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

Hittills har 2026 varit året för agentisk AI. Förbättringar i modeller har lett till många verktyg för agentiskt arbete, från personliga AI-assistenter till kodningsagenter. De stora aktörerna i det segmentet har varit Gemini från Google, GPT-serien från OpenAI och Anthropic-modellerna, som har blivit utvecklarnas favoriter. 

I den här artikeln jämför jag Claude Opus 4.7 och Gemini 3.1 Pro, inklusive benchmarktester och priser. 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 utformad för komplexa agentiska arbetsflöden och flerstegsresonemang. Den presterar bättre på agentisk kodning, visuellt resonemang och verktygsanvändning.

Viktigaste funktionerna och kapaciteterna i Claude Opus 4.7

En central funktion i Opus 4.7 är uppgiftsbudgetar, som låter dig sätta en ekonomisk begränsning 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 innebär att den kan köra långvariga uppgifter samtidigt som all kontext för uppgiften bevaras. Detta är särskilt användbart när du utforskar en stor kodbas. 

Modellen har också förbättrat sina visuella kapaciteter och stöder bilder upp till 3,75 megapixlar. Resultatet är att den presterar bättre på visuellt resonemang än Opus 4.6, vilket gör den idealisk för uppgifter som dataextraktion från högupplösta diagram.  

Opus 4.7 har också ett nytt resonemangsläge, xhigh, som ligger mellan high och max för att ge bästa resultat vid 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 tänksvar som standard. Du kan återställa en sammanfattad version av resonemanget genom att sätta thinking.display till summarized.  

När det gäller benchmarktester 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 poängen 57. Den toppade också agentiskt arbete i verkliga uppgifter mätt 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 i vår Claude Opus 4.7 Practical Benchmark-tutorial. 

För- och nackdelar med Claude Opus 4.7

Anthropics modeller är kända för att vara bäst på kodning, och Opus 4.7:s benchmarktester bekräftar det. Men Opus-familjen är inte billig, vilket gör uppgiftsbudgetar till ett användbart tillskott, särskilt för dem som kör långa, agentiska arbetsflöden. 

Modellen finns 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 kapaciteterna hos Anthropics bästa publikt tillgängliga modell, Claude Opus 4.7, och bygg ett data science-verktyg som kan omvandla ett diagram till rådata i vår Claude Opus 4.7 API-tutorial. 

Vad är Gemini 3.1 Pro? 

Gemini 3.1 Pro är Google DeepMinds nuvarande flaggskeppsmodell för resonemang och använder 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 nivå med Opus 4.7 med poängen 57. 

För att lära dig mer om Gemini 3.1 Pro, kolla in vår artikel om att bygga med Gemini 3.1 Pro, som visar hur du bygger en produktionsredo app med Gemini 3.1 Pro. 

Viktigaste funktionerna och kapaciteterna i Gemini 3.1 Pro

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 approach. Eftersom high genererar fler thinking-token och de långsammaste svaren 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 för utdata på ungefär 65K token. Den är multimodal och stöder ljud, PDF:er, text och bilder. 

Låt oss prata benchmarktester. Här är två områden där Gemini 3.1 Pro glänser: 

• 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 koordinering av arbetsflöden med flera verktyg. 

Enligt Artificial Analysis Intelligence är Gemini 3.1 Pro Preview tokeneffektiv och använder cirka 57 miljoner 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 mycket lockande, särskilt för jobb som kräver många token. Google erbjuder också 50% rabatt med sin batch-prissättning, vilket gör den till ett idealiskt alternativ när du inte behöver resultat i realtid. 

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

Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro: direkt jämförelse

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

Prestanda för agentiskt arbete 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 måste du använda tänkenivån för att kontrollera tokenanvändningen. 

Opus 4.7 får 78% på benchmarktestet OSWorld för autonom datoranvändning. Det är ett starkt resultat i nivå med GPT 5.5 som får 78,7%, medan Gemini 3.1 Pro inte har något publicerat OSWorld-resultat. På MCP Atlas leder Opus 4.7 med 77,3% jämfört med Geminis 73,9%. Dessa siffror gör Opus 4.7 till ett idealiskt val för agentiska system i produktion. 

Kodnings-benchmarktester 

Låt oss nu se vilken modell som är bäst för programmering enligt tillgängliga benchmarktester, 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 uppnår 69,4%, Gemini Pro får 68,5% och nya GPT 5.5 får 82,7%. GPT-5.5 är den tydliga vinnaren på detta benchmarktest, medan våra två modeller är 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 briljerar där. I stället tittar vi på ARC-AGI-2, som mäter flytande intelligens, alltså en modells förmåga att lösa abstrakta resonemangsproblem som den inte har 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, följt 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%, följt av Gemini 3.1 Pro (44,4%) och GPT 5.5 Pro (43,1%).
• Med verktyg: GPT 5.5 Pro leder med 57,2%, följt 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 via batch-prissättning är modellen mycket prisvärd för uppgifter som kräver många token. 

Det är också viktigt att nämna att den nya tokenizern i Opus 4.7 gör det lite svårare att jämföra kostnaderna med den tidigare Opus-modellen. 

Kontextfönster och utgångskapacitet 

Båda modellerna accepterar 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 utgående token. 

Lär dig hur Opus 4.7 och GPT 5.4 står sig i vår tutorial om Opus 4.7 vs. GPT-5.4, där vi jämför dem för kodning, agentiska arbetsflöden och uppgifter med lång kontext, och analyserar benchmarktester.  

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 10-poängsskillnad på SWE-bench Pro direkt innebär 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 128K-token-taket spelar roll, nästan dubbelt så mycket som Gemini 3.1 Pro stöder.
• Du vill ha högsta poäng i multi-verktygsorkestrering på MCP Atlas för komplexa agentiska arbetsflöden.
• Du redan finns i Anthropics ekosystem via Claude Code, Amazon Bedrock eller Claude API, och byteskostnaden 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 förbehandlingssteg
• Du bygger på Googles infrastruktur och vill ha en enda leverantör via Vertex AI
• Abstrakt visuellt resonemang är ditt primära användningsområde. Opus ligger efter på ARC-AGI-2 med 75,8% mot 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 agentiska uppgifter, men om det 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 avsevärt lägre pris jämfört med Anthropic. Kampen mellan båda företagen och andra stora aktörer som OpenAI handlar om att erbjuda den bästa agentiska modellen som också fungerar bra som generell modell.

Med tanke på hur dyra modellerna i Opus-familjen är är det bra att se att uppgiftsbudgetar introduceras. Jag skulle inte bli förvånad om andra leverantörer integrerar detta i framtida lanseringar. Det blir ett bra tillskott för att göra kostnaden för att köra 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-kodningsfärdigheter, prova vår kurs AI-Assisted Coding for Developers för att utveckla de färdigheter som gör AI-assistenter till mer pålitliga partners i ditt utvecklingsflöde. 

Slutligen kan du också lära dig att bygga AI-drivna applikationer med LLM:er, prompts, kedjor och agenter i LangChain i vår kurs Developing LLM Applications with LangChain.