GPT-5.5 vs Opus 4.7 w kodowaniu: benchmarki, ceny i wybór

Czy GPT-5.5 i Claude Opus 4.7 to nadal aktualne modele?

Oba istnieją, ale w październiku 2026 żaden nie jest już najnowszym modelem swojej firmy. OpenAI udostępniło GPT-5.5 23 kwietnia 2026 r. [1], a Anthropic ogłosił Claude Opus 4.7 16 kwietnia 2026 r. [2]. Release notes OpenAI podają, że GPT-5.5 wycofano z ChatGPT, ChatGPT Work i Codex 14 października 2026 r., z zachowanym dostępem przez API [4]. Strona Anthropic prezentuje już Opus 4.8, ogłoszony 28 maja 2026 r. [5]. Porównanie dotyczy więc pracy przez API, nie czatu.

Aktualne plany, limity i ceny ChatGPT w Polsce zbiera strona ChatGPT.

Jakie wyniki benchmarków deklarują producenci?

OpenAI podaje dla GPT-5.5 82,7% w Terminal-Bench 2.0 i 58,6% w SWE-Bench Pro [1]. Anthropic w omawianych materiałach nie podaje jednego zbiorczego wyniku liczbowego, tylko opis zmian w modelu. Zestawienie getaiperks.pl wskazuje, że GPT-5.5 wyprzedza Opus 4.7 w Terminal-Bench o 13 punktów procentowych [6], a devstockacademy pisze, że Claude nadal prowadzi w SWE-Bench Pro [7].

Opis Opus 4.7 koncentruje się na długich zadaniach programistycznych, dokładniejszym wykonywaniu instrukcji, samoweryfikacji i obsłudze narzędzi [2]. Dokumentacja modelu dodaje obsługę kontekstu do 1 mln tokenów [3]. To inne kryterium niż wynik w benchmarku: mówi o tym, ile kodu model przyjmie naraz, a nie o tym, jak szybko domknie zadanie.

Trzy zastrzeżenia są tu ważniejsze niż same liczby. Wyniki pochodzą od producenta albo z portalu porównawczego. Terminal-Bench i SWE-Bench mierzą rozwiązywanie wyodrębnionych zadań, nie czas od zgłoszenia błędu do wdrożenia, koszt przeglądu kodu, regresje i nadzór człowieka. Rzetelny wynik powinien podawać konfigurację modelu, poziom effort, użyte narzędzia i liczbę prób. Bez tego 82,7% i 58,6% [1] opisują zadanie testowe, a nie produktywność zespołu.

Co pokazują porównania redakcyjne?

DataCamp, MindStudio, SII i getaiperks zestawiają oba modele w tych samych kategoriach: kodowanie, rozumowanie, użycie narzędzi i ceny [8][9][10][6]. MindStudio twierdzi, że GPT-5.5 zużywa o 72% mniej tokenów wyjściowych niż Opus 4.7 na tych samych zadaniach [9]. To pojedyncze źródło redakcyjne, bez publicznie opisanej metodologii, więc traktujemy je jako tezę do sprawdzenia, nie jako pomiar.

SII porównuje GPT-5.4 z Claude Opus 4.7 [10], czyli inną parę modeli niż tytułowa. Wniosek z tych tekstów jest wspólny: różnice zależą od zadania, a nie od jednej trwałej przewagi. Więcej o tym, jak OpenAI scala kolejne modele w Codexie, piszemy w artykule GPT-5.5 połknął Codex.

Ile kosztuje token w GPT-5.5 i Opus 4.7?

Przy premierze Anthropic podawał 5 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 25 USD za 1 mln wyjściowych dla Opus 4.7 [2]. OpenAI podawało dla GPT-5.5 5 USD za 1 mln wejściowych i 30 USD za 1 mln wyjściowych [1]. Cena wejścia jest identyczna, a różnica siedzi w tokenach wyjściowych.

Dokumentacja Anthropic ostrzega, że nowy tokenizer może generować około 1–1,35 raza więcej tokenów niż w Opus 4.6, zależnie od treści [3]. Sama cena za token nie przesądza więc o koszcie zadania: tańszy token wyjściowy może zostać zjedzony przez większą liczbę tokenów.

Czy cena API wystarcza do policzenia kosztu projektu?

Nie. Rachunek zależy od liczby iteracji, użytych narzędzi, cache'owania, długości kontekstu i ponowień [1][2]. Subskrypcja to osobna pozycja od API: Plus kosztuje 20 USD miesięcznie, a Go 8 USD miesięcznie [11]. Po kursie NBP z 15 października 2026, czyli 3,8952 USD/PLN, daje to około 78 zł i 31 zł miesięcznie [12].

