Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.4: Ce model de vârf ar trebui să folosiți?

GPT-5.4 a fost lansat pe 5 martie 2026 ca vârf de gamă al OpenAI pentru munca profesională, unificând programarea și raționarea într-un singur model generalist. La șase săptămâni, pe 16 aprilie, Anthropic a lansat Claude Opus 4.7, construit pe un pariu diferit: un model care gestionează autonom ingineria pe orizont lung și rămâne coerent în sesiunile în care majoritatea agenților se dezintegrează.

Este un moment util pentru a le compara direct, cu o precizare: acest material a apărut în aceeași zi cu lansarea Opus 4.7, așadar cifrele comparative de mai jos sunt în mare parte raportate de furnizori. Tratează-le ca punct de plecare, nu ca verdict final.

Actualizare: OpenAI a publicat succesorul lui GPT-5.4. Citiți totul despre el în ghidul nostru GPT-5.5.

Opus 4.7 vs. GPT-5.4: comparație directă

Iată un rezumat rapid înainte de a detalia fiecare zonă. Prețurile sunt zona în care apare cea mai multă finețe, iar aceasta este acoperită într-o secțiune separată.

Specificațiile-cheie pentru ambele modele, comparate. Imagine de autor.

Gemini 3.1 Pro este o alternativă reală dacă principala nevoie este procesarea în masă a documentelor sau analize juridice extinse; are costuri per token mai mici și o fereastră de context de 2M. Acest articol rămâne concentrat pe comparația Anthropic versus OpenAI.

Felul în care fiecare furnizor își poziționează modelul spune multe despre utilizările preconizate.

Poziționarea modelelor și utilizarea intenționată

OpenAI poziționează GPT-5.4 ca model unificat, generalist. Acesta absoarbe capabilitățile de programare care anterior aparțineau GPT-5.3-Codex, astfel încât dezvoltatorii nu mai trebuie să direcționeze cererile către endpoint-uri diferite în funcție de tipul sarcinii. Un singur model, un singur endpoint, indiferent de sarcină.

Oferta Anthropic pentru Opus 4.7 este mai îngustă: un model optimizat pentru „programare, agenți, utilizare a computerului și fluxuri de lucru enterprise”, cu autonomia pe orizont lung drept distincție principală. Îi delegați munca de inginerie dificilă și aveți încredere că își va depista singur erorile înainte de a raporta. Merită menționat că Opus 4.7 este cel mai capabil model disponibil în mod general al lor, dar nu cel de top; Claude Mythos Preview este deasupra, limitat la fluxuri de lucru de securitate cibernetică defensivă.

Această diferență se vede la extreme: sesiuni de programare foarte lungi sau pipeline-uri care leagă zeci de instrumente.

Programare și fluxuri de lucru agentice

La nivel de repository, Opus 4.7 conduce în benchmark-urile pe care fiecare furnizor a ales să le raporteze (cifrele complete mai jos). A introdus auto-verificarea ieșirilor, adică modelul își verifică singur munca înainte de a raporta, iar Genspark a subliniat în mod special rezistența la bucle: Opus 4.7 este mai puțin predispus să rămână blocat pe aceeași problemă. Este genul de detaliu care contează abia după ce ați văzut un agent buclând 40 de minute în gol.

GPT-5.4 conduce Terminal-Bench 2.0 cu aproximativ șase puncte (75,1% față de 69,4%), deși Anthropic semnalează că scorul GPT-5.4 provine dintr-un „harness” auto-raportat. GPT-5.4 a introdus și ajustarea planului în timpul răspunsului prin Interactive Thinking: în raționamente complexe, puteți interveni înainte ca modelul să termine generarea și îl puteți redirecționa dacă drumul pare greșit. Opus 4.7 nu are un echivalent. Diferența pe SWE-bench este reală, totuși: șase puncte pe un benchmark ales de furnizor este un indiciu util, nu un verdict.

