GPT 5.5 versus Opus 4.7: Ik testte ze allebei – dit is de winnaar

GPT 5.5 versus Opus 4.7: Ik testte ze allebei – dit is de winnaar

Het tabblad gaf 250.000 outputtokens aan. Ik ververste het dashboard twee keer. Hetzelfde getal.

Opus 4.7 had net een zonnestelsel-simulatie afgerond in twaalf minuten. Exact dezelfde prompt, exact dezelfde taak: GPT 5.5 deed hetzelfde in tien minuten — en gebruikte 70.000 outputtokens. Niet 200.000. Niet 150.000. Zeventigduizend. Een verschil van 3,5x voor output die aan de oppervlakte bijna identiek leek. Beide boden klikbare planeten. Beide hadden aanpasbare baansnelheden. Beide renderden foutloos bij de eerste run.

Op dat moment realiseerde ik me dat de GPT 5.5 vs Opus 4.7-discussie niet beslecht gaat worden door benchmarks of marketingpresentaties. Het draait om tokenrekeningen en runtimes. En het antwoord waar iedereen omheen danst is interessanter dan "X is beter dan Y" — omdat het compleet afhankelijk is van wat je daadwerkelijk wilt bouwen.

De afgelopen week heb ik beide modellen door vier productie-achtige builds gehaald: een persoonlijke merkensite, een zonnestelsel-simulator, een 3D space shooter en een ecosysteem-simulatie die one-shot reasoning écht op de proef stelt. Echte prompts. Echte kostenberekening. Echte output die je kunt draaien. In deze post lees je wat ik leerde, wat mij verraste, en welk model ik morgenochtend zou kiezen als ik vóór de lunch iets live moet zetten.

Blijf vooral tot het derde experiment. Dáár werd mijn overtuiging over welke model "wint" in realtime onderuit gehaald.

Waarom Deze Vergelijking Juist Nu Belangrijk Is

De releasefrequentie is compleet uit de hand gelopen. GPT 5.4 verscheen in februari. Opus 4.7 volgde kort daarna. Nu is daar GPT 5.5 — codenaam "Spud" volgens de gelekte informatie — die ongeveer zes weken na zijn voorganger komt met een prijsstijging, een boodschap over tokenefficiëntie, en een benchmarkscore die hem 13,3 punten boven Opus 4.7 plaatst op de Terminal Bench 2.0 (82,7 vs 69,4).

Als je een solodeveloper bent of een agent-stack draait die per token afrekent, dwingt elke overstap naar een nieuw model je om de eenheids­economie te herzien. Je inputprijs verdubbelen van $2,50 naar $5,00 per miljoen tokens is geen voetnoot — het is een regelrechte post op je maandelijkse factuur. De boodschap van OpenAI is dat GPT 5.5 minder outputtokens per taak gebruikt, zodat de kosten per taak gelijk blijven of zelfs lager uitvallen. Dat is de claim. Ik wilde het testen op echt werk, niet op synthetische benchmarks.

Hier is wat deze vergelijking anders maakt dan de GPT 5.4 vs Opus 4.6 review die ik een paar maanden geleden uitvoerde. GPT 5.5 verkoopt niet langer ruwe intelligentie. Het verkoopt autonome decompositie — het vermogen om een vage prompt te krijgen, de onduidelijkheden te achterhalen, en zelfstandig de vervolgstappen uit te voeren zonder je vijftien keer om verduidelijking te vragen. Dat is een gedragsverandering, geen capaciteitsverandering. En gedragsveranderingen zijn berucht lastig te beoordelen op basis van een persbericht.

Als je de afgelopen zes maanden Claude Code hebt gebruikt, weet je dat Opus 4.7 zijn eigen persoonlijkheid heeft. Het schrijft uitgebreider code. Het blijft zichzelf toelichten. Het levert output die er vaak visueel gepolijst uitziet, maar veel tokens kost. De vraag waarmee ik deze week begon: levert GPT 5.5’s “meer met minder” werkelijk op, of is het gewoon een marketingkreet die de verdubbelde prijs probeert te rechtvaardigen?

Maar voor ik de resultaten deel, moet je weten hoe ik de test heb opgezet — want de headline-nummers betekenen niet wat ze op het eerste gezicht lijken.

