Testa a testa

Logo di GPT-5.5vsLogo di Claude Opus 4.7

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: quale modello IA vince nel 2026?

GPT-5.5 ($30/1M out) e Claude Opus 4.7 ($25/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 6 voti della community, GPT-5.5 è in testa con il 57% di approvazione.

Verdetto rapido

Su Ragionamento, scegli GPT-5.5: l'arena lo valuta 5/5 contro 4.5/5 per Claude Opus 4.7. Sul budget vince Claude Opus 4.7: parte da $25/1M out contro $30/1M out per GPT-5.5.

Confronto riga per riga

A partire da
$30/1M outTier standard $5/$30 per 1M di tokens (input in cache $0.50), il doppio dei $2.50/$15 di GPT-5.4; Batch/Flex $2.50/$15; Priority $12.50/$75; GPT-5.5 Pro $30/$180; prompt oltre i 272K tokens di input fatturati 2x in input / 1.5x in output.
$25/1M out$5 in input / $25 in output per 1M di tokens sul tier API standard, tariffa piatta fino al contesto completo da 1M (nessun sovrapprezzo long-context); Batch API -50%; il nuovo tokenizer produce ~30% di tokens in più rispetto ai modelli pre-4.7.
Fornitore
OpenAI
Anthropic
Finestra di contesto
1M tokens (1,050,000)
1M tokens (128K max output)
Prezzo in input
$5/1M in
$5/1M in
Prezzo in output
$30/1M out
$25/1M out
Modalità
text, vision (image input, text output)
text + image input (up to 2576px), text output
Open weights
No
No
Punteggio della folla
57%(3)
57%(3)
Voti dell'arena (1-5)
Ragionamento
5.0
4.5
Coding
4.5
4.5
Scrittura
4.0
4.5
Velocità
3.5
2.5
Rapporto qualità-prezzo
3.0
3.0

Punti di forza e debolezze

GPT-5.5

  • Finestra di contesto da 1M di tokens (1,050,000) con 128K di output max e reasoning effort regolabile da none a xhigh
  • Stato dell'arte su ARC-AGI-2 con 85.0% (contro 73.3% di GPT-5.4) e su Terminal-Bench 2.0 con 82.7%
  • Grande autonomia nel coding agentico: gli sviluppatori riportano che risolve al primo colpo task che a GPT-5.4 richiedevano più turni e corregge i propri errori; +50 punti su Code Arena rispetto a GPT-5.4
  • Sconti aggressivi: 90% sull'input in cache ($0.50/1M) e 50% via Batch o Flex ($2.50/$15)
  • Veloce per un reasoner di frontiera: gli sviluppatori dicono che è il primo modello GPT che si può usare comodamente a thinking effort medio o basso
  • Prezzo di listino raddoppiato rispetto a GPT-5.4 ($5/$30 contro $2.50/$15) a parità di finestra di contesto da 1M di tokens
  • Segue le istruzioni in modo troppo letterale: gli sviluppatori riportano che non riesce a inferire l'intento in punti ovvi dove Claude ci arriva
  • Dietro a Claude Opus 4.8 su SWE-bench Pro (58.6% contro 69.2%); gli sviluppatori su HN preferiscono ancora Claude circa 2:1 per il coding
  • A volte troppo conservativo con le modifiche al codice o salta del tutto il ragionamento profondo, rispondendo subito a prompt complessi
  • Sovrapprezzo long-context: i prompt oltre i 272K tokens di input sono fatturati 2x in input e 1.5x in output per l'intera sessione

