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Direktvergleich

Claude Opus 4.7 vs. GPT-5.5

Veröffentlichte Benchmarkwerte aus derselben Version und Vergleichskohorte, API-Preise und technische Eckdaten. Unterschiedliche Testeinstellungen werden sichtbar ausgewiesen.

gemeinsame Messreihen
36
verschiedene Benchmarks
26
jüngster Abruf
29.09.2026

Modellauswahl ändern

Steckbrief

Allgemeine Daten

Erscheinungsdatum, Verfügbarkeit, Kontextfenster, Architektur und veröffentlichte Parameterzahlen auf einen Blick. Nicht veröffentlichte Angaben bleiben als solche markiert.

Allgemeine Daten von Claude Opus 4.7 und GPT-5.5
MerkmalClaude Opus 4.7GPT-5.5
AnbieterAnthropicOpenAI
ErschienenApr. 202623. Apr. 2026
VerfügbarkeitAktivAktiv
ModelltypProprietärProprietär
ParameterNicht veröffentlichtNicht veröffentlicht
ArchitekturNicht veröffentlichtNicht veröffentlicht
Kontextfenster1.000.000 Token1.050.000 Token
WissensstandJanuar 20261. Dezember 2025
Technische QuellenModell, WissensstandModell

Kosten

API-Preise im Vergleich

Die Tabelle vergleicht die offiziellen Standard-API-Tarife pro 1 Mio. Token einschließlich veröffentlichter Cache-Preise. Batch, Fast, Priority, regionale Aufschläge, Toolaufrufe und Cloudpreise sind nicht eingerechnet.

API-Preise von Claude Opus 4.7 und GPT-5.5
PreisartClaude Opus 4.7GPT-5.5
API-Eingabe5 $5 $ ≤272K / 10 $ >272K
API-Ausgabe25 $30 $ ≤272K / 45 $ >272K
Cache lesen0,5 $0,5 $ ≤272K / 1 $ >272K
Cache schreiben (5 Min.)6,25 $Nicht ausgewiesen
Cache schreiben (1 Std.)10 $Nicht ausgewiesen
Preis geprüft22.09.2026 Quelle22.09.2026 Quelle
Claude Opus 4.7GPT-5.5
API-EingabeUSD pro 1 Mio. Token, Basistarif
Claude Opus 4.7Gleichstand5 $
GPT-5.5Gleichstand5 $
API-AusgabeUSD pro 1 Mio. Token, Basistarif
Claude Opus 4.7Günstiger25 $
GPT-5.530 $
Cache lesenUSD pro 1 Mio. Token, Basistarif
Claude Opus 4.7Gleichstand0,5 $
GPT-5.5Gleichstand0,5 $

Zeichenerklärung:besserer Wertbesser, aber nicht eindeutigGleichstand

Preise nach Anbieter

Direkte Entwicklertarife und über OpenRouter geroutete Anbieterpreise sind getrennt gekennzeichnet. Alle Preise gelten in USD pro 1 Mio. Token. Kontextabhängige Direktpreise sowie regionale, Flex-, Priority- und weitere OpenRouter-Tarife bleiben einzeln erkennbar.