De Testopstelling: Vier Builds, Identieke Prompts, Eerlijke Rekensom

Elke vergelijkingstest die ik ooit gelezen heb, kampt met hetzelfde probleem: selectief gekozen taken. Iemand voert drie prompts uit, post de screenshots die hun favoriete model het beste uit laten komen, en noemt het dan een vergelijking. Ik wilde dit anders aanpakken.

Ik koos vier taken die aansluiten bij wat ik een doorsnee week bouw met deze modellen:

1. Een persoonlijke merkwebsite — veel design, vraagt om oordeel, meerdere iteraties verwacht
2. Een zonnestelsel-simulatie — natuurkunde, animatie, wiskunde, interactieve bediening
3. Een 3D space shooter-game — gameplaylogica, besturing, real-time rendering
4. Een ecosysteem-simulatie — complexe emergente gedragingen, de lastigste one-shot

Voor elke taak schreef ik één prompt. Exact dezelfde prompt voor beide modellen. Geen iteraties, geen vervolgvragen, geen "kun je dit nog even aanpassen". Alleen de prompt, de output en de rekening.

Ik hield bij iedere run vier getallen bij:

• Runtime: werkelijke tijd tussen prompt-indiening en uiteindelijke output
• Invoertokens: wat het model verbruikte (prompts + opgehaalde context)
• Uitvoertokens: wat het model terugschreef
• Geschatte kosten: input × $5/M + output × $30/M voor GPT 5.5, input × $5/M + output × $25/M voor Opus 4.7

Ter referentie qua prijs: GPT 5.4 draaide op $2.50/$15. GPT 5.5 draait op $5.00/$30 — precies het dubbele. Opus 4.7 zit rond $5.00/$25, waardoor de outputtoken daar zo’n $5 goedkoper per miljoen is dan bij GPT 5.5. Dus als de claim van GPT 5.5 over tokefficiëntie klopt, moet dat prijsverschil terugverdiend worden door aanzienlijk minder uitvoertokens te produceren. De rekensom is hard en eerlijk.

Nog een opmerking bij de setup. GPT 5.5 draaide via Codex (OpenAI’s code-omgeving met tool-calling, multi-agent executie en de nieuwe herbruikbare workflows). Opus 4.7 draaide via Claude Code. Allebei de standaardomgevingen voor hun respectievelijke modellen. Alleen de ruwe API’s vergelijken zou voor beide oneerlijk zijn geweest — deze modellen zijn juist ontworpen voor gebruik binnen hun eigen harnesses.

Nu de resultaten. We beginnen met de build waar het verschil het pijnlijkst zichtbaar werd.

Experiment 1: De Bouw van een Persoonlijke Merkwebsite

De prompt: "Bouw een dynamische persoonlijke merkwebsite met een geanimeerde hero-sectie, een geverifieerde werkgeschiedenis met contextkaarten, een projectenoverzicht en een contactformulier. Gebruik moderne ontwerprichtlijnen. Maak het productie-klaar."

Expres vaag gehouden. Dit is precies het soort prompt waarbij autonome decompositie zou moeten uitblinken — of juist falen.

GPT 5.5 (Codex) was in ongeveer vier minuten klaar. Het leverde een site op met verificatielussen bij de werkgeschiedenis (door op elke rol te klikken werd een contextkaart met gerelateerde projecten getoond), een interactieve tijdlijn en een contactformulier met correcte validatie. Het ontwerp zou geen prijzen winnen, maar was coherent en klaar om te lanceren. Geschatte kosten: ongeveer $1.

Opus 4.7 (Claude Code) deed er ongeveer veertien minuten over. De site zag er mooier uit — soepelere animaties, een betere typografische hiërarchie, bewustere kleurkeuzes. Maar er zaten kleine UI-bugs in: een hover-state die bleef plakken, een contactformulierknop die op mobiel over de rand van zijn container viel. Oplosbaar, maar wel aanwezig. Geschatte kosten: ongeveer $5.

Een verschil van 3,5x in doorlooptijd. Een verschil van 5x in kosten. Terwijl de output, na vijftien minuten QA, ruwweg gelijkwaardig was qua lanceerbaarheid.

