Claude Opus 4.7 เทียบกับ GPT-5.4: ควรใช้โมเดลแนวหน้าตัวไหน?

GPT-5.4 เปิดตัวเมื่อวันที่ 5 มีนาคม 2026 ในฐานะเรือธงของ OpenAI สำหรับงานระดับมืออาชีพ รวมความสามารถด้านโค้ดและการให้เหตุผลไว้ในโมเดลเอนกประสงค์ตัวเดียว หกสัปดาห์ต่อมา วันที่ 16 เมษายน Anthropic ได้ปล่อย Claude Opus 4.7 โดยยึดแนวทางที่ต่างออกไป: โมเดลที่จัดการงานวิศวกรรมระยะยาวได้อย่างอัตโนมัติและคงความสอดคล้องได้ตลอดเซสชันแบบที่เอเจนต์ส่วนใหญ่ไปไม่รอด

นี่เป็นจังหวะที่เหมาะจะเทียบกันโดยตรง แต่อยากเน้นหนึ่งจุด: บทความนี้ออกในวันเดียวกับที่ Opus 4.7 เปิดตัว ดังนั้นตัวเลขดวลกันด้านล่างส่วนใหญ่เป็นข้อมูลที่ผู้ขายรายงานเอง ใช้เป็นจุดตั้งต้น ไม่ใช่ข้อสรุปสุดท้าย

อัปเดต: OpenAI ได้เผยแพร่รุ่นถัดไปของ GPT-5.4 แล้ว อ่านทั้งหมดได้ในคู่มือ GPT-5.5 ของเรา

Opus 4.7 เทียบกับ GPT-5.4 แบบดวลหมัดต่อหมัด

นี่คือสรุปอ้างอิงฉบับย่อก่อนลงรายละเอียดทีละด้าน ราคาคือจุดที่มีแง่มุมให้พิจารณามากที่สุด และเราจะพูดถึงแยกต่างหาก

สเปคหลักของทั้งสองรุ่นเมื่อเทียบกัน ภาพโดยผู้เขียน

Gemini 3.1 Pro เป็นทางเลือกจริงจังหากความต้องการหลักคือการประมวลผลเอกสารจำนวนมากหรือวิเคราะห์กฎหมายแบบยาว เพราะมีต้นทุนต่อโทเค็นต่ำกว่าและรองรับหน้าต่างบริบท 2M บทความนี้จะโฟกัสการเปรียบเทียบระหว่าง Anthropic กับ OpenAI

วิธีที่ผู้ให้บริการแต่ละรายนิยามตำแหน่งของโมเดล บอกได้มากว่าคาดหวังให้ใช้ทำอะไร

การวางตำแหน่งและการใช้งานที่ตั้งใจ

OpenAI วาง GPT-5.4 เป็นโมเดลเอนกประสงค์แบบรวมศูนย์ ดูดซับความสามารถด้านโค้ดที่เคยอยู่ใน GPT-5.3-Codex นักพัฒนาไม่ต้องส่งคำขอไปยังปลายทางต่างกันตามประเภทงานอีกต่อไป โมเดลเดียว เอ็นด์พอยต์เดียว ไม่ว่างานอะไร

ข้อเสนอของ Anthropic สำหรับ Opus 4.7 แคบกว่า: โมเดลที่ปรับให้เหมาะกับ “การเขียนโค้ด เอเจนต์ การใช้งานคอมพิวเตอร์ และเวิร์กโฟลว์ระดับองค์กร” โดยมีความสามารถทำงานอัตโนมัติระยะยาวเป็นจุดต่างหลัก มอบหมายงานวิศวกรรมยาก ๆ แล้วไว้ใจให้ตรวจงานตัวเองก่อนรายงานกลับ ควรเน้นว่า Opus 4.7 เป็นโมเดลที่ทรงพลังที่สุดที่ เปิดให้ใช้งานทั่วไป ของ Anthropic แต่ไม่ใช่รุ่นสูงสุด Claude Mythos Preview อยู่เหนือขึ้นไปและจำกัดสำหรับงานไซเบอร์ซีเคียวริตี้เชิงรับ

