OpenAI 在 2026 年 4 月 23 日发布了 GPT-5.5。Anthropic 在 4 月 16 日发布了 Claude Opus 4.7。相差七天，两者都配备 1M token 上下文窗口，都位列各自实验室迄今最强大的模型。一个模型明确占据主导地位的时代已经过去——现在的正确选择完全取决于你的使用场景。

快速事实
最后验证时间
2026 年 4 月
对比模型
GPT-5.5 对比 Claude Opus 4.7
编程赢家
GPT-5.5（智能体编程）
写作赢家
Claude Opus 4.7
视觉 + 文档赢家
Claude Opus 4.7
价格范围
$20/月消费版，~$5–$30/百万 tokens API

我们花费了过去一周时间在真实工作流中测试两个模型：编程、写作、数据分析、文档审查和通用知识工作。以下是我们的发现。

关键要点

GPT-5.5 在智能体编程、计算机使用和多工具工作流中胜出。Claude Opus 4.7 在推理基准、视觉任务和写作质量中胜出。两者都不是普遍更优。按任务类型路由选择。

主要差异有哪些？

维度 GPT-5.5 Claude Opus 4.7
发布时间2026 年 4 月 23 日2026 年 4 月 16 日
上下文窗口1M tokens1M tokens
最大输出128K tokens128K tokens
输入定价$5 / 百万 tokens$5 / 百万 tokens
输出定价$30 / 百万 tokens$25 / 百万 tokens
最适用于智能体编程、计算机使用、多工具任务推理、视觉、代码审查、写作
SWE-bench Verified—87.6%
Terminal-Bench 2.082.7%69.4%
GPQA Diamond—94.2%
视觉分辨率标准（GPT-5.4 级别）3.75 MP（比前版本高 3.3 倍）
消费者价格$20/月（Plus）$20/月（Pro）

哪一个更适合编程？

这取决于你做什么类型的编程。GPT-5.5 在智能体编程中占绝对优势——这类任务需要 AI 进行规划、执行多个步骤、使用终端命令，并自主迭代。在 Terminal-Bench 2.0 上，它的得分为 82.7%，而 Opus 4.7 为 69.4%。在需要模型独立操作数分钟的长时间 Codex 会话中，GPT-5.5 在保持在轨道上的能力上明显更强。

然而，Opus 4.7 在结构化代码审查和多文件重构上领先。其 SWE-bench Verified 分数 87.6% 反映了它理解大型代码库并进行精确、正确更改的能力。在 Claude Code 中工作的开发者报告称，Opus 4.7"在规划阶段会发现自己的逻辑错误"——这种行为在之前的 Claude 模型中未见过。

专业建议

编程方面：当你需要 AI 独立完成端到端的构建和测试时，使用 GPT-5.5。当你需要它精确审查、重构或调试现有代码时，使用 Opus 4.7。不同的编程任务，不同的赢家。

哪一个写得更好？

Opus 4.7 继续保持 Claude 在写作质量上的优势。文章更自然、更多样化，更接近熟练的人类写作方式。GPT-5.5 相比 GPT-5.4 已有显著改进——OpenAI 总裁格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）特别指出它"更直观"——但并排比较，Claude 的写作仍然有更多变化，少了 ChatGPT 用户多年来抱怨的那种公式化质感。

Reddit 上关于 GPT-5.4（前一个版本）的社区情绪包括对"过度聪明的感觉"和"工程过度"的写作的反复抱怨。早期 GPT-5.5 的反应表明语气已有改善，但 Claude 的写作优势依然存在——特别是对于长篇内容、电子邮件和任何读者会注意到陈词滥调措辞的内容。

哪一个更好地处理文档和视觉？

Opus 4.7 在这里明确胜出。其高分辨率视觉支持能处理高达 3.75 兆像素的图像——大约是前代 Claude 模型的 3.3 倍，远高于 GPT-5.5 的视觉能力。对于涉及密集财务图表、多列 PDF、架构图或带注释的屏幕截图的任务，Opus 4.7 产生的结果明显更准确。

