Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: który model czołowy jest najlepszy?

Jeśli wybierają Państwo między Claude Opus 4.7 a GPT-5.5 do produkcyjnych, agentowych zadań, wybór nie jest tak oczywisty, jak się wydaje. Oba to flagowe modele swoich firm, oba celują w złożone, wieloetapowe zadania i oba pojawiły się w odstępie kilku tygodni na początku 2026 r.

Anthropic wypuścił Claude Opus 4.7 16 kwietnia 2026 r., pozycjonując go jako hybrydowy model rozumowania zbudowany do długotrwałego, agentowego kodowania i złożonego użycia narzędzi. OpenAI odpowiedziało GPT-5.5, podkreślając wzrost efektywności i silniejsze rozumowanie w długim kontekście. Żaden nie wygrywa w każdej kategorii. Benchmarki rozkładają się ciekawie, a odpowiedź zależy od tego, co faktycznie budują Państwo.

W tym artykule porównam Claude Opus 4.7 i GPT-5.5 w pięciu kluczowych wymiarach: kodowanie i agentowe przepływy pracy, zadania rozumowania i wiedzy, użycie narzędzi i interakcja z komputerem, możliwości multimodalne oraz ceny. Dla kontekstu o każdym modelu z osobna polecam nasze przewodniki: Claude Opus 4.7 i GPT-5.5.

Czym jest GPT-5.5?

GPT-5.5 to model OpenAI ukierunkowany na agentowe zastosowania, wydany 23 kwietnia 2026 r. Występuje w dwóch wariantach: standardowym GPT-5.5 oraz GPT-5.5 Pro, czyli wersji o wyższych możliwościach, skierowanej do wymagających zadań biznesowych, prawnych i data science. GPT-5.5 Pro jest mniej więcej sześciokrotnie droższy za token niż model bazowy.

Najważniejsze deklaracje OpenAI to poprawiona efektywność tokenowa (mniej tokenów do ukończenia tych samych zadań Codex) oraz rozumowanie w długim kontekście, które utrzymuje jakość powyżej 128 tys. tokenów aż do 1 mln, a ponadto wzrosty wydajności w agentowym kodowaniu, obsłudze komputera i pracy z wiedzą. OpenAI raportuje też, że wewnętrzna wersja GPT-5.5 przyczyniła się do nowego dowodu dotyczącego poza-diagonalnych liczb Ramseya. GPT-5.5 jest dostępny w ChatGPT i Codex, a dostęp przez API wdrażany osobno.

Pełne omówienie benchmarków i deklaracji efektywności GPT-5.5 znajdą Państwo w naszym przewodniku GPT-5.5, gdzie testowaliśmy wyszukiwanie w długim kontekście na dokumencie o objętości 300 tys. tokenów.

Czym jest Claude Opus 4.7?

Claude Opus 4.7 to obecny, publicznie dostępny, flagowy model Anthropic, wydany 16 kwietnia 2026 r. To następca Claude Opus 4.6, pozycjonowany poniżej wewnętrznego Mythos Preview w ofercie Anthropic. Model jest zbudowany do złożonych agentowych przepływów pracy, zaawansowanego inżynierii oprogramowania i zadań długohoryzontowych wymagających utrzymania wydajności między sesjami.

Najistotniejsze zmiany względem Opus 4.6 to wzrost o 10,9 pkt na SWE-bench Pro (z 53,4% do 64,3%), trzykrotnie wyższa rozdzielczość wizji (do 3,75 MP), ulepszona pamięć systemu plików oraz nowy poziom wysiłku rozumowania xhigh ulokowany między high a max. Ceny to 5 USD za milion tokenów wejściowych i 25 USD za milion tokenów wyjściowych, bez zmian względem Opus 4.6. Model dostępny jest przez Claude API (ID modelu: claude-opus-4-7), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI oraz Microsoft Foundry.

Jeśli chcą Państwo zobaczyć Opus 4.7 w praktyce, nasz poradnik Claude Opus 4.7 Practical Benchmark przeprowadzi przez test, czy pamięć systemu plików faktycznie poprawia wydajność kodowania na różnych poziomach wysiłku. Może zainteresować Państwa także porównanie z innym konkurentem w przewodniku Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro.

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: bezpośrednie porównanie

Oto szybkie odniesienie przed szczegółami.

Agentowe kodowanie

To obszar, w którym różnica między modelami jest najbardziej widoczna, choć bez jednego, jednoznacznego zwycięzcy.