ความต่างนี้ชัดที่สุดในงานปลายสุด: เซสชันโค้ดดิ้งที่ยาวมาก หรือไปป์ไลน์ที่เชื่อมเครื่องมือหลายสิบตัวเข้าด้วยกัน

เวิร์กโฟลว์ด้านโค้ดและเอเจนต์

ในระดับคลังซอร์สโค้ด Opus 4.7 นำหน้าบนบัลลังก์ที่ผู้ขายแต่ละรายเลือกนำเสนอ (ตัวเลขเต็มอยู่ด้านล่าง) รุ่นนี้เพิ่มการตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยตนเอง หมายถึงโมเดลจะตรวจงานตัวเองก่อนรายงาน และ Genspark ระบุชัดเรื่องความต้านทานการวนลูป: Opus 4.7 มีโอกาสติดค้างแก้ปัญหาเดิมน้อยลง ซึ่งเป็นสิ่งที่คุณจะเห็นคุณค่าก็ต่อเมื่อเคยเจอเอเจนต์วนอยู่ 40 นาทีโดยไม่คืบหน้า

GPT-5.4 นำหน้า Terminal-Bench 2.0 ราวหกคะแนน (75.1% เทียบกับ 69.4%) แม้ Anthropic จะระบุว่าตัวเลขของ GPT-5.4 มาจากฮาร์เนสที่รายงานเอง GPT-5.4 ยังเพิ่มความสามารถปรับแผนกลางคำตอบผ่าน Interactive Thinking: ระหว่างการให้เหตุผลที่ซับซ้อน สามารถแทรกแซงก่อนที่โมเดลจะสร้างคำตอบเสร็จและเปลี่ยนทิศทางได้หากเส้นทางดูผิด Opus 4.7 ยังไม่มีสิ่งที่เทียบเท่า ช่องว่าง SWE-bench มีจริง: หกคะแนนบนบัลลังก์ที่ผู้ขายเลือกย่อมบอกสัญญาณบางอย่าง แต่ไม่ใช่คำตัดสิน

หน้าต่างบริบทและงานบริบทยาว

ทั้งสองรุ่นรองรับราว 1M โทเค็น ต่างกันที่บิลจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อใช้บริบทนั้น Opus 4.7 คิดอัตราคงที่ตลอดทั้งหน้าต่าง ดังนั้นคำขอ 900K โทเค็นมีต้นทุนต่อโทเค็นเท่ากับคำขอ 9K โทเค็น GPT-5.4 คิด $2.50 ต่อหนึ่งล้านเมื่ออินพุตต่ำกว่า 272K โทเค็น แต่หากข้ามเส้นนั้นจะมีการปรับราคาใหม่ทั้งเซสชัน จะลงรายละเอียดในส่วนราคา

ยังมีประเด็นตัวแยกโทเค็น: Opus 4.7 อาจแมปข้อความเดียวกันให้เป็นโทเค็นมากกว่า 4.6 ได้สูงสุด 35% แม้อัตราต่อโทเค็นไม่เปลี่ยน แต่ต้นทุนต่อภารกิจจริงอาจเพิ่ม

ด้านประสิทธิภาพบริบทยาวจริง การทดสอบโดยพาร์ทเนอร์ให้คะแนนความสม่ำเสมอของ Opus 4.7 สูงสุดร่วมที่ 0.715 ครอบคลุมหกโมดูลวิจัย ไปป์ไลน์ RAG ที่เติมใกล้ลิมิต 1M ควรทดสอบกับเวิร์กโหลดของตนเองก่อนจะเชื่อผลของผู้ขาย

การใช้เครื่องมือ มัลติโหมด และการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม

