Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: Vilken frontmodells är bäst?

Om du väljer mellan Claude Opus 4.7 och GPT-5.5 för produktionsklara agentiska arbetsflöden är valet mindre självklart än det verkar. Båda är flaggskeppsmodeller från respektive företag, båda siktar på komplexa flerstegsuppgifter, och båda kom inom några veckor från varandra i början av 2026.

Anthropic släppte Claude Opus 4.7 den 16 april 2026 och positionerar den som en hybridresonemangsmodell byggd för långvarig agentisk kodning och komplex verktygsanvändning. OpenAI följde upp med GPT-5.5, med fokus på effektivitetsvinster och starkare resonemang över lång kontext. Ingen av dem är en tydlig vinnare över hela linjen. Benchmarkresultaten delar upp sig på intressanta sätt, och svaret beror på vad du faktiskt bygger.

I den här artikeln jämför jag Claude Opus 4.7 och GPT-5.5 längs fem nyckeldimensioner: kodning och agentiska arbetsflöden, resonemang och kunskapsuppgifter, verktygsanvändning och datorinteraktion, multimodala möjligheter samt prissättning. För bakgrund om respektive modell rekommenderar jag våra guider om Claude Opus 4.7 och GPT-5.5.

Vad är GPT-5.5?

GPT-5.5 är OpenAIs agentikfokuserade modell som släpptes den 23 april 2026. Den finns i två varianter: standard-GPT-5.5 och GPT-5.5 Pro, en nivå med högre kapacitet som riktar sig till krävande uppgifter inom affärsjuridik och data science. GPT-5.5 Pro är ungefär 6x dyrare per token än basmodellen.

OpenAIs huvudbudskap är förbättrad tokeneffektivitet (färre tokens för att slutföra samma Codex-uppgifter) och långkontextresonemang som håller bortom 128K tokens hela vägen upp till 1M, utöver prestandaökningar för agentisk kodning, datoranvändning och kunskapsarbete. OpenAI rapporterar också att en intern version av GPT-5.5 bidrog till ett nytt bevis om off-diagonala Ramsey-tal. GPT-5.5 finns i ChatGPT och Codex, med API-åtkomst som rullas ut separat.

För en fullständig genomgång av GPT-5.5:s benchmarkresultat och effektivitetsanspråk, se vår GPT-5.5-guide, där vi testade långkontextåterhämtning över ett dokument på 300K tokens.

Vad är Claude Opus 4.7?

Claude Opus 4.7 är Anthropics nuvarande offentligt tillgängliga flaggskeppsmodell, släppt den 16 april 2026. Den är efterföljaren till Claude Opus 4.6 och ligger under den intern-only Mythos Preview i Anthropics utbud. Modellen är byggd för komplexa agentiska arbetsflöden, avancerad mjukvaruingenjörskonst och långsiktiga uppgifter som kräver ihållande prestanda över sessioner.

De mest betydande förändringarna från Opus 4.6 är en ökning med 10,9 poäng på SWE-bench Pro (53,4% till 64,3%), en tredubbling av visuell upplösning (upp till 3,75 MP), förbättrat filsystemminne och en ny xhigh-nivå för resonemangsinsats som ligger mellan high och max. Prissättningen är 5 USD per miljon input-tokens och 25 USD per miljon output-tokens, oförändrad från Opus 4.6. Modellen är tillgänglig via Claude API (modell-ID: claude-opus-4-7), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI och Microsoft Foundry.

Om du vill se Opus 4.7 i praktiken går vår Claude Opus 4.7 Practical Benchmark-handledning igenom hur du testar om dess filsystemminne faktiskt förbättrar kodningsprestanda över olika insatsnivåer. Du kan också vara intresserad av hur den står sig mot en annan konkurrent i vår guide Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro.

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Direkt jämförelse

Här är en snabb översikt innan vi går in på detaljerna.

Agentisk kodning

Detta är dimensionen där gapet mellan modellerna syns tydligast, utan att någon är en solklar totalvinnare. 

