GPT-5.1 Codex Max vs Claude Opus 5.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAIのGPT-5.1 Codex MaxとAnthropicのClaude Opus 5.5は、注目度の高い主要AIモデルです。GPT-5.1 Codex Maxは400K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$1.75/出力$14.00、一方のClaude Opus 5.5は1M トークンのコンテキストで入力$4.00/出力$20.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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GPT-5.1 Codex Max
フラッグシップ最先端モデルOpenAI の GPT-5.1 Codex Max は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。400K のコンテキストウィンドウ、毎秒 95 トークンの生成速度、知能指数 62/100（1Mトークンあたり入力$1.75・出力$14）を実現しています。
$1.75 / 1M
$14.00 / 1M
400K tokens
78.2%
Claude Opus 5.5
フラッグシップ最先端モデルAnthropic の Claude Opus 5.5 は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 78 トークンの生成速度、知能指数 94/100（1Mトークンあたり入力$4・出力$20）を実現しています。
$4.00 / 1M
$20.00 / 1M
1M tokens
84.6%
ひと目でわかる主な違い
- GPT-5.1 Codex Max is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Claude Opus 5.5 has a larger context window (1M vs 400K tokens).
- GPT-5.1 Codex Max is faster at 95 tok/s vs 78 tok/s.
- Claude Opus 5.5 leads on SWE-bench coding (84.6% vs 78.2%).
| Feature | GPT-5.1 Codex Max | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 62 | 94 |
Provider | OpenAI | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $1.75 / 1M | $4.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $14.00 / 1M | $20.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.87 / 1M | $3.08 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 78 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 78.2% | 84.6% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 80% | 82.3% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.17 / 1M | $0.40 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5.1 Codex Max · Strengths & Key Advantages
- 400K のコンテキストウィンドウと最大 128K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 78.2% · GPQA Diamond 80%）
- 毎秒 95 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 1700ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$1.75・出力$14）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Claude Opus 5.5 · Strengths & Key Advantages
- 1M のコンテキストウィンドウと最大 128K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 84.6% · GPQA Diamond 82.3%）
- 毎秒 78 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 1400ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$4・出力$20）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5.1 Codex Max | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.40 | $3.85 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 62K | 68K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 36K | 42K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-5.1 Codex Max | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-1-codex-max | claude-opus-5-5-20260901 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2025-11 | 2026-09 |
| Knowledge Cutoff | October 2024 | June 2026 |
| Architecture | Maximum-capability code-specialised reasoning model | Extended Autonomous Hybrid Reasoning Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1.75/1M in) across full 400K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.175/1M (no extra cache-write fee) | $0.4/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5.1 Codex Max vs Claude Opus 5.5: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.1 Codex Max or Claude Opus 5.5?
Claude Opus 5.5 is more intelligent. It scores 94 compared with 62 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.1 Codex Max is faster, generating 95 tokens per second compared with 78 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-5.1 Codex Max is cheaper at $1.87 per 1M tokens blended, compared with $3.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Claude Opus 5.5 has lower latency, with a time to first token of 1.40s compared with 1.70s.
Which model has a larger context window?
Claude Opus 5.5 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 400K tokens.
総合評価
GPT-5.1 Codex Max（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とClaude Opus 5.5（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではClaude Opus 5.5がリードし、応答速度とスループットではGPT-5.1 Codex Maxが優れ、APIコスト効率ではGPT-5.1 Codex Maxが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には GPT-5.1 Codex Max と Claude Opus 5.5 のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Claude Opus 5.5 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
GPT-5.1 Codex Max と Claude Opus 5.5 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
GPT-5.1 Codex Max は100万トークンあたり入力$1.75 / 出力$14.00、Claude Opus 5.5 は入力$4.00 / 出力$20.00です。総合的なコスト効率では GPT-5.1 Codex Max がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは GPT-5.1 Codex Max が 400K トークン、Claude Opus 5.5 が 1M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GPT-5.1 Codex Max がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
公的ソース: OpenAIおよびAnthropic公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。