อินเทอร์เฟซเครื่องมือบนกระดาษดูคล้ายกัน แต่มักต่างกันในการใช้งานจริง บน OSWorld-Verified (การใช้คอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป) Opus 4.7 นำที่ 78.0% เทียบกับ GPT-5.4 ที่ 75.0% ซึ่งทั้งคู่สูงกว่ามาตรฐานผู้เชี่ยวชาญมนุษย์ 72.4% ภาพกลับด้านเมื่อเป็นงานวิจัยเว็บผ่านเบราว์เซอร์: GPT-5.4 ทำได้ 89.3% บน BrowseComp (รุ่น Pro) เทียบกับ Opus 4.7 ที่ 79.3% พาดหัว “การใช้คอมพิวเตอร์” เดียวอาจบังความต่างระหว่างเดสก์ท็อปกับเบราว์เซอร์

การอัปเกรดมัลติโหมดของ Opus 4.7 ที่เด่นคือความละเอียดภาพ: รองรับภาพยาวสุดด้านใดด้านหนึ่ง 2,576 พิกเซล ประมาณ 3.75 เมกะพิกเซล มากกว่ารุ่น Claude ก่อนหน้ากว่า 3 เท่า ประมวลผลด้วยความเที่ยงตรงสูงขึ้นโดยอัตโนมัติไม่ต้องตั้งค่าพารามิเตอร์ API พาร์ทเนอร์ด้านความปลอดภัย XBOW รายงานความคมชัดด้านภาพกระโดดจาก 54.5% บน Opus 4.6 เป็น 98.5% บน 4.7 ซึ่งเป็นการพุ่งขึ้นสูงสุดบนบัลลังก์เดี่ยวในรอบนี้

ทั้งสองยังต่างกันด้านสถาปัตยกรรมเครื่องมือ GPT-5.4 ค้นหาเครื่องมือแบบโหลดคำนิยามตามต้องการ แทนการฝังทั้งหมดในพรอมป์ต ลดโอเวอร์เฮดโทเค็นในระบบเครื่องมือขนาดใหญ่ Opus 4.7 จะให้เหตุผลกับปัญหาก่อนหยิบใช้เครื่องมือ ใช้การเรียกเครื่องมือน้อยกว่าโดยรวม และจะใช้มากขึ้นเมื่อระดับความพยายามสูงขึ้น

การควบคุมทิศทาง ความเสถียร และสไตล์ผลลัพธ์

Opus 4.7 ทำตามคำสั่งแบบตรงตัว จะไม่เหมารวมจากรายการหนึ่งไปยังอีกรายการหรือเดาเจตนาที่ไม่ได้ระบุ จึงทำให้พรอมป์ตที่เคยใช้กับ 4.6 อาจมีพฤติกรรมไม่คาดคิด Anthropic แนะนำให้ปรับจูนใหม่ ข้อดีคือความเสถียรในลูปเอเจนต์ยาว ๆ: ทีมวิศวกรรมของ Ramp ระบุว่าต้องคอยกำกับทีละขั้นน้อยลงในเวิร์กโฟลว์หลายเครื่องมือ และการทดสอบของ Hexagon พบว่า Opus 4.7 ที่ความพยายามต่ำใกล้เคียงกับ Opus 4.6 ที่ความพยายามกลาง

Anthropic ยังเพิ่ม xhigh เป็นระดับความพยายามใหม่ระหว่าง high และ max และปรับค่าเริ่มต้นของ Claude Code เป็น xhigh สำหรับทุกแพ็กเกจ เมื่อรวมกับตัวแยกโทเค็นใหม่ จำนวนโทเค็นขาออกอาจสูงกว่า 4.6 ในรอบเอเจนต์ถัด ๆ ไป ฟีเจอร์ Task Budgets (ขณะนี้เบตาสาธารณะ) ช่วยจำกัดงบที่เอเจนต์ใช้ต่อเซสชัน ด้านการควบคุมของ GPT-5.4 โฟกัสที่ Interactive Thinking อย่างที่กล่าวในส่วนโค้ด และคู่มือพรอมป์ตของ OpenAI ระบุว่าโมเดลทำงานได้ดีเมื่อกำหนดสัญญาเอาต์พุตอย่างชัดเจน

