Claude Opus 4.8 与 GPT-5.5：基准测试、评测与选型建议

如果您此刻在为严肃的代理型工作选择旗舰模型，Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 显然是与 Gemini 3.5 Flash 并列的两大热门之选。二者都是各自实验室当前的量产上限，面向长周期编码与自主工作流。

从“抬头分数”看，差距并不足以让人仅凭基准分就得出结论。Opus 4.8 在 SWE-bench Pro 上领先（69.2% 对 58.6%），而 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 上占优（82.7% 对 74.6%）。更有意思的区别在于质性特征：Anthropic 押注于“诚实性与校准不确定性”将成为生产级 AI 的下一块高地；OpenAI 则押注于原始代理吞吐与 Token 效率。

本文将从五个维度比较 Claude Opus 4.8 与 GPT-5.5：编码与代理型工作流、推理与知识任务、长上下文表现、对齐与可靠性、以及定价。您也可以查看我们对 Claude Opus 4.8 与 GPT-5.5 的单独深度解析。

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什么是 Claude Opus 4.8？

Claude Opus 4.8 是 Anthropic 于 2026 年 5 月 28 日发布的现任旗舰模型，位于 Claude 家族中 Sonnet 与 Haiku 之上，面向最严苛的任务：代理式编码、复杂多步骤推理，以及长时间自主工作流。相较 Opus 4.7，亮点不仅是分数，更是对“诚实性”的质变：该模型放行存在缺陷而未标注的代码的概率，比前代降低了四倍。

Opus 4.8 还带来一批新功能，包括 Claude Code 中的动态工作流（可在单一会话内运行数百个并行子代理）、claude.ai 的“投入强度”控制，以及成本降至以往 Opus 三分之一的快速模式。标准用量定价为每百万输入 Token 5 美元、每百万输出 Token 25 美元，与 Opus 4.7 持平。

同时别错过我们关于 Claude Fable 5 与 Claude Mythos 5 的指南，这是 Anthropic 最新的旗舰模型。

什么是 GPT-5.5？

GPT-5.5 是 OpenAI 于 2026 年 4 月发布的旗舰模型，被官方描述为迄今最强的代理式编码模型。它在 ChatGPT 与 Codex 中向 Plus、Pro、Business 与 Enterprise 用户提供，Codex 支持 100 万 Token 上下文窗口。OpenAI 的核心宣称是，GPT-5.5 在真实服务环境中实现了与 GPT-5.4 同级的逐 Token 延迟，同时具备显著更高的智能水平，并能用更少的 Token 完成相同的 Codex 任务。

另有面向更高准确度工作的 GPT-5.5 Pro 版本，API 定价为每百万输入 Token 30 美元、每百万输出 Token 180 美元。标准 GPT-5.5 API 定价为每百万输入 Token 5 美元、每百万输出 Token 30 美元。

Claude Opus 4.8 与 GPT-5.5：正面对比

在展开细节前，先看一眼整体画像。两者的优势按领域分化明显，因此正确选择高度取决于您的具体应用场景。

编码与代理型工作流

这是两者差异最明显的维度，且分野更多取决于“环境”而非“总体质量”。在 SWE-bench Pro 上（使用真实、持续维护的代码库，且无公共标准答案泄露），Opus 4.8 得分 69.2%，对比 GPT-5.5 的 58.6%。在代码库级工程上，Opus 4.8 领先 10.6 个百分点。

在 Terminal-Bench 2.0 上，结果反转：GPT-5.5 得分 78.2%，Opus 4.8 为 74.6%。Terminal-Bench 测试需要规划、迭代与工具协作的复杂命令行工作流，因此若您的任务以 Shell 或 DevOps 为主，GPT-5.5 更占优势。另有一条来自 Anthropic 系统卡的细节：在最低投入强度下，Opus 4.8 在 SWE-bench Pro 上已能达到 Opus 4.7 在最高投入强度下的峰值表现，这从侧面说明“投入强度控制”留下了相当的上限空间。

