Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro: Vilken modell är bäst?

Hittills har 2026 varit det agentiska AI:ets år. Förbättringar i modeller har lett till en mängd verktyg för agentiskt arbete, från personliga AI-assistenter till kodningsagenter. De stora aktörerna på området har varit Gemini från Google, GPT-serien från OpenAI och Anthropic-modeller, som blivit utvecklarnas favoriter. 

I den här artikeln jämför jag Claude Opus 4.7 och Gemini 3.1 Pro, inklusive benchmark och prissättning. I slutet ger jag dig ett kriterium som du kan använda för att avgöra vilken av modellerna som passar bäst för ditt arbetsflöde. 

Vad är Claude Opus 4.7?

Som vi går igenom i vår artikel om Opus 4.7 är Claude Opus 4.7 Anthropics senaste flaggskeppsmodell, uppföljaren till Claude Opus 4.6. Den är byggd för komplexa agentiska arbetsflöden och flerstegsresonemang. Den presterar bättre på agentisk kodning, visuellt resonemang och verktygsanvändning.

Claude Opus 4.7 – viktiga funktioner och kapabiliteter

En central funktion i Opus 4.7 är uppgiftsbudgetar, som låter dig ange en ekonomisk gräns för hur många token agenten får använda per uppgift. De förhindrar oväntade kostnader när agenten körs autonomt genom att tvinga den att optimera och hålla sig inom budget.

Claude Opus 4.7 har ett kontextfönster på 1 miljon token och 128K utgående token. Det betyder att den kan köra långvariga uppgifter samtidigt som all kontext bevaras. Detta är särskilt användbart när du utforskar en stor kodbas. 

Modellen har också förbättrade visionsförmågor och stöder bilder upp till 3,75 megapixlar. Resultatet är bättre visuellt resonemang än Opus 4.6, vilket gör den idealisk för uppgifter som dataextraktion från högupplösta diagram.  

Opus 4.7 har även en ny xhigh-nivå för tänkande som ligger mellan high och max för att ge bästa resultat på kodning och agentiska uppgifter. Du kan också använda high för något mindre tänkandeinsats. Anthropic introducerade även /ultrareview i Claude Code för att köra kodgranskningar på kodändringar och fånga buggar. 

Det som kan överraska vissa är att Adaptive Thinking nu utelämnar resonemangssvar som standard. Du kan återställa en sammanfattad version av resonemanget genom att sätta thinking.display till summarized.  

När det gäller benchmark får Opus 4.7 följande resultat:

• 87,6% på SWE-bench Verified
• 64,3% på den svårare varianten SWE-bench Pro
• 78% på OSWorld, som mäter autonom datoranvändning
• 77,3% på MCP Atlas för orkestrering av arbetsflöden med flera verktyg

När Claude Opus 4.7 släpptes låg den högst upp på Artificial Analysis Intelligence Index med 57 poäng. Den ledde också verkliga agentiska arbeten mätta med GDPval-AA, med 1 753 Elo. Under tiden har GPT-5.5 gått om på båda.

Lär dig bygga en Streamlit-benchmarkapp som testar om Opus 4.7:s självgranskande minne faktiskt förbättrar kodningsprestanda över high-, xhigh- och max-nivåer från vår praktiska benchmark för Claude Opus 4.7-tutorial. 

För- och nackdelar med Claude Opus 4.7

Anthropics modeller har varit kända som de bästa för kodning, och Opus 4.7:s benchmark bekräftar det. Däremot är Opus-familjen inte billig, vilket gör uppgiftsbudgetar till ett användbart tillskott, särskilt för den som kör långa, agentiska arbetsflöden. 

Modellen är också tillgänglig via olika molnleverantörer som Amazon Bedrock, Google Vertex AI och Microsoft Foundry. Det gör den enkel att integrera med din befintliga leverantör. 

Opus 4.7 levereras även med en ny tokenizer, vilket gör det lite svårare att jämföra den faktiska kostnaden med föregående Opus-modell. Enligt Artificial Analysis Intelligence använde dock Opus 4.7 cirka 35% färre utgående token än Opus 4.6 för att köra indexet. 

Lär dig vad Anthropics bästa publikt tillgängliga modell, Claude Opus 4.7, klarar av och bygg ett data science-verktyg som kan omvandla ett diagram till rådata i vår Claude Opus 4.7 API-guide. 

Vad är Gemini 3.1 Pro? 

Gemini 3.1 Pro är Google DeepMinds nuvarande flaggskeppsmodell för resonemang och bygger på en Transformer-baserad mixture-of-experts-modell. När Gemini 3.1 Pro släpptes ledde den Artificial Analysis Intelligence Index med 4 poäng före Opus 4.6, och ligger nu i paritet med Opus 4.7 med 57 poäng. 

