别问谁更强，GPT-5.5和Opus4.7综合对比
老金我一开始想把这篇写成模型大战。
GPT-5.5 一边，Claude Opus 4.7 一边。
表格一摆，谁高谁低，好像很清楚。
可我翻完 OpenAI 和 Anthropic 的官方资料后，改主意了。
这不是谁把谁打死的问题。
真正的问题是：你到底想让 AI 少帮你切工具，还是少让你盯进度？
所以这篇不做站队。
这篇就帮你拆一个更实用的判断。
短循环任务交给 GPT-5.5，长交付任务更适合 Opus 4.7。
我原来以为重点是跑分。
这事最容易误判。
因为两边都给了很多数字。
你只看表格，很快就会开始比谁赢得多。
OpenAI 给的数据：GPT-5.5 在 Terminal-Bench 2.0 拿到 82.7%。
这个测试看的是命令行复杂任务。
说白了，就是模型能不能自己装依赖、跑脚本、看报错、继续改。
但同一张表里，SWE-Bench Pro Public 是 Opus 4.7 更高。
GPT-5.5 是 58.6%。
Opus 4.7 是 64.3%。
这就有意思了。
如果你只问谁更强，答案会很拧巴。
如果你问它们分别适合哪一步，答案反而清楚了。
GPT-5.5省的是来回搬东西
先说一个具体使用瞬间。
你在 Cursor 或终端里修一个测试。
依赖报错、脚本失败、日志一堆红字。
以前你要复制报错，丢给模型。
模型给你建议，你再回终端跑。
跑完又报新错，再复制一遍。
烦就烦在这。
不是模型不会回答。
是人一直在当搬运工。
GPT-5.5 这次最值得看的地方，不是单个分数。
而是 OpenAI 明确把它往会用电脑干活这个方向推。
官方说它擅长写代码、联网研究、分析数据。
还能创建文档表格，跨工具完成任务。
这不是单点问答，是一串动作。
所以老金对 GPT-5.5 的判断是：
它更适合短循环开发。
查资料、跑命令、修小 bug、补脚本、改文档。
这些任务碎、来回多，它的优势更明显。
还有一个细节挺现实。
GPT-5.5 在 Codex 里是 400K 上下文窗口。
Fast mode 生成 token 速度是 1.5 倍，成本是 2.5 倍。
换成人话说。
OpenAI 不是只在卷聪明。
它在给不同任务配不同挡位。
简单活就快点跑。
复杂活就给更多上下文。
这才像一个开发工作台。
Opus 4.7省的是你少催它一步
Opus 4.7 的味道不太一样。
它不是那种只拼速度的叙事。
Anthropic 一直在强调复杂任务、长上下文、Agent 工作流。
Claude Opus 4.7 产品页写得很直白。
它适合生产级代码、复杂 AI Agent、复杂文档创建。
AI Agent 可以理解成能自己拆任务和调用工具的 AI 助手。
还带 1M context window（可以理解成一次能记住更多材料）。
这对应的是另一种使用瞬间。
你不是让它改一个小 bug。
你是把一个复杂 issue 丢过去。
希望它自己规划、改代码、检查结果。
然后告诉你哪里不确定。
这里拼的不是快。
拼的是少断片。
少半路停下来问你一句：下一步干嘛？
Anthropic 官方页里有两个客户测试很有参考价值。
CursorBench 上，Opus 4.7 是 70%。
Opus 4.6 是 58%。
Notion 的反馈是，复杂多步骤工作流比 Opus 4.6 高 14%。
工具错误降到三分之一。
这类数据要谨慎看。
它们是客户场景，不是完全中立的公开统一测试。
但方向很明确：Opus 4.7 在长任务和工具调用上更稳。
所以老金对 Opus 4.7 的判断是：
它更适合长交付任务。
重构、代码审查、大型代码库、复杂 Agent 自动执行。
这些活更需要它。
真正分界线不是模型，是任务形状
短循环任务，最怕切换。
你要查 API、修测试、解释日志、补脚本。
每一步都不大，但来回很多。
这种时候 GPT-5.5 更顺。
因为它强在终端、浏览、办公和跨工具任务。
它像一个手脚更快的工作台。
长交付任务，最怕断掉。
你希望它理解整个项目。
你希望它连续改几轮。
你还希望它自己检查有没有破坏旧逻辑。
这种时候 Opus 4.7 更合适。
因为它的卖点就是复杂任务、更长上下文、更少监督。
它像一个能多扛一会儿的高级同事。
这个区别比跑分更重要。
跑分告诉你模型会不会。
任务形状告诉你该不该用它。
价格不能只看每百万 token
价格这块也别只看单价。
数据来源：OpenAI 官方定价页、Anthropic 官方产品页。
Opus 4.7 还有 prompt caching 省 90%。
batch processing 省 50%。
只看输出单价，Opus 4.7 便宜一点。
但真实账单不是这么算。
上下文长短、工具调用次数、失败重跑次数，都会改结果。
一个模型单价低，但三次跑偏。
你付的是重试钱。
一个模型单价高，但一次把测试跑通。
最后反而可能便宜。
所以现在看 AI 编程成本，重点不是每百万 token 贵几美元。
而是它能不能少失败一次。
这个账更接近真实工作。
我的用法不是二选一
如果今天让老金给一个实际用法，我会这么分。
日常开发用 GPT-5.5 打底
它适合查资料、跑终端、修小 bug、补脚本、处理文档。
尤其你已经在 ChatGPT 或 Codex 工作流里，切换成本最低。
复杂交付用 Opus 4.7 接管
它适合大代码库、长上下文、复杂重构、代码审查、Agent 自动执行。
尤其是那种你不想每三分钟催一次的任务。
重要代码别让一个模型自嗨
短任务让 GPT-5.5 做。
长任务让 Opus 4.7 做。
最后让另一个模型做 review（代码审查）。
这个组合很实用。
AI 编程真正靠谱的用法，不是押注一个最强模型。
而是给不同环节分配不同工种。
别被最强模型四个字带偏
这轮对比最反直觉的地方是：
GPT-5.5 和 Opus 4.7 都没有把对方打死。
GPT-5.5 把工作台做宽。
它想把代码、工具、浏览、办公任务往一个入口里收。
它解决的是少切换。
Opus 4.7 把深水区做稳。
它想让复杂任务少断片、少停工、少让人催。
它解决的是少盯进度。
所以别再问谁才是王者。
真实工作里，王者这个词没啥用。
能不能把你手上一段混乱流程变短，才有用。
如果它让你少复制三次报错，GPT-5.5 就值。
如果它让你少盯一个长任务，Opus 4.7 就值。
参数会继续卷，榜单会继续变。
但任务怎么分，这个判断会留下来。