Head-to-head
GPT-5.5 vs Claude Opus 5: model AI mana yang menang di 2026?
GPT-5.5 ($30/1M out) dan Claude Opus 5 ($25/1M out) adalah dua model AI yang paling banyak dipakai di 2026. Dari 7 suara komunitas, Claude Opus 5 memimpin dengan persetujuan 63%.
Vonis singkat
Soal Penalaran, GPT-5.5 dan Claude Opus 5 imbang di 5/5. Soal budget, Claude Opus 5 menang: harganya mulai dari $25/1M out berbanding $30/1M out untuk GPT-5.5.
Perbandingan baris demi baris
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 5
- Menduduki peringkat #1 dalam kecerdasan komposit di antara 190 model pada Artificial Analysis saat peluncuran, dengan skor 43.3% pada Frontier-Bench v0.1 dibandingkan 34.4% untuk GPT-5.6 Sol dan 33.7% untuk Claude Fable 5
- 3.9x lebih unggul dibandingkan GPT-5.6 Sol pada penalaran baru ARC-AGI-3 (30.2% vs 7.8%), serta Elo 1861 pada pekerjaan pengetahuan ekonomi GDPval-AA v2, mengungguli Fable 5 (1747)
- 79.2% pada SWE-bench Pro, hanya berselisih satu poin dari Fable 5 (80.0%) dan 10 poin di atas Opus 4.8 (69.2%), dengan setengah harga Fable; salah satu co-founder Cursor menyebutnya 'kecerdasan mendekati Fable 5 dengan kecepatan dan biaya setara Opus'
- Harga tetap sama seperti Opus 4.8, yaitu $5/$25, namun dengan jendela konteks lebih besar: 1M konteks kini menjadi tier default sekaligus satu-satunya, dengan output maksimum 128K dan prompt caching mulai dari 512 token
- Classifier keamanan dual-use terpicu 85% lebih jarang dibandingkan pada Fable 5, dan mode fallback default yang baru mencegah penolakan diam-diam di tengah sesi yang sempat membebani peluncuran Fable
- Memverifikasi hasil kerjanya sendiri tanpa diminta, menangani perubahan tool di tengah percakapan (beta) tanpa merusak prompt cache, dan tersedia sejak hari pertama di Claude.ai, API, Bedrock, Vertex, dan Microsoft Foundry
- Tergolong lambat dan sangat verbose: 52.6 output token/detik dan 68 detik hingga token pertama pada Artificial Analysis, serta menghabiskan sekitar 100M output token selama evaluasi mereka, dibandingkan median 63M
- Verbositas ini menjadi masalah biaya nyata: CodeRabbit mengukur model ini membaca sekitar 50% lebih banyak dan menulis sekitar 65% lebih banyak dibandingkan model frontier acuan per panggilan code review
- Tidak ada pemotongan harga sesungguhnya meski narasinya 'cost-efficient': sama persis dengan Opus 4.8 ($5/$25), hampir setara harga GPT-5.6 ($5/$30), dan lebih dari 2x tier Gemini atau Grok yang sebanding
- Para reviewer menggambarkan kepribadiannya sebagai 'brilian tapi menjengkelkan': verifikasi berlebihan, sikap berhati-hati berlebihan, dan sesekali menolak tugas sepele seperti menyelesaikan merge conflict (ulasan lapangan Lenny's Newsletter)
- Perubahan API yang bersifat breaking bagi pengguna yang bermigrasi dari Opus 4.8: thinking aktif secara default dan tidak dapat dinonaktifkan pada level usaha xhigh atau max (mengembalikan error 400); Fast mode ($10/$50, sekitar 2.5x lebih cepat) hanya tersedia lewat API, tidak di Bedrock atau Vertex
Jatuhkan vonis Anda
Satu rekomendasi per tool per gladiator. Suara Anda mengubah skor penonton yang dilihat semua orang.
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 5
Claude Opus 5 adalah pilihan default paling masuk akal di jajaran Series 5: sebagian besar kecerdasan Fable 5 (bahkan melampaui Fable pada Frontier-Bench dan GDPval) dengan harga token tepat setengahnya, plus classifier yang terpicu 85% lebih jarang. Jika beban kerja sudah dipindahkan ke Fable 5 demi kapabilitas namun tagihannya terasa berat atau sering kena penolakan false positive, model ini layak dipertimbangkan sebagai pengganti; jika masih memakai Opus 4.8, upgrade ini memberi tambahan 10 poin SWE-bench Pro tanpa biaya tambahan. Dua alasan jujur untuk memilih model lain: latensi dan verbositas. Dengan kecepatan 52.6 token/detik dan 68 detik hingga token pertama, model ini kurang cocok untuk UX interaktif, dan 'nafsu' tokennya diam-diam menggelembungkan biaya riil di atas harga resmi, sehingga pipeline bervolume tinggi yang sensitif terhadap anggaran tetap lebih cocok memakai Sonnet 5, Gemini, atau DeepSeek. Fable 5 baru layak dipertahankan untuk run otonom terpanjang, di mana keunggulan tipisnya pada SWE-bench Pro terasa akumulatif.
Kata penonton
Tentang GPT-5.5
“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.”
“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.”
“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 5
“The sticker price is unchanged but my invoice is not: it writes essays where Opus 4.8 wrote answers. 68 seconds to first token killed it for our support chat, we went back to Sonnet 5.”
“Fed it a 40-tab financial model with cross-sheet formulas and asked for a scenario deck. It got the edge cases the analysts missed. For document-heavy enterprise work this is the best model I have used.”
“We moved off Fable 5 because the bio classifier kept flagging our genomics tooling. Opus 5 does the same work at half the price and I have not seen a single silent reroute since.”
“Migrated our agents from Opus 4.8 the day it dropped. Same bill, and tasks that used to stall at the planning stage now just finish. The 10-point SWE-bench jump is not marketing, our merge queue feels it.”
Lanjut membandingkan
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah GPT-5.5 lebih baik daripada Claude Opus 5?
Saat ini penonton berpihak pada Claude Opus 5: 63% merekomendasikannya, berbanding 57% untuk GPT-5.5 (7 suara). 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 5?
Claude Opus 5 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 5 per 1M token?
GPT-5.5: $5/1M in per 1M token input, $30/1M out per 1M token output. Claude Opus 5: $5/1M in per 1M token input, $25/1M out per 1M token output.