GPT-5.5 vs. Claude Opus 4.7
Zwei Frontier-Flaggschiffe. Sieben Tage Abstand. Kein eindeutiger Sieger.
Anthropic veröffentlichte Claude Opus 4.7 am 16. April 2026, OpenAI GPT-5.5 am 23. April. Beide haben Kontextfenster von 1M Tokens. Beide werden als das beste Modell des jeweiligen Anbieters für agentisches Programmieren beworben. Die Benchmarks erzählen eine spannendere Geschichte als die Ankündigungen: Keines der Modelle gewinnt eindeutig, und die richtige Antwort hängt davon ab, was Sie tatsächlich tun.
Veröffentlicht im Mai 2026. Inzwischen sind neuere Modelle verfügbar: GPT-6, Claude 5.5, Gemini 4, Grok 4.7 – die folgenden Preise entsprechen dem Stand von Oktober 2026.
OpenAI
GPT-5.5 gewinnt bei …
- →Terminal-Bench 2.0 (82,7 % vs. 69,4 %)
- →Long-Context-Retrieval (74,0 % vs. 32,2 %)
- →Computer-Use in OSWorld
- →FrontierMath, Kundenservice-Workflows
Anthropic
Claude Opus 4.7 gewinnt bei …
- →SWE-bench Pro (64,3 % vs. 58,6 %)
- →Multi-Tool-Agenten in MCP-Atlas (77,3 %)
- →Vision (3,75 MP, 3-fache Auflösung gegenüber dem Vorgänger)
- →Finance Agent (64,4 %, SOTA)
Das ehrliche Fazit: Es gibt keinen eindeutigen Sieger. Das richtige Modell hängt von der Aufgabe ab. Genau deshalb verschenken Sie Leistung, wenn Sie nur eines nutzen.
Benchmark für Benchmark
Alle Werte sind Herstellerangaben aus offiziellen Launch-Ankündigungen. Die grüne Zelle markiert den Spitzenreiter in jeder Zeile.
| Benchmark | Was gemessen wird | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | Reale Software-Engineering-Aufgaben | ~80% | 87.6% |
| SWE-bench Pro | Anspruchsvolleres Engineering in mehreren Sprachen | 58.6% | 64.3% |
| Terminal-Bench 2.0 | Agenten-Workflows auf der Kommandozeile | 82.7% | 69.4% |
| MCP-Atlas | Agentische Orchestrierung mehrerer Tools | ~71% | 77.3% |
| OSWorld-Verified | Echte Desktop-Computernutzung | 78.7% | 78.0% |
| MRCR v2 (512K–1M) | Long-Context-Retrieval | 74.0% | 32.2% |
| FrontierMath (1–3) | Mathematik auf Olympiade-Niveau | 51.7% | 43.8% |
| GPQA Diamond | Naturwissenschaften auf Graduiertenniveau | ~93% | 94.2% |
| Finance Agent | Aufgaben der Finanzanalyse | 60.0% | 64.4% |
| CharXiv (visuell) | Lesen dichter Diagramme & Schaubilder | ~74% | 82.1% |
| GDPval (Wissensarbeit) | 44 Büro- und Wissensberufe | 84.9% | ~78% |
| Tau2-bench Telecom | Kundenservice-Workflows | 98.0% | ~89% |
| Siege (12 Benchmarks) | 5 | 7 | |
Quellen: openai.com/index/introducing-gpt-5-5, anthropic.com/news/claude-opus-4-7, vellum.ai, digitalapplied.com (April–Mai 2026). Wo die Anbieter unterschiedliche Methoden verwendet haben, sind die Werte möglicherweise nicht vollständig vergleichbar. Betrachten Sie absolute Werte als Richtwerte.
Drei Unterschiede, die wirklich zählen
Die meisten Benchmark-Unterschiede liegen innerhalb weniger Punkte. Drei davon nicht – und genau diese sollten bestimmen, zu welchem Modell Sie greifen.
Long-Context-Retrieval: 42 Punkte Unterschied
74,0 % vs. 32,2 %
MRCR v2 bei 512K–1M Tokens
Das ist der größte Unterschied bei allen Benchmarks dieses Vergleichs – und der folgenreichste. Beide Modelle werben mit Kontextfenstern von 1M Tokens. Nur eines davon kann in diesem Kontext auch zuverlässig Dinge finden.
Wenn Ihre Arbeit ganze Codebasen, Recherchen über mehrere Dokumente, umfangreiche juristische Verträge, lange Agentenverläufe oder irgendetwas umfasst, das das volle Kontextfenster wirklich ausschöpft – dann ist GPT-5.5 die klare Wahl. Claude Opus 4.7 verfällt schneller in ein „Ich sehe das irgendwo, kann es aber nicht genau finden“, sobald Sie über 256K Tokens hinausgehen.
Terminal-Workflows: 13 Punkte Unterschied
82,7 % vs. 69,4 %
Terminal-Bench 2.0
Terminal-Bench misst, ob ein Modell in einer echten Shell-Umgebung planen, iterieren und Tools koordinieren kann – der Benchmark, der der Frage „Kann diese KI eine CI-Pipeline unbeaufsichtigt betreiben?“ am nächsten kommt.
