GPT vs Claude — Modelvergelijking
Laatst bijgewerkt: 03-06-2026
TL;DR: Geen model wint altijd — GPT 5.5 is sneller en token-efficiënter, Opus 4.7 dieper en kwalitatief sterker; kies op basis van je specifieke taaktype en budget.
Geen enkel model is altijd de beste keuze. De juiste aanpak: bepaal je use case, run een experiment met twee modellen op dezelfde taak, en vergelijk op snelheid, kosten en kwaliteit. Benchmarks zijn een startpunt, geen eindoordeel.
GPT 5.5 vs Claude Opus 4.7 (april 2026)
Positionering
| Eigenschap | GPT 5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|
| Aanbieder | OpenAI | Anthropic |
| Codeernaming | Spud | — |
| Doel | Minder tokens per taak, meer autonomie | Diepste redenering, 1M context |
| Prijs input | $5 / 1M tokens | $5 / 1M tokens |
| Prijs output | $30 / 1M tokens | $25 / 1M tokens |
| Context window | 400k tokens (in Codex) | 1M tokens |
| SWE-bench Pro | Lager | Hoger (leidend) |
| Terminal Bench 2.0 | 82,7 | 69,4 |
Experimentresultaten (4 taken, 1 prompt zonder iteratie)
| Experiment | Winnaar kwaliteit | Winnaar kosten |
|---|---|---|
| Persoonlijk merk website | Gelijk (subjectief) | GPT 5.5 (~$1 vs ~$5) |
| Zonnestelsel simulatie | Opus 4.7 | Opus 4.7 (~$1 goedkoper) |
| 3D ruimteschietspel | GPT 5.5 | GPT 5.5 (~$3 vs ~$4,50) |
| Ecosysteemsimulatie | Gelijk (beide buggy) | GPT 5.5 |
Totaal over 4 experimenten: - GPT 5.5: 21 min, ~70k output tokens - Opus 4.7: 41 min, ~250k output tokens - GPT 5.5 ~$3 goedkoper totaal
Kernbevindingen
- Token efficiëntie: GPT 5.5 bereikt vergelijkbare output met ~28% van de output tokens van Opus. Minder output tokens = lagere kosten ondanks hogere prijs per token.
- Snelheid: GPT 5.5 bijna twee keer zo snel (gedeeltelijk door Codex-harness vs Claude Code).
- Echte bugs: Opus behoudt de leiding op SWE-bench Pro (real GitHub issues). Voor productiecode is dit het meest relevante benchmark.
- Autonome decompositi: GPT 5.5 neemt vaag prompts, identificeert onduidelijkheden, en voert ze uit — minder handholding nodig.
- Caveat: De vergelijking is deels een harness-vergelijking (Codex vs Claude Code), niet puur een modeltest.
Modelkeuze-strategie
- Ken je benchmark: SWE-bench Pro (software engineering) → Opus wint. Terminal Bench (autonome CLI taken) → GPT 5.5 wint.
- Reken je unit economics: output tokens zijn duurder dan input; GPT 5.5's lagere output-volume compenseert zijn hogere prijs per token.
- Release cadentie: modellen verouderen snel (OpenAI streeft naar 6 weken cycli). Skill zit in je workflow, niet in modeltrouw.
- Experiment zelf: draai dezelfde prompt op twee modellen, meet tijd + tokens + kwaliteit voor jouw specifieke use case.
Verwante concepten
- Claude Code — het primaire platform in deze kennisbasis
- Skills en Plugins — model-agnostische skill-aanpak
- Compound Engineering — iteratieve verbetering is belangrijker dan modelselectie op dag 1
- Hermes Agent — open-source alternatief waar je zelf het model kiest
- Alternatieve Modellen in Claude Code — zelfde vraagstuk (modelkeuze op kosten/kwaliteit) toegepast op GLM 5.2 als open-source-alternatief voor Opus
Bronnen
- I Tested GPT 5.5 vs Opus 4.7: What You Need to Know — Nate Herk, 23-04-2026