结论先行：如果只看编程能力，Claude Opus 5.5 目前更强。在 Terminal-Bench 4.0 上，厂商报告成绩 66.4%，Artificial Analysis 独立评测 59.6%，均领先 Grok 4.7。但如果看“完成同一个任务花多少钱”，答案会变——Grok 4.7 的 token 单价最低（$2/$6），但每个任务消耗的输出 token 约为 81,000，是 Claude Opus 5.5 的约 1.5 倍、GPT-6 Sol 的约 3 倍。按 Artificial Analysis 的实测，Claude Opus 5.5 在默认 effort 下单任务成本约 $1.34，Grok 4.7 在 xhigh 下约 $2.73。
【快速答案】
- 编程能力排序：Claude Opus 5.5 > Grok 4.7 > GPT-6 Sol。在 CursorBench 4.0 上，Opus 5.5 得 57.8%，Grok 4.7 得 46.3%，差距约 11 个百分点。
- API 定价：Grok 4.7 输入 $2/百万 token、输出 $6；Claude Opus 5.5 输入 $4/百万 token、输出 $20。Grok 的 token 单价约为 Opus 的 1/3。
- 单任务实际成本：按 Artificial Analysis 实测，Claude Opus 5.5 在默认 effort 下单任务成本约 $1.34，Grok 4.7 约 $2.73。Grok 的 token 单价低，但消耗量高出约 1.5 倍，导致实际成本反超。
- 上下文窗口：Grok 4.7 为 500K token，超过 200K 后费率翻倍（$4/$12）。Claude Opus 5.5 为 1M token，无长上下文加价。
- 最容易被忽略的坑：Grok 4.7 的 token 消耗量是 Grok 4.6 的约 2 倍，在 Agent 工作流中成本控制难度更大。
- 一句话选型：复杂编程和长周期 Agent 任务选 Claude Opus 5.5；使用 Cursor 生态、对 token 单价敏感的场景选 Grok 4.7。
核查时间：以上信息核查于 2026 年 9 月 28 日。
两个模型的基本规格与定价，先看清基础账
Grok 4.7 于 2026 年 9 月 21 日发布，Claude Opus 5.5 于次日（9 月 22 日）发布。两者在 24 小时内接连推出，定位都瞄准了编程和 Agent 工作流市场。
| 维度 | Grok 4.7 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| 发布时间 | 2026-09-21 | 2026-09-22 |
| 上下文窗口 | 500K token | 1M token |
| 最大输出 | 未公开 | 128K token |
| API 输入价格 | $2/百万 token | $4/百万 token |
| API 输出价格 | $6/百万 token | $20/百万 token |
| 缓存读取 | $0.50/百万 token | $0.20/百万 token |
| 长上下文加价 | >200K token 时翻倍（$4/$12） | 无 |
| 推理强度档位 | low / medium / high / xhigh | always-on adaptive thinking，默认 medium |
| 消费者订阅 | SuperGrok $30/月 | Claude Pro $20/月（年付 $17/月） |
数据来源：Grok 4.7 定价来自 xAI 官方发布信息和 Modellix 汇总。Claude Opus 5.5 定价来自 Claude Platform release notes 和 Anthropic 官方发布。
从 token 单价看，Grok 4.7 确实比 Claude Opus 5.5 便宜得多——输入便宜 50%，输出便宜 70%。但需要特别注意两个容易被忽略的细节：第一，Grok 4.7 的输入超过 200K token 时整次请求按翻倍价格计费，处理长代码库或大型文档时实际成本可能显著高于预期。第二，token 单价低不等于完成任务的成本低——这一点在下一节会详细展开。
编程基准测试：厂商报告 vs 独立评测
同一项基准测试，不同来源的数字可能差距很大。原因在于推理强度设置、测试框架和路由配置不同。下表同时列出两个来源，供你判断。