Fereastra de context și munca pe context extins

Ambele modele acceptă aproximativ 1M tokeni; diferența constă în ce se întâmplă cu factura când folosiți acel context. Opus 4.7 taxează o rată unitară pe întreaga fereastră, astfel că o cerere de 900K tokeni costă pe token la fel ca una de 9K. GPT-5.4 taxează 2,50 $ per milion sub 272K tokeni de input, dar dacă depășiți pragul, întreaga sesiune se recalculează. Voi detalia cifrele exacte în secțiunea de prețuri.

Există și o particularitate de tokenizare: Opus 4.7 poate mapa același text la până la 35% mai mulți tokeni decât 4.6. Prețul per token nu s-a schimbat, dar costul efectiv per sarcină poate crește.

La performanța reală pe context lung, testarea cu parteneri a plasat Opus 4.7 la egalitate pentru cel mai mare scor de consistență pe șase module de cercetare, la 0,715. Pipeline-urile RAG care se apropie de limita de 1M ar trebui testate pe propriile sarcini înainte de a vă baza pe benchmark-urile furnizorilor.

Utilizarea instrumentelor, multimodalitatea și interacțiunea cu mediul

La nivel de specificații, suprafețele de instrumente arată similar, dar diferă mai mult în practică. Pe OSWorld-Verified (utilizare a computerului desktop), Opus 4.7 conduce acum cu 78,0% față de 75,0% pentru GPT-5.4, ambele peste baza de referință a experților umani de 72,4%. Imaginea se inversează pe cercetarea web în browser: GPT-5.4 atinge 89,3% pe BrowseComp (varianta Pro) față de 79,3% pentru Opus 4.7. Un singur titlu „utilizare a computerului” ascunde diferența desktop versus browser.

Upgrade-ul multimodal principal al lui Opus 4.7 este rezoluția vizuală: imagini de până la 2.576 pixeli pe latura lungă, aproximativ 3,75 megapixeli, de peste trei ori modelele Claude anterioare, procesate automat la fidelitate mai mare fără parametru API. XBOW, un partener de testare a securității, a raportat o creștere a acuității vizuale de la 54,5% pe Opus 4.6 la 98,5% pe 4.7, cel mai accentuat salt pe un singur benchmark din acest val de evaluări.

Cei doi diferă și la nivel de arhitectură a instrumentelor. Sistemul de căutare a instrumentelor din GPT-5.4 încarcă definițiile la cerere, în loc să le includă pe toate în prompt, reducând costul de tokeni în ecosisteme cu multe instrumente. Opus 4.7 raționează problema înainte de a apela instrumente, folosind în total mai puține apeluri; utilizarea instrumentelor crește la niveluri de efort mai mari.

Controlabilitate, fiabilitate și stilul ieșirilor

Opus 4.7 ia instrucțiunile literal. Nu va generaliza de la un element la altul și nu va deduce cereri pe care nu le-ați formulat, astfel că prompturile scrise pentru 4.6 pot avea comportamente neașteptate; Anthropic recomandă retunarea. Partea bună este fiabilitatea în bucle agentice lungi: echipa de inginerie de la Ramp a remarcat că a fost nevoie de semnificativ mai puțină ghidare pas cu pas în fluxurile multi-instrument, iar testele Hexagon au găsit Opus 4.7 la efort scăzut aproximativ echivalent cu Opus 4.6 la efort mediu.

Anthropic a introdus și xhigh ca nou nivel de efort între high și max, și a ridicat implicitul pentru Claude Code la xhigh pentru toate planurile. În combinație cu noul tokenizer, numărul de tokeni de ieșire poate fi mai mare decât pe 4.6 în etapele ulterioare ale sesiunilor agentice; Task Budgets (acum în beta publică) vă permit să limitați cât cheltuie un agent într-o sesiune. Povestea de controlabilitate a lui GPT-5.4 se învârte în jurul Interactive Thinking, cum am acoperit la secțiunea de programare, iar ghidul de prompturi al OpenAI notează că modelul performează bine când primește contracte explicite pentru ieșiri.

