GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 对比
两款前沿旗舰，发布相隔七天，结果各有胜负。
Anthropic 于 2026 年 4 月 16 日发布 Claude Opus 4.7，OpenAI 于 4 月 23 日发布 GPT-5.5。两者都有 1M token 上下文窗口，也都被定位为各自实验室在智能体编程方面的最佳成果。基准测试讲述的故事比任何一份公告都更有意思——没有哪个模型完胜，正确答案取决于你实际在做什么。
发布于 2026 年 5 月。现已推出更新的模型：GPT-6、Claude 5.5、Gemini 4、Grok 4.7——下文价格为截至 2026 年 10 月的最新价格。
OpenAI
GPT-5.5 胜出的方面……
- →Terminal-Bench 2.0（82.7% 对 69.4%）
- →长上下文检索（74.0% 对 32.2%）
- →OSWorld 电脑操作
- →FrontierMath、客服工作流
Anthropic
Claude Opus 4.7 胜出的方面……
- →SWE-bench Pro（64.3% 对 58.6%）
- →MCP-Atlas 多工具智能体（77.3%）
- →视觉（3.75MP，分辨率为此前的 3 倍）
- →Finance Agent（64.4%，SOTA）
客观结论：各有胜负。合适的模型取决于任务。也正因如此，只用一个模型就等于白白放弃了性能。
逐项基准测试
所有数据均来自官方发布公告中厂商自行报告的结果。绿色单元格表示该行的领先者。
| 基准测试（Benchmark） | 测试内容 | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 真实软件工程任务 | ~80% | 87.6% |
| SWE-bench Pro | 更难的多语言工程任务 | 58.6% | 64.3% |
| Terminal-Bench 2.0 | 命令行智能体工作流 | 82.7% | 69.4% |
| MCP-Atlas | 多工具智能体编排 | ~71% | 77.3% |
| OSWorld-Verified | 真实桌面电脑操作 | 78.7% | 78.0% |
| MRCR v2（512K–1M） | 长上下文检索 | 74.0% | 32.2% |
| FrontierMath（1–3 级） | 奥赛级数学 | 51.7% | 43.8% |
| GPQA Diamond | 研究生水平科学 | ~93% | 94.2% |
| Finance Agent | 财务分析任务 | 60.0% | 64.4% |
| CharXiv（视觉） | 读懂复杂图表和示意图 | ~74% | 82.1% |
| GDPval（知识型工作） | 44 种白领职业 | 84.9% | ~78% |
| Tau2-bench Telecom | 客服工作流 | 98.0% | ~89% |
| 胜出项（共 12 项基准测试） | 5 | 7 | |
来源：openai.com/index/introducing-gpt-5-5、anthropic.com/news/claude-opus-4-7、vellum.ai、digitalapplied.com（2026 年 4–5 月）。若各实验室采用的方法不同，分数可能无法完全直接比较。请将绝对数值视为方向性参考。
真正重要的三个差距
大多数基准测试的差距都在几个百分点以内。但有三项不是——而正是这三项应该决定你选用哪个模型。
长上下文检索：相差 42 个百分点
74.0% 对 32.2%
512K–1M token 下的 MRCR v2
这是本次对比中所有基准测试里差距最大、影响也最深远的一项。两个模型都宣称拥有 1M token 上下文窗口，但只有一个能在这样的上下文中可靠地找到内容。
如果你的工作涉及整个代码库、多文档研究、大型法律合同、很长的智能体历史记录，或任何真正用满整个上下文窗口的场景——GPT-5.5 是明确之选。一旦超过 256K token，Claude Opus 4.7 更快地退化成“我在某处见过，但就是定位不到”的状态。
终端工作流：相差 13 个百分点
82.7% 对 69.4%
Terminal-Bench 2.0
Terminal-Bench 衡量的是模型能否在真实的 shell 环境中规划、迭代并协调各种工具——它最接近于回答“这个 AI 能否无人值守地跑完一条 CI 流水线？”
对于 DevOps 自动化、脚本化的服务器工作、构建与部署智能体，以及任何在终端里完成的工作：GPT-5.5 明显更强。这也是 Anthropic 公开承认 Claude 出现退步的一项基准测试——这一点值得认真对待。
真实编程：相差 6 个百分点
64.3% 对 58.6%
SWE-bench Pro
SWE-bench Pro 是 SWE-bench Verified 的高难度版本——它在多种编程语言的真实生产代码库上进行测试，涉及那些没有教科书式标准解法的 bug 和重构。
这项基准测试最接近于回答“日常在真实工程工作中使用这个模型是什么感觉？”Opus 4.7 在这里的领先，与一线工程师和代码审查工具（Qodo、Cursor、Warp）在实际使用中的反馈一致。
你需要付出的成本
GPT-5.5
Claude Opus 4.7
以上为截至 2026 年 10 月的标价。输入价格相同（每百万 token $5），因此真正有意义的差别在于输出价格：Claude 每百万输出 token 便宜 17%（$25 对 $30）。需要注意的是，GPT-5.5 对某些输入使用了更高效的分词器，而 Opus 4.7 的新分词器处理同样的文本时，消耗的 token 最多可比 Opus 4.6 多 1.35 倍——因此单个任务的成本可能偏向任何一方，取决于具体工作负载。如需查看所有当前模型的最新价格，请使用 AI 成本计算器。
什么时候用哪个
一份基于实际基准测试差距的实用分流指南。
选用 GPT-5.5
- →任何需要超过 256K token 上下文的任务
- →终端自动化、DevOps 智能体、CI 流水线
- →电脑操作智能体（浏览器、桌面）
