ศึกตัวต่อตัว

โลโก้ GPT-5.5vsโลโก้ Claude Opus 4.7

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?

GPT-5.5 ($30/1M out) และ Claude Opus 4.7 ($25/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 6 ครั้ง GPT-5.5 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 57%

คำตัดสินฉบับย่อ

ด้านการใช้เหตุผล เลือก GPT-5.5: สังเวียนให้คะแนน 5/5 เทียบกับ 4.5/5 ของ Claude Opus 4.7 ด้านงบประมาณ Claude Opus 4.7 ชนะ: เริ่มต้นที่ $25/1M out เทียบกับ $30/1M out ของ GPT-5.5

เปรียบเทียบทีละบรรทัด

เกณฑ์
เริ่มต้น
$30/1M outระดับมาตรฐาน $5/$30 ต่อ 1M โทเค็น (cached input $0.50) เป็นสองเท่าของ $2.50/$15 ของ GPT-5.4; Batch/Flex $2.50/$15; Priority $12.50/$75; GPT-5.5 Pro $30/$180; prompt ที่ input เกิน 272K โทเค็นคิด 2x input / 1.5x output
$25/1M out$5 input / $25 output ต่อ 1M โทเค็นในระดับ API มาตรฐาน ราคาคงที่ตลอดถึง context 1M เต็ม (ไม่มีค่าพรีเมียม long-context) Batch API ลด 50% ส่วน tokenizer ใหม่ให้โทเค็นเพิ่ม ~30% เทียบกับโมเดลก่อน 4.7
ผู้ให้บริการ
OpenAI
Anthropic
Context window
1M tokens (1,050,000)
1M tokens (128K max output)
ราคา input
$5/1M in
$5/1M in
ราคา output
$30/1M out
$25/1M out
โมดาลิตี
text, vision (image input, text output)
text + image input (up to 2576px), text output
Open weights
ไม่มี
ไม่มี
คะแนนฝูงชน
57%(3)
57%(3)
คะแนนสังเวียน (1-5)
การใช้เหตุผล
5.0
4.5
การเขียนโค้ด
4.5
4.5
งานเขียน
4.0
4.5
ความเร็ว
3.5
2.5
ความคุ้มค่า
3.0
3.0

จุดแข็งและจุดอ่อน

GPT-5.5

  • Context window 1M โทเค็น (1,050,000) พร้อม output สูงสุด 128K และ reasoning effort ปรับได้ตั้งแต่ none ถึง xhigh
  • State of the art บน ARC-AGI-2 ที่ 85.0% (เทียบกับ 73.3% ของ GPT-5.4) และ Terminal-Bench 2.0 ที่ 82.7%
  • ความเป็นอิสระใน agentic coding แข็งแรง: นักพัฒนารายงานว่ามัน one-shot งานที่ GPT-5.4 ต้องใช้หลายเทิร์นและแก้ความผิดพลาดของตัวเองได้ พร้อม +50 แต้มบน Code Arena เทียบกับ GPT-5.4
  • ส่วนลดดุดัน: ลด 90% สำหรับ cached input ($0.50/1M) และลด 50% ผ่าน Batch หรือ Flex ($2.50/$15)
  • เร็วสำหรับโมเดลใช้เหตุผลระดับ frontier: นักพัฒนาบอกว่าเป็น GPT ตัวแรกที่รันที่ thinking effort กลางหรือต่ำได้อย่างสบายใจ
  • ราคาหน้าป้ายเพิ่มเท่าตัวจาก GPT-5.4 ($5/$30 เทียบกับ $2.50/$15) โดย context window 1M โทเค็นเท่าเดิม
  • ทำตามคำสั่งแบบตรงตัวเกินไป: นักพัฒนารายงานว่ามันเดาเจตนาไม่ออกในจุดที่ชัดเจนซึ่ง Claude ทำได้
  • ตามหลัง Claude Opus 4.8 บน SWE-bench Pro (58.6% เทียบกับ 69.2%) และนักพัฒนาบน HN ยังเทใจให้ Claude ราว 2:1 สำหรับงานโค้ด
  • บางครั้งระวังตัวเกินไปกับการแก้โค้ด หรือข้ามการใช้เหตุผลลึกไปเลย ตอบทันทีทั้งที่ prompt ซับซ้อน
  • ค่าธรรมเนียม long-context: prompt ที่ input เกิน 272K โทเค็นถูกคิด input 2x และ output 1.5x ทั้งเซสชัน