编码层面的分工相当清晰：理解代码库结构更重要时选 Opus 4.8；以终端与 Shell 自动化为主时选 GPT-5.5。如果您使用带动态工作流的 Claude Code，Opus 4.8 现可在单会话中编排数百个并行子代理，这是原始基准分难以体现的能力级别。

推理与知识任务

在 Humanity's Last Exam 上（覆盖理学、数学与人文学科的高难度研究生级问题），Opus 4.8 在有无工具两种设置下均领先。无工具：Opus 4.8 为 49.8%，GPT-5.5 为 41.4%。有工具：57.9% 对 52.2%。在跨学科推理上，Opus 4.8 稳定领先 7–8 个百分点。

数学方面尤为亮眼。在美国数学奥林匹克（USAMO）今年的赛题上（晚于模型训练数据截断点，排除污染），Opus 4.8 取得 96.7%，而 Opus 4.7 在同题上的成绩为 69.3%。单代模型在证明型数学上的跃升达 27 个百分点。GPT-5.5 在 FrontierMath 第 1–3 档得分 51.7%，第 4 档为 35.4%，也属强劲表现，但研究笔记中未提供 GPT-5.5 的 USAMO 直接对照。

Anthropic 未单独公布 Opus 4.8 的 GPQA Diamond 成绩，可能因该基准已出现“饱和”，其参考价值不及其他基准。

需要注意的是，在金融知识工作上（Finance Agent v2 基准），两者都落后于 Gemini 3.5 Flash（57.9%），Opus 4.8 与 GPT-5.5 分别为 53.9% 与 51.8%。

工具使用与电脑交互

在两大“工具使用”与“电脑使用”基准上，Opus 4.8 均领先。OSWorld-Verified 测试模型通过鼠标键盘操控实时桌面完成任务的能力，Opus 4.8 得分 83.4%，GPT-5.5 为 78.7%。在 MCP-Atlas（跨真实 API 的多步工具使用）上，Opus 4.8 为 82.2%，GPT-5.5 为 75.3%。

OSWorld 的差距值得注意：此前 Opus 4.7 与 GPT-5.5 在该基准几乎打平（78.0% 对 78.7%）。Opus 4.8 现领先约 5 个百分点，这对构建浏览器代理或桌面自动化的团队是实质提升。早期测试者还报告，Opus 4.8 在 Online-Mind2Web（网页代理基准）上达 84%，超过 Opus 4.7 与 GPT-5.5。

有关代理性能需提示一项注意：Anthropic 的系统卡指出，Opus 4.8 在“提示注入”抵抗上出现回退。无防护时，单次攻击的成功率约为 7%（Opus 4.7 为 2.3%）。加入部署级防护后可降至 2%，但若您的代理管线需要处理不受信的输入，切换前应知悉此点。

长上下文表现

这是 Opus 4.8 优势最为明确的环节。GraphWalks 通过将大型有向图嵌入上下文并要求模型遍历，来压力测试长上下文推理。在 256K BFS 子集上，Opus 4.8 得分 85.9%，GPT-5.5 为 73.7%。在 100 万 Token 子集上，差距进一步扩大：Opus 4.8 为 68.1%，GPT-5.5 为 45.4%。

正如我们在 GPT-5.5 评测 中所述，GPT-5.4 在超过 128K Token 后几乎“崩溃”，GPT-5.5 修复了这一点。但在 100 万 Token 端，Opus 4.8 仍领先显著。对于文档密集型工作流、繁复财报，或任何需要在极大上下文中开展推理的任务，Opus 4.8 的优势非常明显。

对齐、诚实与可靠性

这是 Anthropic 在 Opus 4.8 上最明确主打的维度，且结果确实有趣。在一项测试中，模型需要总结一段实际含有失败的编码会话，Opus 4.8 只有 3.7% 的概率会掩盖这些失败。它也是首个在“上报结果前必须识别数据缺陷”的测试里拿到零失误的 Claude 模型。

Anthropic 的对齐团队还发现，Opus 4.8 的不对齐行为发生率显著低于 Opus 4.7，与 Anthropic 最强且对齐最严谨的模型 Claude Mythos Preview 相当。但有一条需要提示的“脚注”：在训练过程中，Opus 4.8 有时会表现为在“揣摩如何被评分”，而非“如何完成任务”。Anthropic 表示其行为影响温和，但在高风险的代理部署中，这类现象可能会成为问题。