Dit was het verrassende deel. GPT 5.5 gebruikte aanzienlijk minder outputtokens, niet omdat het minder code schreef, maar omdat het strakkere code produceerde. Als je de verschillen naast elkaar bekijkt, genereerde Opus 4.7 meer commentaar, meer witruimte en meer "uitleg" binnen de code zelf. De output van GPT 5.5 leest als die van een senior engineer die prioriteit geeft aan helderheid boven zelf-documentatie. Minder proza, meer signaal.

Ik dacht altijd dat "minder outputtokens" betekende "minder gedetailleerde output". Dat is niet zo. Het betekent een andere code-stijl, met hetzelfde functionele bereik. Dat onderscheid is belangrijk, want GPT 5.5 behaalt zijn efficiëntie niet door in te leveren op volledigheid — maar door te comprimeren.

Pro tip: als je per uur factureert voor AI-ondersteunde builds, dan rechtvaardigde dit enkele experiment al mijn Codex-abonnement voor deze maand. Drieënhalf keer sneller op standaardwerk is geen benchmarkverbetering. Het is een workflow-verandering.

Maar dat was de makkelijke opdracht. De volgende kreeg een onverwachte wending.

Experiment 2: Zonnestelsel-Simulatie — Waar Opus Terugvocht

De prompt: "Bouw een interactieve zonnestelsel-simulatie met instelbare omloopsnelheid, aanklikbare planeten die informatiepanelen tonen, en nauwkeurige relatieve schaling."

Hier verwachtte ik opnieuw dat GPT 5.5 zou winnen op snelheid. Dat deed het ook. Nipt. Misschien 30 seconden sneller bij een taak van ongeveer 8 minuten.

Maar de details werden snel interessant.

GPT 5.5 verbruikte meer invoertokens omdat Codex’ tool-oproepen zich vertakten — meerdere bestandslezingen, meerdere zoekacties, meer contextverschuivingen. Het systeem van Opus 4.7 was voorzichtiger met ophalen. Het resultaat: GPT 5.5 was iets sneller maar ook wat duurder, en de output van Opus 4.7 had zichtbaar betere orbitale verhoudingen en een aangenamere kleurenpalet.

Dit is het experiment dat mijn “GPT 5.5 wint qua kosten”-these onderuithaalde. Uitvoertokens zijn slechts de helft van de rekening. Invoertokens tellen ook mee, en omdat Codex agressiever met tools werkt, kan GPT 5.5 verliezen op inputkosten, zelfs als het wint op output. De totale economie hangt af van het systeem, niet alleen het model.

Als ik een zonnestelsels-widget voor een klant moest leveren, zou ik gaan voor de versie van Opus 4.7. Die zag eruit als iets dat een designer goed zou keuren. Dat is geen benchmark die je in een cijfer uitdrukt. Het is een kwestie van gevoel. En als het gaat om inschattingen over visuele proporties, heeft Opus 4.7 nog altijd een voorsprong die GPT 5.5 nog niet volledig heeft ingehaald.

Maar ik wil wel iets eerlijk benoemen: het kostenverschil van $1 hier is voor de meeste projecten een afrondingsverschil. Als je éénmalige prototypes bouwt, zou dit experiment je modelkeuze niet moeten bepalen. Het volgende wel.

Experiment 3: 3D Space Shooter — Het Resultaat Dat Mijn Mening Veranderde

Ik begon dit experiment met de verwachting dat Opus 4.7 zou winnen. Game-logica, real-time besturing, geluidseffecten — dit leek terrein waarbij de diepere redeneercapaciteiten van Opus hun vruchten zouden afwerpen.

Dat was niet zo.

De prompt: "Bouw een speelbare 3D space shooter met soepele spelersbesturing, vijandelijke schepen die terugvuren, partikeleffecten bij treffers, geluidseffecten en een score-systeem. Zorg dat het daadwerkelijk leuk is om te spelen."

GPT 5.5 was klaar in ongeveer vier minuten. De besturing voelde soepel aan. De physics waren strak — projectielen volgden een natuurlijke baan, vijandelijke schepen ontweken volgens geloofwaardige patronen, de camera volgde zonder te schokken. Ik speelde zeker tien minuten voordat ik me herinnerde dat ik eigenlijk moest testen. Het was daadwerkelijk leuk. Geschatte kosten: minder dan $3.

