Head-to-head

Logo GPT-5.5vsLogo Claude Opus 4.7

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: model AI mana yang menang di 2026?

GPT-5.5 ($30/1M out) dan Claude Opus 4.7 ($25/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 6 suara komunitas, GPT-5.5 memimpin dengan persetujuan 57%.

Vonis singkat

Soal Penalaran, pilih GPT-5.5: arena menilainya 5/5 berbanding 4.5/5 untuk Claude Opus 4.7. Soal budget, Claude Opus 4.7 menang: harganya mulai dari $25/1M out berbanding $30/1M out untuk GPT-5.5.

Perbandingan baris demi baris

Mulai
$30/1M outTarif standar $5/$30 per 1M tokens (cached input $0.50), dua kali lipat $2.50/$15 milik GPT-5.4; Batch/Flex $2.50/$15; Priority $12.50/$75; GPT-5.5 Pro $30/$180; prompt di atas 272K input tokens ditagih 2x masuk / 1.5x keluar.
$25/1M out$5 masuk / $25 keluar per 1M tokens pada tarif API standar, flat hingga context 1M penuh (tanpa premi long-context); Batch API -50%; tokenizer baru menghasilkan sekitar 30% lebih banyak token dibanding model pra-4.7.
Penyedia
OpenAI
Anthropic
Context window
1M tokens (1,050,000)
1M tokens (128K max output)
Harga input
$5/1M in
$5/1M in
Harga output
$30/1M out
$25/1M out
Modalitas
text, vision (image input, text output)
text + image input (up to 2576px), text output
Open weights
Tidak
Tidak
Skor penonton
57%(3)
57%(3)
Penilaian arena (1-5)
Penalaran
5.0
4.5
Coding
4.5
4.5
Menulis
4.0
4.5
Kecepatan
3.5
2.5
Nilai
3.0
3.0

Kekuatan dan kelemahan

GPT-5.5

  • Context window 1M token (1,050,000) dengan output maksimum 128K dan reasoning effort yang bisa diatur dari none hingga xhigh
  • State-of-the-art di ARC-AGI-2 dengan 85.0% (vs 73.3% untuk GPT-5.4) dan Terminal-Bench 2.0 dengan 82.7%
  • Otonomi coding agentik kuat: developer melaporkan ia menuntaskan sekali jalan tugas yang butuh beberapa giliran di GPT-5.4 dan memperbaiki kesalahannya sendiri; +50 poin di Code Arena vs GPT-5.4
  • Diskon agresif: potongan 90% untuk cached input ($0.50/1M) dan 50% via Batch atau Flex ($2.50/$15)
  • Cepat untuk ukuran reasoner frontier: developer menyebutnya model GPT pertama yang nyaman dijalankan pada thinking effort medium atau low
  • Harga resmi naik dua kali lipat vs GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) untuk context window 1M token yang sama
  • Terlalu harfiah mengikuti instruksi: developer melaporkan ia gagal menangkap maksud di tempat-tempat yang jelas, di mana Claude berhasil
  • Tertinggal dari Claude Opus 4.8 di SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); developer HN masih memfavoritkan Claude kira-kira 2:1 untuk coding
  • Kadang terlalu konservatif dengan perubahan kode atau melewatkan penalaran mendalam sama sekali, langsung menjawab pada prompt kompleks
  • Biaya tambahan long-context: prompt di atas 272K input tokens ditagih 2x input dan 1.5x output untuk seluruh sesi

Claude Opus 4.7

  • 87.6% SWE-bench Verified (naik dari 80.8% pada Opus 4.6) dan 64.3% SWE-bench Pro saat peluncuran, di depan GPT-5.4 (57.7%) dan Gemini 3.1 Pro (54.2%)
  • Context window 1M token dan output maksimum 128K dengan harga flat $5/$25 tanpa premi long-context (output 300K via Batch API beta)
  • Claude pertama dengan vision resolusi tinggi: menerima gambar hingga 2576px pada sisi terpanjang dengan koordinat akurat per piksel, sekitar 3x detail sebelumnya
  • Code review yang menonjol: menemukan lebih banyak bug nyata dengan penalaran lintas file lebih kuat dibanding pesaing dalam uji independen, dan 21% lebih sedikit kesalahan penalaran dokumen dibanding Opus 4.6
  • Kendali biaya halus lewat level effort xhigh yang baru dan Task Budgets (beta): 4.7 pada effort rendah kurang lebih menyamai kualitas output 4.6 pada effort medium
  • Pengetahuan mutakhir: cutoff andal Januari 2026, paling segar di antara semua model Claude saat rilis
  • Tokenizer baru menggelembungkan jumlah token sekitar 30% untuk teks yang sama dibanding model pra-4.7 (menurut dokumentasi Anthropic sendiri), menaikkan biaya efektif per permintaan meski harga resminya tidak berubah
  • Sangat bertele-tele dalam penggunaan agentik: satu benchmark menemukan GPT-5.5 memakai 72% lebih sedikit output tokens pada tugas coding setara, dan reviewer menyebut narasinya berlebihan
  • Perubahan API yang breaking menyulitkan migrasi: temperature/top_p/top_k dan budget_tokens untuk thinking kini mengembalikan error 400, dan teks thinking disembunyikan secara default
  • Latensi sedang dengan giliran yang bisa berlangsung menit-menit pada effort tinggi; mode fast adalah research preview premium yang sudah dideprekasi di 4.7
  • Digantikan oleh Opus 4.8 dengan harga sama $5/$25 dalam kurun sekitar 3 bulan, dan pengaman keamanan siber real-time bisa salah menandai pekerjaan keamanan yang sah

