Claude Opus 4.7 vs GPT-5.4: Vilken gränsmodell ska du använda?

GPT-5.4 lanserades den 5 mars 2026 som OpenAI:s flaggskepp för professionellt arbete, där kodning och resonemang samlas i en enda allmän modell. Sex veckor senare, den 16 april, släppte Anthropic Claude Opus 4.7, byggd på ett annat antagande: en modell som hanterar långsiktig ingenjörsarbete autonomt och förblir sammanhängande i den typ av sessioner där de flesta agenter faller isär.

Det här är ett bra tillfälle att jämföra dem direkt, men en sak att flagga: den här texten publicerades samma dag som Opus 4.7 lanserades, så siffrorna nedan är mestadels leverantörrapporterade. Se dem som en startpunkt, inte en slutgiltig dom.

Uppdatering: OpenAI har publicerat efterföljaren till GPT-5.4. Läs allt om den i vår guide om GPT-5.5.

Opus 4.7 vs GPT-5.4: Direkt jämförelse

Här är en snabb översikt innan vi går in i varje område. Prissättningen är där mycket av den intressanta nyansen finns, och vi tar det i en egen sektion.

Nyckelspecifikationer för båda modellerna jämförda. Bild av författaren.

Gemini 3.1 Pro är ett verkligt alternativ om ditt primära behov är massbearbetning av dokument eller lång juridisk analys; den körs till lägre kostnad per token med ett kontextfönster på 2M. Den här artikeln fokuserar på jämförelsen mellan Anthropic och OpenAI.

Hur varje leverantör positionerar sin modell säger mycket om vad de förväntar sig att du ska använda den till.

Modellpositionering och avsedd användning

OpenAI positionerar GPT-5.4 som en enhetlig allmän modell. Den absorberar kodningsförmågorna som tidigare låg i GPT-5.3-Codex, så utvecklare behöver inte längre styra förfrågningar till olika ändpunkter beroende på uppgiftstyp. En modell, en ändpunkt, oavsett uppgift.

Anthropics pitch för Opus 4.7 är snävare: en modell optimerad för ”kodning, agenter, datoranvändning och företagsarbetsflöden”, med långsiktig autonomi som huvudsaklig särskiljare. Du lämnar över svårt ingenjörsarbete och litar på att den fångar sina egna fel innan den rapporterar tillbaka. Värt att notera att Opus 4.7 är Anthropics mest kapabla generellt tillgängliga modell, men inte deras toppmodell; Claude Mythos Preview ligger över den, begränsad till defensiva cybersäkerhetsarbetsflöden.

Den skillnaden märks i ytterligheterna: mycket långvariga kodningssessioner, eller pipelines som kedjar dussintals verktyg.

Kodning och agentiska arbetsflöden

På kodning på repository-nivå leder Opus 4.7 på de benchmark som varje leverantör valt att rapportera (fullständiga siffror nedan). Den introducerade självverifiering av utdata, vilket innebär att modellen kontrollerar sitt eget arbete innan den rapporterar tillbaka, och Genspark pekade särskilt ut dess motståndskraft mot loopar: Opus 4.7 fastnar mer sällan i att cykla på ett enda problem. Det är den typen av sak man bara bryr sig om när man väl har haft en agent som loopat i 40 minuter på ingenting.

GPT-5.4 leder Terminal-Bench 2.0 med cirka sex poäng (75,1% mot 69,4%), även om Anthropic flaggar att GPT-5.4:s siffra kommer från en egenrapporterad rigg. GPT-5.4 introducerade också planjustering mitt i svaret genom Interactive Thinking: under komplexa resonemang kan du ingripa innan modellen är klar och styra om den om vägen ser fel ut. Opus 4.7 har ingen motsvarighet. SWE-bench-gapet är verkligt dock: sex poäng på ett leverantörsvalt benchmark är nyttig signal, inte en dom.

Kontextfönster och långkontextarbete

Båda modellerna stödjer ungefär 1M token; det som skiljer är vad som händer med din nota när du använder den kontexten. Opus 4.7 tar en fast taxa över hela fönstret, så en begäran på 900K token kostar samma per token som en på 9K. GPT-5.4 tar $2,50 per miljon under 272K indata-token, men passerar du den tröskeln reprissätts hela sessionen. Jag går igenom exakta siffror i prissättningsavsnittet.

Det finns också en tokenizer-detalj: Opus 4.7 kan mappa samma text till upp till 35% fler token än 4.6. Priset per token är oförändrat, men den faktiska kostnaden per uppgift kan öka.

När det gäller faktisk prestanda på lång kontext fick Opus 4.7 i partnertester högst konsistenspoäng delat med en annan över sex forskningsmoduler, 0,715. RAG-pipelines som fyller nära 1M-gränsen bör testas på din egen arbetsbelastning innan du förlitar dig på leverantörsbenchmark.