Anbieterpreise von Claude Opus 4.7 und GPT-5.5
ModellAnbieterBezugsweg und TarifEingabe pro 1 Mio. TokenAusgabe pro 1 Mio. TokenQuelle
Claude Opus 4.7AnthropicDirekt beim EntwicklerStandard-APIGünstigster erfasster Preis: 5 $Günstigster erfasster Preis: 25 $Quelle22.09.2026
Amazon BedrockÜber OpenRouteramazon-bedrock/eu-west-15,5 $27,5 $Quelle07.10.2026
Amazon BedrockÜber OpenRouteramazon-bedrock/globalGünstigster erfasster Preis: 5 $Günstigster erfasster Preis: 25 $Quelle07.10.2026
AnthropicÜber OpenRouteranthropicGünstigster erfasster Preis: 5 $Günstigster erfasster Preis: 25 $Quelle07.10.2026
AzureÜber OpenRouterazure/globalGünstigster erfasster Preis: 5 $Günstigster erfasster Preis: 25 $Quelle07.10.2026
Claude Platform on AWSÜber OpenRouterclaude-on-awsGünstigster erfasster Preis: 5 $Günstigster erfasster Preis: 25 $Quelle07.10.2026
GoogleÜber OpenRoutergoogle-vertex/europe5,5 $27,5 $Quelle07.10.2026
GoogleÜber OpenRoutergoogle-vertex/globalGünstigster erfasster Preis: 5 $Günstigster erfasster Preis: 25 $Quelle07.10.2026
GoogleÜber OpenRoutergoogle-vertex/us5,5 $27,5 $Quelle07.10.2026
GPT-5.5OpenAIDirekt beim EntwicklerBis 272.000 Kontext-Token5 $30 $Quelle22.09.2026
OpenAIDirekt beim EntwicklerÜber 272.000 Kontext-Token10 $45 $Quelle22.09.2026
Amazon BedrockÜber OpenRouteramazon-bedrock/us-east-15,5 $33 $Quelle07.10.2026
AzureÜber OpenRouterazure5 $30 $Quelle07.10.2026
AzureÜber OpenRouterazure/eu5,5 $33 $Quelle07.10.2026
AzureÜber OpenRouterazure/us5,5 $33 $Quelle07.10.2026
OpenAIÜber OpenRouteropenai5 $30 $Quelle07.10.2026
OpenAIÜber OpenRouteropenai/fast12,5 $75 $Quelle07.10.2026
OpenAIÜber OpenRouteropenai/flexGünstigster erfasster Preis: 2,5 $Günstigster erfasster Preis: 15 $Quelle07.10.2026

Leistung

Gemeinsame Benchmarks

Nur veröffentlichte Ergebnisse mit derselben Benchmark-Version, Aufgabe, Metrik und Vergleichskohorte werden gegenübergestellt. Wenn Anbieter unterschiedliche Reasoning-Stufen, Agenten oder Ausgabegrenzen verwendet haben, steht das direkt in der Tabelle.

Fähigkeitsprofil aus vergleichbaren Benchmarks

Jede Achse mittelt direkt vergleichbare Benchmarkfamilien. Ein Wert von 100 bedeutet den stärkeren Wert innerhalb dieses Duells, keinen universellen Qualitätswert.

255075100CodingReasoningWissenFinanzenRechtAgenten-AufgabenMultimodalGesundheit
Claude Opus 4.7
GPT-5.5
Coding: 79,2 / 99,7 (5 Benchmarkfamilien)
Reasoning: 96,7 / 100 (1 Benchmarkfamilie)
Wissen: 100 / 98,1 (1 Benchmarkfamilie)
Finanzen: 99,1 / 98,7 (6 Benchmarkfamilien)
Recht: 97,9 / 85,4 (3 Benchmarkfamilien)
Agenten-Aufgaben: 96,3 / 96,5 (3 Benchmarkfamilien)
Multimodal: 96,9 / 100 (1 Benchmarkfamilie)
Gesundheit: 97,7 / 94,8 (2 Benchmarkfamilien)

36 passende Messreihen aus 25 Benchmarkfamilien wurden berücksichtigt. Das Radar zeigt 8 von 10 vergleichbaren Kategorien.

Claude Opus 4.7GPT-5.5
Code MigrationOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
Claude Opus 4.743,878 %
GPT-5.5Gewinner45,161 %
CorpFin v2Overall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
Claude Opus 4.766,084 %
GPT-5.5Gewinner68,415 %
EMBOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
Claude Opus 4.763,728 %
GPT-5.5Gewinner64,543 %
Finance Agent (v2)Overall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
Claude Opus 4.751,509 %
GPT-5.5Gewinner51,76 %
GAIA ReliabilityAccuracy. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
Claude Opus 4.7Gewinner73,3 %
GPT-5.562,8 %
GPQA DiamondOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
Claude Opus 4.790,152 %
GPT-5.5Gewinner93,182 %
Harvey's Legal Agent BenchmarkOverall · Task fully resolved. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
Claude Opus 4.7Gewinner6,667 %
GPT-5.53,75 %
Legal Research BenchOverall · All-pass. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
Claude Opus 4.738,462 %
GPT-5.5Gewinner40,385 %
LegalBenchOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
Claude Opus 4.785,251 %
GPT-5.5Gewinner86,515 %
LiveCodeBench v6Overall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
Claude Opus 4.785,073 %
GPT-5.5Gewinner85,296 %
MedCodeOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
Claude Opus 4.7Gewinner54,858 %
GPT-5.549,1 %
MedScribeOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied
Claude Opus 4.782,953 %
GPT-5.5Gewinner86,868 %