หมายเหตุจากการประเมินความปลอดภัยของ Anthropic เอง: Opus 4.7 ดีขึ้นด้านความซื่อสัตย์และความทนต่อการฉีดพรอมป์ตเมื่อเทียบกับ 4.6 แต่ถดถอยเล็กน้อยในการต้านทานคำแนะนำแบบละเอียดเกินไปเกี่ยวกับสารควบคุม บทสรุปโดยรวมของ Anthropic: “โดยมากสอดคล้องและน่าเชื่อถือ แม้พฤติกรรมยังไม่สมบูรณ์แบบ”

Opus 4.7 เทียบกับ GPT-5.4 บนชุดทดสอบมาตรฐาน

บัลลังก์ทดสอบควรดูอย่างรอบคอบ และเชื่อได้เพียงระดับหนึ่ง ผู้ขายทั้งสองเลือกชุดทดสอบที่เข้าทางตนเอง และ Vals.ai กับ Artificial Analysis ยังไม่ได้จัดทำดัชนี Opus 4.7 ตอนที่เขียนนี้ ทดสอบกับงานของคุณเองก่อนสรุปจากตัวเลขเหล่านี้

บัลลังก์ด้านโค้ด

ตารางด้านล่างครอบคลุมหลักฐานด้านโค้ดที่เกี่ยวข้องที่สุดจากเอกสาร เปิดตัวของแต่ละผู้ขาย

บัลลังก์ด้านโค้ดเอนเอียงไปทาง Opus 4.7 อย่างชัดเจน ภาพโดยผู้เขียน

SWE-bench มีหลายเวอร์ชัน และผู้ขายทั้งสองหยิบรุ่นที่ตนทำได้ดีที่สุดมาเน้น Anthropic ใช้ตัวกรองปัญหาที่เสี่ยงจำค่าและรายงานว่าเหลือมุมของ Opus 4.7 ยังคงอยู่หลังตัดปัญหาที่ถูกตั้งธง อ้างอิงเพิ่มเติม: โมเดลเปิดน้ำหนักของ Z.ai GLM-5.1 เคยนำ SWE-bench Pro ชั่วคราวที่ 58.4% ต้นเมษายน 2026 ก่อนที่ Opus 4.7 จะทำ 64.3% ดังนั้นคำอ้าง “ล้ำสมัยที่สุด” ในที่นี้มีอายุสั้น

บัลลังก์เอเจนต์และการใช้คอมพิวเตอร์

พร้อมกับการเปิดตัว Opus 4.7 Anthropic ได้เผยแพร่ ตัวเลขเปรียบเทียบสำหรับทั้งสองรุ่นบนบัลลังก์เอเจนต์ส่วนใหญ่ ภาพรวมออกมาปะปน ไม่ใช่ข้างเดียว

ภาพรวมแบ่งตามสภาพแวดล้อม: Opus 4.7 ชนะด้านเดสก์ท็อป การใช้เครื่องมือ และงานความรู้; GPT-5.4 ชนะด้านวิจัยผ่านเบราว์เซอร์ หลายตัวเลขของ GPT-5.4 มาจากรุ่น Pro ดังนั้นรุ่นมาตรฐานอาจต่ำกว่า ขั้นถัดไปคือการรันแบบอิสระบนสแตกที่ใช้ร่วมกัน

ราคา Opus 4.7 เทียบกับ GPT-5.4

อัตราหัวข้อหลักดูเรียบง่าย แต่ภาพต้นทุนจริงไม่ใช่แบบนั้น

โครงสร้างราคา API

ความต่างด้านราคาเข้าใจง่ายที่สุดผ่านสถานการณ์ตัวอย่างไม่กี่แบบ

ที่อินพุต 100K โทเค็นและเอาต์พุต 10K โทเค็น (ต่ำกว่าเกณฑ์ 272K ของ GPT-5.4 มาก) GPT-5.4 มีต้นทุนราว $0.40 เทียบกับ Opus 4.7 ที่ $0.75 ประมาณครึ่งราคาในงานบริบทสั้นถึงกลาง