Claude Opus 4.7

  • 87.6% บน SWE-bench Verified (จาก 80.8% ของ Opus 4.6) และ 64.3% บน SWE-bench Pro ตอนเปิดตัว นำหน้า GPT-5.4 (57.7%) และ Gemini 3.1 Pro (54.2%)
  • Context window 1M โทเค็นและ output สูงสุด 128K ในราคาคงที่ $5/$25 โดยไม่มีค่าพรีเมียม long-context (output 300K ผ่าน Batch API เบต้า)
  • Claude ตัวแรกที่มีวิชันความละเอียดสูง: รับภาพด้านยาวได้ถึง 2576px พร้อมพิกัดแม่นระดับพิกเซล รายละเอียดเพิ่ม ~3x จากเดิม
  • งาน code review โดดเด่น: เจอบั๊กจริงมากกว่าคู่แข่งด้วยการใช้เหตุผลข้ามไฟล์ที่แข็งแรงกว่าในการทดสอบอิสระ และผิดพลาดในการอ่านเอกสารน้อยกว่า Opus 4.6 ถึง 21%
  • คุมต้นทุนละเอียดผ่านระดับ effort ใหม่ xhigh และ Task Budgets (เบต้า): 4.7 ที่ effort ต่ำให้คุณภาพราวๆ 4.6 ที่ effort กลาง
  • ความรู้สดใหม่: knowledge cutoff เชื่อถือได้ถึงมกราคม 2026 ใหม่ที่สุดในบรรดา Claude ทุกตัว ณ ตอนเปิดตัว
  • Tokenizer ใหม่ทำจำนวนโทเค็นบวมขึ้นราว 30% สำหรับข้อความเดียวกันเทียบกับโมเดลก่อน 4.7 (ตามเอกสารของ Anthropic เอง) ดันต้นทุนจริงต่อคำขอขึ้นแม้ราคาหน้าป้ายไม่เปลี่ยน
  • เยิ่นเย้อมากในการใช้งานแบบ agentic: benchmark หนึ่งพบว่า GPT-5.5 ใช้โทเค็น output น้อยกว่า 72% ในงานเขียนโค้ดเทียบเท่ากัน และผู้รีวิวเรียกการบรรยายของมันว่าพูดเยอะเกินจำเป็น
  • การเปลี่ยนแปลง API แบบ breaking กัดผู้ย้ายระบบ: temperature/top_p/top_k และ budget_tokens ของ thinking คืน error 400 แล้ว และข้อความ thinking ถูกซ่อนโดยค่าเริ่มต้น
  • Latency ปานกลาง แต่ละเทิร์นกินเวลาหลายนาทีที่ effort สูง ส่วน fast mode เป็น research preview แบบพรีเมียมที่ถูก deprecate บน 4.7 ไปแล้ว
  • ถูกแทนที่ด้วย Opus 4.8 ในราคาเดิม $5/$25 ภายใน ~3 เดือน และระบบป้องกันไซเบอร์แบบเรียลไทม์อาจ false positive กับงานความปลอดภัยที่ถูกต้องตามกฎหมาย

ออกคำตัดสินของคุณ

หนึ่งคำแนะนำต่อหนึ่งเครื่องมือต่อหนึ่งกลาดิเอเตอร์ มันเปลี่ยนคะแนนฝูงชนที่ทุกคนเห็น

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

คำตัดสินของสังเวียนต่อ GPT-5.5

เลือก GPT-5.5 แทน GPT-5.4 ถ้าคุณต้องการความเป็นอิสระเชิง agentic ที่แข็งแรงขึ้น เวิร์กโฟลว์ที่ terminal หนัก หรือการใช้เหตุผลเชิงนามธรรมระดับ SOTA แต่ต้องรู้ว่าราคาหน้าป้ายเพิ่มเท่าตัวจาก $2.50/$15 ของ GPT-5.4 เป็น $5/$30 โดย context 1M โทเค็นเท่าเดิม ทีมที่ทำ refactor หลายไฟล์เดิมพันสูงอาจยังชอบ Claude Opus มากกว่า ซึ่งนำ SWE-bench Pro (69.2% เทียบกับ 58.6%) และเดาเจตนาจาก prompt หลวมๆ ได้ดีกว่า ผู้ใช้ที่ระวังงบควรจับตาค่าธรรมเนียมเมื่อเกิน 272K โทเค็นและรายงานว่าลิมิตหมดเร็วขึ้น แล้วพึ่ง caching, Batch หรือ Flex เพื่อหั่นต้นทุนครึ่งหนึ่ง

คำตัดสินของสังเวียนต่อ Claude Opus 4.7

เลือก Opus 4.7 เฉพาะเมื่อคุณตรึงอยู่กับมันแล้วเพื่อความ reproducible: Opus 4.8 ราคาเท่ากันที่ $5/$25 พื้นผิว API เหมือนกันทุกประการ และทำได้ดีกว่า จึงเป็นค่าเริ่มต้นที่ดีกว่าสำหรับโปรเจกต์ใหม่ ตัวมันยังคงแข็งแรงมากสำหรับการเขียนโค้ดแบบ agentic, code review และงานเอกสาร context 1M และเป็นอัปเกรดชัดเจนจาก Opus 4.6 ทีมที่ย้ายจาก 4.6 ควรเผื่องบสำหรับ API ที่เปลี่ยนแบบ breaking และ tokenizer ที่ให้โทเค็นเพิ่มราว 30% ต่อ prompt ส่วนผู้ใช้ที่อ่อนไหวต่อต้นทุนควรมองไปที่ Sonnet 5 ซึ่งให้คุณภาพใกล้ Opus ที่ $3/$15 (ราคาแนะนำ $2/$10 ถึง 31 สิงหาคม 2026)

ฝูงชนว่าอย่างไร

เกี่ยวกับ GPT-5.5

ธัมบ์ดาวนิคัส

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.

ผู้รีวิวเที่ยงธรรม

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.

เซอร์ชิปรัวๆ

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.

เกี่ยวกับ Claude Opus 4.7

ธัมบ์ดาวนิคัส

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.

ผู้รีวิวเที่ยงธรรม

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.

เซอร์ชิปรัวๆ

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.

คำถามที่พบบ่อย

GPT-5.5 ดีกว่า Claude Opus 4.7 ไหม?

ด้านการใช้เหตุผล GPT-5.5 ได้คะแนนสูงกว่า (5/5 vs 4.5/5) ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน

ตัวไหนถูกกว่ากัน GPT-5.5 หรือ Claude Opus 4.7?

Claude Opus 4.7 ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $25/1M out ขณะที่ GPT-5.5 เริ่มต้นที่ $30/1M out

GPT-5.5 และ Claude Opus 4.7 ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?

GPT-5.5: $5/1M in ต่อ 1M input tokens, $30/1M out ต่อ 1M output tokens Claude Opus 4.7: $5/1M in ต่อ 1M input tokens, $25/1M out ต่อ 1M output tokens