Zeichenerklärung:besserer Wertbesser, aber nicht eindeutigGleichstand

Benchmarkwerte von Claude Opus 4.7 und GPT-5.5
Benchmark und AufgabeClaude Opus 4.7GPT-5.5Quelle
Code MigrationOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
43,878 %
Gewinner45,161 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 27.09.2026
CorpFin v2Overall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
66,084 %
Gewinner68,415 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 12.08.2026
EMBOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
63,728 %
Gewinner64,543 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 27.09.2026
Finance Agent (v2)Overall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
51,509 %
Gewinner51,76 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 27.09.2026
GAIA ReliabilityAccuracy
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: final leak-cleaned public validation setMessgröße: exact-match accuracyBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Agent: HAL Reliability, Harness: HAL Reliability165 GAIA-Aufgaben mit wiederholten Läufen und Perturbationen. Kosten veröffentlicht HAL für diese Auswertung nicht.
Gewinner73,3 %
62,8 %
Princeton HAL
Quellendetails
Datenstand: 06.08.2026
GPQA DiamondOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
90,152 %
Gewinner93,182 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 01.09.2026
Harvey's Legal Agent BenchmarkOverall · Task fully resolved
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: task resolution rateBewertung: Mehr ist besser
Gewinner6,667 %
3,75 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 27.09.2026
Legal Research BenchOverall · All-pass
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: all-pass rateBewertung: Mehr ist besser
38,462 %
Gewinner40,385 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 27.09.2026
LegalBenchOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
85,251 %
Gewinner86,515 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 27.09.2026
LiveCodeBench v6Overall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
85,073 %
Gewinner85,296 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 01.09.2026
MedCodeOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
Gewinner54,858 %
49,1 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 26.09.2026
MedScribeOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
82,953 %
Gewinner86,868 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 26.09.2026
MMLU-ProOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
Gewinner89,871 %
88,144 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 01.09.2026
MMMU-ProOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
85,549 %
Gewinner88,266 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 01.09.2026
MortgageTaxOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
Gewinner70,27 %
68,76 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 01.09.2026
ProgramBenchOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
0 %
Gewinner0,5 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 27.09.2026
SAGEOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
Gewinner56,103 %
51,532 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 26.09.2026
SWE-bench VerifiedOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
82 %
Gewinner82,6 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 01.09.2026
Tax Agent BenchOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
Gewinner63,864 %
60,456 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 27.09.2026
TaxEval v2Overall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
Gewinner75,266 %
74,98 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 01.09.2026
Terminal-Bench 2.0Overall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2.0Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
68,539 %
Gewinner73,202 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 04.06.2026
Terminal-Bench 2.1Overall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2.1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser
68,539 %
Gewinner76,404 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 27.09.2026
Vals IndexOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2Messgröße: weighted index scoreBewertung: Mehr ist besser
56,114 %
Gewinner57,411 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 27.09.2026
Vals Multimodal IndexOverall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1.2Messgröße: weighted index scoreBewertung: Mehr ist besser
67,361 %
Gewinner68,071 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 11.08.2026
Vibe Code Bench v1.1Overall
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1.1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Harness: OpenHands
Gewinner71,003 %
69,847 %
Vals AI
Quellendetails
Datenstand: 27.09.2026
τ-bench Airline CleanAccuracy