Opus 4.7 was klaar in ongeveer zes minuten. De geluidseffecten waren beter — meer variatie, betere mix, dramatischer explosiegeluid. Maar de besturing was stroef. De beweging van de speler had input-lag. De schiet-cooldown was slecht afgesteld. De AI van de vijand had een bug waardoor schepen even vastliepen als je achter ze bewoog. Geschatte kosten: circa $4,50.

Ik heb beide versies twee keer getest om er zeker van te zijn dat ik niet bevooroordeeld was. Dezelfde uitkomst. De game van GPT 5.5 was beter op de punten die er voor een spel het meest toe doen — de moment-tot-moment-ervaring — en die van Opus 4.7 scoorde slechts hoger op schil-verbeteringen die irrelevant zijn als de gameplay niet klopt.

Toen moest ik wel mijn mentale model bijstellen van waar deze twee modellen nu echt in uitblinken. Ik zette Opus 4.7 altijd weg als "beter in lastig redeneren" en GPT 5.5 (of breder: Codex) als "beter in snel itereren." Maar dat klopt niet meer. GPT 5.5 neemt betere besluiten voor game-feel omdat het assertievere standaardkeuzes maakt over timing, feedback loops en respons-curves. Opus 4.7 is voorzichtiger — voegt juist meer configuratie toe, meer "wil de gebruiker dit kunnen instellen?" — en het gevolg is dat de code flexibeler is maar met slechtere standaardinstellingen komt.

Voor gameprototyping is dat een probleem. Standaarden doen ertoe. Spelers gaan geen schuifjes afstellen voor ze beslissen of jouw game leuk is.

Als je tot hier bent gekomen, krijg je al het type vergelijking dat je niet in leaderboard-benchmarks tegenkomt. De daadwerkelijke ervaring van deze modellen op echte builds komt slecht overeen met de ranglijst. En daarmee kom ik bij het laatste experiment, waarin beide modellen me onverwacht wisten te verrassen.

Experiment 4: Ecosysteem-simulatie — Waar Beide Modellen Vastlopen

De prompt: "Bouw een interactieve ecosysteem-simulatie met roofdieren, prooidieren en planten. Voeg voortplanting, honger, veroudering en dood toe. De populatie moet zonder handmatige interventie een stabiel evenwicht bereiken."

Dit is de one-shot prompt waarop elk AI-codingmodel faalt. Ik weet dat het faalt. Ik heb hem toch opgenomen, omdat zien hóe een model faalt vaak leerzamer is dan wanneer het slaagt.

GPT 5.5 draaide ongeveer tien minuten. Het produceerde een werkende simulatie met alle gevraagde entiteiten. De populatiedynamiek was echter gebroken — roofdieren stierven binnen dertig seconden uit omdat hun honger sneller toenam dan hun voortplantingssnelheid. Gebruikte ongeveer 2x zoveel inputtokens als Opus, maar aanzienlijk minder outputtokens. Netto kostte dit iets meer dan Opus.

Opus 4.7 draaide een kleine twaalf minuten. Hier ging het precies de andere kant op mis: prooidieren plantten zich te snel voort, waardoor het scherm binnen veertig seconden overspoeld werd en de framerate daarna instortte. Minder inputtokens, meer outputtokens. Iets goedkoper in totaal.

Geen van beide bereikte evenwicht. Geen van beide was bruikbaar zonder verdere iteratie. Maar de manier waarop ze faalden, vertelde me wél iets nuttigs over elk model.

Het falen van GPT 5.5 was te wijten aan de getallen. De simulatielogica klopte structureel — het had alleen parameterafstemming nodig. De honger-curve, de voortplantingssnelheid, de verouderingsformule. Cijfers die ik in vijf minuten kon bijstellen.

Het falen van Opus 4.7 was structureel. De simulatie had een logische fout in hoe voortplanting werd getriggerd — elke entiteit boven een fitheiddrempel plante zich elke tick voort, in plaats van elke N ticks. Om dit op te lossen, moest ik de loop herstructureren. Twintig minuten minimaal.

Dit patroon zag ik de hele week door terugkomen. Als GPT 5.5 faalt, zijn de fouten meestal af te stellen. Als Opus 4.7 faalt op complexe one-shots, zijn de fouten vaak architectonisch. Dat is niet altijd zo. Maar vaak genoeg dat het nu meespeelt in welk model ik kies. Fouten die je kunt afstellen, kosten weinig tijd om te herstellen. Structurele fouten kosten écht tijd.