Verktygsanvändning, multimodalitet och interaktion med omgivningen

Verktygsytorna ser lika ut på pappret och skiljer sig mer i praktiken. På OSWorld-Verified (användning av skrivbordsdator) leder nu Opus 4.7 med 78,0% mot GPT-5.4:s 75,0%, båda över den mänskliga expertbaslinjen på 72,4%. Bilden vänder på webbläsarbaserad webbforskning: GPT-5.4 når 89,3% på BrowseComp (Pro-varianten) mot Opus 4.7:s 79,3%. En enda rubrik om ”datoranvändning” döljer uppdelningen skrivbord vs webbläsare.

Opus 4.7:s stora multimodala uppgradering är bildupplösning: bilder upp till 2 576 pixlar på den långa kanten, ungefär 3,75 megapixlar, mer än tre gånger tidigare Claude-modeller, bearbetade med högre fidelity automatiskt utan API-parameter. XBOW, en säkerhetstestpartner, rapporterade att synskärpan hoppade från 54,5% på Opus 4.6 till 98,5% på 4.7, den skarpaste ökningen på ett enskilt benchmark i någon partnervärdering i denna release.

De två skiljer sig också i verktygsarkitektur. GPT-5.4:s verktygssökningssystem laddar definitioner vid behov istället för att bädda in alla i prompten, vilket minskar token-overhead i stora verktygsekosystem. Opus 4.7 resonerar igenom ett problem innan det tar till verktyg, och använder färre verktygsanrop totalt; verktygsanvändningen ökar på högre insatsnivåer.

Styrbarhet, tillförlitlighet och utdata-stil

Opus 4.7 följer instruktioner bokstavligt. Den generaliserar inte från ett element till ett annat eller tolkar önskemål du inte uttryckligen framfört, så promptar skrivna för 4.6 kan bete sig oväntat; Anthropic rekommenderar omtuning. Fördelen är tillförlitlighet i långa agentiska loopar: Ramps ingenjörsteam noterade att betydligt mindre steg-för-steg-vägledning behövdes i arbetsflöden med flera verktyg, och Hexagons testning fann att Opus 4.7 på låg insatsnivå var ungefär likvärdig med Opus 4.6 på medelhög.

Anthropic introducerade också xhigh som en ny insatsnivå mellan high och max, och höjde Claude Codes standard till xhigh för alla planer. I kombination med den nya tokenizern kan antalet utdata-token bli högre än på 4.6 på senare agentiska turer; Task Budgets (nu i offentlig beta) låter dig sätta ett tak för vad en agent spenderar i en session. GPT-5.4:s styrbarhet kretsar kring Interactive Thinking, som jag tog upp i kodningsavsnittet, och OpenAI:s promptguide noterar att modellen presterar väl givet explicita utdata-kontrakt.

En not från Anthropics egen säkerhetsutvärdering: Opus 4.7 förbättrades i ärlighet och motstånd mot promptinjektion jämfört med 4.6, men backade något i motstånd mot alltför detaljerade skadebegränsningsråd kring kontrollerade substanser. Anthropics samlade bedömning: ”i stort sett välanpassad och pålitlig, även om inte fullt idealisk i sitt beteende.”

Opus 4.7 vs GPT-5.4 på benchmarktester

Benchmark är värda att granska noga, och värda att lita på bara till en viss gräns. Båda leverantörer valde de benchmark som gynnar dem, och Vals.ai och Artificial Analysis hade ännu inte indexerat Opus 4.7 när detta skrevs. Testa på dina egna uppgifter innan du drar slutsatser från någon av dessa.

Kodningsbenchmark

Tabellen nedan täcker de mest relevanta kodningsbeläggen från respektive leverantörs releasematerial.

Kodningsbenchmark gynnar tydligt Opus 4.7. Bild av författaren.

SWE-bench har flera varianter och båda leverantörer lyfte fram den där de presterar bäst. Anthropic tillämpade minneskontroller och rapporterar att Opus 4.7:s marginal står sig efter att flaggade problem exkluderats. Värt sammanhang: Z.ai:s open-weight GLM-5.1 ledde kort SWE-bench Pro med 58,4% i början av april 2026 innan Opus 4.7:s 64,3% kom, så alla ”state of the art”-anspråk här har kort hållbarhet.

Agent- och datoranvändningsbenchmark

I samband med Opus 4.7:s release publicerade Anthropic jämförelsesiffror för båda modellerna över de flesta agentiska benchmark. Bilden är blandad snarare än ensidig.

Bilden delar sig efter miljö: Opus 4.7 vinner på skrivbord, verktygsanvändning och kunskapsarbete; GPT-5.4 vinner på webbläsarforskning. Flera GPT-5.4-siffror kommer från Pro-varianten, så standardnivån kan poängsätta lägre. Oberoende körningar på ett gemensamt ramverk är nästa steg.

Prissättning: Opus 4.7 vs GPT-5.4

Rubriksatserna ser enkla ut. Den faktiska kostnadsbilden är det inte.

Struktur för API-prissättning

Prisskillnaden är lättast att förstå genom några konkreta scenarier.

Vid en begäran med 100K indata-token och 10K utdata-token (väl under GPT-5.4:s 272K-tröskel) kostar GPT-5.4 cirka $0,40 jämfört med Opus 4.7:s $0,75. Nästan halva priset för arbete med kort till medellång kontext.