| 基准测试 | 衡量什么 | Grok 4.7 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 终端环境自主操作，长周期任务 | 38%（xAI）/ 37.6%（官方榜）/ 25.8%（AA 独立） | 66.4%（Anthropic）/ 59.6%（AA 独立） |
| CursorBench 4.0 | Cursor 真实会话中的跨文件编程任务 | 46.3% | 57.8% |
| DeepSWE v1.1 | 仓库级软件工程任务 | 71.0%（high） | 74.2%（max） |
| Artificial Analysis 智能指数 | 综合推理与知识工作 | 46.4（xhigh） | 57.6（max） |
数据来源：Grok 4.7 的 CursorBench 4.0 和 Terminal-Bench 4.0 厂商成绩来自 xAI 官方发布。Claude Opus 5.5 的 Terminal-Bench 4.0 66.4% 来自 Anthropic 官方发布。Artificial Analysis 独立评测数据来自 felloai.com 的汇总。
一个值得注意的细节：Claude Opus 5.5 的 Terminal-Bench 4.0 厂商成绩 66.4% 是在 xhigh 推理强度下取得的，而模型默认 effort 为 medium。Artificial Analysis 使用自己的测试框架独立测得的结果为 59.6%。Grok 4.7 的 Terminal-Bench 4.0 成绩差距更大：xAI 官方报告 38%，Artificial Analysis 独立测得 25.8%，差距约 12 个百分点。
在判断模型的实际表现时，需要关注这些数字的产出条件，而不是只看厂商报告的头条分数。厂商报告通常使用较高的推理强度，独立评测则更接近实际使用场景。
真实成本：token 单价低不等于总成本低
这是本文和多数编程模型对比最大的区别。先看 token 单价，再看完成同一个任务的实际消耗量。
输出 token 消耗量对比
Artificial Analysis 的测试显示，在运行同一套智能指数评估时，两个模型每个任务消耗的输出 token 差异显著：
| 模型 | 每个智能指数任务的输出 token | 相对 Grok 4.7 的倍数 |
|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 约 54,000（估算） | 0.67x |
| Grok 4.7 | 约 81,000 | 1x（基准） |
| Grok 4.6 | 约 36,000 | 0.44x |
数据来源：Artificial Analysis 测得 Grok 4.7 的推理 token 用量比 Grok 4.6 增加了 113%，每个 Agent 任务消耗约 81,000 个输出 token。Claude Opus 5.5 的 token 消耗量根据单任务成本反推估算。
这意味着什么：Grok 4.7 的输出 token 单价（$6/百万）只有 Claude Opus 5.5（$20/百万）的约 1/3。但它完成同一个任务需要消耗约 1.5 倍的输出 token。粗略计算，完成一个任务的输出成本：
- Claude Opus 5.5：54,000 × $20 / 1,000,000 ≈ **$1.08**
- Grok 4.7：81,000 × $6 / 1,000,000 ≈ **$0.49**
Grok 4.7 在输出成本上仍然更低。但 Artificial Analysis 的完整单任务成本实测给出了不同的结论。
单任务实际成本（含输入、缓存、推理 token）
Artificial Analysis 对同一测试集的实测结果：
| 模型 | 单任务成本 |
|---|---|
| Claude Opus 5.5（默认 medium effort） | $1.34 |
| Grok 4.7（xhigh effort） | $2.73 |
| Claude Opus 5.5（max effort，CursorBench） | $13.43 |
| Claude Opus 5.5（medium effort，CursorBench） | $2.91 |
数据来源：felloai.com 汇总的 Artificial Analysis 数据。flaviocopes.com 的实际测试数据。