För att lära dig mer om Gemini 3.1 Pro, kika på vår artikel Bygga med Gemini 3.1 Pro, som visar hur du bygger en produktionsklar app med Gemini 3.1 Pro. 

Gemini 3.1 Pro – viktiga funktioner och kapabiliteter

Till skillnad från Gemini 3 Pro, som hade två nivåer, har Gemini 3.1 Pro tre tänkenivåer: low, medium och high. Low är bäst för hastighet och tokenoptimering. medium ger en balanserad ansats. Eftersom high producerar fler thinking-token och långsammast svar bör du använda den för uppgifter som kräver komplext resonemang.  

Gemini 3.1 Pro har också ett kontextfönster på 1 miljon token för indata, men ett mindre på cirka 65K utgående token. Den är multimodal och stöder ljud, PDF:er, text och bilder. 

Låt oss prata benchmark. Här är två områden där Gemini 3.1 Pro utmärker sig: 

• Gemini 3.1 Pro leder fältet på ARC-AGI-2 med 77,1%.
• Gemini 3.1 Pro får 73,9% på MCP Atlas, som mäter koordination av arbetsflöden med flera verktyg. 

Enligt Artificial Analysis Intelligence är Gemini 3.1 Pro Preview tokeneffektiv och använder cirka 57M token för att köra deras index jämfört med Opus 4.6. 

Gemini 3.1 Pro leder Opus 4.7 på Artificial Analysis Coding Index, men ligger efter på Agentic Index. 

För- och nackdelar med Gemini 3.1 Pro

Prissättningen för Gemini 3.1 Pro är lockande, särskilt för jobb som kräver många token. Google erbjuder också 50% rabatt med sin batch-prissättning, vilket gör den idealisk när du inte behöver resultat i realtid. 

På minussidan är Gemini 3.1 Pros fönster för utdata på 65K bara hälften så stort som Opus 4.7:s (128K). 

Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro – jämförelse direkt mot direkt

Här är en snabb referens innan vi tittar på varje kategori.

Agentisk prestanda och datoranvändning 

Opus 4.7 är en mycket stark modell för agentiskt arbete, särskilt eftersom den låter dig styra hur många token agenten får använda. Detta system finns inte i Gemini 3.1 Pro; där får du använda tänkenivån för att styra tokenanvändningen. 

Opus 4.7 får 78% på OSWorlds benchmark för autonom datoranvändning. Det är ett starkt resultat i nivå med GPT 5.5 på 78,7%, medan Gemini 3.1 Pro saknar publicerat OSWorld-resultat. På MCP Atlas tar Opus 4.7 ledningen med 77,3% jämfört med Geminis 73,9%. Dessa siffror gör Opus 4.7 till ett idealiskt val för produktionssatta agentiska system. 

Kodningsbenchmark 

Låt oss nu se vilken modell som är bäst för programmering enligt tillgängliga benchmark, särskilt SWE-bench Verified, som testar verkliga GitHub-ärenden. 

Opus 4.7 uppnår 87,6% jämfört med Gemini 3.1 Pros 80,6%. På SWE-bench Pro, den svårare varianten, får Opus 4.7 64,3% jämfört med Geminis 54,2% (och GPT 5.5:s 58,6%). Siffrorna visar att Opus 4.7 för närvarande är världens starkaste kodningsmodell. 

Låt oss se hur modellerna presterar på Terminal-Bench 2.0, som testar modellernas förmåga att koda i terminalen. Opus 4.7 får 69,4%, Gemini Pro 68,5% och nya GPT 5.5 får 82,7%. GPT-5.5 är den tydliga vinnaren på detta benchmark, medan våra två modeller är i princip jämnstarka här. 

Resonemang och vetenskapliga uppgifter 

Vilken är den bästa modellen för resonemang och vetenskapliga uppgifter? Låt oss ta reda på det. Jag använder inte GPQA Diamond eftersom alla modeller får toppresultat där. I stället tittar vi på ARC-AGI-2, som mäter flytande intelligens – modellens förmåga att lösa abstrakta resonemangsproblem som den inte sett tidigare. 

Gemini 3.1 Pro får 77,1% jämfört med Opus 4.7:s 75,8% och GPT 5.5:s 85,0%, vilket gör GPT 5.5 till den tydliga vinnaren här, följd av Gemini 3.1 Pro. 