Vid 500K indata och 20K utdata, över GPT-5.4:s tröskel, kostar de två modellerna ungefär lika mycket: $2,95 respektive $3,00. Vid 900K indata och 10K utdata är de nästan identiska.

Tröskeln på 272K för reprissättning är den del som överraskar många: den gäller för hela sessionen, inte bara token över gränsen. En pipeline som regelbundet skickar 280K-token-promptar betalar den fulla långkontexttaxan på varje enskild begäran, inte bara de extra 8K. Detta är en sessionnivåns reprissättning, inte ett marginalpåslag.

GPT-5.4:s kostnader stiger över 272K token. Bild av författaren.

Som jag nämnde i avsnittet om kontextfönster kan den nya tokenizern mappa samma indata till upp till 35% fler token än på Opus 4.6. Priset per token är oförändrat, men din faktiska kostnad per uppgift kan öka. Mät på verklig trafik; att extrapolera från 4.6-baslinjer ger dig en siffra som är för låg.

Båda plattformar erbjuder ungefär 90% rabatt på cachelagrade indata-token: $0,50 per miljon för Opus 4.7, $0,25 per miljon för GPT-5.4 under 272K. Batch-API:erna ger ytterligare cirka 50% rabatt för icke brådskande arbete. För asynkrona arbetsbelastningar är dessa rabatter den enskilt största hävstången på båda plattformar.

Det finns också kostnader per verktyg som ofta missas. Anthropic tar $10 per 1 000 webbsökningar, plus standard tokenkostnader för hämtat innehåll. OpenAI tar betalt för fillagringssökning och frågor separat. Dessa adderas i verktygstunga pipelines.

Kostnad för olika arbetsbelastningar

För arbete med kort kontext och hög volym (API-anrop under 100K token, batchklassificering, snabb iterering) är GPT-5.4 billigare. Skillnaden i indata-kostnad kan närma sig 2x.

Efter 272K token vänder fördelen. Opus 4.7:s fasta taxa blir lättare att budgetera och matchar nästan GPT-5.4 i totalkostnad.

Båda plattformar tar ett litet premium för dataresidens (runt 10% på båda sidor). På den nivån är det ett efterlevnadsbeslut, inte ett prissättningsbeslut. För agentiska Claude Code-sessioner är Task Budgets (täckt i styrbarhetsavsnittet) den viktigaste hävstången för tokenförbrukning.

Är Claude Opus 4.7 bättre än GPT-5.4?

Det finns inget universellt svar, och varje artikel som säger det finns säljer något.

Välj Claude Opus 4.7 om ditt primära arbete är långvarigt mjukvaruingenjörsarbete där självverifiering spelar roll, din agent använder skrivbordsapplikationer, dina promptar regelbundet överstiger 272K token, ditt arbetsflöde läser täta skärmdumpar eller tekniska diagram, eller du redan använder Claude Code, Cursor, Replit eller Devin.

Välj GPT-5.4 om din agent bedriver tung webbläsarbaserad webbforskning, dina arbetsbelastningar håller sig under 272K token och kostnad spelar roll, du vill ha fördröjd verktygsladdning i ett stort verktygsekosystem, eller ditt team redan använder OpenAI Responses API.

Överväg att testa båda om ditt arbete delas mellan autonom webbforskning och långformig kodning. GPT-5.4:s styrkor i webbläsare och terminal passar agentiska webbarbetsflöden; Opus 4.7:s loopmotstånd och fasta prissättning fungerar bättre för djupa ingenjörssessioner och dokumenttunga pipelines.

Välj rätt modell för ditt arbetsflöde. Bild av författaren.

En sak gäller oavsett val: Batch-API-rabatter kan spela större roll än modellbeslutet för asynkrona arbetsbelastningar. Och eftersom oberoende benchmark för Opus 4.7 fortfarande håller på att komma ikapp är ett pilotprojekt på en verklig del av ditt eget arbete mer värt än någon jämförelseartikel, inklusive denna.

Slutsats

Skillnaden mellan Claude Opus 4.7 och GPT-5.4 handlar mindre om vilken modell som är smartare och mer om vilken typ av arbete du gör.

Anthropic satsade på autonomi: en modell byggd för att hålla sammanhang över långa ingenjörskörningar och kontrollera sina egna utdata. OpenAI satsade på bredd: en bredare verktygsyta och lägre priser för majoriteten av promptar som håller sig under 272K token.

Prissättningen är där de flesta team blir överraskade, och som jag tog upp tidigare är prisförändringen vid 272K-sessioner den specifika fällan. Det som faktiskt flyttar månadskostnaden mer än grundtaxevalet är oftast caching och Batch-API-rabatterna på båda plattformar.

Benchmark-gapen är ensiffriga, och båda leverantörerna har släppt nya modeller varannan till var tredje vecka. Välj den som passar din faktiska stack och ompröva om en månad.

Om du vill fördjupa dig i att få dessa modeller att arbeta i praktiken täcker vår kurs Software Development with Cursor AI-assisterade kodningsarbetsflöden i praktiken.