GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7：定价、上下文与各自擅长的场景

2026 年 4 月，两款顶级模型前后脚发布——Anthropic 在 4 月 16 日发布 Claude Opus 4.7，OpenAI 在 4 月 23 日跟上发布 GPT-5.5。两者都瞄准长程 agentic 编程、都提供 1M 上下文窗口。但选错模型，同样的工作负载月度账单可以差出 2–6 倍。这篇文章是给工程师的事实性选型指南——所有数字均来自 OpenAI 和 Anthropic 的官方文档，不是凭印象。

一、谁更新、谁更老

两款模型都在 2026 年 4 月发布，都替换了上一代旗舰 Opus / GPT-5.x。时间上仅相差一周——所以两家发布博客里所谓的“对比上一代”，参照系也只有大约两周的“年龄”。

• Claude Opus 4.7——发布于 2026-04-16，API model id claude-opus-4-7。Anthropic 的定位是“最强通用模型，专攻复杂推理和 agentic 编程”。
• GPT-5.5——发布于 2026-04-23，API model id gpt-5.5（snapshot gpt-5.5-2026-04-23）。OpenAI 称其为“面向编程与专业工作的新一代智能”，并另外推出gpt-5.5-pro 作为更高一档的 SKU。

两者都接替 2025 年末 / 2026 年初的旗舰（Opus 4.6 与 GPT-5.4）。两家都没有立刻下架旧模型：OpenAI 这边 gpt-5.4 与各 Codex 变体仍可调用；Anthropic 这边 claude-opus-4-6 价格不变继续提供。

二、价格对照

这是绝大多数工程师最关心的部分。下面所有价格单位都是 1M tokens / 美元，全部出自官方价格页（文末 Sources 段落均有原文链接）。

标准 API 定价

• GPT-5.5：input $5、cached input $0.50、output $30。
• GPT-5.5 Pro：input $30、output $180（不提供缓存价）。
• Claude Opus 4.7：input $5、output $25、cache hit $0.50、5 分钟 cache write $6.25、1 小时 cache write $10。

两个细节值得品。第一，input 同价：GPT-5.5 与 Opus 4.7 输入都是 $5/M，缓存命中均为 9 折后的 $0.50。第二，output 分歧：GPT-5.5 输出 $30/M 比 Opus 4.7 的 $25/M 贵约 17%——这个差距在长输出场景（重构、多步规划、agent trace）会被快速放大。

Opus 4.7 隐藏的 tokenizer 成本

Anthropic 在迁移文档里明确警告：Opus 4.7 用了新 tokenizer，对同一段输入文本可能切出多达 35% 的 token。倍率范围 1.0×–1.35×，代码和结构化数据更容易吃满上限。也就是说从 Opus 4.6 直接迁过来，单 token 价不变，但单请求成本可能上涨最多 35%。

实操含义：评估 GPT-5.5 切换 Opus 4.7 时不要直接拿 $5/$25 标价算账，认为 Opus 在输出上有干净的 17% 折扣——tokenizer 几乎可以把这一优势在文本/代码密集的流量上吃光。

长上下文计费

• GPT-5.5：输入超过 272K tokens 后整个会话切到 2× input 与 1.5× output 加价档。
• Claude Opus 4.7：1M 上下文均按标准价计费，没有长上下文溢价——900K 请求与 9K 请求的单 token 价完全一样。

如果你的请求经常突破 ~270K（大代码库分析、日志排查、大型 PDF QA），Opus 4.7 的扁平长上下文定价是实打实的结构性优势。

Batch / Flex / Priority 修正

• OpenAI 的 Batch 和 Flex 模式半价（GPT-5.5 即 $2.50 input / $15 output），Priority加价 2.5×（$12.50 input / $75 output）。
• Anthropic 的 Batch 同为半价（Opus 4.7 即 $2.50 input / $12.50 output）。

一个具体的成本估算示例

假设你在跑一个典型的 agentic 编程任务：每次会话输入 ~50K tokens（含系统提示和文件上下文）、输出 ~15K tokens、运行 1000 次。我们把数字直接拆开看：

• GPT-5.5：输入 50,000 × 1000 × $5/M = $250；输出 15,000 × 1000 × $30/M = $450；合计约$700。
• Claude Opus 4.7（不计 tokenizer 膨胀）：$250 + 15,000 × 1000 × $25/M = $250 + $375 =$625。
• Claude Opus 4.7（按代码场景近似 1.3× tokenizer 膨胀）：$325 input + $487 output ≈$812。

这个对比里 Opus 4.7 在“裸价”上便宜 ~10%，但一旦考虑 tokenizer 现实开销，反而比 GPT-5.5 贵 ~15%。这就是为什么不能只看公开标价做决定——你必须用自己真实流量跑一次实测。OminiGate 后台的 usage 看板能直接对比同样 prompt 在不同 slug 下的 token 成本，是做这种对比最简单的办法。