O observație din evaluarea de siguranță proprie a Anthropic: Opus 4.7 a îmbunătățit onestitatea și rezistența la injectarea de prompturi față de 4.6, dar a regresat ușor la rezistența față de recomandări prea detaliate de reducere a riscurilor privind substanțe controlate. Evaluarea generală a Anthropic: „în mare parte bine aliniat și de încredere, deși nu perfect în comportament”.

Opus 4.7 vs. GPT-5.4 în testele de benchmark

Merită să priviți cu atenție benchmark-urile și să aveți încredere în ele doar până la un punct. Ambii furnizori au ales benchmark-urile care îi favorizează, iar Vals.ai și Artificial Analysis nu indexaseră încă Opus 4.7 la momentul redactării. Testați pe sarcinile proprii înainte de a trage concluzii din oricare dintre acestea.

Benchmark-uri pentru programare

Tabelul de mai jos acoperă cele mai relevante dovezi pentru programare din materialele de lansare ale fiecărui furnizor.

Benchmark-urile pentru programare favorizează clar Opus 4.7. Imagine de autor.

SWE-bench are mai multe variante și ambii furnizori au scos în evidență pe cea unde performează cel mai bine. Anthropic a aplicat filtre de memorare și raportează că marja lui Opus 4.7 se menține după excluderea problemelor semnalate. Context util: modelul cu greutăți deschise al Z.ai, GLM-5.1, a condus temporar SWE-bench Pro la 58,4% la începutul lui aprilie 2026, înainte de apariția scorului 64,3% al lui Opus 4.7, astfel că orice „stare a artei” aici are viață scurtă.

Benchmark-uri pentru agenți și utilizarea computerului

Odată cu lansarea Opus 4.7, Anthropic a publicat cifre comparative pentru ambele modele în majoritatea benchmark-urilor agentice. Imaginea este mixtă, nu unilaterală.

Imaginea se împarte în funcție de mediu: Opus 4.7 câștigă pe desktop, utilizarea instrumentelor și munca de cunoaștere; GPT-5.4 câștigă pe cercetarea în browser. Mai multe cifre pentru GPT-5.4 provin din varianta Pro, așadar nivelul standard poate puncta mai jos. Următorul pas sunt rulările independente pe un același schelet de test.

Prețuri: Opus 4.7 vs. GPT-5.4

Tarifele la suprafață par simple. Imaginea reală a costurilor nu este.

Structura de tarifare a API-ului

Diferența de prețuri se înțelege cel mai ușor prin câteva scenarii concrete.

La o cerere cu 100K tokeni de input și 10K de output (mult sub pragul de 272K al GPT-5.4), GPT-5.4 costă aproximativ 0,40 $ față de 0,75 $ pentru Opus 4.7. Aproape la jumătate din preț pentru muncă pe context scurt-mediu.

La 500K input și 20K output, peste pragul GPT-5.4, cele două modele costă aproximativ la fel: 2,95 $ față de 3,00 $. La 900K input și 10K output, sunt aproape identice.

Pragul de re-tarifare la 272K este partea care îi prinde pe mulți nepregătiți: se aplică întregii sesiuni, nu doar tokenilor de peste prag. Un pipeline care trimite regulat prompturi de 280K tokeni plătește tariful complet de context lung pentru fiecare cerere, nu doar pentru cei 8K în plus. Este o re-tarifare la nivel de sesiune, nu un adaos marginal.

Costurile GPT-5.4 cresc după 272K tokeni. Imagine de autor.

După cum am menționat la secțiunea despre fereastra de context, noul tokenizer poate mapa același input la până la 35% mai mulți tokeni decât pe Opus 4.6. Prețul per token este neschimbat, dar costul real per sarcină poate crește. Măsurați pe trafic real; extrapolarea din bazele 4.6 va da o cifră prea mică.

Ambele platforme oferă aproximativ 90% discount pe tokenii de input cache-uiți: 0,50 $ per milion pentru Opus 4.7, 0,25 $ per milion pentru GPT-5.4 sub 272K. API-urile Batch mai adaugă aproximativ 50% reducere pentru lucrări neurgente. Pentru workload-uri asincrone, aceste reduceri sunt cea mai mare pârghie pe oricare platformă.