GPT-5.5 jest zaprojektowany specjalnie do agentowych pętli kodowania: sprawdza własną pracę, kontynuuje do ukończenia zadania i radzi sobie z wieloetapowymi zadaniami przy minimalnym prowadzeniu użytkownika. Opus 4.7 przyjmuje podobne podejście, z autoweryfikacją wyjścia, budżetami zadań, ulepszoną pamięcią systemu plików oraz nowym poziomem wysiłku rozumowania xhigh, który zapewnia 10 000 „tokenów myślenia” między poziomami high (5 000) a max (20 000).

W teście SWE-bench Pro Opus 4.7 prowadzi z imponującym wynikiem 64,3% wobec 58,6% GPT-5.5. W Terminal-Bench 2.0 obraz się odwraca: Opus 4.7 (69,4%) wyraźnie ustępuje GPT-5.5 (82,7%) o ponad dziesięć punktów procentowych.

Jeśli zespół głównie dostarcza kod (naprawa błędów, budowa funkcji w dużych repozytoriach), przewaga Opus 4.7 na SWE-bench Pro sprawia, że lepiej pasuje. Jednak do terminalowych przepływów DevOps, jak konfiguracja serwerów i wieloetapowa automatyzacja powłoki, dominujący wynik GPT-5.5 w Terminal-Bench daje mu wyraźną przewagę.

Rozumowanie i zadania wiedzy

W przypadku rozumowania na poziomie studiów magisterskich modele są praktycznie remisowe. Opus 4.7 uzyskuje 94,2% na GPQA Diamond; GPT-5.5 osiąga 93,6%, czyli bardzo blisko.

W Humanity's Last Exam, multidyscyplinarnym benchmarku rozumowania, Opus 4.7 zdobywa 46,9% bez narzędzi i 54,7% z narzędziami, podczas gdy GPT-5.5 osiąga 41,4% bez narzędzi i 52,2% z narzędziami. Choć przy użyciu narzędzi różnica nie jest duża, bez narzędzi Opus 4.7 prowadzi o ponad pięć punktów procentowych.

GPT-5.5 uzyskuje 84,4% (GPT-5.5 Pro nawet 90,1%) wobec 79,3% Opus 4.7 na BrowseComp, który testuje agentowe wyszukiwanie w sieci. To realna różnica. Jeśli Państwa procesy mocno opierają się na badaniach internetowych, GPT-5.5 ma tu wyraźną przewagę.

Inny obszar, gdzie GPT-5.5 prowadzi, to matematyka. Na obu poziomach FrontierMath różnica względem Opus 4.7 jest dość duża:

Na obu poziomach wersja Pro dokłada kilka punktów procentowych względem bazowego GPT-5.5. Czy to uzasadnia sześciokrotnie wyższą cenę, to już inna kwestia. Więcej o cenach poniżej.

Wizja i możliwości multimodalne

Opus 4.7 uczynił wizję jednym z głównych usprawnień i potwierdzają to wyniki benchmarków. Obejmuje prowadzenie w rankingu CharXiv Reasoning, testującym rozumowanie wizualne na wykresach naukowych: 82,1% bez narzędzi i 91,0% z narzędziami.

Za tym stoi trzykrotny wzrost obsługiwanej rozdzielczości obrazu, do 3,75 MP (2576 px). Obrazy o wyższej rozdzielczości zużywają więcej tokenów, więc Anthropic zaleca downsampling, jeśli nie jest potrzebna dodatkowa szczegółowość. Zysk względem Opus 4.6 jest znaczący: z 69,1% do 82,1% bez narzędzi, skok o 13 pkt.

Nasz Claude Opus 4.7 API Tutorial pokazuje, jak wykorzystać te możliwości do zbudowania narzędzia do digitalizacji wykresów — warto zajrzeć.

GPT-5.5 nie ma opublikowanych wyników CharXiv w materiałach badawczych, więc bezpośrednie porównanie nie jest tu możliwe. Jeśli jednak zadania wizualne są kluczowe w Państwa pracy, Opus 4.7 ma udokumentowaną, dużą poprawę i wyraźne, architektoniczne uzasadnienie. Możliwości wizji GPT-5.5 mogą być porównywalne, ale na razie brak dowodów.

Użycie narzędzi i interakcja z komputerem

Opus 4.7 prowadzi na MCP-Atlas, który mierzy orkiestrację przepływów z wieloma narzędziami: 77,3% wobec 75,3% GPT-5.5. Na OSWorld, mierzącym autonomiczne użycie komputera, modele są praktycznie remisowe: Opus 4.7 ma 78,0% wobec 78,7% GPT-5.5.

