Claude Opus 4.7 и GPT-5.5: какой передовой моделью лучше воспользоваться?

Если вы выбираете между Claude Opus 4.7 и GPT-5.5 для производственных агентных задач, выбор не так очевиден, как может показаться. Обе — флагманские модели своих компаний, обе нацелены на сложные многошаговые задачи и обе вышли с разницей в несколько недель в начале 2026 года.

Anthropic выпустила Claude Opus 4.7 16 апреля 2026 года, позиционируя её как гибридную рассуждающую модель для длительного агентного кодирования и сложного использования инструментов. OpenAI ответила GPT-5.5, сделав акцент на повышении эффективности и более сильном рассуждении на длинных контекстах. Явного лидера по всем пунктам нет. Бенчмарки расходятся любопытными способами, и ответ зависит от того, что именно вы строите.

В этой статье я сравню Claude Opus 4.7 и GPT-5.5 по пяти ключевым измерениям: кодинг и агентные рабочие процессы, рассуждение и задачи на знания, использование инструментов и взаимодействие с компьютером, мультимодальные возможности и ценообразование. Для фона по каждой модели отдельно рекомендуем прочитать наши руководства по Claude Opus 4.7 и GPT-5.5.

Что такое GPT-5.5?

GPT-5.5 — это модель OpenAI с фокусом на агентность, выпущенная 23 апреля 2026 года. Она представлена в двух вариантах: стандартный GPT-5.5 и GPT-5.5 Pro — более мощный уровень для требовательных задач в бизнесе, юриспруденции и дата-сайенсе. GPT-5.5 Pro примерно в 6 раз дороже базовой модели по стоимости за токен.

Ключевые заявления OpenAI — улучшенная эффективность по токенам (меньше токенов для завершения тех же задач Codex) и устойчивое рассуждение на длинных контекстах, которое держится после 128K токенов вплоть до 1M, помимо улучшений в агентном кодинге, использовании компьютера и интеллектуальном труде. OpenAI также сообщает, что внутренняя версия GPT-5.5 внесла вклад в новое доказательство о внедиагональных числах Рамсея. GPT-5.5 доступна в ChatGPT и Codex, с отдельным поэтапным запуском доступа через API.

Полный разбор бенчмарков и заявлений об эффективности GPT-5.5 смотрите в нашем руководстве GPT-5.5, где мы тестировали извлечение из длинного контекста на документе в 300K токенов.

Что такое Claude Opus 4.7?

Claude Opus 4.7 — текущая общедоступная флагманская модель Anthropic, вышла 16 апреля 2026 года. Это преемник Claude Opus 4.6 и находится ниже внутреннего Mythos Preview в линейке Anthropic. Модель создана для сложных агентных рабочих процессов, продвинутой разработки ПО и долгосрочных задач, требующих устойчивой результативности между сессиями.

Самые заметные изменения по сравнению с Opus 4.6: рост на 10,9 пункта в SWE-bench Pro (с 53,4% до 64,3%), трёхкратное увеличение визуального разрешения (до 3,75 МП), улучшенная память файловой системы и новый уровень усилия рассуждения xhigh, расположенный между high и max. Цена — $5 за миллион входных токенов и $25 за миллион выходных токенов, без изменений относительно Opus 4.6. Модель доступна через Claude API (ID модели: claude-opus-4-7), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI и Microsoft Foundry.

Если хотите увидеть Opus 4.7 в деле, наш туториал Практический бенчмарк Claude Opus 4.7 показывает, действительно ли её память файловой системы улучшает качество кодирования на разных уровнях усилия. Также может быть интересно сравнение с другим соперником в нашем гайде Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro.

GPT-5.5 и Claude Opus 4.7: очное сравнение

Краткая шпаргалка перед деталями.

Агентное кодирование

Это направление, где разница между моделями заметнее всего, но без однозначного лидера.