Claude Opus 4.7

  • 87.6% su SWE-bench Verified (dall'80.8% di Opus 4.6) e 64.3% su SWE-bench Pro al lancio, davanti a GPT-5.4 (57.7%) e Gemini 3.1 Pro (54.2%)
  • Finestra di contesto da 1M di tokens e 128K di output max a prezzo fisso $5/$25 senza sovrapprezzo long-context (300K di output via Batch API in beta)
  • Primo Claude con visione ad alta risoluzione: accetta immagini fino a 2576px sul lato lungo con coordinate precise al pixel, circa 3x il dettaglio precedente
  • Code review eccezionale: trova più bug reali con un ragionamento cross-file più solido dei rivali nei test indipendenti, e il 21% di errori in meno di ragionamento sui documenti rispetto a Opus 4.6
  • Controllo fine dei costi con il nuovo livello di effort xhigh e i Task Budgets (beta): il 4.7 a effort low eguaglia più o meno la qualità di output del 4.6 a effort medium
  • Conoscenza recente: cutoff affidabile a gennaio 2026, il più fresco di qualsiasi Claude al momento della release
  • Il nuovo tokenizer gonfia il conteggio dei tokens di circa il 30% a parità di testo rispetto ai modelli pre-4.7 (per stessa documentazione di Anthropic), alzando il costo effettivo per richiesta nonostante il prezzo di listino invariato
  • Molto prolisso in uso agentico: un benchmark ha rilevato che GPT-5.5 usava il 72% di output tokens in meno su task di coding equivalenti, e i recensori definiscono la sua narrazione sovra-comunicativa
  • Le breaking change dell'API colpiscono chi migra: temperature/top_p/top_k e il budget_tokens del thinking ora restituiscono errori 400, e il testo del thinking è nascosto di default
  • Latenza moderata con turni di svariati minuti a effort alto; il fast mode è una research preview a pagamento già deprecata sul 4.7
  • Superato da Opus 4.8 agli stessi $5/$25 nel giro di ~3 mesi, e le protezioni cybersecurity in tempo reale possono generare falsi positivi sul lavoro di sicurezza legittimo

Emetti il tuo verdetto

Una raccomandazione per strumento per gladiatore. Plasma il punteggio della folla che tutti vedono.

GPT-5.5$30/1M out
57%punteggio della folla · 3
Claude Opus 4.7$25/1M out
57%punteggio della folla · 3

Il verdetto dell'arena su GPT-5.5

Scegli GPT-5.5 al posto di GPT-5.4 se ti servono più autonomia agentica, workflow intensivi da terminale o ragionamento astratto allo stato dell'arte, ma sappi che il listino è raddoppiato dai $2.50/$15 di GPT-5.4 a $5/$30 mentre il contesto da 1M di tokens è rimasto lo stesso. I team che fanno refactoring multi-file ad alto rischio potrebbero comunque preferire Claude Opus, che guida SWE-bench Pro (69.2% contro 58.6%) e inferisce meglio l'intento dai prompt approssimativi. Chi bada al budget deve tenere d'occhio il sovrapprezzo oltre i 272K tokens e le segnalazioni di limiti che si bruciano più in fretta, e appoggiarsi a caching, Batch o Flex per dimezzare i costi.

Il verdetto dell'arena su Claude Opus 4.7

Scegli Opus 4.7 solo se ci sei già ancorato per riproducibilità: Opus 4.8 costa gli stessi $5/$25, mantiene una superficie API identica e lo supera, il che lo rende il default migliore per i progetti nuovi. Resta una scelta molto solida per coding agentico, code review e lavoro documentale con contesto 1M, ed è un upgrade netto rispetto a Opus 4.6. I team che migrano dal 4.6 devono mettere in conto breaking change dell'API e un tokenizer che produce circa il 30% di tokens in più per prompt. Chi bada al budget dovrebbe guardare a Sonnet 5, che offre qualità quasi da Opus a $3/$15 (prezzo lancio $2/$10 fino al 31 agosto 2026).

Cosa dice la folla

Su GPT-5.5

Pollice Versicus

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.

Il Recensore Imparziale

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.

Ser Shippa-Tanto

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.

Su Claude Opus 4.7

Pollice Versicus

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.

Il Recensore Imparziale

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.

Ser Shippa-Tanto

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.

Domande frequenti

GPT-5.5 è meglio di Claude Opus 4.7?

Su Ragionamento, GPT-5.5 ottiene il voto più alto (5/5 contro 4.5/5). La scelta giusta dipende dal tuo caso d'uso. Il confronto riga per riga di questa pagina analizza prezzi, specifiche chiave e voti dell'arena.

Quale costa meno, GPT-5.5 o Claude Opus 4.7?

Claude Opus 4.7 costa meno: parte da $25/1M out, mentre GPT-5.5 parte da $30/1M out.

Quanto costano GPT-5.5 e Claude Opus 4.7 per 1M di token?

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