#70 Claude Opus 4.8
none- 成本
- $0.053
- 时间
- 22.0s
- 令牌
- 2,253 tok
AI BENCHY 对比
摘要
Claude Opus 4.8 vs GPT-5.5 (low) benchmark 对比:GPT-5.5 (low) 平均分领先,为 9.3 vs 7.2。 Claude Opus 4.8 benchmark 成本更低,为 $0.539 vs $0.907。 Claude Opus 4.8 更快,为 3.48s vs 9.76s,通过率为 61.9% vs 85.7%。
推荐模型: GPT-5.5 (low) - 它在本次比较中得分最高(9.3),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。
基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-10
| 指标 | Claude Opus 4.8 Claude Opus 4.8 none | GPT-5.5 GPT-5.5 low |
|---|---|---|
| 分数 | 7.2 | 9.3 |
| 排名 | #70 | #7 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 9.2 | 10.0 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 61.9% | 85.7% |
| 不稳定测试 | 2 | 0 |
| 总运行次数 | 63 | 63 |
| 每个结果成本 | 4.485 | 5.035 |
| 总成本 | $0.539 | $0.907 |
| 输入价格 | $5.000 / 1M | $5.000 / 1M |
| 输出价格 | $25.000 / 1M | $30.000 / 1M |
| 总输入令牌 | 67,104 | 34,209 |
| 输出令牌 | 8,107 | 2,046 |
| 推理令牌 | 0 | 22,460 |
| 响应时间(平均) | 3.48s | 9.76s |
| 响应时间(最大) | 17.73s | 56.19s |
| 响应时间(总计) | 73.00s | 204.92s |
生成展示
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
| 反AI技巧 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间(平均) | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 3.40s | 834 | 1,472 | 0 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.41s | 606 | 238 | 1,020 |
| 编程 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间(平均) | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 5.5 | 10.0 | 33.3% | 0 | 3.29s | 10,590 | 1,332 | 0 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.04s | 7,302 | 423 | 6,402 |
| 综合 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间(平均) | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 9.5 | 10.0 | 100.0% | 0 | 17.73s | 29,658 | 3,259 | 0 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 9.56s | 11,019 | 303 | 717 |
| 数据解析与提取 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间(平均) | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 7.3 | 5.8 | 83.3% | 1 | 1.77s | 10,503 | 308 | 0 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.28s | 7,140 | 228 | 157 |
| 领域专项 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间(平均) | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 1.70s | 975 | 61 | 0 | |
| GPT-5.5 | 5.3 | 10.0 | 33.3% | 0 | 28.05s | 723 | 69 | 11,609 |
| 通用智能 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间(平均) | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.48s | 708 | 230 | 0 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.17s | 477 | 133 | 245 |
| 指令遵循 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间(平均) | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 1.37s | 909 | 95 | 0 | |
| GPT-5.5 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.74s | 660 | 93 | 415 |
| 谜题求解 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间(平均) | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 7.7 | 10.0 | 66.7% | 0 | 2.74s | 894 | 783 | 0 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.74s | 642 | 279 | 954 |
| 工具调用 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间(平均) | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 5.35s | 11,775 | 355 | 0 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.96s | 5,445 | 250 | 101 |
| 常识问答 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间(平均) | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 3.41s | 258 | 212 | 0 | |
| GPT-5.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 10.06s | 195 | 30 | 840 |
切换对比组合