ที่อินพุต 500K และเอาต์พุต 20K เกินเกณฑ์ของ GPT-5.4 ไปแล้ว ทั้งสองมีต้นทุนใกล้เคียงกัน: $2.95 เทียบกับ $3.00 ที่อินพุต 900K และเอาต์พุต 10K ก็แทบไม่ต่างกัน

เส้น 272K ที่ปรับราคาใหม่นั้นคือจุดที่หลายคนพลาด: ใช้กับทั้งเซสชัน ไม่ใช่แค่โทเค็นที่เกินเกณฑ์ ไปป์ไลน์ที่ส่งพรอมป์ต 280K เป็นประจำจะจ่ายอัตราบริบทยาวเต็มจำนวนทุกคำขอ ไม่ใช่แค่ส่วนเกิน 8K นี่คือการปรับราคาในระดับเซสชัน ไม่ใช่ค่าบวกเพิ่มแบบขั้นบันได

ต้นทุน GPT-5.4 สูงขึ้นเมื่อเกิน 272K โทเค็น ภาพโดยผู้เขียน

อย่างที่กล่าวในส่วนหน้าต่างบริบท ตัวแยกโทเค็นใหม่อาจแมปอินพุตเดียวกันให้เป็นโทเค็นมากกว่า Opus 4.6 ได้สูงสุด 35% อัตราต่อโทเค็นไม่เปลี่ยน แต่ต้นทุนต่อภารกิจจริงอาจสูงขึ้น วัดจากทราฟฟิกจริง การคาดจากฐาน 4.6 จะให้ตัวเลขต่ำเกินจริง

ทั้งสองแพลตฟอร์มมีส่วนลดราว 90% สำหรับโทเค็นอินพุตที่แคชแล้ว: $0.50 ต่อหนึ่งล้านสำหรับ Opus 4.7, $0.25 ต่อหนึ่งล้านสำหรับ GPT-5.4 เมื่ออินพุตต่ำกว่า 272K Batch API ให้ส่วนลดเพิ่มอีกราว 50% สำหรับงานไม่เร่งด่วน สำหรับเวิร์กโหลดแบบอะซิงก์ ส่วนลดเหล่านี้คือคันโยกที่มีผลมากที่สุดบนทั้งสองฝั่ง

ยังมีต้นทุนต่อเครื่องมือที่มักถูกมองข้าม Anthropic คิด $10 ต่อการค้นเว็บ 1,000 ครั้ง บวกต้นทุนโทเค็นตามปกติสำหรับคอนเทนต์ที่ดึงมา OpenAI คิดค่าเก็บไฟล์สำหรับค้นหาและค่าคิวรีแยกกัน รายการเหล่านี้สะสมไม่น้อยในไปป์ไลน์ที่พึ่งพาเครื่องมือหนัก

ต้นทุนสำหรับเวิร์กโหลดต่าง ๆ

สำหรับงานบริบทสั้น ปริมาณมาก (เรียก API ต่ำกว่า 100K โทเค็น จัดหมวดหมู่แบบแบตช์ การวนแก้ไขรวดเร็ว) GPT-5.4 ถูกกว่า ช่องว่างต้นทุนอินพุตอาจใกล้ 2 เท่า

เมื่อเกิน 272K โทเค็น ข้อได้เปรียบจะกลับด้าน อัตราคงที่ของ Opus 4.7 วางงบได้ง่ายขึ้นและมีต้นทุนรวมเกือบเท่ากับ GPT-5.4

ทั้งสองแพลตฟอร์มคิดพรีเมียมด้านที่ตั้งข้อมูลเล็กน้อย (ประมาณ 10% ทั้งสองฝั่ง) ในระดับนี้เป็นการตัดสินใจเรื่องคอมพลายแอนซ์ ไม่ใช่ราคา สำหรับเซสชัน Claude Code แบบเอเจนต์ Task Budgets (ที่กล่าวในส่วนการควบคุม) คือคันโยกหลักด้านการใช้โทเค็น

Claude Opus 4.7 ดีกว่า GPT-5.4 หรือไม่?