三、上下文、输出上限与推理

两款都标 1M context window，但实际工作包络不同。

• GPT-5.5——max input 1,050,000 tokens、max output 128K，知识截止 2025-12-01（Codex 仍只有 400K 上下文）。
• Claude Opus 4.7——1M context、Messages API 上 max output 128K，Batch API 加 beta header 可解锁 300K。可靠知识截止 2026 年 1 月。

推理控制方面差异最大。GPT-5.5 沿用 OpenAI 的 reasoning_effort 参数（low / medium / high）。Claude Opus 4.7 则切换到 仅支持 adaptive thinking 模式：传入 thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N} 会直接 400 报错。改为通过 effort 档位（low / medium / high / xhigh / max）让 Claude 自己安排思考 token。Anthropic 建议编程和 agent 场景从 xhigh 起步。

另外两条 Opus 4.7 的破坏性变更经常打到迁移用户：sampling 参数（temperature、top_p、top_k）一旦传非默认值会 400 报错；thinking 内容默认从响应中省略。如果你的产品向用户流式展示推理过程，必须显式设置display: "summarized"，否则会先看到一段长时间静默才开始有输出。

四、各自擅长什么（带数字）

交叉对比 OpenAI 的 GPT-5.5 发布数据、Anthropic 的 Opus 4.7 页面，以及 AWS Bedrock 的上线博客，结论是“两个都领先，但领先的轴不同”。

编程类 benchmark

• SWE-bench Verified——Opus 4.7：87.6%。GPT-5.5 在发布材料中未提供该 benchmark 数据。
• SWE-bench Pro——Opus 4.7：64.3%（Opus 4.6 为 53.4%）。GPT-5.5：58.6%。
• Terminal-Bench 2.0——GPT-5.5：82.7%。Opus 4.7：69.4%。
• CursorBench——Cursor 报告 Opus 4.7 为 70%（Opus 4.6 为 58%）；GPT-5.5 未在此 benchmark 上报告。

推理、数学、知识

• GPQA Diamond——GPT-5.5：93.6%；Opus 4.7：94.2%。基本打平。
• FrontierMath Tier 1–3——GPT-5.5：51.7%。（Opus 4.7 公开材料未直接对应。）
• ARC-AGI-1——GPT-5.5：95.0%。
• Humanity’s Last Exam——GPT-5.5：52.2%；GPT-5.5 Pro：57.2%。

工具调用与 agent

• Toolathlon——GPT-5.5：55.6%；Opus 4.7：54.6%。基本打平。
• tau2-bench Telecom——GPT-5.5：98.0%。
• OSWorld-Verified（computer use）——GPT-5.5：78.7%。
• Finance Agent v1.1——Opus 4.7：64.4%。

以工程师视角的诚实总结：Opus 4.7 更适合改既有代码库（SWE-bench 类工作）和长时间多小时的 agent 会话。GPT-5.5 更适合终端规划与执行、computer use 与广义知识任务。纯推理能力（GPQA、MMLU 类）差距很小，应当让价格和集成体验来决定选型。

五、你真正会踩到的 API 差异

推理 / thinking

OpenAI 用一个字符串参数：

{
  "model": "gpt-5.5",
  "reasoning_effort": "high",
  "messages": [...]
}

Anthropic Opus 4.7 用 output_config 块，可选附带 task_budget：

{
  "model": "claude-opus-4-7",
  "max_tokens": 64000,
  "thinking": { "type": "adaptive" },
  "output_config": {
    "effort": "xhigh",
    "task_budget": { "type": "tokens", "total": 128000 }
  },
  "messages": [...]
}

Prompt caching

• OpenAI：自动 prefix 缓存——命中按 $0.50/M 计费，无需显式标记。
• Anthropic：必须在 content block 上显式打 cache_control（或在请求顶层放一个 breakpoint）。命中0.1×基础 input 价；5 分钟 write 1.25×，1 小时 write 2×。

采样与确定性

Opus 4.7 上传任何非默认的 temperature、 top_p 或 top_k 都会 400。迁移做法是删掉这些字段，通过 prompt 设计来约束输出。GPT-5.5 仍然接受常规 sampling 参数。

六、用 OminiGate 同时调用两款

OminiGate 用一把 API key（sk-omg-…）就能同时调用两家——你可以做 A/B 或在故障时切换，不必同时维护两套账单。两个 base URL：

• OpenAI 兼容：https://api.ominigate.ai/v1
• Anthropic 兼容：https://api.ominigate.ai

用 OpenAI SDK 调 GPT-5.5

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-omg-...",
    base_url="https://api.ominigate.ai/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-5.5",
    reasoning_effort="high",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "把这个 Go 服务从 GORM 改造为 pgx。"},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)

用 Anthropic SDK 调 Claude Opus 4.7

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-omg-...",
    base_url="https://api.ominigate.ai",
)

msg = client.messages.create(
    model="anthropic/claude-opus-4.7",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    output_config={"effort": "xhigh"},
    messages=[
        {"role": "user", "content": "把这个 Go 服务从 GORM 改造为 pgx。"},
    ],
)
print(msg.content[0].text)