Există și costuri per instrument care sunt adesea omise. Anthropic taxează 10 $ per 1.000 de căutări web, plus costurile standard de tokeni pentru conținutul regăsit. OpenAI taxează separat stocarea și interogările pentru căutarea în fișiere. Acestea se adună în pipeline-urile cu multe instrumente.

Costul pentru diferite tipuri de lucru

Pentru muncă pe context scurt, volum mare (apeluri API sub 100K tokeni, clasificare în lot, iterații rapide), GPT-5.4 este mai ieftin. Diferența la costul de input poate ajunge aproape la 2x.

Peste 272K tokeni, avantajul se inversează. Rata unitară a lui Opus 4.7 devine mai ușor de bugetat și aproape se potrivește cu GPT-5.4 la costul total.

Ambele platforme percep un mic adaos pentru rezidența datelor (în jur de 10% pe fiecare parte). La acest nivel, este o decizie de conformitate, nu de preț. Pentru sesiunile agentice Claude Code, Task Budgets (menționate la secțiunea despre controlabilitate) sunt principala pârghie pentru cheltuiala de tokeni.

Este Claude Opus 4.7 mai bun decât GPT-5.4?

Nu există un răspuns universal, iar orice articol care susține că există unul vă vinde ceva.

Alegeți Claude Opus 4.7 dacă principala activitate este ingineria software de durată, unde auto-verificarea contează, agentul dumneavoastră operează aplicații desktop, prompturile depășesc regulat 272K tokeni, fluxul de lucru citește capturi de ecran dense sau diagrame tehnice, ori sunteți deja pe Claude Code, Cursor, Replit sau Devin.

Alegeți GPT-5.4 dacă agentul face cercetare web intensă în browser, workload-urile rămân sub 272K tokeni și costul contează, doriți încărcarea întârziată a instrumentelor într-un ecosistem amplu, sau echipa este deja pe OpenAI Responses API.

Luați în considerare testarea ambelor dacă munca se împarte între cercetarea web autonomă și programarea de lungă durată. Punctele forte ale GPT-5.4 în browser și terminal se potrivesc fluxurilor web agentice; rezistența la bucle și prețurile unitare ale lui Opus 4.7 sunt mai potrivite pentru sesiuni de inginerie aprofundată și pipeline-uri bogate în documente.

Alegerea modelului potrivit pentru fluxul de lucru. Imagine de autor.

Un lucru este valabil în ambele cazuri: reducerile Batch API pot conta mai mult decât alegerea modelului pentru workload-uri asincrone. Și cum benchmark-urile independente pentru Opus 4.7 încă recuperează, un pilot pe o felie reală din propria muncă valorează mai mult decât orice articol comparativ, inclusiv acesta.

Concluzie

Diferența dintre Claude Opus 4.7 și GPT-5.4 ține mai puțin de „care model e mai inteligent” și mai mult de forma muncii pe care o faceți.

Anthropic a pariat pe autonomie: un model construit să își păstreze coerența pe parcursul unor rulări de inginerie lungi și să își verifice ieșirile. OpenAI a pariat pe acoperire: o suprafață mai largă de instrumente și tarife mai ieftine pentru majoritatea prompturilor care rămân sub 272K tokeni.

Prețurile sunt locul unde multe echipe sunt prinse pe picior greșit, iar, cum am acoperit mai devreme, schimbarea de tarifare la sesiunile peste 272K este capcana specifică. Ceea ce schimbă de fapt cheltuiala lunară mai mult decât alegerea ratei de bază este de obicei caching-ul și reducerile prin Batch API pe oricare platformă.

Diferențele în benchmark-uri sunt de o singură cifră, iar ambii furnizori lansează modele noi la câteva săptămâni. Alegeți-l pe cel care se potrivește stivei dumneavoastră reale și reveniți asupra deciziei peste o lună.

Dacă doriți să aprofundați punerea acestor modele la treabă, cursul nostru Software Development with Cursor acoperă în practică fluxurile de lucru pentru programare asistată de AI.