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 26-task cleaned subsetMessgröße: task success rateBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Agent: HAL Reliability, Harness: HAL Reliability26 bereinigte Airline-Aufgaben. Alle Kennzahlen wurden von Princeton HAL auf diesem Ausschnitt neu berechnet.
Gewinner84,6 %
79,5 %
Princeton HAL
Quellendetails
Datenstand: 05.08.2026
GAIA ReliabilityConsistency
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: final leak-cleaned public validation setMessgröße: aggregate consistencyBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Agent: HAL Reliability, Harness: HAL Reliability165 GAIA-Aufgaben mit wiederholten Läufen und Perturbationen. Kosten veröffentlicht HAL für diese Auswertung nicht.
Gewinner0,81 Bewertungspunkte
0,61 Bewertungspunkte
Princeton HAL
Quellendetails
Datenstand: 06.08.2026
τ-bench Airline CleanConsistency
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 26-task cleaned subsetMessgröße: aggregate consistencyBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Agent: HAL Reliability, Harness: HAL Reliability26 bereinigte Airline-Aufgaben. Alle Kennzahlen wurden von Princeton HAL auf diesem Ausschnitt neu berechnet.
Gewinner0,88 Bewertungspunkte
0,84 Bewertungspunkte
Princeton HAL
Quellendetails
Datenstand: 05.08.2026
GAIA ReliabilityPredictability
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: final leak-cleaned public validation setMessgröße: aggregate predictabilityBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Agent: HAL Reliability, Harness: HAL Reliability165 GAIA-Aufgaben mit wiederholten Läufen und Perturbationen. Kosten veröffentlicht HAL für diese Auswertung nicht.
0,73 Bewertungspunkte
Gewinner0,8 Bewertungspunkte
Princeton HAL
Quellendetails
Datenstand: 06.08.2026
τ-bench Airline CleanPredictability
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 26-task cleaned subsetMessgröße: aggregate predictabilityBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Agent: HAL Reliability, Harness: HAL Reliability26 bereinigte Airline-Aufgaben. Alle Kennzahlen wurden von Princeton HAL auf diesem Ausschnitt neu berechnet.
Gewinner0,87 Bewertungspunkte
0,84 Bewertungspunkte
Princeton HAL
Quellendetails
Datenstand: 05.08.2026
GAIA ReliabilityReliability
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: final leak-cleaned public validation setMessgröße: aggregate reliabilityBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Agent: HAL Reliability, Harness: HAL Reliability165 GAIA-Aufgaben mit wiederholten Läufen und Perturbationen. Kosten veröffentlicht HAL für diese Auswertung nicht.
Gewinner0,84 Bewertungspunkte
0,79 Bewertungspunkte
Princeton HAL
Quellendetails
Datenstand: 06.08.2026
τ-bench Airline CleanReliability
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 26-task cleaned subsetMessgröße: aggregate reliabilityBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Agent: HAL Reliability, Harness: HAL Reliability26 bereinigte Airline-Aufgaben. Alle Kennzahlen wurden von Princeton HAL auf diesem Ausschnitt neu berechnet.
Gleichstand0,89 Bewertungspunkte
Gleichstand0,89 Bewertungspunkte
Princeton HAL
Quellendetails
Datenstand: 05.08.2026
GAIA ReliabilityRobustness
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: final leak-cleaned public validation setMessgröße: aggregate robustnessBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Agent: HAL Reliability, Harness: HAL Reliability165 GAIA-Aufgaben mit wiederholten Läufen und Perturbationen. Kosten veröffentlicht HAL für diese Auswertung nicht.
Gewinner0,99 Bewertungspunkte
0,95 Bewertungspunkte
Princeton HAL
Quellendetails
Datenstand: 06.08.2026
τ-bench Airline CleanRobustness
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 26-task cleaned subsetMessgröße: aggregate robustnessBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Agent: HAL Reliability, Harness: HAL Reliability26 bereinigte Airline-Aufgaben. Alle Kennzahlen wurden von Princeton HAL auf diesem Ausschnitt neu berechnet.
0,91 Bewertungspunkte
Gewinner0,97 Bewertungspunkte
Princeton HAL
Quellendetails
Datenstand: 05.08.2026
GAIA ReliabilitySafety
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: final leak-cleaned public validation setMessgröße: aggregate safetyBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Agent: HAL Reliability, Harness: HAL Reliability165 GAIA-Aufgaben mit wiederholten Läufen und Perturbationen. Kosten veröffentlicht HAL für diese Auswertung nicht.
Gleichstand1 Bewertungspunkte
Gleichstand1 Bewertungspunkte
Princeton HAL
Quellendetails
Datenstand: 06.08.2026
τ-bench Airline CleanSafety
Testdetails
Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 26-task cleaned subsetMessgröße: aggregate safetyBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Agent: HAL Reliability, Harness: HAL Reliability26 bereinigte Airline-Aufgaben. Alle Kennzahlen wurden von Princeton HAL auf diesem Ausschnitt neu berechnet.
0,94 Bewertungspunkte
Gewinner0,96 Bewertungspunkte
Princeton HAL
Quellendetails
Datenstand: 05.08.2026

