Claude Opus 4.7 与 GPT-5.5：哪款前沿模型更佳？

如果您在为生产级代理式工作在 Claude Opus 4.7 和 GPT-5.5 之间做选择，答案并不像表面那么明显。两者都是各自公司的旗舰模型，都瞄准复杂的多步任务，并且都在 2026 年初相隔几周发布。

Anthropic 于 2026 年 4 月 16 日发布了 Claude Opus 4.7，将其定位为混合推理模型，面向长时运行的代理式编码和复杂工具使用。OpenAI 随后推出了 GPT-5.5，强调效率提升与更强的长上下文推理。两者并无全方位的绝对胜者。基准测试在若干方面各有胜负，答案取决于您要构建的实际方案。

本文将从五个关键维度比较 Claude Opus 4.7 与 GPT-5.5：编码与代理式工作流、推理与知识任务、工具使用与电脑交互、多模态能力，以及定价。若需要分别了解各模型的背景，建议阅读我们的Claude Opus 4.7与GPT-5.5指南。

什么是 GPT-5.5？

GPT-5.5 是 OpenAI 于 2026 年 4 月 23 日发布的面向代理式场景的模型。有两个版本：标准版 GPT-5.5 与 GPT-5.5 Pro。Pro 版面向高要求的商业、法律与数据科学任务，能力更强，每 token 价格约为基础版的 6 倍。

OpenAI 的核心宣称包括更高的 token 效率（完成相同 Codex 任务所需 token 更少）与在 128K 以上直至 100 万 token 的长上下文推理稳定性，此外在代理式编码、电脑使用与知识工作方面也有性能提升。OpenAI 还表示，GPT-5.5 的一个内部版本对关于非对角 Ramsey 数的新证明有所贡献。GPT-5.5 可在 ChatGPT 与 Codex 中使用，API 访问将单独逐步开放。

关于 GPT-5.5 基准与效率宣称的完整解析，请参阅我们的GPT-5.5指南，我们在其中测试了对一份 30 万 token 文档的长上下文检索。

什么是 Claude Opus 4.7？

Claude Opus 4.7 是 Anthropic 当前公开可用的旗舰模型，发布于 2026 年 4 月 16 日。它是Claude Opus 4.6的后继者，在 Anthropic 的产品线中位于仅限内部的 Mythos Preview 之下。该模型面向复杂的代理式工作流、高级软件工程，以及需要跨会话保持稳定表现的长周期任务。

相较 Opus 4.6，最显著的变化包括 SWE-bench Pro 提升 10.9 个百分点（从 53.4% 至 64.3%）、视觉分辨率提升三倍（最高 3.75MP）、改进的文件系统记忆，以及介于high与max之间的新xhigh推理努力级别。定价为百万输入 token 5 美元、百万输出 token 25 美元，与 Opus 4.6 相同。模型可通过 Claude API（模型 ID：claude-opus-4-7）、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 与 Microsoft Foundry 获取。

若想观看 Opus 4.7 的实际表现，我们的Claude Opus 4.7 实战基准教程将带您测试其文件系统记忆是否真的能在不同努力级别下提升编码表现。您或许也会对我们《Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro》一文中的对比感兴趣。

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：正面对比

在展开细节前，先看一张速览表。

代理式编码

这是两者差异最明显的维度之一，但并不存在单一的全面胜者。

GPT-5.5 专为代理式编码循环设计：自检结果、持续迭代直至完成任务，并以尽量少的用户引导来处理多步任务。Opus 4.7 采取了相似思路，具备自输出校验、任务预算、改进的系统文件记忆，以及位于high（5,000）与max（20,000）之间、拥有 10,000 思考 token 的新xhigh努力级别。

在 SWE-bench Pro 上，Opus 4.7 以 64.3% 领先于 GPT-5.5 的 58.6%。在 Terminal-Bench 2.0 上情况相反，Opus 4.7（69.4%）明显落后于 GPT-5.5（82.7%），差距超过 10 个百分点。

如果您的团队主要是交付代码（修复缺陷、在大型仓库中构建特性），那么 Opus 4.7 在 SWE-bench Pro 上的领先使其更为合适；但对于以终端为主的 DevOps 工作流，如服务器搭建和多步 shell 自动化，GPT-5.5 在 Terminal-Bench 上的优势让它更胜一筹。