På Humanity's Last Exam, som mäter resonemang på avancerad nivå inom naturvetenskap, matematik och humaniora, leder Opus 4.7 mot Gemini 3.1 Pro både med och utan verktyg:

• Utan verktyg: Opus 4.7 leder med 46,9%, följd av Gemini 3.1 Pro (44,4%) och GPT 5.5 Pro (43,1%).
• Med verktyg: GPT 5.5 Pro leder med 57,2%, följd av Opus 4.7 (54,7%) och Gemini 3.1 Pro (51,4%).

Kostnad och tokeneffektivitet 

Opus 4.7 kostar $5 per miljon indata-token och $25 per miljon utdata-token, medan Gemini 3.1 Pro kostar $2 per miljon indata-token och $12 per miljon utdata-token. Gemini är betydligt billigare, och med 50% rabatt för batch-prissättning är modellen mycket prisvärd för uppgifter som kräver många token. 

Det är också viktigt att nämna att den nya tokenizer:n i Opus 4.7 gör det lite svårare att jämföra kostnader med föregående Opus-modell. 

Kontextfönster och utdatakapacitet 

Båda modeller tar emot 1 miljon indata-token, vilket gör att de kan konsumera hela kodbaser och långa forskningsdokument i en enda prompt. 

För utdata-token stöder Opus 4.7 128K token medan Gemini 3.1 Pro stöder 65 536. Detta gör Opus till ett bättre val för arbetsflöden som kräver generering av fler utdata-token. 

Lär dig hur Opus 4.7 och GPT 5.4 står sig i vår guide Opus 4.7 vs. GPT-5.4, där vi jämför dem för kodning, agentiska arbetsflöden och långkontextuppgifter samt analyserar benchmark.  

Är Claude Opus 4.7 bättre än Gemini 3.1 Pro?

Detta för oss till frågan: vilken av de två modellerna ska du välja?

Du bör välja Claude Opus 4.7 om... 

• Du bygger agentiska kodningspipelines där en skillnad på 10 poäng på SWE-bench Pro direkt översätts till färre misslyckade körningar i produktion.
• Du behöver uppgiftsbudgetar för att göra långa autonoma loopar mer förutsägbara utan att lägga till extern övervakningslogik.
• Din pipeline genererar långa utdata, och taket på 128K token spelar roll – nästan dubbelt så mycket som Gemini 3.1 Pro stöder.
• Du vill ha den starkaste poängen för orkestrering med flera verktyg på MCP Atlas för komplexa agentiska arbetsflöden.
• Du redan är i Anthropics ekosystem via Claude Code, Amazon Bedrock eller Claude API, och kostnaden för att byta överstiger prisskillnaden.

Du bör välja Gemini 3.1 Pro om... 

• Dina tokenvolymer gör en 2,5x skillnad i indata-kostnad betydande – vid 500 miljoner token per månad är gapet $1 500 varje månad
• Du behöver inbyggda video-, ljud- eller PDF-indata i ett enda API-anrop utan separat förbehandling
• Du bygger på Googles infrastruktur och vill ha en enda leverantörsrelation via Vertex AI
• Abstrakt visuellt resonemang är ditt primära användningsfall. Opus ligger efter på ARC-AGI-2 med 75,8% jämfört med Geminis 77,1%

Avslutande tankar

Claude Opus 4.7 och Gemini 3.1 Pro är båda starka modeller. Valet beror på din budget och vilka uppgifter du vill lösa. Opus vinner på de agentiska uppgifterna, men om den spräcker budgeten är Gemini 3.1 Pro också en stark kandidat, särskilt med sina billigare token och 50% rabatt vid batch-prissättning. 

Anthropic har behållit ledningen när det gäller de bästa kodningsmodellerna, vilket gör dem väl lämpade för agentiska uppgifter som kräver komplext resonemang och programmering. Google har levererat ledande resonemangsmodeller till ett betydligt lägre pris jämfört med Anthropic. Striden mellan båda företagen och andra stora aktörer som OpenAI handlar om att erbjuda den bästa agentiska modellen som också fungerar väl som allmänmodell.

Givet hur dyra modellerna i Opus-familjen är är det glädjande att se införandet av uppgiftsbudgetar. Jag skulle inte bli förvånad om andra leverantörer integrerar detta i framtida releaser. Det blir ett bra tillskott för att göra kostnaden för långvariga agentuppgifter mer förutsägbar. 

För att lära dig mer om att arbeta med AI-verktyg rekommenderar jag att du kollar in vår guide till de bästa gratis AI-verktygen. För bredare AI-kodningskunskaper, testa vår kurs AI-Assisted Coding for Developers för att utveckla färdigheter som gör AI-assistenter till mer tillförlitliga partners i ditt utvecklingsflöde. 

Slutligen kan du även upptäcka hur du bygger AI-drivna applikationer med LLM:er, prompts, kedjor och agenter i LangChain i vår kurs Developing LLM Applications with LangChain.