GPT-5.5 är specifikt designad för agentiska kodningsloopar: den kontrollerar sitt eget arbete, fortsätter tills uppgiften är klar och är byggd för att hantera flerstegsuppgifter med minimal användarstyrning. Opus 4.7 tar en liknande ansats, med självverifiering av utdata, uppgiftsbudgetar, förbättrat systemfilsminne och en ny xhigh-nivå för resonemangsinsats som ligger på 10 000 tänkande tokens mellan high (5 000) och max (20 000).

På SWE-bench Pro leder Opus 4.7 med imponerande 64,3% jämfört med GPT-5.5:s 58,6%. I Terminal-Bench 2.0 är bilden omvänd, där Opus 4.7 (69,4%) halkar efter GPT-5.5 (82,7%) markant, med över tio procentenheter. 

Om ditt team mest levererar kod (buggfixar, bygger funktioner över stora repos) gör Opus 4.7:s ledning på SWE-bench Pro den till ett bättre val, men för terminaltunga DevOps-arbetsflöden som serveruppsättning och flerstegs shell-automation ger GPT-5.5:s dominans på Terminal-Bench en tydlig fördel.

Resonemang och kunskapsuppgifter

När det gäller resonemang på avancerad nivå är modellerna i princip jämbördiga. Opus 4.7 får 94,2% på GPQA Diamond; GPT-5.5 får 93,6%, vilket är mycket nära.

På Humanity's Last Exam, ett tvärvetenskapligt resonemangsbench­mark, får Opus 4.7 46,9% utan verktyg och 54,7% med verktyg, medan GPT-5.5 når 41,4% utan verktyg och 52,2% med verktyg. Även om gapet inte är stort med verktyg, leder Opus 4.7 med mer än fem procentenheter över GPT-5.5 när det gäller resonemang utan verktyg.

GPT-5.5 får 84,4% (GPT-5.5 Pro till och med 90,1%) jämfört med Opus 4.7:s 79,3% på BrowseComp, som testar agentisk webbsökning. Det är ett tydligt gap. Om dina arbetsflöden är starkt beroende av webbforskning har GPT-5.5 ett klart övertag här.

Ett annat område där GPT-5.5 tar ledningen är matematik. På båda FrontierMath-nivåerna är gapet till Opus 4.7 ganska stort:

För båda nivåerna lyckas Pro-versionen lägga till några procentenheter ovanpå bas-GPT-5.5. Om det motiverar det sex gånger högre priset är en annan fråga. Mer om prissättningen nedan.

Bildförståelse och multimodala funktioner

Opus 4.7 gjorde vision till en av sina huvudförbättringar, och benchmarkresultaten bekräftar det. Den tar topplatsen på CharXiv Reasoning-listan, som testar visuell slutledning över vetenskapliga diagram, med 82,1% utan verktyg och 91,0% med verktyg.

Den arkitektoniska förändringen bakom detta är en tredubbling av den stödda bildupplösningen, upp till 3,75 MP (2576 px). Bilder med högre upplösning förbrukar fler tokens, så Anthropic rekommenderar nedsampling om du inte behöver den extra detaljrikedomen. Vinsten över Opus 4.6 är betydande: 69,1% till 82,1% utan verktyg, ett lyft på 13 poäng.

Vår Claude Opus 4.7 API Tutorial visar hur du använder dessa möjligheter för att bygga en diagramdigitaliserare, vilket definitivt är värt att kolla in.

GPT-5.5 har inga publicerade CharXiv-poäng i forskningsanteckningarna, så en direkt jämförelse är inte möjlig här. Vad jag kan säga är att om bilduppgifter är centrala i ditt arbetsflöde har Opus 4.7 en dokumenterad, stor förbättring och en tydlig arkitektonisk orsak till den. GPT-5.5:s visuella förmågor kan vara jämförbara, men bevisen är inte på bordet än.

Verktygsanvändning och datorinteraktion

Opus 4.7 leder på MCP-Atlas, som mäter orkestrering av fler­verktygsarbetsflöden, med 77,3% jämfört med GPT-5.5:s 75,3%. På OSWorld, som mäter autonom datoranvändning, är modellerna i princip jämbördiga: Opus 4.7 får 78,0% mot GPT-5.5:s 78,7%.