ไม่มีคำตอบสากล บทความใดที่บอกว่ามีคำตอบเดียวกำลังขายของสักอย่าง

เลือก Claude Opus 4.7 หากงานหลักคือวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาวที่การตรวจสอบตัวเองสำคัญ เอเจนต์ของคุณใช้งานแอปเดสก์ท็อป พรอมป์ตเกิน 272K โทเค็นเป็นประจำ เวิร์กโฟลว์ต้องอ่านสกรีนช็อตหนาแน่นหรือไดอะแกรมเทคนิค หรือคุณใช้อยู่แล้วกับ Claude Code, Cursor, Replit หรือ Devin

เลือก GPT-5.4 หากเอเจนต์ของคุณทำวิจัยเว็บผ่านเบราว์เซอร์หนัก เวิร์กโหลดอยู่ต่ำกว่า 272K โทเค็นและเรื่องต้นทุนสำคัญ ต้องการโหลดเครื่องมือแบบเลื่อนเวลาในระบบเครื่องมือขนาดใหญ่ หรือทีมคุณใช้งาน OpenAI Responses API อยู่แล้ว

พิจารณาทดสอบทั้งคู่ หากงานของคุณแบ่งระหว่างวิจัยเว็บแบบอัตโนมัติและการโค้ดแบบยาว จุดแข็งด้านเบราว์เซอร์และเทอร์มินัลของ GPT-5.4 เหมาะกับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์บนเว็บ ส่วนความทนการวนลูปและอัตราคงที่ของ Opus 4.7 เหมาะกับเซสชันวิศวกรรมลึกและไปป์ไลน์เอกสารหนัก

เลือกโมเดลที่เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ของคุณ ภาพโดยผู้เขียน

มีหนึ่งเรื่องที่ตัดผ่านทั้งสองตัวเลือก: ส่วนลด Batch API อาจมีน้ำหนักมากกว่าเรื่องเลือกโมเดลสำหรับเวิร์กโหลดแบบอะซิงก์ และเพราะบัลลังก์อิสระของ Opus 4.7 ยังตามมาไม่ทัน การทดลองนำร่องกับงานจริงของคุณเองมีค่าน้ำหนักมากกว่าบทความเปรียบเทียบใด ๆ รวมทั้งบทความนี้

สรุป

ช่องว่างระหว่าง Claude Opus 4.7 และ GPT-5.4 ไม่ได้อยู่ที่ใคร “ฉลาดกว่า” เท่าไหร่ แต่อยู่ที่ “รูปทรงของงาน” ที่ทำ

Anthropic เดิมพันกับความอัตโนมัติ: โมเดลที่รักษาความสอดคล้องในงานวิศวกรรมยาว ๆ และตรวจเอาต์พุตของตัวเอง OpenAI เดิมพันกับความกว้าง: พื้นผิวเครื่องมือที่หลากหลายและอัตราที่ถูกกว่าสำหรับพรอมป์ตส่วนใหญ่ที่อยู่ต่ำกว่า 272K โทเค็น

ราคาเป็นจุดที่หลายทีมพลาด และอย่างที่กล่าวไป การเปลี่ยนราคาเมื่อถึง 272K ต่อเซสชันคือกับดักเฉพาะ สิ่งที่ขยับยอดใช้จ่ายรายเดือนมากกว่าอัตราฐาน มักเป็นการแคชและส่วนลด Batch API บนทั้งสองแพลตฟอร์ม

ช่องว่างบนบัลลังก์อยู่ในหลักเลขตัวเดียว และผู้ขายทั้งสองออกโมเดลใหม่ทุกไม่กี่สัปดาห์ เลือกตัวที่เข้ากับสแตกจริงของคุณ แล้วกลับมาทบทวนอีกเดือนหน้า

หากต้องการลงลึกเรื่องการนำโมเดลเหล่านี้ไปใช้ คอร์ส Software Development with Cursor ของเราครอบคลุมเวิร์กโฟลว์โค้ดดิ้งร่วมกับ AI ในทางปฏิบัติ