A Claude Opus 4.7 vs GPT-5.4 összehasonlítás 2026 tavaszán nem egyetlen benchmarkon dől el. Az Anthropic 2026. április 16-án adta ki az Opus 4.7-et, az OpenAI egy héttel később, április 23-án a GPT-5.5-öt (a GPT-5.4 utódját). A két modell más-más területen erős — és a fejlesztőknek pontosan ez a fontos.

Más modell kell egy nagy kódbázis refaktorálásához, más az eszközhasználathoz, más az ár-érték arányhoz. Ez a cikk konkrét benchmark számok, árazás és gyakorlati helyzetek alapján mutatja meg, mikor melyik a jobb választás.

Claude Opus 4.7 vs GPT-5.4: a kódolási benchmarkok

A SWE-bench Pro — amely valós GitHub issue-k megoldását méri — jelenleg a legjobb előrejelzője annak, hogyan teljesít egy modell éles fejlesztői környezetben. Itt a Claude Opus 4.7 vezet: 64,3%, szemben a GPT-5.4 57,7%-ával. Ez 6,6 százalékpontos előny, ami a gyakorlatban kevesebb bukott pull requestet és kevesebb félbehagyott feladatot jelent.

A SWE-bench Verified (egyszerűbb, ellenőrzött feladatok) hasonló képet mutat: Opus 4.7: 87,6%, GPT-5.4: 80,6% — 7 pontos különbség. Az Anthropic saját publikációja szerint a memorizációs szűrők alkalmazása után is megmaradt az előny.

A kódbázis-szintű feladatokban — hibajegy megoldás, több fájlos refaktorálás, tesztjavítás — a Claude Opus 4.7 jelenleg a legerősebb általánosan elérhető modell.

A tudományos kérdéseknél is hasonló a kép. A GPQA Diamond — amely doktori szintű természettudományos és mérnöki kérdéseket mér — 94,2%-ot mutat az Opus 4.7-nél. Ez az egyik legmagasabb általánosan elérhető eredmény ezen a benchmarkon.

Van ahol a GPT-5.4 (és utódja a GPT-5.5) erősebb. A Terminal-Bench 2.0 teszten — amely tervezést, iterációt és eszközkoordiniációt mér parancssorban — a GPT-5.5 82,7%-ot ér el, szemben az Opus 4.7 69,4%-ával. Ez 13,3 pontos különbség a GPT javára. A web-alapú kutatási feladatoknál (BrowseComp) szintén a GPT-5.4 vezet: 89,3% vs 79,3%.

A kép tehát nem fekete-fehér: az Opus a kódbázis-javításban és az eszközhasználatban erős, a GPT a tervezésben, iterációban és web-kutatásban. Mindkét modell más-más fejlesztői feladattípushoz optimális.

Eszközhasználat és ágensek: MCP-Atlas és Computer Use

Az ágensek korában nem elég jó kódot írni — a modellnek eszközöket is kezelnie kell. Az MCP-Atlas benchmark (tool orchestration) az Opus 4.7-nek kedvez: 79,1% vs 75,3% (GPT-5.5-tel szemben). Ez azt jelenti, hogy ha az AI-nek fájlrendszert, API-kat és adatbázisokat kell párhuzamosan kezelnie, az Opus megbízhatóbb.

A Computer Use (asztali alkalmazások vezérlése) szintén Opus terület: 78,0% vs 75,0%. Ez különösen a vállalati automatizálásnál számít, ahol az AI-nek böngészőben, fájlkezelőben és alkalmazásokban kell navigálnia.

A kontextusablak mindkét modellnl 1M token — ez 2026 tavaszán a frontier standard. A Gemini 3.1 Pro itt erősebb 2M tokennel, de kódolási benchmarkokban gyengébb. Az Opus 4.7 fontos újítása a fájlrendszer-memória: a modell munkameneteken át megjegyzi, milyen fájlokat módosított, ami hosszabb ágensfeladatoknál csökkenti a kontextusvesztést.

A GPT-5.5 ezzel szemben Interactive Thinking funkciót hozott: a felhasználó a modell gondolkodási fázisába beavatkozhat, átirányítva a megoldási irányt mielőtt a modell befejezi a választ. Ez a bonyolultabb tervezési feladatoknál előny — a fejlesztő korrigálhat mielőtt a modell rossz irányba megy.

Árazás: melyik éri meg jobban?

A Claude Opus 4.7 vs GPT-5.4 árazása (millió tokenre):

Claude Opus 4.7: $5.00 input / $25.00 output — összesen $30/M a teljes ciklus.
GPT-5.4: $2.50 input / $15.00 output — összesen $17.50/M.
GPT-5.5: $5.00 input / $30.00 output — összesen $35/M (az Opus közvetlen versenytársa).

Az Opus 4.7 tehát majdnem kétszer drágább mint a GPT-5.4, de olcsóbb mint a GPT-5.5. Ha a GPT-5.4-gyel hasonlítjuk össze, a kérdés az, hogy a 6,6 pontos SWE-bench előny megéri-e a dupla árat. Kritikus kódolási feladatoknál — ahol egy hiba órákba kerül — általában igen.

A Anthropic árlistáján és az OpenAI modell dokumentációjában mindig érdemes a friss árakat ellenőrizni.