Opus 4.7 introducerar också uppgiftsbudgetar i offentlig beta på API:et, vilket låter dig sätta ett tak för tokenanvändning per uppgift. För produktionsklara agentiska arbetsflöden där kostnadsförutsägbarhet är viktig är detta en praktisk funktion som GPT-5.5 saknar en direkt motsvarighet till. Överlag är GPT-5.5 designad för liknande långvariga agentiska loopar, men benchmarken för verktygsanvändning lutar något till Opus 4.7:s fördel.

Prissättning

Opus 4.7 kostar 5 USD per miljon input-tokens och 25 USD per miljon output-tokens. Promptcachning minskar inputkostnaderna med upp till 90%, och standardcachning sparar 50%. Dessa siffror är oförändrade från Opus 4.6.

GPT-5.5 ligger på 5 USD per miljon input-tokens och 30 USD per miljon output-tokens, med batch- och flexpriser tillgängliga till halva standardtaxan och prioriterad bearbetning till 2,5x. GPT-5.5 Pro, avsedd för de mest krävande uppgifterna där noggrannhet är avgörande, hoppar till 30 USD input / 180 USD output per miljon tokens, vilket gör den 6x dyrare än bas-GPT-5.5.

Baserat på benchmarkresultaten verkar det endast vara värt att använda GPT-5.5 Pro och betala det priset för arbetsflöden som inkluderar svår matematik och/eller webbsökningsuppgifter, och där hög noggrannhet är viktig. Exempelvis kan det handla om finansiella modelleringspipelines som kräver exakt numeriskt resonemang, eller automatiserade forskningsagenter som syntetiserar svar från dussintals livekällor.

På output-tokens, där agentiska arbetslaster driver upp kostnader, är GPT-5.5 20% dyrare än Opus 4.7 till standardtaxor. Gapet ökar dramatiskt på Pro-nivån. Med det sagt levererar Anthropic en ny tokenizer med Opus 4.7 som gör direkta per-token-jämförelser med Opus 4.6 knepiga. Enligt Artificial Analysis använder Opus 4.7 ungefär 35% färre output-tokens än Opus 4.6 för att köra deras Intelligence Index, vilket delvis kompenserar per-token-priset. 

Prestanda vid lång kontext

Båda modellerna stöder ett kontextfönster på 1M tokens. Den mer intressanta frågan är om de faktiskt kan utnyttja det.

I vår GPT-5.5-testning matade vi modellen med Berkshire Hathaways 10-K-rapportering för FY2025 och FY2024 staplade tillsammans, totalt strax under 300K tokens av verklig finansiell text. GPT-5.5 klarade det testet (till skillnad från GPT-5.4, som ofta märkbart försämrades efter 128K tokens). På MRCR "needle"-tester och Graphwalks-resonemangstester visade GPT-5.5 konsekvent prestanda över kontextstorlekar där GPT-5.4 föll isär.

Opus 4.7:s 1M-kontextfönster paras med förbättrat filsystemminne, vilket låter modellen skriva anteckningar till sig själv över sessioner och återkalla dem tillförlitligt. Detta är kompletterande ansatser: GPT-5.5 är bättre på resonemang över en enda massiv kontext, medan Opus 4.7 är bättre på att behålla koherens över flera sessioner med hjälp av strukturerat minne. Vad som är viktigast beror på ditt arbetsflöde.

Ändå fann vi i vår Opus 4.7-benchmarkhandledning att användare behöver vara försiktiga när de kombinerar flera nya funktioner: när vi använde modellens beständiga självgranskning som indata till nästa uppgift hjälpte det på max-nivån, men förbrukade den budgeten som behövdes för att slutföra uppgiften på nivåerna high och xhigh.

När ska du välja GPT-5.5 jämfört med Claude Opus 4.7

Vad betyder det för dina användningsfall? Här är en snabb beslutsguide:

När du ska välja GPT-5.5

GPT-5.5 har tydligare fördelar inom terminalarbetsflöden, webbsökning, matematik och långkontextresonemang. Det är också det naturliga valet om du redan är djupt inne i OpenAI-ekosystemet via ChatGPT eller Codex. Välj den för:

• Terminaltungt DevOps- och infrastrukturarbete. GPT-5.5 får 82,7% på Terminal-Bench 2.0 jämfört med Opus 4.7:s 69,4%. Det är det största gapet i hela denna jämförelse, i någon riktning.
• Dokumentanalys med lång kontext över en enda massiv inmatning. GPT-5.5 är den första OpenAI-modellen där hela 1M-kontextfönstret verkligen är användbart, och vårt test med 300K tokens bekräftade att den håller där GPT-5.4 inte gjorde det.
• Webbforskningsintensiva arbetsflöden. GPT-5.5 får 84,4% på BrowseComp jämfört med Opus 4.7:s 79,3%, och GPT-5.5 Pro trycker upp det till 90,1%.
• Matematik­tungt resonemang. GPT-5.5 leder på båda FrontierMath-nivåerna, med gapet som ökar kraftigt på de svåraste problemen (35,4% vs 22,9% på Nivå 4). För arbetsflöden där numerisk precision inte är förhandlingsbar spelar det roll.

När du ska välja Claude Opus 4.7

Opus 4.7 bekräftar Claude Opus-familjens status som den främsta kodnings-LLM:en. Uppgraderingen av visuella förmågor gör den också till ett bra val för multimodala användningsfall. Använd Claude Opus 4.7 för:

• Långa, agentiska kodningssessioner utan nära övervakning. Opus 4.7:s självverifiering och xhigh-insatsnivå är designade för just detta, och ledningen på SWE-bench Pro är det största enskilda benchmark-gapet i jämförelsen.
• Pipelines som arbetar med högupplösta diagram, tekniska scheman eller finansiella dokument. Lyftet med 13 poäng på CharXiv jämfört med Opus 4.6 är den största förbättringen i den här versionen.
• Förutsägbara kostnader vid högvolymskörningar av agentiska arbetsflöden. Publicerad per-token-prissättning plus uppgiftsbudgetar gör Opus 4.7 mycket enklare att budgetera för.
• Orkestrering med flera verktyg över komplexa arbetsflöden. Opus 4.7 toppar MCP-Atlas-benchmarket på 77,3% och bekräftar att den hanterar kedjade verktygsanrop mer tillförlitligt än någon annan testad modell.

Avslutande tankar

Utifrån de benchmarktester som finns tillgängliga just nu är Claude Opus 4.7 det starkare valet för de flesta agentiska kodnings- och verktygsarbetsflöden. Gapet på SWE-bench Pro (64,3% vs 58,6%), ledningen på MCP-Atlas (77,3% vs 75,3%) och fördelen i CharXiv-vision (82,1% utan rapporterad GPT-5.5-poäng) är konsekventa över olika typer av uppgifter, inte en enskild benchmarkavvikelse. Om ditt arbete främst handlar om mjukvaruingenjörskap, fler­verktygsorkestrering eller visuell slutledning är Opus 4.7 där jag skulle börja.

GPT-5.5 har verkliga fördelar inom terminalarbetsflöden, matematik, webbsökning och resonemang över lång kontext. Gapet på Terminal-Bench 2.0 (82,7% vs 69,4%) är den största enskilda fördelen åt något håll i hela denna jämförelse. Ledningen på BrowseComp (84,4% vs 79,3%, eller 90,1% med Pro) och marginalerna på FrontierMath, särskilt på Nivå 4 (35,4% vs 22,9%), är betydande. Om dina arbetsflöden är terminaltunga, matematikintensiva, forskningsdrivna eller beror på resonemang över enskilda massiva dokument, är GPT-5.5 värt att överväga seriöst.

Opus 4.7 är 20% billigare på output-tokens till standardtaxor (25 USD vs 30 USD per miljon), och gapet ökar dramatiskt om du behöver GPT-5.5 Pro (som inte är värt det höga priset för över 90% av användningsfallen, om du frågar mig). Den rapporterade minskningen med 35% av output-tokens för Opus 4.7 jämfört med Opus 4.6 innebär också att den effektiva kostnaden är lägre än vad per-token-priset antyder. För produktionssystem där kostnadsförutsägbarhet är lika viktigt som rå prestanda lägger Opus 4.7:s uppgiftsbudgetar till ytterligare ett lager av kontroll som GPT-5.5 ännu inte matchar.

För att komma igång med agentisk AI i bredare bemärkelse rekommenderar jag att du anmäler dig till vår AI Agent Fundamentals-kompetensväg som en bra startpunkt.