OpenAI obsługuje rozliczenia w złotych dla Polski, ale zmiana waluty wymaga anulowania i ponownej subskrypcji po okresie rozliczeniowym [13]. Ceny w App Store i Google Play ustalają Apple i Google, więc kwota w koszyku może różnić się od prostego przeliczenia [13]. Dla zespołów liczy się przede wszystkim rachunek za API, bo plan Plus nie obejmuje użycia API [11].

Który model wybrać do jakiego zadania?

Nie ma jednego zwycięzcy. Claude Opus 4.7 wybieramy do długich, wieloetapowych zadań, gdzie liczy się duży kontekst i samoweryfikacja [2][3]. GPT-5.5 ma sens tam, gdzie dominują tokeny wyjściowe i liczba iteracji, pod warunkiem że ktoś potwierdzi deklarację o mniejszym zużyciu tokenów [9].

Dla projektów z kodem legacy omawiane źródła nie podają osobnych wyników, więc nie ma podstaw do rekomendacji. Warto natomiast sprawdzić warianty wdrożenia on-premise, jeśli compliance blokuje chmurę. Opisujemy je w tekście Codex on-premise.

Jak porównać oba modele we własnym projekcie?

Polecamy eksperyment, nie ankietę. Ten sam zestaw repozytoriów, zgłoszeń, testów, promptów, narzędzi i limitów dla obu modeli, a do pomiaru: czas człowieka, czas agenta, liczba iteracji, tokeny, koszt API, odsetek poprawnych poprawek i regresje. Dopiero taki wynik odpowiada na pytanie o oszczędność czasu i pieniędzy.

Warto rozdzielić dwie miary: koszt wygenerowania poprawki i koszt jej utrzymania. Model, który pisze szybciej, ale częściej wraca z regresją, wypada gorzej niż model wolniejszy z wyższą skutecznością pierwszego podejścia. Dlatego w arkuszu porównawczym trzymamy obok siebie tokeny i liczbę poprawek odrzuconych w przeglądzie kodu.

Najczęstsze pytania

Czy GPT-5.5 jest nadal dostępny w ChatGPT?

Nie. Release notes OpenAI podają, że GPT-5.5 wycofano z ChatGPT, ChatGPT Work i Codex 14 października 2026 r. [4]. Model pozostaje dostępny przez API, więc porównanie z Opus 4.7 ma dziś sens tylko w scenariuszach integracji przez API, a nie w codziennej pracy w czacie.

Czy Claude Opus 4.7 obsługuje kontekst 1 mln tokenów?

Tak, dokumentacja Anthropic podaje obsługę kontekstu do 1 mln tokenów [3]. To przydatne przy pracy na dużych repozytoriach, ale nie zastępuje dobrego podziału zadania. Długi kontekst zwiększa koszt wejścia, a niekoniecznie poprawia trafność odpowiedzi.

Który model jest tańszy w API?

Przy tych samych tokenach wejściowych wyjście Opus 4.7 kosztuje 25 USD za 1 mln, a GPT-5.5 30 USD za 1 mln [1][2]. Przewaga może zniknąć, bo nowy tokenizer Opus 4.7 generuje około 1–1,35 raza więcej tokenów niż Opus 4.6 [3]. Trzeba liczyć koszt zadania, nie cenę jednostkową.

Czy benchmarki wystarczą do wyboru modelu?

Nie. Terminal-Bench 2.0 i SWE-Bench Pro mierzą rozwiązywanie wyodrębnionych zadań, a nie czas od zgłoszenia błędu do wdrożenia, koszt przeglądu kodu i regresje [1]. Do decyzji potrzebny jest test na własnych repozytoriach, z tymi samymi promptami i narzędziami dla obu modeli.

Czy da się porównać koszt w złotych?

Tylko szacunkowo. Plus kosztuje 20 USD miesięcznie, Go 8 USD [11], a kurs NBP z 15 października 2026 to 3,8952 USD/PLN [12]. Przeliczenie daje około 78 zł i 31 zł, ale finalną kwotę w złotych ustala checkout OpenAI, a nie kurs NBP.

Źródła

1. Introducing GPT-5.5 (OpenAI, 2026)
2. Introducing Claude Opus 4.7 (Anthropic, 2026)
3. What's new in Claude Opus 4.7 (Claude API Docs, 2026)
4. Model Release Notes (OpenAI Help Center, 2026)
5. Claude Opus (Anthropic, 2026)
6. GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Benchmarki, Ceny, Werdykt (getaiperks, 2026)
7. GPT-5.5 – nowy model OpenAI z polskim akcentem w oficjalnym blogu (devstockacademy, 2026)
8. Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5: który model czołowy jest najlepszy? (DataCamp, 2026)
9. GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7: Real-World Coding Performance Compared (MindStudio, 2026)
10. AI w programowaniu: Porównanie GPT-5.4 i Claude Opus 4.7 (SII, 2026)
11. Plans and Pricing (ChatGPT, 2026)
12. Kurs USD/PLN z 15.10.2026 (NBP, 2026)
13. Multi-currency billing (OpenAI Help Center, 2026)