Testa a testa
GPT-5.5 vs Claude Opus 5: quale modello IA vince nel 2026?
GPT-5.5 ($30/1M out) e Claude Opus 5 ($25/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 7 voti della community, Claude Opus 5 è in testa con il 63% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, GPT-5.5 e Claude Opus 5 sono in parità a 5/5. Sul budget vince Claude Opus 5: parte da $25/1M out contro $30/1M out per GPT-5.5.
Confronto riga per riga
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 5
- Al lancio primo in classifica per intelligenza composita tra 190 modelli su Artificial Analysis, con 43,3% su Frontier-Bench v0.1 contro il 34,4% di GPT-5.6 Sol e il 33,7% di Claude Fable 5
- 3,9 volte migliore di GPT-5.6 Sol nel ragionamento inedito di ARC-AGI-3 (30,2% contro 7,8%), ed Elo 1861 su GDPval-AA v2 per il lavoro di conoscenza economica, davanti a Fable 5 (1747)
- 79,2% su SWE-bench Pro, a un solo punto da Fable 5 (80,0%) e 10 punti sopra Opus 4.8 (69,2%), a metà del prezzo di Fable 5; il co-fondatore di Cursor lo definisce 'quasi l'intelligenza di Fable 5 alla velocità e al costo di Opus'
- Stesso prezzo di Opus 4.8 ($5/$25) ma finestra più ampia: il contesto da 1M è ora il livello predefinito e unico, con output massimo di 128K e prompt caching a partire da 512 token
- I classificatori di sicurezza dual-use si attivano l'85% in meno rispetto a Fable 5, e la nuova modalità di fallback predefinita evita i rifiuti silenziosi a metà conversazione che avevano afflitto il lancio di Fable 5
- Si autoverifica senza che venga richiesto, gestisce i cambi di strumento a metà conversazione (beta) senza invalidare la prompt cache, ed è disponibile dal primo giorno su Claude.ai, l'API, Bedrock, Vertex e Microsoft Foundry
- Notevolmente lento e molto prolisso: 52,6 token di output al secondo e 68 secondi per il primo token su Artificial Analysis, con un consumo di circa 100 milioni di token di output durante la valutazione contro una mediana di 63 milioni
- La prolissità è un reale problema di costi: CodeRabbit ha misurato circa il 50% di lettura in più e il 65% di scrittura in più per ogni revisione del codice rispetto ai modelli di riferimento di frontiera
- Nessun vero taglio di prezzo nonostante la narrazione 'cost-efficient': identico a Opus 4.8 ($5/$25), vicino al prezzo di GPT-5.6 ($5/$30) e oltre il doppio dei livelli comparabili di Gemini o Grok
- I recensori descrivono una personalità 'brillante ma fastidiosa': eccesso di verifica, cautela e occasionali rifiuti di compiti banali come risolvere un conflitto di merge (recensione sul campo di Lenny's Newsletter)
- Cambiamento API non retrocompatibile per chi migra da Opus 4.8: il thinking è attivo di default e non può essere disattivato a effort xhigh o max (restituisce un errore 400); la modalità Fast ($10/$50, circa 2,5 volte più veloce) è disponibile solo via API, non su Bedrock o Vertex
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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 5
Claude Opus 5 è la scelta predefinita più ragionevole della gamma Series 5: gran parte dell'intelligenza di Fable 5 (e anche di più su Frontier-Bench e GDPval) esattamente a metà del prezzo per token, con classificatori che si attivano l'85% in meno. Chi ha migrato i carichi di lavoro a Fable 5 per le sue capacità ma soffre per il conto o per i rifiuti da falso positivo dovrebbe spostarli qui; chi è ancora su Opus 4.8 ottiene 10 punti in più su SWE-bench Pro gratis. Due motivi onesti per guardare altrove: la latenza e la prolissità. Con 52,6 token al secondo e 68 secondi per il primo token, si adatta male a esperienze utente interattive, e il suo appetito di token gonfia silenziosamente i costi reali oltre il prezzo di listino, quindi le pipeline ad alto volume sensibili al budget restano meglio servite da Sonnet 5, Gemini o DeepSeek. Conviene tenere Fable 5 solo per le esecuzioni autonome più lunghe, dove il suo lieve vantaggio su SWE-bench Pro si accumula.
Cosa dice la folla
Su 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.”
Su 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.”
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Domande frequenti
GPT-5.5 è meglio di Claude Opus 5?
La folla oggi sta con Claude Opus 5: il 63% lo consiglia, contro il 57% per GPT-5.5 (7 voti). 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 5?
Claude Opus 5 costa meno: parte da $25/1M out, mentre GPT-5.5 parte da $30/1M out.
Quanto costano GPT-5.5 e Claude Opus 5 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 5: $5/1M in per 1M di token in input, $25/1M out per 1M di token in output.