Költségszámítás a gyakorlatban

Egy tipikus fejlesztői ügynök-munkamenet 5-15 modellhívásból áll. Ha egy kódolási feladat átlagosan 50.000 input és 10.000 output tokent fogyaszt hívásonként, és 10 hívás szükséges:

Claude Opus 4.7: (500K × $5/M) + (100K × $25/M) = $2.50 + $2.50 = $5.00 per feladat
GPT-5.4: (500K × $2.50/M) + (100K × $15/M) = $1.25 + $1.50 = $2.75 per feladat
GPT-5.5: (500K × $5/M) + (100K × $30/M) = $2.50 + $3.00 = $5.50 per feladat

Havi 200 fejlesztői feladattal ez $1000 (Opus), $550 (GPT-5.4) vagy $1100 (GPT-5.5). A cache-elés mindenhol tovább csökkenti — az Anthropic cache-elt input 90%-kal olcsóbb, az OpenAI hasonlóan kedvezményes.

A kérdés tehát nem pusztán az, hogy melyik modell olcsóbb. A kérdés az, hogy a drágább modell kevesebb iterációval old-e meg egy feladatot. Ha az Opus 4.7 átlagosan 7 hívásból megoldja amit a GPT-5.4 10-ből, a végső költség közelít egymáshoz.

Mikor válaszd a Claude Opus 4.7-et?

Az Opus 4.7 akkor a jobb választás, ha a projekt tartalmaz:

Több fájlos refaktorálást — a modell jobban tartja a kontextust nagy kódbázisban.
GitHub issue megoldást — a SWE-bench Pro 64,3%-a azt jelenti, hogy tízből hat valós hibajegyet képes önállóan megoldani.
AI-ügynök építést eszközhasználattal — az MCP-Atlas és Computer Use benchmarkok itt erősebbek.
Hosszú kontextusú elemzést — 1M tokenes ablak, erős fájlrendszer-memória a munkameneteken át.

Fontos hátrány: az Opus 4.7 bőbeszédű. Magyaráz, narrátorol, dokumentál munka közben. Ez hasznos code review-nál, de drágább és lassabb ágensekben. Egy agentic coding loop-ban, ahol a modell 10-15 lépést hajt végre, a felesleges szöveg gyorsan felszívja a token-keretet.

Az Opus 4.7 másik erőssége az xhigh reasoning effort szint — ez a high és max közötti új fokozat, amely a legnehezebb feladatoknál ad extra pontosságot. A modell az Opus 4.6-hoz képest 10,9 ponttal javított a SWE-bench Pro-n (53,4% → 64,3%), és háromszoros vizuális felbontást kapott (3,75 megapixel).

Mikor válaszd a GPT-5.4-et (vagy GPT-5.5-öt)?

A GPT család akkor erősebb, ha a projekt tartalmaz:

Parancssoros, tervező jellegű feladatokat — a Terminal-Bench 82,7%-a mutatja, hogy a GPT-5.5 jobban iterál CLI környezetben, gyorsabban korrigál és kevesebb zsákutcába fut.
Web-alapú kutatást — a BrowseComp 89,3%-a a GPT-5.4 előnye; ha az ügynöknek böngészőben kell keresnie, ez számít.
Meglévő OpenAI-infrastruktúrát — ha a csapat már tool calling-ra, Assistants API-ra vagy Codex-re épít, a váltás költsége is szempont.
Költségérzékeny, nagy volumenű feladatokat — a GPT-5.4 $17.50/M tokennel majdnem fele az Opus árának.

Hogyan áll a Gemini 3.1 Pro ebben a versenyben?

A teljes kép nem rajzolható meg a Google nélkül. A Gemini 3.1 Pro — $2.00 input / $12.00 output — a kódolási benchmarkokban lemarad az Opus és a GPT mögött, de két területen kiemelkedő: a 2M tokenes kontextusablak és a multimodális képességek.

Ha a feladat egy hatalmas kódbázis vagy dokumentumgyűjtemény egyszerre történő feldolgozása, a Gemini 3.1 Pro dupla kontextusa komoly előny. Az árazás is kedvezőbb: $14/M token a teljes ciklus — fele az Opus árának.

A SWE-bench Pro-n viszont a Gemini 3.1 Pro az Opus mögött áll: 54,2% vs 64,3%. Kódolásra tehát nem ez az optimális választás, de költségérzékeny, nagy kontextusú feladatokra érdemes mérlegelni.

A kódoló AI választás valódi kérdése 2026-ban

A Claude Opus 4.7 vs GPT-5.4 kérdésre nincs egyetlen, minden helyzetben igaz válasz. A benchmarkok egyértelműen mutatják: kódbázis-szintű feladatokban az Opus vezet, tervező-iteratív és web-kutatási feladatokban a GPT erősebb.

A legjobb stratégia 2026-ban a rétegzett modellhasználat:

Kritikus kódolás és refaktorálás → Claude Opus 4.7
Napi fejlesztői asszisztencia és tool calling → GPT-5.4 vagy Claude Sonnet 4.6
Gyors kódkiegészítés és tesztek → GPT-5.4 mini vagy Claude Haiku 4.5
Web-kutatás és böngésző-alapú ügynökök → GPT-5.4 Pro
Nagy kontextusú dokumentumfeldolgozás → Gemini 3.1 Pro

A modellválasztás 2026-ban nem arról szól, melyik „a legjobb”. Arról szól, melyik a legjobb az adott feladathoz, az adott költségkereten belül. Minden kritikus kódmódosítást emberi review-val, tesztekkel és verziókezeléssel kell lezárni — függetlenl attol, melyik modell készítette.

Következő cikkünkben a Claude Mythos tanulságát nézzük meg: miért kell óvatosan kezelni az AI-modellekről szóló pletykákat és benchmarkokat?