结论
GPT-5.5在编码和智能体工作流上领先，Claude Opus 4.7在软件工程任务上保持优势，Gemini 2.5 Pro以极低的API成本提供接近前两者的综合能力。没有”最强”，只有”最适合你的任务”。
如果你需要端到端智能体编排和最少重试次数，选 GPT-5.5；如果你在做大规模代码库改造，Claude Opus 4.7 的 SWE-bench Pro 成绩最稳；如果你关注成本敏感型批量任务，Gemini 2.5 Pro 的性价比目前无人能敌。
测试维度
编码能力
在 SWE-bench Pro（真实 GitHub 问题修复）上，Claude Opus 4.7 以 64.3% 领先，GPT-5.5 为 58.6%。不过 OpenAI 指出 Anthropic 报告中部分问题可能存在训练数据记忆。在 Terminal-Bench 2.0（复杂命令行工作流）上，GPT-5.5 达到 82.7%，显著高于其他选手。
实际使用中的关键区别不在于单项分数，而在于 token 效率。Artificial Analysis 的完整评测显示，跑完全部 10 项测试，Claude Opus 4.7 花费 $4,811，GPT-5.5 仅花费 $3,357。GPT-5.5 用更少的 token 完成同样的任务，实际运行成本反而低 30%。
推理与数学
在 HLE（Hard Latent Evaluation，高难度推理）上，Claude Opus 4.7 得分 46.9%，GPT-5.5 为 41.4%。两者在 AIME 2025 数学竞赛上均接近满分，差距在统计误差范围内。对于日常推理任务——逻辑分析、方案评估、多步推导——两款模型的用户体感差异不大。
长上下文
这是 GPT-5.5 拉开差距的维度。在 MRCR @ 1M（百万 token 上下文中的关键信息检索）测试中，GPT-5.5 达到 74%，Claude Opus 4.7 仅 32.2%。如果你需要让模型读取整本技术文档、长代码库或大型数据集并定位特定信息，GPT-5.5 的优势非常明显。
速度与延迟
OpenAI 声称 GPT-5.5 在保持”更高智能”的同时匹配了 GPT-5.4 的延迟。社区实测反馈：首 token 延迟与 GPT-5.4 相近，但流式输出速度更快。Claude Opus 4.7 没有”fast mode”，在需要快速迭代的工作流中体感较慢。Gemini 2.5 Pro 的延迟表现居中，但考虑到价格，这个延迟完全可以接受。
实际成本
| 模型 | 输入价格 ($/MTok) | 输出价格 ($/MTok) | 完整 AA Index 成本 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.5 | $5 | $30 | $3,357 |
| Claude Opus 4.7 | $5 | $25 | $4,811 |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10 | $861 |
GPT-5.5 的标价确实是三家中最高的——输出 token 价格是 Opus 4.7 的 1.2 倍、Gemini 2.5 Pro 的 3 倍。但在 token 效率的修正下，GPT-5.5 的实际任务成本介于 Opus 4.7 和 Gemini 2.5 Pro 之间。对于不需要极致智能的日常任务，Gemini 2.5 Pro 的成本优势是碾压级的。
选择建议
个人开发者 / 学生：Gemini 2.5 Pro。价格只有旗舰的零头，综合能力足够应对绝大多数编程、写作和分析任务。
企业级智能体工作流：GPT-5.5。更少的重试次数、更强的长上下文、更低的实际运行成本，在规模化部署时优势放大。
大规模代码库维护：Claude Opus 4.7。SWE-bench Pro 的领先不是偶然的——它在理解复杂代码依赖和生成正确 patch 方面仍有细微优势。GitHub Copilot 的模型乘数定价需要注意：Opus 4.7 为 3.6x，实际使用成本较高。
混合策略：用 GPT-5.5 处理复杂推理和关键代码路径，用 Gemini 2.5 Pro 处理批量简单任务，成本可降低 50% 以上。