Opus 4.7 wprowadza też budżety zadań w publicznej becie API, pozwalające ustawić limit wydatku tokenów na zadanie. Dla produkcyjnych, agentowych przepływów, gdzie przewidywalność kosztów ma znaczenie, to praktyczna funkcja, której GPT-5.5 nie ma bezpośredniego odpowiednika. Ogólnie GPT-5.5 jest projektowany do podobnych, długotrwałych pętli agentowych, ale benchmark użycia narzędzi nieznacznie faworyzuje Opus 4.7.

Ceny

Opus 4.7 kosztuje 5 USD za milion tokenów wejściowych i 25 USD za milion tokenów wyjściowych. Buforowanie promptów obniża koszt wejścia do 90%, a standardowe cache’owanie do 50%. Te wartości są niezmienione względem Opus 4.6.

GPT-5.5 kosztuje 5 USD za milion tokenów wejściowych i 30 USD za milion tokenów wyjściowych, z cenami batch i flex dostępnych za połowę stawki standardowej oraz priorytetowym przetwarzaniem za 2,5×. GPT-5.5 Pro, zaprojektowany do najbardziej wymagających zadań, gdzie dokładność jest kluczowa, to 30 USD za wejście / 180 USD za wyjście na milion tokenów, co czyni go 6× droższym niż bazowy GPT-5.5.

Na podstawie wyników benchmarków płacenie za GPT-5.5 Pro wydaje się opłacalne tylko w przepływach uwzględniających trudną matematykę i/lub wyszukiwanie w sieci, gdzie wysoka dokładność ma znaczenie. Na przykład mogą to być pipeline’y modelowania finansowego wymagające precyzyjnego rozumowania numerycznego albo zautomatyzowani agenci badawczy syntetyzujący odpowiedzi z dziesiątek bieżących źródeł.

W przypadku tokenów wyjściowych, gdzie koszty agentowych obciążeń rosną, GPT-5.5 jest o 20% droższy niż Opus 4.7 przy stawkach standardowych. Różnica dramatycznie rośnie w wersji Pro. Należy dodać, że Anthropic dostarcza nowy tokenizator z Opus 4.7, co utrudnia bezpośrednie porównania per-token z Opus 4.6. Według Artificial Analysis, Opus 4.7 zużywa ok. 35% mniej tokenów wyjściowych niż Opus 4.6 do uruchomienia ich Intelligence Index, co częściowo kompensuje stawkę per-token. 

Wydajność w długim kontekście

Oba modele obsługują okno kontekstu 1 mln tokenów. Ciekawsze pytanie brzmi, czy faktycznie potrafią je wykorzystać.

W naszych testach GPT-5.5 podaliśmy modelowi zestawione sprawozdania 10-K Berkshire Hathaway za FY2025 i FY2024, łącznie nieco poniżej 300 tys. tokenów realnego tekstu finansowego. GPT-5.5 zaliczył ten test (w przeciwieństwie do GPT-5.4, który często wyraźnie degradował powyżej 128 tys. tokenów). W testach igły MRCR i Graphwalks GPT-5.5 pokazał stabilną wydajność w różnych rozmiarach kontekstu, gdzie GPT-5.4 się „rozsypywał”.

Okno 1 mln tokenów w Opus 4.7 jest sparowane z ulepszoną pamięcią systemu plików, która pozwala modelowi zapisywać notatki dla siebie między sesjami i wiarygodnie je przywoływać. To podejścia komplementarne: GPT-5.5 lepiej rozumuje nad pojedynczym, ogromnym kontekstem, podczas gdy Opus 4.7 lepiej utrzymuje spójność między wieloma sesjami dzięki ustrukturyzowanej pamięci. Które z nich ważniejsze — zależy od Państwa pracy.

Mimo to w naszym poradniku benchmarkowym Opus 4.7 zauważyliśmy, że użytkownicy muszą uważać, łącząc kilka nowych funkcji: korzystanie z utrwalonej autokrytyki modelu jako wejścia do kolejnego zadania pomagało na poziomie max, ale pochłaniało budżet potrzebny do ukończenia zadania na poziomach high i xhigh.