GPT-5.5 специально спроектирована для агентных циклов кодирования: она проверяет свою работу, продолжает до завершения задачи и рассчитана на многошаговые процессы с минимумом подсказок от пользователя. Opus 4.7 следует схожему подходу — самооценка вывода, бюджеты задач, улучшенная память системы файлов и новый уровень усилия рассуждения xhigh, который соответствует 10 000 «мыслительных» токенов между high (5 000) и max (20 000).

В SWE-bench Pro Opus 4.7 лидирует с впечатляющими 64,3% против 58,6% у GPT-5.5. В Terminal-Bench 2.0 картина обратная: Opus 4.7 (69,4%) заметно уступает GPT-5.5 (82,7%) — более чем на десять пунктов.

Если ваша команда в основном пишет код (чинит баги, добавляет фичи в крупных репозиториях), преимущество Opus 4.7 в SWE-bench Pro делает её лучшим выбором. Но для DevOps-процессов, насыщенных терминалом — настройка серверов и многошаговая автоматизация в shell — доминирование GPT-5.5 в Terminal-Bench даёт ей явное преимущество.

Рассуждение и задачи на знания

На уровне «выпускник» по рассуждению модели фактически равны. Opus 4.7 набирает 94,2% в GPQA Diamond; GPT-5.5 — 93,6%, очень близко.

На Humanity's Last Exam, междисциплинарном бенчмарке рассуждений, Opus 4.7 набирает 46,9% без инструментов и 54,7% с инструментами, а GPT-5.5 достигает 41,4% без инструментов и 52,2% с инструментами. Хотя при использовании инструментов разрыв невелик, в рассуждении без инструментов Opus 4.7 опережает GPT-5.5 более чем на пять пунктов.

GPT-5.5 набирает 84,4% (GPT-5.5 Pro — даже 90,1%) против 79,3% у Opus 4.7 на BrowseComp, который тестирует агентный веб-поиск. Это существенный разрыв. Если ваши рабочие процессы сильно зависят от веб-исследований, у GPT-5.5 тут явное преимущество.

Ещё одно направление, где лидирует GPT-5.5, — математика. На обоих уровнях FrontierMath отставание Opus 4.7 довольно велико:

На обоих уровнях версия Pro добавляет несколько пунктов к базе GPT-5.5. Оправдывает ли это шестикратную цену — другой вопрос. О ценах ниже.

Зрение и мультимодальные возможности

Opus 4.7 сделала зрение одним из ключевых улучшений, и цифры бенчмарков это подтверждают. Она занимает первое место в таблице CharXiv Reasoning, которая тестирует визуальное рассуждение по научным графикам: 82,1% без инструментов и 91,0% с инструментами.

Архитектурное изменение — трёхкратный рост поддерживаемого разрешения изображений, до 3,75 МП (2576 пикселей). Изображения с более высоким разрешением потребляют больше токенов, поэтому Anthropic рекомендует даунсемплинг, если лишняя детализация не нужна. Рост относительно Opus 4.6 значителен: с 69,1% до 82,1% без инструментов, плюс 13 пунктов.

Наш туториал по API Claude Opus 4.7 показывает, как использовать эти возможности для создания «оцифровщика графиков» — определённо стоит посмотреть.

У GPT-5.5 нет опубликованных результатов CharXiv в исследовательских заметках, поэтому прямое сравнение здесь невозможно. Что можно сказать наверняка: если задачи зрения — центральная часть вашего процесса, у Opus 4.7 есть задокументированное крупное улучшение и понятная архитектурная причина. Возможности GPT-5.5 могут быть сопоставимы, но подтверждений пока нет.

Использование инструментов и взаимодействие с компьютером

Opus 4.7 лидирует в MCP-Atlas, который измеряет оркестрацию рабочих процессов с несколькими инструментами: 77,3% против 75,3% у GPT-5.5. В OSWorld, который оценивает автономное использование компьютера, модели фактически равны: у Opus 4.7 — 78,0% против 78,7% у GPT-5.5.