请求级切换

因为两家都暴露在同一网关下，OpenAI 兼容客户端也可以直接路由 Anthropic 模型——这是在 feature flag 下做线上 A/B 的最低成本写法：

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OMINIGATE_KEY,
  baseURL: "https://api.ominigate.ai/v1",
});

const slug = useOpus ? "anthropic/claude-opus-4.7" : "openai/gpt-5.5";

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: slug,
  messages: [{ role: "user", content: prompt }],
});

提示：OminiGate 的端点不跨模态——chat 走 chat 端点，图像生成走自己的端点，视频生成走自己的。不要把 Sora 风格的请求塞进 chat 端点。

七、怎么选

说到选型，先承认一点：“两家都好”听上去没用，但事实就是这样——纯推理能力上 GPQA Diamond 一个 93.6% 一个 94.2%，几乎可以忽略；两家都给出 1M context、$5/M input、近似的工具生态、Batch 半价。差异藏在边缘场景里，而真正的差异体现在工程化细节上：tokenizer 膨胀、长上下文是否加价、推理参数是否被强制规范、流式输出里 thinking 块的展示策略。下面这条决策树基于上面的数据：

1. 你在改真实代码库（大仓库、跨文件改动、Cursor / Cline / Claude Code 多小时会话）→ Opus 4.7，effort 设 xhigh。SWE-bench Verified 87.6% 与扁平 1M 上下文定价都站在它一边。
2. 你在跑驱动终端或浏览器的自主 agent → GPT-5.5。Terminal-Bench 2.0 82.7% 与 OSWorld-Verified 78.7% 是实打实的优势。
3. 你的请求经常超过 270K 输入 tokens（长日志分析、大 PDF QA、大仓库检索）→ Opus 4.7。GPT-5.5 在 272K 之后的 2× 加价不容忽视。
4. 你需要丰富的工具调用与 sampling 控制（temperature、可控方差的 structured output）→ GPT-5.5。Opus 4.7 拒收非默认 sampling。
5. 你要在难题上拼绝对前沿 → GPT-5.5 Pro（$30/$180）或 Opus 4.7 的 maxeffort。预期单次成本会到标准 SKU 的 3–6 倍。
6. 你在跑高吞吐离线任务（分类、批量摘要）→ 用你已经接好的那家 + Batch（两家都半价）。这种场景里集成成本远比模型差异重要。

当然——接 OminiGate 的话，你不必现在就决定。把 model 参数按请求改写，让线上流量自己投票即可。

参考来源

• What’s new in Claude Opus 4.7 — Claude API Docs ——model id claude-opus-4-7、1M 上下文、128K 输出上限、仅支持 adaptive thinking、sampling 参数 400、新 tokenizer（最高 1.35×）、xhigh effort、task budget beta。
• Anthropic Claude 定价页 ——Opus 4.7 $5/$25 标价、cache hit $0.50、cache write $6.25/$10、batch $2.50/$12.50、1M 上下文不溢价。
• Anthropic 模型总览 ——Opus 4.7 可靠知识截止 2026 年 1 月、128K 输出，Batch API beta 可解锁 300K。
• Anthropic effort 参数文档 ——effort 等级，含 Opus 4.7 独占的 xhigh 与推荐起点。
• Introducing Claude Opus 4.7 ——发布日期 2026-04-16；SWE-bench Pro 64.3%、CursorBench 70%、Rakuten-SWE-Bench 较 Opus 4.6 的 3 倍。
• AWS Bedrock 上线 Claude Opus 4.7 公告 ——SWE-bench Verified 87.6%、Terminal-Bench 2.0 69.4%、Finance Agent v1.1 64.4%。
• GPT-5.5 模型文档 — OpenAI ——gpt-5.5-2026-04-23 snapshot、1,050K 输入、128K 输出、知识截止 2025-12-01、272K 长上下文加价档。
• OpenAI 定价页 ——GPT-5.5 $5/$0.50/$30；GPT-5.5 Pro $30/$180；Batch、Flex 半价；Priority 2.5×。
• GPT-5.5 完整指南 — Digital Applied ——Terminal-Bench 2.0 82.7%、SWE-Bench Pro 58.6%、OSWorld-Verified 78.7%、GPQA Diamond 93.6%、FrontierMath、ARC-AGI-1、Humanity’s Last Exam、Toolathlon 55.6%。
• GPT-5.5 发布指南 — ofox.ai ——交叉验证 SWE-Bench Pro（GPT-5.5 58.6% vs Opus 4.7 64.3%）、Terminal-Bench（82.7% vs 75.1%）。
• Claude Opus 4.7 定价拆解 — CloudZero ——tokenizer 倍率 1.0×–1.35×、batch / cache 机制。
• OminiGate 模型目录 ——核实在线 slug：openai/gpt-5.5、 openai/gpt-5.5-pro、 anthropic/claude-opus-4.7。