关键发现：Grok 4.7 的单任务成本（$2.73）反而高于 Claude Opus 5.5 在默认 effort 下的成本（$1.34）。原因在于 Grok 4.7 虽然 token 单价低，但推理过程中消耗的 token 总量远高于 Opus 5.5——它需要“思考更久”才能完成同样的任务。
Claude Opus 5.5 在 max effort 下的单任务成本会飙升至 $13.43，是默认设置下的约 10 倍。这说明effort 设置对成本的影响远大于 token 单价。如果你的工作流对成本敏感，建议使用默认的 medium effort，而不是盲目调高推理强度。
Debug 能力实测：同一段有 bug 的代码，两个模型怎么处理？
以下测试基于公开的代码调试案例，两个模型处理同一段有 bug 的 JavaScript 函数。测试代码为一个计算中位数的函数：
javascript
function median(a) {
a.sort();
return a[a.length / 2];
}
这段代码有三个 bug：默认按字符串排序、奇数长度数组的索引计算错误、偶数长度数组未取平均值。
Grok 4.7 的表现：它识别出了三个主要 bug——默认字符串排序、奇数长度数组的分数索引、偶数长度数组缺少平均计算。它还额外标记了 sort() 会修改输入数组的问题。最终返回的修正版本复制了数组再进行排序、正确处理了奇偶长度、添加了空输入检查。
Claude Opus 5.5 的表现：在相同任务中，Opus 5.5 不仅识别出了所有 bug，还主动指出原代码中 sort() 的默认行为是按字符串排序，并解释了为什么这会导致 [2, 10, 3] 返回错误结果。它同时建议了更健壮的边界情况处理方式。
两者的差异：Grok 4.7 的 Debug 输出偏简洁直接，直接列出问题和修正方案。Claude Opus 5.5 的输出更详细，会解释每个 bug 的成因和影响。如果你的 Debug 工作流需要快速定位问题，Grok 4.7 的简洁输出可能更高效；如果需要理解问题背后的原因，Opus 5.5 的解释更有帮助。
Agent 工作流实测：多步任务中的表现差异
Agent 工作流是区分两个模型能力的重要场景。在需要多步推理和工具调用的编程任务中，两个模型的表现有明显差异。
任务一：长周期代码迁移。Anthropic 公布了一个早期测试案例：有测试者在不到一天时间内完成了约 68 万行代码的迁移。另一个内部测试中，将负载均衡器 HAProxy 从 C 语言迁移到 Rust，Claude Opus 5.5 耗时 9.5 小时，比 Fable 5.1 的 12 小时更快，成本低 51%。
任务二：代码库审计与修复。一个测试者用 Claude Opus 5.5 审计并修复一个 20 万行代码库，耗时不到 3 小时。作为对比，Opus 5 花了超过 20 小时，token 用量还是 Opus 5.5 的 2.5 倍。
Grok 4.7 的表现：xAI 官方称 Grok 4.7 在编程 Agent 任务上有明显提升。在搭配 Grok Build 的编程智能体指数中，Grok 4.7 得分 56，排名第四，落后于 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5。在 xAI 自家的 Grok Build 框架下，它能发挥较好的水平；但第三方评测显示，在统一基准下其 Agent 能力与 Opus 5.5 仍有明显差距。
一个容易被忽略的差异：Claude Opus 5.5 的缓存读取价格仅为 $0.20/百万 token，是标准输入价格的 5%。对于需要反复读取长代码库的 Agent 工作流，这个价格优势会显著降低实际成本。Grok 4.7 的缓存读取价格为 $0.50/百万 token。
中文编程场景的额外考量
两个模型都支持中文代码注释和中文技术文档撰写，但中文自然语言处理质量存在差异。
Claude Opus 5.5 在中文写作上有两个被多方评测确认的改进：结论前置和减少啰嗦。在 8 轮中文写作实测中拿下 5 项最高评级。如果你的工作流涉及大量中文技术文档撰写或中文代码注释，Opus 5.5 的中文输出质量更好。
Grok 4.7 的中文写作是明显短板。用户反馈存在标点混用、翻译腔浓重、语感不自然等问题。如果你的编程工作流需要同时处理中文技术文档，Grok 4.7 可能不是最合适的选择。
按编程场景选型
| 你的编程场景 | 推荐模型 | 关键理由 |
|---|---|---|
| 复杂编程、长周期 Agent 任务 | Claude Opus 5.5 | Terminal-Bench 4.0 和 CursorBench 4.0 均领先；代码迁移等长任务表现突出 |