Kiedy wybrać GPT-5.5, a kiedy Claude Opus 4.7

Co to oznacza dla Państwa przypadków użycia? Oto szybki przewodnik decyzyjny:

Kiedy wybrać GPT-5.5

GPT-5.5 ma wyraźniejsze przewagi w workflow terminalowych, wyszukiwaniu w sieci, matematyce i rozumowaniu w długim kontekście. To także naturalny wybór, jeśli są już Państwo głęboko w ekosystemie OpenAI przez ChatGPT lub Codex. Wybierz go do:

• Terminalowych zadań DevOps i infrastruktury. GPT-5.5 ma 82,7% w Terminal-Bench 2.0 wobec 69,4% Opus 4.7. To największa różnica w całym tym porównaniu, w dowolnym kierunku.
• Analizy dokumentów o długim kontekście na pojedynczych, ogromnych wejściach. GPT-5.5 to pierwszy model OpenAI, w którym pełne okno 1 mln tokenów jest realnie użyteczne; nasz test 300 tys. tokenów potwierdził jego stabilność tam, gdzie GPT-5.4 zawodził.
• Workflow z dużym udziałem badań w sieci. GPT-5.5 ma 84,4% w BrowseComp wobec 79,3% Opus 4.7, a GPT-5.5 Pro podbija to do 90,1%.
• Rozumowania mocno opartego na matematyce. GPT-5.5 prowadzi na obu poziomach FrontierMath, a różnica gwałtownie rośnie przy najtrudniejszych problemach (35,4% vs 22,9% na Tier 4). Dla workflow, gdzie precyzja liczbowa jest nienegocjowalna, to ma znaczenie.

Kiedy wybrać Claude Opus 4.7

Opus 4.7 potwierdza pozycję rodziny Claude Opus jako czołowego LLM-a do kodowania. Ulepszenia w obszarze wizji czynią go dobrym wyborem także do zastosowań multimodalnych. Użyj Claude Opus 4.7 do:

• Długich, agentowych sesji kodowania bez ścisłego nadzoru. Autoweryfikacja Opus 4.7 i poziom xhigh są do tego zaprojektowane, a przewaga w SWE-bench Pro to największa pojedyncza różnica w tym porównaniu.
• Pipeline’ów pracujących z wysokorozdzielczymi wykresami, diagramami technicznymi lub dokumentami finansowymi. 13-punktowy skok w CharXiv względem Opus 4.6 to największa poprawa w tym wydaniu.
• Przewidywalnych kosztów przy dużych, agentowych obciążeniach. Opublikowane stawki per-token plus budżety zadań znacznie ułatwiają planowanie kosztów.
• Orkiestracji wielu narzędzi w złożonych przepływach. Opus 4.7 prowadzi w benchmarku MCP-Atlas z 77,3%, potwierdzając, że bardziej niezawodnie obsługuje łańcuchowe wywołania narzędzi niż jakikolwiek inny testowany model.

Wnioski końcowe

Na podstawie obecnie dostępnych benchmarków Claude Opus 4.7 jest silniejszym wyborem do większości agentowych zadań kodowania i użycia narzędzi. Różnica w SWE-bench Pro (64,3% vs 58,6%), przewaga w MCP-Atlas (77,3% vs 75,3%) oraz atut w wizji CharXiv (82,1% przy braku wyniku GPT-5.5) są spójne w różnych typach zadań — to nie przypadek jednego benchmarku. Jeśli Państwa praca to przede wszystkim inżynieria oprogramowania, orkiestracja wielu narzędzi lub rozumowanie wizualne, zacząłbym od Opus 4.7.

GPT-5.5 ma realne przewagi w workflow terminalowych, matematyce, wyszukiwaniu w sieci i rozumowaniu w długim kontekście. Różnica w Terminal-Bench 2.0 (82,7% vs 69,4%) to największa pojedyncza przewaga w obie strony w całym porównaniu. Prowadzenie w BrowseComp (84,4% vs 79,3%, a 90,1% w Pro) i marginesy w FrontierMath, zwłaszcza na poziomie 4 (35,4% vs 22,9%), są znaczące. Jeśli Państwa przepływy pracy są terminalowe, intensywnie matematyczne, napędzane badaniami lub polegają na rozumowaniu nad pojedynczymi, ogromnymi dokumentami, GPT-5.5 zasługuje na poważne rozważenie.

Opus 4.7 jest o 20% tańszy w tokenach wyjściowych przy stawkach standardowych (25 USD vs 30 USD za milion), a różnica dramatycznie rośnie, jeśli potrzebny jest GPT-5.5 Pro (który w mojej ocenie nie jest wart wysokiej stawki w ponad 90% przypadków użycia). Redukcja tokenów wyjściowych o 35%, którą Anthropic raportuje dla Opus 4.7 względem Opus 4.6, oznacza też, że efektywny koszt jest niższy, niż sugeruje stawka per-token. Dla systemów produkcyjnych, w których przewidywalność kosztów liczy się równie mocno, co surowa wydajność, budżety zadań w Opus 4.7 dodają kolejny poziom kontroli, którego GPT-5.5 jeszcze nie oferuje.

Aby szybciej wejść w świat agentowego AI szerzej, polecam zapisać się na nasz ścieżkę umiejętności AI Agent Fundamentals jako dobry punkt startu.