推理与知识任务

在研究生水准的推理方面，两者几乎打成平手。Opus 4.7 的 GPQA Diamond 得分为 94.2%；GPT-5.5 为 93.6%，非常接近。

在跨学科推理基准Humanity's Last Exam上，Opus 4.7 在无工具情境下得分 46.9%，使用工具时为 54.7%；GPT-5.5 分别为 41.4% 与 52.2%。虽然使用工具后差距不大，但在无工具推理方面，Opus 4.7 领先 GPT-5.5 超过 5 个百分点，优势明显。

在测试代理式网页搜索的 BrowseComp 上，GPT-5.5 得分 84.4%（GPT-5.5 Pro 甚至达到 90.1%），而 Opus 4.7 为 79.3%。这是一道真正的分水岭。若您的工作流高度依赖网页研究，GPT-5.5 在此具备明确优势。

另一项 GPT-5.5 领先的领域是数学。在 FrontierMath 的两个等级上，相较 Opus 4.7 差距都不小：

在两个等级上，Pro 版都能在基础版 GPT-5.5 之上再提升几个百分点。是否值得为此支付 6 倍价格，则是另一回事。下文的定价部分会继续讨论。

视觉与多模态能力

Opus 4.7 将视觉作为重点改进之一，基准结果也印证了这一点。它在 CharXiv Reasoning 榜单上名列前茅（该榜单测试对科学图表的视觉推理），无工具得分 82.1%，使用工具得分 91.0%。

其背后的架构变化是支持的图像分辨率提升三倍，最高至 3.75MP（2576px）。更高分辨率的图像会消耗更多 token，因此 Anthropic 建议在不需要超高保真时进行降采样。相较 Opus 4.6，提升显著：无工具从 69.1% 跃升到 82.1%，提升 13 个百分点。

我们的Claude Opus 4.7 API 教程演示了如何用这些能力构建图表数字化工具，值得一试。

GPT-5.5 的研究笔记中未公布 CharXiv 分数，因此无法直接对比。可以明确的是，如果视觉任务是您工作流的核心，Opus 4.7 有清晰的、幅度较大的改进，也有明确的架构原因。GPT-5.5 的视觉能力或许可比，但目前缺乏公开证据。

工具使用与电脑交互

在衡量多工具工作流编排的 MCP-Atlas 上，Opus 4.7 以 77.3% 领先于 GPT-5.5 的 75.3%。在衡量自主电脑使用的 OSWorld 上，两者基本持平：Opus 4.7 为 78.0%，GPT-5.5 为 78.7%。

Opus 4.7 还在 API 上引入了处于公开测试的任务预算功能，让您能为每个任务设置 token 支出上限。对于重视成本可预测性的生产级代理式工作流，这是一个实用功能，GPT-5.5 尚无直接等价特性。整体而言，GPT-5.5 也针对类似的长时代理式循环设计，但在工具使用基准上，Opus 4.7 略占上风。

定价

Opus 4.7 的价格为每百万输入 token 5 美元、每百万输出 token 25 美元。提示缓存可将输入成本最多降低 90%，标准缓存可节省 50%。这些数字与 Opus 4.6 相同。

GPT-5.5 的价格为每百万输入 token 5 美元、每百万输出 token 30 美元，提供批量与弹性定价，费率为标准价的一半，并可选择 2.5 倍的优先处理。面向最高要求任务、强调准确性的 GPT-5.5 Pro 则为每百万输入 30 美元 / 输出 180 美元，价格是基础版的 6 倍。

基于基准结果，是否选择 GPT-5.5 Pro 并为之付费，主要只在包含困难数学和/或网页搜索任务、且高度重视准确性的工作流中才值得。例如，金融建模流水线需要精确数值推理，或自动化研究代理需从数十个实时来源综合答案。

在代理式工作负载容易累积费用的输出 token 上，标准价位下 GPT-5.5 比 Opus 4.7 贵 20%。在 Pro 档位差距急剧扩大。需要注意的是，Anthropic 随 Opus 4.7 推出新分词器，使得与 Opus 4.6 的逐 token 对比不再直接可比。根据 Artificial Analysis，Opus 4.7 在运行其 Intelligence Index 时，输出 token 数约比 Opus 4.6 少 35%，在一定程度上抵消了每 token 的费率。

长上下文表现

两款模型都支持 100 万 token 的上下文窗口。更有趣的问题是它们能否真正用好这段上下文。

在我们的GPT-5.5 测试中，我们将伯克希尔·哈撒韦 2025 财年与 2024 财年的两份 10-K 报告叠加输入，总计接近 30 万 token 的真实财经文本。GPT-5.5 通过了这项测试（相比之下，GPT-5.4 在超过 128K token 后常有明显退化）。在 MRCR “针”测试与 Graphwalks 推理测试中，GPT-5.5 在不同上下文大小下表现稳定，而 GPT-5.4 则出现崩溃。