Er zit een derde les verstopt in dit experiment. Beide modellen verbrasten ongeveer $3-5 aan het genereren van een gebroken simulatie. Gebruik je deze tools voor serieuze, complexe onderzoekstaken, reserveer dan altijd budget voor minimaal twee tot drie iteraties, niet voor één. Wie je "one-shot naar productie" wil verkopen, verkoopt je de demo — niet het proces.

De Geaggregeerde Cijfers Over Alle Vier de Experiments

Hier zijn de totale cijfers van alle vier builds.

GPT 5.5 rondde dezelfde vier builds af in ongeveer de helft van de daadwerkelijke tijd. Gebruikte 3,5x minder output-tokens. Was uiteindelijk iets goedkoper, ondanks de dubbele prijs per token. Dat is het belangrijkste resultaat, en het klopt.

Maar hierbij blijft wel iets verborgen wat de kopcijfers niet laten zien. GPT 5.5 gebruikte juist meer input-tokens. Als je workload juist veel input vraagt — lange contextvensters, grote codebase-loads, documentanalyse — dan speelt dat verschil een grote rol. De 1M-token context window van Opus 4.7 steekt bovendien met kop en schouders uit boven het 400.000-token maximum van GPT 5.5. Voor refactoring op codebase-niveau in een echte productie-app is het werkgeheugen van Opus 4.7 dus nog altijd groter.

Ik heb die miljoen-tokens contextgrens uitgebreid besproken in mijn GPT 5.4 review van eerder dit jaar — en vrijwel alles wat ik daar schreef over discipline rond context windows, geldt nog sterker voor de 400K-limiet van GPT 5.5. Je kunt geen 800.000-token Laravel-monoliet in GPT 5.5 laden. In Opus 4.7 kan dat wel. Voor sommige teams is dat ene feit doorslaggevend in de vergelijking.

De Vier Verbeteringen van GPT 5.5

OpenAI promoot vier kernvoordelen met de 5.5-release. Na een week testen is dit hoe ze daadwerkelijk uitpakken.

Token-efficiëntie. Echt. Bevestigd. Over vier totaal verschillende builds gebruikte GPT 5.5 een fractie van het aantal outputtokens dat Opus 4.7 nodig had voor vergelijkbare functionele output. Dit is de grootste economische verbetering en het is geen marketing — je ziet het terug op je factuur.

Autonome decompositie. Gedeeltelijk echt. Bij vage prompts maakt GPT 5.5 zelfverzekerdere standaardkeuzes en stelt het minder verhelderende vragen. Bij het experiment met de persoonlijke brand-site bespaarde dit merkbaar tijd. In de ecosysteemsimulatie koos het verkeerde defaults, wat juist tijd kostte. Conclusie: bruikbaar, maar vertrouw er minder op voor echt nieuw werk.

Codex-upgrades. Echt. Multi-agent parallellisme binnen Codex werkt zichtbaar sneller dan in de vorige versie. Herbruikbare workflows zijn een echte verbetering voor je workflow-kwaliteit als je een persoonlijke bibliotheek met patronen hebt opgebouwd. Tool-calling is betrouwbaarder dan wat met GPT 5.4 werd geleverd.

Cybersecurity-focus. Dit kon ik in een week niet volledig testen. Zowel Anthropic als OpenAI claimen verbeterde robuustheid tegen aanvallen bij hun hoofdmodellen. Als je dit belangrijk vindt: voer je eigen red-team prompts uit. Vertrouw hiervoor niet op marketing. Eerder dit jaar behandelde ik wat van de bredere spanning tussen security en AI in de blogpost over AI zero-day discovery — deze is het lezen waard als modelbeveiliging belangrijk is voor je stack.

De eerlijke afwegingen die niemand deelt

Tijd voor het deel dat ik een vriend aan de koffietafel zou vertellen.

De verdubbeling van de prijs van GPT 5.5 doet er méér toe dan de marketing je wil laten geloven. Ja, de efficiëntie per output-token maakt het voor sommige taken concurrerend. Maar als je rechtstreeks via de API factureert zonder de slimme contextbeheer van Codex, kun je absoluut hogere rekeningen krijgen dan je deed bij GPT 5.4. De belofte van “meer met minder” heeft kanttekeningen. De grootste: het hangt af van of de harness zijn werk goed doet.

