Marktmannen wiki AI-platforms

GPT vs Claude — Modelvergelijking

Laatst bijgewerkt

TL;DR: Geen model wint altijd — kies op basis van je specifieke taaktype en budget, en test zelf. De vergelijking hieronder (GPT 5.5 vs Opus 4.7) is een historische momentopname van april 2026: beide modellen zijn inmiddels opgevolgd (stand oktober 2026: GPT-6 Astra / GPT-6.1 Sol tegenover Opus 5.5 / Fable 5.1).

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.

Stand oktober 2026

  • OpenAI: GPT-6 Astra (03-09, krachtigst), GPT-6 Sol/Luna (22-09) en GPT-6.1 Sol (29-09, aanbevolen voor complex werk). GPT-5.6 Sol/Terra/Luna blijft beschikbaar tijdens de uitrol. GPT-5.5 gaat op 14-10-2026 uit ChatGPT, ChatGPT Work en Codex (de API blijft).
  • Modi bij OpenAI: Ultra = parallelle subagents (geen zwaarder model); Ultrafast (08-10-2026) = sneller GPT-6.1 Sol, voor Pro ($500) en geschikte Enterprise/Edu.
  • Anthropic: Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5. Opus 4.8 en Opus 4.7 zijn legacy. API-prijzen per mln tokens (input/output): Fable 5.1 $10/$50 · Opus 5.5 $4/$20 · Sonnet 5.5 $2/$10 · Haiku 5.5 vanaf $0,10/$0,50.
  • Effort bij Anthropic: low t/m max; thinking staat altijd aan op de 5.5-modellen en Fable 5.1 — effort is de knop.

Een nieuwe vergelijking tussen deze generaties staat nog niet in deze kennisbank. De werkwijze hieronder (zelf experimenteren, unit economics) blijft bruikbaar.

Historische momentopname: GPT 5.5 vs Claude Opus 4.7 (april 2026)

Let op: beide modellen zijn opgevolgd. Opus 4.7 is legacy ($5/$25); GPT-5.5 verdwijnt op 14-10-2026 uit ChatGPT/Codex. Cijfers hieronder komen uit de video van Nate Herk, benchmarks volgens OpenAI.

Positionering

Eigenschap GPT 5.5 Claude Opus 4.7
Aanbieder OpenAI Anthropic
Codenaam (volgens de video) 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 (volgens de video); API: 1.050.000 1M tokens
SWE-bench Pro (volgens OpenAI) Lager Hoger (leidend)
Terminal Bench 2.0 (volgens OpenAI) 82,7 69,4

Experimentresultaten volgens Nate Herk (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: volgens Nate Herk bereikt GPT 5.5 vergelijkbare output met ~28% van de output tokens van Opus. Minder output tokens = lagere kosten ondanks hogere prijs per token.
  • Snelheid: volgens Nate Herk was GPT 5.5 bijna twee keer zo snel (gedeeltelijk door Codex-harness vs Claude Code).
  • Echte bugs: Opus 4.7 had in april 2026 de leiding op SWE-bench Pro (volgens OpenAI) (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

  1. Ken je benchmark: kijk naar de benchmark die bij je taak past — SWE-bench Pro (software engineering) of Terminal Bench (autonome CLI-taken). In april 2026 won Opus 4.7 op de eerste en GPT 5.5 op de tweede (volgens OpenAI); check de stand voor de huidige modellen.
  2. Reken je unit economics: output tokens zijn duurder dan input; GPT 5.5's lagere output-volume compenseert zijn hogere prijs per token.
  3. Release cadentie: modellen verouderen snel (volgens Nate Herk streeft OpenAI naar cycli van 6 weken; de snelle opvolging van GPT-5.5 → 5.6 → 6 → 6.1 bevestigt het tempo). Skill zit in je workflow, niet in modeltrouw.
  4. Experiment zelf: draai dezelfde prompt op twee modellen, meet tijd + tokens + kwaliteit voor jouw specifieke use case.

Verwante concepten

Bronnen

#modellen

Backlinks