- →高难度数学（FrontierMath、科学计算）
- →客服工作流自动化
选用 Claude Opus 4.7
- →真实软件工程与重构
- →编排大量 MCP 服务器的多工具智能体
- →视觉任务：信息密集的截图、示意图、技术类界面
- →财务分析和文档密集型企业工作
- →注重行文自然的长篇写作
- →精确遵循细致的多步骤指令
别再纠结了，两个都用。
基准测试印证了大多数用户早已知道的事实：不同的模型擅长不同的任务。MultipleChat AI 让你同时拥有两者——都是最新的 API 版本——Pro 套餐只需 $20/月。
分别订阅两者
$40/月
ChatGPT Plus + Claude Pro ($20 + $20)
仅 ChatGPT Pro
$100/月
单一生态（5 倍 Plus 用量）
MultipleChat AI
$20/月
两者都有——外加另外 3 个模型
为什么这能解决 GPT-5.5 与 Opus 4.7 各有胜负的问题
当你能同时使用两者时，就不用再靠猜，而是按任务来选。
Compare Mode
把同一条提示词并行发给 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7，分栏显示。选出真正更好的那个回答——而不是基准测试预测会更好的那个。
Sources & Disagreements
当两个模型在某个事实上意见不一时，你能准确看到分歧在哪里。这种情况下必有一方是错的——而错的是哪一方，因任务而异。
AI Collaboration 模式
让 GPT-5.5 起草、Claude Opus 4.7 审阅，或者反过来。Cooperative、Verification、Chain——十种交互模式，充分发挥每个模型的长处。
始终是最新的 API 版本
当 OpenAI 推出 GPT-5.6 或 Anthropic 推出 Opus 4.8 时，你可以通过同一个订阅直接使用。无需重新订阅，无需迁移提示词，也不会被锁定在某个模型版本上。
另有 Gemini、Grok、Perplexity Sonar
同一个工作区里还有三个前沿模型。Gemini 处理最长的文档，Grok 用于快速迭代，Sonar 用于有来源依据的研究。
6 个图像模型，最多 5 个同时运行
一条提示词，即可在 6 个模型中最多同时调用 5 个生成图像（Pro 或 Smart 套餐）。即时对比不同风格。
同样的模型，最新的 API 版本，随时可取消。
常见问题
没有绝对的赢家。GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0（82.7% 对 69.4%）、长上下文检索（1M token 下 74.0% 对 32.2%）以及操作系统/电脑操作方面领先。Claude Opus 4.7 在 SWE-bench Pro（64.3% 对 58.6%）、MCP-Atlas 多工具智能体（77.3%）、视觉（3.75MP）和 Finance Agent（64.4%，SOTA）方面领先。按任务来选。
这取决于是哪种编程。对于涉及多语言修复和复杂生产代码库的真实软件工程任务，Claude Opus 4.7 在 SWE-bench Pro 上胜出（64.3% 对 58.6%）。对于终端工作流、DevOps 和无人值守的流水线智能体，GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 上胜出（82.7% 对 69.4%）。对大多数生产环境中的编程智能体而言，Opus 4.7 更占优势。
GPT-5.5，而且优势很大。在 512K–1M token 的 MRCR v2 长上下文检索测试中，GPT-5.5 得分 74.0%，而 Claude Opus 4.7 为 32.2%——相差 42 个百分点。对于整个代码库、多文档研究或很长的智能体历史记录，GPT-5.5 是明确之选。
截至 2026 年 10 月，GPT-5.5 的 API 价格为每百万输入 token $5、每百万输出 token $30。Claude Opus 4.7 为每百万 token 输入 $5、输出 $25——输出略便宜。两者都支持 1M token 上下文窗口。ChatGPT Plus（$20/月）和 Claude Pro（$20/月）都以标准用量限制提供各自实验室当前的旗舰模型。
可以。MultipleChat AI 通过一个付费订阅，为你提供 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 和 Perplexity Sonar 的最新 API 版本。Compare Mode 会让它们针对同一条提示词并行运行，让你看到在你的具体任务上哪个模型胜出——而不是靠基准测试去猜。
因为前沿基准测试印证了用户早已体会到的事实：不同的模型擅长不同的任务。MultipleChat 的 Compare Mode 会把所有回答并排展示。Sources & Disagreements 会突出显示模型在事实上存在分歧的地方——恰恰是一个模型正确、另一个在产生幻觉的情况。AI Collaboration 模式则更进一步，让模型互相验证或完善彼此的结果。
这些是 OpenAI 和 Anthropic 在官方发布公告中（2026 年 4 月）自行报告的数据。独立第三方基准测试（Vellum、DigitalApplied）也证实了同样的总体规律。各实验室公开的方法论不尽相同，因此请把绝对数值视为方向性参考，而非精确结论。
关于基准测试的说明：本文所有分数均为 OpenAI 和 Anthropic 官方公告中厂商自行报告的数据，并与截至 2026 年 5 月的第三方基准测试报道（Vellum、DigitalApplied）进行了交叉核对。若两家实验室在同一基准测试上采用了不同的方法，分数可能无法完全直接比较——请将绝对数值视为方向性参考。模型能力和价格经常变化；在做出采购决策前，请向各服务商核实最新数据。MultipleChat AI 不保证第三方基准测试数据的准确性，对基于本内容所做的决策不承担任何责任。
不必二选一。$20/月，两个都用。
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