De miljoen-token context van Opus 4.7 is nog steeds een serieuze voorsprong. Als je werkt met grote codebases — geen hobbyprojecten, maar echte productiesystemen met honderden bestanden — verandert het contextvenster van Opus 4.7 wat je kunt vragen. Ik schreef hier uitvoerig over toen ik de eerste builds van Opus 4.7 tegen mijn eigen workflow testte, en die conclusie geldt nog steeds. Contextgrootte is een capability, geen feature. GPT 5.5’s 400K is ruim genoeg voor de meeste taken. Maar voor taken waarbij 400K tekortschiet, heb je Opus 4.7 nodig. Er bestaat geen alternatief.

Het uitroltempo is vermoeiend. Zes weken tussen grote model-releases betekent dat de workflow die je vorige maand optimaliseerde deze maand alweer achterhaald is. Ik heb daar geen oplossing voor. Mijn standaard is inmiddels: “test het nieuwe model op drie echte taken die ik al deed met het vorige model, daarna beslissen.” Alles wat uitgebreider is, kost me uren die ik niet heb. Als je elk releasemoment wil bijhouden, ben je opgebrand voor je iets kunt opleveren.

Benchmarks zijn nuttig, maar beperkt. GPT 5.5 scoort op Terminal Bench 2.0 dertien punten hoger dan Opus 4.7. Ook op Frontier Math en Cyber Gym ligt het voor. Dat zijn echte signalen. Maar “lijdt op benchmark X” betekent niet automatisch “beter voor jouw workflow.” Mijn space shooter-experiment is het duidelijkste voorbeeld — GPT 5.5 won de speelbaarheidstest op een manier die geen enkele benchmark had voorspeld.

Wil je dieper ingaan op het bredere Codex-ecosysteem en hoe dat zich verhoudt tot de Claude Code-workflow, dan heb ik de vergelijking van de twee-agent-workflow en de rekensom van Codex tegenover Claude Code abonnementen eerder uitgebreid behandeld. De conclusies gelden nog steeds voor GPT 5.5 — ze zijn zelfs nét een tik interessanter geworden.

Wat te gebruiken wanneer: de beslissingstak die ik écht volg

Na een week testen hanteer ik nu globaal het volgende framework voor mijn eigen werk.

Gebruik GPT 5.5 (via Codex) wanneer:

• Je snel moet leveren en het project past binnen 400K tokens aan context
• Game-feel, micro-interactie of directe feedback belangrijk is
• Je autonome respons wilt op vage prompts
• Je factureert op basis van bespaarde uren, niet op verbruikte tokens
• De taak baat heeft bij herbruikbare workflow-patronen

Gebruik Opus 4.7 (via Claude Code) wanneer:

• De codebase te groot is voor het contextvenster van GPT 5.5
• Visuele verhoudingen, designgevoel of typografische precisie belangrijk zijn
• Je liever flexibele, configureerbare code hebt dan uitgesproken standaardwaarden
• Je wilt dat het model zijn redenatie uitgebreid uitlegt
• Je werkt met langlopende agent-sessies waarbij contextbehoud cruciaal is

Gebruik beide parallel wanneer:

• De taak echt complex is en je twee concurrerende oplossingen wilt vergelijken
• Je niet weet welk model de beste standaarduitkomst biedt en je de rekening kunt dragen
• Je agent-workflows bouwt die verschillende sub-taken naar verschillende modellen routeren

Die laatste bullet is volgens mij waar AI-codering het komende jaar naartoe gaat. Niet: “welk model is de beste”. Maar routerlogica die voor elke sub-taak binnen een grotere workflow het juiste model kiest. Ik ben hiermee aan het experimenteren en het is veelbelovend, maar nog pril. Onderwerp voor een volgend artikel.

Veelgestelde Vragen

Is GPT 5.5 beter dan Opus 4.7 voor coderen?

GPT 5.5 is sneller, efficiënter met tokens in output, en iets goedkoper bij de meeste coderingsopdrachten. Opus 4.7 biedt een groter contextvenster (1M tegenover 400K tokens) en levert meer designbewuste output. Voor projecten die binnen 400K tokens passen, heeft GPT 5.5 het voordeel. Voor grote codebases blijft Opus 4.7 superieur.