Zeichenerklärung:besserer Wertbesser, aber nicht eindeutigGleichstand

Eigene Modelltests

Unsere Tests

Vergleiche, wie die Modelle denselben Prompt umsetzen. Angezeigt wird jeweils der aktuellste Versuch, ohne nachträgliche Korrekturen am erzeugten Code. Frühere Läufe bleiben in den Testdetails erreichbar. Die Ergebnisse fließen nicht in einen Gesamtscore ein.

Pelikan auf dem Fahrrad

Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.

Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7: Pelikan auf dem Fahrrad
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.

Reasoning (angefragt): high

Aktueller Versuch
Datum des Testlaufs
01.10.2026
API-Anbieter
openrouter
Angefragtes API-Modell
anthropic/claude-opus-4.7
API-Modell laut Antwort
anthropic/claude-opus-4.7
Reasoning-Einstellung
high
Festgelegter Endpunkt
Anthropic | anthropic/claude-4.7-opus-20260416
Temperatur
Anbieterstandard
Tokenlimit inklusive Reasoning
8.192 Token
Testprotokoll
community-visual-tests-v1
Technische Prüfung
Bestanden, keine Qualitätsbewertung
Antwortzeit
19,9 s

Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.

GPT-5.5

GPT-5.5: Pelikan auf dem Fahrrad
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.

Reasoning (angefragt): high

Aktueller Versuch
Datum des Testlaufs
01.10.2026
API-Anbieter
openrouter
Angefragtes API-Modell
openai/gpt-5.5
API-Modell laut Antwort
openai/gpt-5.5
Reasoning-Einstellung
high
Festgelegter Endpunkt
OpenAI | openai/gpt-5.5-20260423
Temperatur
Anbieterstandard
Tokenlimit inklusive Reasoning
8.192 Token
Testprotokoll
community-visual-tests-v1
Technische Prüfung
Bestanden, keine Qualitätsbewertung
Antwortzeit
25,9 s

Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.

Frühere Versuche (1)
  • 07.09.2026API-Anfrage fehlgeschlagenReasoning-Einstellung: high
Prompt und Testbedingungen

Generate an SVG of a pelican riding a bicycle

Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token

Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)

So liest du den Vergleich

Ein Benchmark-Sieg ist kein Gesamturteil

Entscheidend sind deine Aufgaben, dein Budget und die benötigte Kontextlänge. Ein Coding-Benchmark sagt wenig über Bildverständnis oder Agentenarbeit aus.

Die Standardpreistabelle nutzt direkte Entwicklertarife. Der Anbieter-Vergleich kennzeichnet OpenRouter-Endpoints, Regionen und Sondertarife separat.

Jeder Messwert verlinkt seine Messstelle und zeigt den Abrufstand. Je nach Kennzeichnung handelt es sich um eine Anbieterangabe, ein offizielles Benchmark-Leaderboard oder eine unabhängige Evaluation. Strittige oder archivierte Ergebnisse werden nicht verwendet.

Weitere Duelle

Vergleiche Claude Opus 4.7 und GPT-5.5 mit weiteren wichtigen Modellen. Alle Duelle nutzen dieselbe Daten- und Benchmarklogik.

Zum vollständigen LLM-Vergleich