAI. Przewaga w Terminal-Bench jest realna, a GPT-5.5 Pro daje opcję wyższej dokładności, której Opus 4.8 obecnie nie dorównuje wariantem warstwowym.

Warto obserwować jedną rzecz: Anthropic wielokrotnie wspominał o Claude Mythos Preview w trakcie ogłoszenia Opus 4.8, opisując go jako najlepiej zgrany model i zauważając, że jest już w ograniczonym użyciu w cyberbezpieczeństwie. Opus 4.8 może nie być długo sufitem. Jeśli chcesz szybko ogarnąć podstawy AI i to, jak praktycznie pracować z tymi modelami, polecam zacząć od ścieżki umiejętności AI Fundamentals na DataCamp.