Für DevOps-Automatisierung, skriptgesteuerte Serverarbeit, Build-and-Deploy-Agenten und alles, was im Terminal stattfindet, ist GPT-5.5 deutlich besser. Bei diesem Benchmark hat Anthropic zudem offen eingeräumt, dass Claude sich verschlechtert hat – ein Punkt, den man ernst nehmen sollte.
Programmieren in der Praxis: 6 Punkte Unterschied
64,3 % vs. 58,6 %
SWE-bench Pro
SWE-bench Pro ist die schwierigere Version von SWE-bench Verified – getestet wird an echten Produktiv-Codebasen in mehreren Sprachen, mit Bugs und Refactorings, für die es keine sauberen Lehrbuchlösungen gibt.
Dieser Benchmark kommt der Frage „Wie fühlt sich die tägliche Arbeit mit diesem Modell an echten Engineering-Aufgaben an?“ am nächsten. Der Vorsprung von Opus 4.7 deckt sich mit dem, was Entwickler in der Praxis und Code-Review-Tools (Qodo, Cursor, Warp) berichten.
Was es Sie kostet
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
Listenpreise, Stand Oktober 2026. Der Input kostet gleich viel ($5 pro Million Tokens), daher ist der Output-Preis der entscheidende Unterschied: Claude ist pro Million Output-Tokens 17 % günstiger ($25 vs. $30). Beachten Sie, dass GPT-5.5 für manche Eingaben einen effizienteren Tokenizer verwendet, während der neue Tokenizer von Opus 4.7 für denselben Text bis zu 1,35x mehr Tokens benötigen kann als Opus 4.6 – die Kosten pro Aufgabe können sich je nach Workload in beide Richtungen verschieben. Aktuelle Preise aller Modelle finden Sie im KI-Kostenrechner.
Wann Sie zu welchem Modell greifen sollten
Ein praktischer Leitfaden für die Modellwahl, basierend auf den tatsächlichen Benchmark-Unterschieden.
Greifen Sie zu GPT-5.5 für
- →alles, was mehr als 256K Tokens Kontext nutzt
- →Terminal-Automatisierung, DevOps-Agenten, CI-Pipelines
- →Computer-Use-Agenten (Browser, Desktop)
- →anspruchsvolle Mathematik (FrontierMath, wissenschaftliche Berechnungen)
- →Automatisierung von Kundenservice-Workflows
Greifen Sie zu Claude Opus 4.7 für
- →Software-Engineering und Refactorings in der Praxis
- →Multi-Tool-Agenten, die viele MCP-Server orchestrieren
- →Vision-Aufgaben: dichte Screenshots, Diagramme, technische UIs
- →Finanzanalyse und dokumentenlastige Unternehmensarbeit
- →lange Texte, bei denen natürliche Sprache zählt
- →präzises Befolgen differenzierter, mehrstufiger Anweisungen
Nicht wählen. Beide nutzen.
Die Benchmarks bestätigen, was die meisten Nutzer längst wissen: Verschiedene Modelle gewinnen bei verschiedenen Aufgaben. MultipleChat AI bietet Ihnen beide – in den neuesten API-Versionen – für $20/Monat im Pro-Plan.
Beide abonnieren
$40/Monat
ChatGPT Plus + Claude Pro ($20 + $20)
Nur ChatGPT Pro
$100/Monat
Ein Ökosystem (5-fache Plus-Nutzung)
MultipleChat AI
$20/Monat
Beide – und 3 weitere Modelle
Warum das beim Patt zwischen GPT-5.5 und Opus 4.7 funktioniert
Wenn Sie Zugriff auf beide haben, raten Sie nicht mehr, sondern wählen je nach Aufgabe.
Compare Mode
Senden Sie denselben Prompt parallel an GPT-5.5 und Claude Opus 4.7, in nebeneinanderliegenden Spalten. Wählen Sie die Antwort, die tatsächlich besser ist – nicht die, die ein Benchmark vorhergesagt hätte.
Sources & Disagreements
Wenn die beiden Modelle bei einem Fakt uneinig sind, sehen Sie genau, wo. In diesem Fall liegt eines von beiden falsch – und welches, hängt von der Aufgabe ab.
KI-Kollaborationsmodi
Lassen Sie GPT-5.5 entwerfen und Claude Opus 4.7 prüfen. Oder umgekehrt. Cooperative, Verification, Chain – zehn Interaktionsmodi, die die Stärken jedes Modells ausspielen.
Immer die neuesten API-Versionen
Wenn OpenAI GPT-5.6 oder Anthropic Opus 4.8 veröffentlicht, erhalten Sie diese über dasselbe Abonnement. Kein neues Abo, keine Migration von Prompts, keine Bindung an eine Modellversion.
Dazu Gemini, Grok, Perplexity Sonar
Drei weitere Frontier-Modelle im selben Workspace. Gemini für die längsten Dokumente, Grok für schnelle Iterationen, Sonar für quellenbasierte Recherche.