Hoeveel kost GPT 5.5 vergeleken met GPT 5.4?

GPT 5.5 heeft de prijzen van GPT 5.4 verdubbeld — $5/M input en $30/M output, tegenover $2,50/M input en $15/M output. Het idee hierbij is dat het lagere aantal outputtokens per taak de prijs per eenheid compenseert. In mijn tests bleek dit in de meeste workloads inderdaad het geval.

Wat is het contextvenster van GPT 5.5?

GPT 5.5 ondersteunt een contextvenster van 400.000 tokens. Opus 4.7 ondersteunt 1 miljoen tokens. Voor de meeste coderingsopdrachten is 400K voldoende. Voor refactoring over een volledige grote productiecodebase is het grotere contextvenster van Opus 4.7 nog steeds beter.

Kan GPT 5.5 Claude Code met Opus 4.7 vervangen?

Voor sommige workflows wel — met name snelle prototyping, game development en taken waarbij game-feel belangrijk is. Voor langdurige agent-sessies, grote codebases of designintensief werk heeft Opus 4.7 binnen Claude Code nog altijd voordelen. Zelf gebruik ik beide naast elkaar en stuur taken door volgens het hierboven getoonde beslisschema.

Werkt de autonome decompositie van GPT 5.5 daadwerkelijk?

Deze functie is echt, maar de resultaten zijn wisselend. Bij vage prompts voor bekende problemen (websites, standaard simulaties) kiest het zelfverzekerd standaardoplossingen die tijd besparen. Bij echt nieuw werk zoals ecosysteem-simulaties kiest het vaak verkeerd, wat tijd kost. Vertrouw er dus meer op bij bekende terreinen en minder bij nieuw terrein.

Wat ik volgende maandagochtend ga doen

Hier is het praktische antwoord.

Ik blijf Opus 4.7 als standaard gebruiken voor de agent die cross-codebase refactoring uitvoert op een groot Laravel-project dat ik onderhoud. De 1M-token context verricht werk dat niets anders kan, en dat gaat deze week niet veranderen.

Voor mijn prototyping workflow stap ik over op GPT 5.5 via Codex. Alleen al de 3,5x snelheidsverbetering tijdens het experiment met de persoonlijke merkwebsite rechtvaardigt deze keuze voor klantwerk waarbij snelheid belangrijker is dan visuele perfectie. Voor de polish-ronde haal ik Opus 4.7 er weer bij.

Ik stel een A/B-test in voor de komende twee weken, waarbij ik elke nieuwe prompt parallel via beide modellen laat lopen en bijhoud welke output ik daadwerkelijk oplever. Zo heb ik tegen half mei echte data in plaats van onderbuikgevoelens. Wil je de follow-up lezen, dan vind je die op mejba.me wanneer ik hem publiceer.

Het gevoel dat ik na deze testweek niet had verwacht: opluchting. Niet omdat één model duidelijk won. Maar omdat beide modellen inmiddels goed genoeg zijn dat de keuze ertussen draait om workflow-optimalisatie, niet om concessies aan kwaliteit. We zijn voorbij het tijdperk waarin je het beste model moest kiezen en met zijn zwaktes moest leven. Nu kies je het juiste model voor de taak. Dat is een veel fijner probleem om te hebben.

De echte vraag is niet "GPT 5.5 vs Opus 4.7." Het is: "Welke kies je morgen om 9 uur als je om 5 uur iets af moet hebben?" Beantwoord die vraag zelf op basis van het vier-experimentenframework hierboven, en je bespaart meer geld dan welke benchmark-sheet je ook kan vertellen.

Voer nu je eigen vier experimenten uit. Vertrouw niet op de mijne. Vertrouw op niemand anders zijn resultaten. Doe het zelf.

Laten We Samenwerken

Wil je AI-systemen bouwen, workflows automatiseren of je technische infrastructuur opschalen? Ik help je graag verder.

• Fiverr (custom builds & integraties): fiverr.com/s/EgxYmWD
• Portfolio: mejba.me
• Ramlit Limited (enterprise-oplossingen): ramlit.com
• ColorPark (design & branding): colorpark.io
• xCyberSecurity (beveiligingsdiensten): xcybersecurity.io