Opus 4.7 的 100 万上下文窗口与改进的文件系统记忆配套，可让模型在多次会话中给自己写笔记并可靠回忆。两者是互补路径：GPT-5.5 更擅长在单一的大型上下文中进行推理，而 Opus 4.7 更擅长利用结构化记忆在多会话间保持一致性。孰轻孰重取决于您的工作流。

不过，在我们的Opus 4.7 基准教程中，我们发现结合多项新功能时需要谨慎：当将模型的持久化自我评析作为下一任务输入时，在max努力级别有帮助，但会消耗完成任务所需预算，导致在high与xhigh努力级别无法顺利完成任务。

何时选择 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7

这对您的用例意味着什么？这里有一份简要决策指南：

何时选择 GPT-5.5

GPT-5.5 在终端工作流、网页搜索、数学与长上下文推理上更具优势；如果您已经深度使用 ChatGPT 或 Codex 等 OpenAI 生态，它也是自然之选。适用场景包括：

• 以终端为主的 DevOps 与基础设施工作。GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 上得分 82.7%，而 Opus 4.7 为 69.4%。这是本次对比中单项差距最大的指标。
• 针对单一海量输入的长上下文文档分析。GPT-5.5 是首个真正可用满 100 万上下文窗口的 OpenAI 模型，我们的 30 万 token 测试也证实了其在 GPT-5.4 失效处仍能保持稳定。
• 重网页研究的工作流。GPT-5.5 在 BrowseComp 上得分 84.4%，高于 Opus 4.7 的 79.3%，Pro 版可达 90.1%。
• 重数学推理。GPT-5.5 在 FrontierMath 两个档位均领先，且在最难问题上差距明显扩大（第 4 档 35.4% vs 22.9%）。对于必须保证数值精度的工作流，这点尤为关键。

何时选择 Claude Opus 4.7

Opus 4.7 延续了 Claude Opus 家族在编码领域的头号 LLM 地位。其视觉能力的升级也使之成为多模态用例的良好选择。建议在以下场景使用：

• 无需密切监督的长时代理式编码会话。Opus 4.7 的自校验与xhigh努力级别正是为此而设，加之在 SWE-bench Pro 上的领先，是本次对比中单项优势最大的指标之一。
• 处理高分辨率图表、技术示意图或财务文档的流水线。相较 Opus 4.6 在 CharXiv 上 13 分的提升，是本次版本中最大的改进点。
• 高频代理式运行下的成本可预测性。公开的逐 token 定价与任务预算，让 Opus 4.7 更易做预算控制。
• 跨复杂工作流的多工具编排。Opus 4.7 以 77.3% 登顶 MCP-Atlas，证明其在串联工具调用上的可靠性优于所有已测试模型。

总结

基于当前可用的基准，Claude Opus 4.7 在多数代理式编码与工具使用工作流上是更强的选择。SWE-bench Pro 的差距（64.3% vs 58.6%）、MCP-Atlas 的领先（77.3% vs 75.3%）、以及 CharXiv 视觉优势（82.1%，且 GPT-5.5 暂无公开分数）横跨不同任务类型，非个别基准的偶然。如果您的工作以软件工程、多工具编排或视觉推理为主，我会优先从 Opus 4.7 开始。

GPT-5.5 在终端工作流、数学、网页搜索与长上下文推理方面具备显著优势。Terminal-Bench 2.0 的差距（82.7% vs 69.4%）是本次对比中任一方向的最大单项优势。BrowseComp 的领先（84.4% vs 79.3%，Pro 版达 90.1%）与 FrontierMath 的优势，尤其是第 4 档（35.4% vs 22.9%），都相当可观。若您的工作流以终端为主、数学密集、以研究驱动，或依赖于针对单一海量文档的推理，GPT-5.5 值得重点考虑。

在标准价位下，Opus 4.7 的输出 token 价格便宜 20%（每百万 25 美元 vs 30 美元），若需要 GPT-5.5 Pro，价差更为悬殊。（依我之见，超过 90% 的用例并不值得为 Pro 的高价买单。）Anthropic 报告称，相比 Opus 4.6，Opus 4.7 的输出 token 数减少 35%，意味着其有效成本低于名义每 token 费率。对于在生产系统中同样重视成本可预测性与原始性能的团队，Opus 4.7 的任务预算又增加了一层 GPT-5.5 目前尚未匹配的控制力。

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