Opus 4.7 также вводит бюджеты задач в публичной бете API, позволяющие задавать лимит по токенам на задачу. Для производственных агентных процессов, где важна предсказуемость затрат, это практичная функция, у которой в GPT-5.5 нет прямого аналога. В целом GPT-5.5 спроектирована для схожих длительных агентных циклов, но бенчмарк на использование инструментов слегка в пользу Opus 4.7.

Цены

Opus 4.7 стоит $5 за миллион входных токенов и $25 за миллион выходных. Кэширование промптов снижает стоимость ввода до 90%, стандартное кэширование — на 50%. Эти цифры не изменились по сравнению с Opus 4.6.

GPT-5.5 — $5 за миллион входных токенов и $30 за миллион выходных, с пакетным и гибким тарифами по половине стандартной ставки и приоритетной обработкой за 2,5×. GPT-5.5 Pro, рассчитанная на самые требовательные задачи, где точность критична, поднимается до $30 за ввод / $180 за вывод за миллион токенов, что делает её в 6 раз дороже базового GPT-5.5.

Судя по бенчмаркам, переход на GPT-5.5 Pro и связанные с этим расходы оправданы только для процессов со сложной математикой и/или веб-поиском, где критична высокая точность. Например, это могут быть конвейеры финансового моделирования с требованием точных численных рассуждений или автоматизированные исследовательские агенты, синтезирующие ответы из десятков живых источников.

По выходным токенам, где агентные нагрузки и создают основную стоимость, GPT-5.5 на 20% дороже Opus 4.7 по стандартной ставке. Разрыв резко увеличивается на уровне Pro. При этом Anthropic поставляет новый токенизатор с Opus 4.7, что затрудняет прямые сравнения «за токен» с Opus 4.6. По данным Artificial Analysis, Opus 4.7 использует примерно на 35% меньше выходных токенов, чем Opus 4.6, для запуска их Intelligence Index, что частично компенсирует цену за токен. 

Производительность на длинном контексте

Обе модели поддерживают окно контекста в 1M токенов. Более интересный вопрос — умеют ли они им реально пользоваться.

В нашем тестировании GPT-5.5 мы подали модели годовые отчёты Berkshire Hathaway за 2025 и 2024 годы, сложенные вместе, всего чуть менее 300K токенов реального финансового текста. GPT-5.5 прошла этот тест (в отличие от GPT-5.4, которая часто заметно деградировала после 128K токенов). В тестах MRCR needle и Graphwalks на рассуждение GPT-5.5 показала устойчивую производительность на разных размерах контекста, где GPT-5.4 «сыпалась».

У Opus 4.7 1M-контекст сочетается с улучшенной памятью файловой системы, позволяющей модели писать себе заметки между сессиями и надёжно их вспоминать. Подходы взаимодополняющие: GPT-5.5 лучше рассуждает по одному огромному контексту, а Opus 4.7 лучше поддерживает связность между несколькими сессиями за счёт структурированной памяти. Что важнее — зависит от вашего процесса.

Тем не менее, в нашем бенчмарке Opus 4.7 мы обнаружили, что пользователям нужно осторожно совмещать несколько новых функций: при использовании сохранённой самокритики модели для следующей задачи это помогало на уровне max, но съедало бюджет, необходимый для завершения задачи на уровнях high и xhigh.

Когда выбрать GPT-5.5, а когда — Claude Opus 4.7

Что это значит для ваших сценариев? Краткая памятка по выбору:

Когда выбирать GPT-5.5

У GPT-5.5 более выраженные преимущества в терминальных процессах, веб-поиске, математике и рассуждении на длинном контексте. Это также естественный выбор, если вы глубоко интегрированы в экосистему OpenAI через ChatGPT или Codex. Выбирайте её для:

• DevOps и инфраструктурных задач с упором на терминал. GPT-5.5 набирает 82,7% в Terminal-Bench 2.0 против 69,4% у Opus 4.7. Это самый большой разрыв во всём сравнении — в любую сторону.
• Анализа длинных документов как одного огромного ввода. GPT-5.5 — первая модель OpenAI, у которой 1M-контекст действительно рабочий; наш тест на 300K токенов подтвердил стабильность там, где GPT-5.4 сдавал позиции.
• Процессов с упором на веб-исследования. GPT-5.5 набирает 84,4% на BrowseComp против 79,3% у Opus 4.7, а GPT-5.5 Pro поднимает результат до 90,1%.
• Рассуждений с интенсивной математикой. GPT-5.5 лидирует на обоих уровнях FrontierMath, причём разрыв резко растёт на самых сложных задачах (35,4% против 22,9% на уровне 4). Для процессов, где численная точность некритична, это важно.

Когда выбирать Claude Opus 4.7

Opus 4.7 подтверждает статус семейства Claude Opus как ведущего LLM для кодирования. Улучшение визуальных возможностей делает её хорошим выбором и для мультимодальных сценариев. Используйте Claude Opus 4.7 для:

• Длительных агентных сессий кодирования без пристального надзора. Самопроверка Opus 4.7 и уровень xhigh созданы именно для этого, а лидерство в SWE-bench Pro — крупнейший разрыв в одном бенчмарке в данном сравнении.
• Конвейеров с высокими требованиями к графикам, техдиаграммам и финансовым документам. Прирост в CharXiv на 13 пунктов по сравнению с Opus 4.6 — самое большое улучшение релиза.
• Предсказуемых затрат при больших объёмах агентных запусков. Опубликованные цены за токен и бюджеты задач облегчают планирование.
• Оркестрации множества инструментов в сложных процессах. Opus 4.7 возглавляет MCP-Atlas с 77,3%, подтверждая более надёжную работу с цепочками вызовов инструментов, чем у любой другой протестированной модели.

Итоги

По доступным сейчас бенчмаркам Claude Opus 4.7 — более сильный выбор для большинства агентных сценариев кодирования и использования инструментов. Разрыв в SWE-bench Pro (64,3% против 58,6%), лидерство в MCP-Atlas (77,3% против 75,3%) и преимущество в зрении по CharXiv (82,1% при отсутствии оценки у GPT-5.5) последовательно проявляются в разных типах задач — это не случайность одного теста. Если ваша работа — прежде всего разработка ПО, оркестрация инструментов или визуальное рассуждение, я бы начал с Opus 4.7.

У GPT-5.5 есть реальные преимущества в терминальных процессах, математике, веб-поиске и рассуждении на длинном контексте. Разрыв в Terminal-Bench 2.0 (82,7% против 69,4%) — крупнейшее преимущество в любую сторону во всём сравнении. Лидерство на BrowseComp (84,4% против 79,3%, или 90,1% у Pro) и отрывы на FrontierMath, особенно на уровне 4 (35,4% против 22,9%), существенны. Если ваши процессы завязаны на терминал, математику, исследования или требуют рассуждения по одному огромному документу, GPT-5.5 заслуживает серьёзного внимания.

Opus 4.7 на 20% дешевле по выходным токенам на стандартных тарифах ($25 против $30 за миллион), а разрыв резко увеличивается, если вам нужен GPT-5.5 Pro (который, на мой взгляд, не стоит высокой ставки более чем в 90% случаев). Снижение количества выходных токенов на 35%, о котором сообщает Anthropic для Opus 4.7 по сравнению с Opus 4.6, также означает, что эффективная стоимость ниже, чем предполагает цена за токен. Для производственных систем, где предсказуемость затрат столь же важна, как и «сырая» производительность, бюджеты задач в Opus 4.7 добавляют ещё один уровень контроля, которого пока нет у GPT-5.5.

Чтобы быстрее погрузиться в агентный ИИ в целом, рекомендую записаться на наш трек навыков AI Agent Fundamentals — это хорошая отправная точка.