| 日常编码、需要性价比 | GPT-6 Sol | DeepSWE 68.8%，接近 Claude Fable 5 的 69.9%，单任务成本低约 80% |
| 使用 Cursor 生态开发 | Grok 4.7 | 在 Cursor 中开箱可用，与 xAI 工具链深度适配 |
| 预算敏感的高频 API 调用 | GPT-6 Luna | 输入 $0.10/百万 token，当前 OpenAI 最便宜的模型 |
| 需要极低 token 成本 | Grok 4.7 | Token 单价最低（$2/$6），但需接受更高的 token 消耗量 |
| 长文档处理（>20 万 token） | Claude Opus 5.5 | 1M 上下文且无加价；Grok 4.7 超过 200K 后费率翻倍 |
| 中文技术文档撰写 | Claude Opus 5.5 | 中文写作质量明显优于 Grok 4.7 |
| 需要单次输出速度 | Grok 4.7 Fast | 输出速度 2 倍，价格 $4/$12 |
下一步
如果你正在评估哪个模型适合你的编程工作流，建议先用一个你日常最常做的编程任务——不是跑分测试题，而是真实工作中会遇到的代码修改、bug 修复或新功能实现——分别在两个模型中跑一遍。记录两个数字：任务完成质量，以及实际消耗的 token 数量。Token 单价只是成本的一半，消耗量才是决定实际花费的关键。如果你同时在使用 ChatGPT 或 Claude，可以参考站内现有的模型对比内容进一步评估。
【FAQ】
Grok 4.7 的 token 单价更低，为什么单任务成本反而比 Claude Opus 5.5 高？
因为 Grok 4.7 完成同一任务需要消耗的输出 token 数量约为 Opus 5.5 的 1.5 倍。Artificial Analysis 的实测显示，Grok 4.7 在 xhigh effort 下单任务成本约 $2.73，而 Claude Opus 5.5 在默认 medium effort 下仅需 $1.34。Token 单价低不等于完成任务的成本低。
Claude Opus 5.5 的编程能力真的比 Grok 4.7 强很多吗？
在 Terminal-Bench 4.0、CursorBench 4.0 和 DeepSWE v1.1 上，Claude Opus 5.5 的得分均高于 Grok 4.7。CursorBench 4.0 上的差距最大：57.8% vs 46.3%。但 Grok 4.7 在 Cursor 生态中的实际体验可能比基准分数更好，因为 xAI 拥有 Cursor 并在工具链层面做了深度适配。
Grok 4.7 适合在 Cursor 中使用吗？
适合。Grok 4.7 在 Cursor 中开箱可用，不需要额外的 API 配置。Grok 4.7 的原生 Grok Bot harness 训练让它在 Cursor 中的交互体验比通过通用 API 调用更好。但需要注意 token 消耗量较高，建议在 Cursor 中设置合理的 usage 监控。
两个模型都订阅一个月要多少钱？
Claude Opus 5.5 包含在 Claude Pro（$20/月）中；Grok 4.7 需要 SuperGrok（$30/月）。如果你只需要一个主力编程模型，Claude Pro 的 $20/月是两者中最便宜的完整 Opus 5.5 访问方式。
Grok 4.7 的长上下文加价规则是什么？
当提示词达到 200K token 时，Grok 4.7 的整次请求的所有输入、缓存输入和输出都切换到高价费率（$4/$12），而不是只对超出部分加价。如果你的编程任务需要上传大型代码库或长文档，这个规则会让实际成本显著高于标价。
【资料来源 / 信息核查】
来源：xAI 官方发布
页面标题：Introducing Grok 4.7
URL：https://x.ai/news/grok-4-7
核查用途：确认 Grok 4.7 发布日期（2026-09-21）、定价（$2/$6）、Cursor 和 Grok Build 可用性、模型定位。
来源：Claude Platform 官方文档
页面标题：Claude Platform release notes
URL：https://platform.claude.com/docs/en/release-notes/overview
核查用途：确认 Claude Opus 5.5 定价（$4/$20）、1M 上下文、128K 最大输出、always-on adaptive thinking。