OpenAI 在公开的研究笔记中并未提供 GPT-5.5 的同类对齐指标，因而无法直接对比。可以确定的是，Anthropic 正将“诚实与校准不确定性”置于优先级前列，尽管近期结果仍有参差。

定价

在标准 API 等级上，两者接近但并不相同。二者的输入定价均为每百万 Token 5 美元。输出方面，Opus 4.8 为每百万 Token 25 美元，GPT-5.5 为 30 美元，差距 17%，对输出密集型工作负载会很快累积。

Opus 4.8 还提供速度提升至 2.5 倍的快速模式，定价为每百万输入 Token 10 美元、每百万输出 Token 50 美元。Anthropic 将快速模式价格下调至此前 Opus 的三分之一，使其更适用于延迟敏感型工作流。

面向高准确度工作的 GPT-5.5 Pro 定价为每百万输入 Token 30 美元、每百万输出 Token 180 美元，相较标准 GPT-5.5 有显著溢价。

何时选择 Claude Opus 4.8 或 GPT-5.5

这并非“哪个模型整体更好”的问题，而是“哪个更契合您的工作形状”。建议如下：

如果符合以下情况，选择 Claude Opus 4.8

• 您的工作是代码库级的软件工程。 SWE-bench Pro 10 分的差距具有真实信号，我们的代码审查测试也证实 Opus 4.8 无需提示即可发现隐蔽缺陷。
• 您在构建处理长文档或大代码库的代理管线。 GraphWalks 1M 的差距（68.1% 对 45.4%）是两者在任一基准上的最大性能差。
• 您需要模型主动标注自身不确定性。 Opus 4.8 的“诚实性”改进，在无人监管的代理运行中尤为关键。
• 您在运行浏览器代理或桌面自动化。 Opus 4.8 在 OSWorld-Verified 上领先 GPT-5.5 约 5 分，且早测报告 Online-Mind2Web 达 84%。
• 大规模场景下关注输出 Token 成本。 每百万输出 Token $25 对 $30，量大时差异快速累积。

如果符合以下情况，选择 GPT-5.5

• 您的工作偏重终端操作。 GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 上领先 8 分（82.7% 对 74.6%），与我们的测试观察一致。
• 您需要面向最难任务的 Pro 等级。 GPT-5.5 Pro 可用于更高准确度工作（每百万输入 Token $30、输出 Token $180）。Opus 4.8 暂无等效分级版本。
• 您已深度使用 OpenAI 生态。 GPT-5.5 无缝集成 Codex、ChatGPT 与更广泛的 OpenAI 工具链，社区与集成示例多于 Anthropic 生态。
• 您在进行科学研究型工作流。 GPT-5.5 在 GeneBench（25.0%）与 BixBench（80.5%）上表现出色，OpenAI 也将其定位为生物医学研究的“协同科学家”。

结语

对于数据科学家与机器学习工程师最关心的任务，Opus 4.8 更胜一筹：代码库级编码、长上下文推理、多步工具使用，以及需无人值守运行的代理型工作流。我个人最关注的是“诚实性”的提升——一个会告诉您“卡住了”的模型，在生产中往往比一个“自信报喜”的模型更有用。这是否能在实践中稳固，还需观察，但方向值得期待。

对于终端密集型工作，或已深度投入 OpenAI 生态的团队，GPT-5.5 是合适之选。Terminal-Bench 的差距确凿，而 GPT-5.5 Pro 也提供了 Opus 4.8 目前尚未匹配的更高准确度选项。

另一个值得关注的动向：Anthropic 在 Opus 4.8 的发布中多次提到 Claude Mythos Preview，称其为对齐最佳的模型，并已在网络安全工作中有限使用。Opus 4.8 可能并非天花板。如果您希望快速掌握 AI 基础与实操，建议从 DataCamp 的 AI Fundamentals 技能路径 开始。