6 Bildmodelle, bis zu 5 gleichzeitig
Generieren Sie Bilder mit bis zu 5 von 6 Modellen gleichzeitig aus einem einzigen Prompt (Pro- oder Smart-Plan). Vergleichen Sie Stile sofort.
Dieselben Modelle. Neueste API-Versionen. Jederzeit kündbar.
Häufig gestellte Fragen
Keines gewinnt eindeutig. GPT-5.5 führt bei Terminal-Bench 2.0 (82,7 % vs. 69,4 %), beim Long-Context-Retrieval (74,0 % vs. 32,2 % bei 1M Tokens) und bei OS-/Computer-Use. Claude Opus 4.7 führt bei SWE-bench Pro (64,3 % vs. 58,6 %), bei Multi-Tool-Agenten in MCP-Atlas (77,3 %), bei Vision (3,75 MP) und beim Finance Agent (64,4 %, SOTA). Wählen Sie je nach Aufgabe.
Das hängt von der Art ab. Bei realen Software-Engineering-Aufgaben, bei denen Korrekturen über mehrere Sprachen hinweg und komplexe Produktiv-Codebasen zählen, gewinnt Claude Opus 4.7 bei SWE-bench Pro (64,3 % vs. 58,6 %). Bei Terminal-Workflows, DevOps und unbeaufsichtigten Pipeline-Agenten gewinnt GPT-5.5 bei Terminal-Bench 2.0 (82,7 % vs. 69,4 %). Für die meisten produktiven Coding-Agenten hat Opus 4.7 die Nase vorn.
GPT-5.5, und zwar mit großem Abstand. Beim Long-Context-Retrieval MRCR v2 mit 512K–1M Tokens erreicht GPT-5.5 74,0 % gegenüber 32,2 % bei Claude Opus 4.7 – ein Unterschied von 42 Punkten. Für ganze Codebasen, Recherchen über mehrere Dokumente oder lange Agentenverläufe ist GPT-5.5 die klare Wahl.
Stand Oktober 2026 kostet GPT-5.5 über die API $5 pro Million Input-Tokens und $30 pro Million Output-Tokens. Claude Opus 4.7 kostet $5 Input und $25 Output pro Million Tokens – beim Output also etwas günstiger. Beide arbeiten mit Kontextfenstern von 1M Tokens. ChatGPT Plus ($20/Monat) und Claude Pro ($20/Monat) enthalten jeweils die aktuellen Flaggschiff-Modelle des Anbieters mit Standard-Nutzungslimits.
Ja. MultipleChat AI bietet Ihnen die neuesten API-Versionen von ChatGPT, Claude, Gemini, Grok und Perplexity Sonar in einem einzigen kostenpflichtigen Abonnement. Compare Mode führt sie parallel mit demselben Prompt aus, sodass Sie sehen, welches Modell bei Ihrer konkreten Aufgabe gewinnt – statt anhand von Benchmarks zu raten.
Weil Frontier-Benchmarks bestätigen, was Nutzer längst erleben: Verschiedene Modelle gewinnen bei verschiedenen Aufgaben. Compare Mode von MultipleChat zeigt Ihnen alle Antworten nebeneinander. Sources & Disagreements hebt hervor, wo die Modelle bei Fakten uneinig sind – genau die Fälle, in denen ein Modell recht hat und ein anderes halluziniert. Die KI-Kollaborationsmodi gehen noch weiter: Dort prüfen oder verfeinern die Modelle gegenseitig ihre Arbeit.
Es handelt sich um Herstellerangaben aus den offiziellen Launch-Ankündigungen von OpenAI und Anthropic (April 2026). Unabhängige Benchmarks von Drittanbietern (Vellum, DigitalApplied) bestätigen dasselbe Gesamtbild. Die Offenlegung der Methodik unterscheidet sich zwischen den Anbietern, betrachten Sie die absoluten Werte daher als Richtwerte und nicht als exakte Angaben.
Hinweis zu den Benchmarks: Alle Werte in diesem Artikel sind Herstellerangaben aus offiziellen Ankündigungen von OpenAI und Anthropic, abgeglichen mit Benchmark-Berichten von Drittanbietern (Vellum, DigitalApplied), Stand Mai 2026. Wo die beiden Anbieter beim selben Benchmark unterschiedliche Methoden verwendet haben, sind die Werte möglicherweise nicht vollständig vergleichbar – betrachten Sie absolute Werte als Richtwerte. Modellfähigkeiten und Preise ändern sich häufig; prüfen Sie die aktuellen Angaben bei jedem Anbieter, bevor Sie Beschaffungsentscheidungen treffen. MultipleChat AI übernimmt keine Gewähr für die Richtigkeit von Benchmark-Daten Dritter und keine Verantwortung für Entscheidungen, die auf Grundlage dieser Inhalte getroffen werden.
Nicht wählen. Beide nutzen – für $20/Monat.
ChatGPT, Claude, Gemini, Grok und Perplexity Sonar in einem Abonnement – in den neuesten API-Versionen, mit integriertem Compare Mode und KI-Zusammenarbeit.
Pro $20/Monat · Jederzeit kündbar