Jatuhkan vonis Anda

Satu rekomendasi per tool per gladiator. Suara Anda mengubah skor penonton yang dilihat semua orang.

GPT-5.5$30/1M out
57%skor penonton · 3
Claude Opus 4.7$25/1M out
57%skor penonton · 3

Vonis arena atas GPT-5.5

Pilih GPT-5.5 di atas GPT-5.4 jika Anda butuh otonomi agentik lebih kuat, alur kerja yang berat di terminal, atau penalaran abstrak SOTA, tetapi ketahuilah harga resminya naik dua kali lipat dari $2.50/$15 milik GPT-5.4 menjadi $5/$30 sementara context 1M token tidak berubah. Tim yang mengerjakan refactoring multi-file berisiko tinggi mungkin tetap lebih memilih Claude Opus, yang memimpin SWE-bench Pro (69.2% vs 58.6%) dan lebih baik menangkap maksud dari prompt yang longgar. Pengguna dengan anggaran ketat perlu mewaspadai biaya tambahan 272K token dan laporan limit yang lebih cepat habis, dan mengandalkan caching, Batch, atau Flex untuk memangkas biaya separuh.

Vonis arena atas Claude Opus 4.7

Pilih Opus 4.7 hanya jika Anda sudah terpatok padanya demi reproducibility: Opus 4.8 berharga sama $5/$25, mempertahankan permukaan API identik, dan mengunggulinya, sehingga menjadi default yang lebih baik untuk proyek baru. Model ini tetap pilihan sangat kuat untuk coding agentik, code review, dan pekerjaan dokumen ber-context 1M, serta merupakan peningkatan jelas dibanding Opus 4.6. Tim yang bermigrasi dari 4.6 perlu menganggarkan perubahan API yang breaking dan tokenizer yang menghasilkan sekitar 30% lebih banyak token per prompt. Pengguna yang sensitif biaya sebaiknya melirik Sonnet 5, yang memberi kualitas mendekati Opus seharga $3/$15 (harga perkenalan $2/$10 hingga 31 Agustus 2026).

Kata penonton

Tentang GPT-5.5

Jempol Bawahicus

It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.

Sang Penilai Adil

85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.

Tuan Rilis Melulu

5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.

Tentang Claude Opus 4.7

Jempol Bawahicus

Watch your invoices. New tokenizer counts ~30% more tokens for the same text, and it narrates every tiny step. Sticker price unchanged, effective cost definitely not.

Sang Penilai Adil

Came from 4.6 and stopped chunking repos entirely. 1M context, 128K output, flat $5/$25 with no long-context premium. That pricing decision alone won me over.

Tuan Rilis Melulu

87.6 SWE-bench Verified is not just marketing, it closes tickets GPT-5.4 fumbles. And the hi-res vision with pixel-accurate coords finally makes screenshot debugging useful.

Pertanyaan yang sering diajukan

Apakah GPT-5.5 lebih baik daripada Claude Opus 4.7?

Soal Penalaran, GPT-5.5 dinilai lebih tinggi (5/5 vs 4.5/5). Pilihan yang tepat tergantung kebutuhan Anda. Perbandingan baris demi baris di halaman ini mengupas harga, spesifikasi utama, dan penilaian arena.

Mana yang lebih murah, GPT-5.5 atau Claude Opus 4.7?

Claude Opus 4.7 lebih murah: harganya mulai dari $25/1M out, sementara GPT-5.5 mulai dari $30/1M out.

Berapa biaya GPT-5.5 dan Claude Opus 4.7 per 1M token?

GPT-5.5: $5/1M in per 1M token input, $30/1M out per 1M token output. Claude Opus 4.7: $5/1M in per 1M token input, $25/1M out per 1M token output.

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 (2026): model AI mana yang menang? | GLAD-AI-TOR