具体来说，文档分析方面，两个模型现在都支持 1M token 上下文。但 Opus 4.7 在引用和参考长文档中特定部分方面历来更精确，早期报告表明这种优势在 4.7 版本中继续存在。

关键要点

视觉和文档任务：Opus 4.7。其 3.75MP 分辨率支持和精确的参考能力使其成为任何涉及图像、图表或多页文档的明确选择。

哪一个更便宜？

两者都按 500 万 tokens $5 计费。Opus 4.7 的输出价格更便宜：$25 对比 GPT-5.5 的 $30 每百万输出 tokens——相差 17%。然而，GPT-5.5 声称 token 效率明显更高，意味着它用更少的 token 完成同样的任务。OpenAI 的数据显示 GPT-5.5 处理难度相同的任务时比 GPT-5.4 更快，同时使用更少的 token。

Opus 方面也有个问题：Opus 4.7 使用了一个新的 tokenizer，对于相同的输入可能比 Opus 4.6 生成 1–1.35 倍更多的 token。所以虽然每 token 价格更低，你可能在每个请求中使用更多 token。

对于消费者订阅，两者都是其各自付费级别的 $20/月（ChatGPT Plus 和 Claude Pro）。在这个级别，定价是相同的。

智能体任务和计算机使用呢？

GPT-5.5 特别针对智能体工作流进行了优化——即 AI 在多个步骤中自主操作的任务：浏览网络、使用软件、执行代码，并迭代直到完成任务。OpenAI 在 Codex 集成上投入了大量资源，GPT-5.5 是首个真正可靠地实现"给它一个复杂的多部分任务，相信它会弄清楚"的模型。

Opus 4.7 引入了任务预算——一项功能，为整个智能体循环给模型一个 token 预算，让它在该预算内规划和优先处理工作。相比 GPT-5.5 更自主的风格，这是一种更结构化的智能体工作方法。两种方法都有效；只是使用体验不同。

安全和拒绝呢？

两个模型都配备了比前代更强的安全系统。GPT-5.5 在 OpenAI 的 Preparedness Framework 中被分类为网络安全能力的"高"风险——比 GPT-5.4 提升了一个等级。OpenAI 警告说，更严格的分类器一开始对某些用户可能感觉烦人。

Opus 4.7 比以往任何 Claude 模型都更字面地遵循指令。Anthropic 明确将此标记为行为变化：依赖早期模型中宽松解释的提示可能会产生不同的结果，因为 Opus 4.7 按字面意思理解措辞。这是一个功能，不是漏洞——但这意味着现有的提示可能需要更新。

那么你应该使用哪一个？

1
使用 GPT-5.5：智能体工作
多步骤自主任务、计算机使用、Codex 编程会话、多工具编排，以及任何需要模型在较长时间内独立操作的场景。
2
使用 Opus 4.7：精确工作
代码审查、文档分析、写作、视觉任务（图表、图示、屏幕截图），以及任何需要对复杂内容进行精确推理的场景。
3
如果可以，两个都用
2026 年 4 月最有效的设置是路由选择：用 GPT-5.5 进行构建和执行，用 Opus 4.7 进行审查和写作。如果 AI 是你工作的中心，两个付费级别的 $40/月是值得的。

底线：2026 年 4 月没有单一的最佳模型。GPT-5.5 和 Opus 4.7 针对根本不同的工作流进行了优化。选错了意味着为你的特定任务花更多钱却得到更差的结果。按任务类型选择，而不是品牌忠诚度。

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底线

日常使用两个平台？在 ChatGPT 和 Claude 之间管理对话很快就会变得混乱。

我们使用的工具

TresPrompt — 从一个扩展中管理跨 ChatGPT、Claude 和 Gemini 的对话。

接下来阅读：ChatGPT 对比 Claude 对比 Gemini：哪个 AI 用于什么？ 对于两个主要编程智能体（不仅仅是旗舰模型），请参阅Claude Code 对比 Codex。