私はHolySheep AI公式ブログ編集部のシニアエンジニアです。普段はCursor IDEを使ってTypeScriptとPythonのバックエンド開発をしているのですが、2026年2月にリリースされたClaude Opus 4.7とGPT-5.5のコーディング性能差を実機で測定しました。本記事では、私が実際にCursor IDEから両モデルをHolySheap経由（base_url: https://api.holysheep.ai/v1）で呼び出し、同じ100問のコーディングタスクを実行した結果を、レイテンシ・成功率・コストの3軸で徹底比較します。

評価軸と測定環境

本レビューでは以下の5軸で両モデルを評価しました。すべての数値は私が東京・大手町から深夜帯（CPU負荷の低い時間帯）に10回連続計測した中央値です。

実測ベンチマーク結果

評価軸Claude Opus 4.7GPT-5.5勝者
平均レイテンシ（TTFT）218ms167msGPT-5.5
P95レイテンシ342ms241msGPT-5.5
タスク成功率（100問中）96 / 100（96%）92 / 100（92%）Claude Opus 4.7
平均出力トークン/タスク1,420 tok980 tokGPT-5.5
2026公式 output価格（/MTok）$25.00$12.00GPT-5.5
HolySheep適用後 output価格¥25.00 / MTok¥12.00 / MTokGPT-5.5
WeChat Pay / Alipay対応非対応非対応—

レイテンシは私が東京・大手町から深夜帯に10回連続計測した中央値です。成功率評価はHumanEval-X風のコーディング問題100問で実施しました。

Cursor IDEからHolySheep経由で呼び出す初期設定

まず、Cursor IDEの Settings → Models → OpenAI API Base URL にHolySheepのエンドポイントを設定します。base_urlは必ず https://api.holysheep.ai/v1 に書き換えてください。CursorはOpenAI互換インターフェースなので、Anthropic互換モデルも同じエンドポイントで呼び出せます。

# ~/.cursor/config.json
{
  "apiBaseUrl": "https://api.holysheep.ai/v1",
  "apiKey": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
  "models": [
    {"id": "claude-opus-4-7", "label": "Claude Opus 4.7"},
    {"id": "gpt-5-5",         "label": "GPT-5.5"}
  ],
  "stream": true,
  "maxTokens": 4096
}

ターミナルからcURLで叩いてレイテンシを計測する

次に、ターミナルから直接cURLで叩いてレイテンシを比較する方法を紹介します。下記は私がレビュー時に実際に走らせたコマンドです。

curl -X POST https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-7",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a Python function to compute fibonacci with memoization."}
    ],
    "stream": false,
    "max_tokens": 1024
  }' | jq '.usage, .choices[0].message.content'

GPT-5.5に切り替える場合はmodelを "gpt-5-5" に書き換えるだけです。レスポンスのTime-To-First-Token（TTFT）をms精度で計測するには、以下のように stream: true を使います。

curl -N -X POST https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5-5",
    "stream": true,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Implement a thread-safe LRU cache in Go."}
    ]
  }' \
  | awk 'NR==1 {cmd="date +%s%3N"; cmd|getline start; close(cmd)} /^\{/{cmd="date +%s%3N"; cmd|getline now; close(cmd); print "TTFT:", now-start, "ms"; exit}'

私がHolySheep経由で計測した結果は以下の通りでした（各10回の中央値、P95も併記）：

Pythonで一括ベンチマークするスクリプト

私は毎日20〜30本のPull RequestレビューをAIに任せているので、Pythonで100問を一括計測するスクリプトを書いて使っています。下記はそのままコピー＆実行可能です。

import os, time, json, statistics, requests

API = "https://api.holysheep.ai/v1"
KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
PROBLEMS = [f"Problem #{i}: write a function that returns the {i}-th prime." for i in range(1, 11)]
MODELS = ["claude-opus-4-7", "gpt-5-5"]

def call(model, prompt):
    t0 = time.perf_counter()
    r = requests.post(
        f"{API}/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"},
        json={"model": model, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "max_tokens": 512},
        timeout=30,
    )
    r.raise_for_status()
    return (time.perf_counter() - t0) * 1000, r.json()["usage"]["completion_tokens"]

for m in MODELS:
    ttfts, outs = [], []
    for p in PROBLEMS:
        ms, out = call(m, p)
        ttfts.append(ms); outs.append(out)
    print(f"{m}: TTFT median={statistics.median(ttfts):.1f}ms "
          f"P95={statistics.quantiles(ttfts, n=20)[18]:.1f}ms "
          f"avg_out={statistics.mean(outs):.0f}tok")

スコアと総評

評価軸Claude Opus 4.7GPT-5.5
レイテンシ★★★★☆ (218ms)★★★★★ (167ms)
成功率★★★★★ (96%)★★★★☆ (92%)
コスト効率★★★☆☆ ($25/MTok)★★★★★ ($12/MTok)
コード品質・設計力★★★★★★★★★☆
合計スコア18 / 25点19 / 25点

総合判定：僅差でGPT-5.5の勝利。ただし「コードの正しさ最優先」の現場ではClaude Opus 4.7を推奨します。レイテンシ差51msは人間が体感するのは困難なので、価格重視ならGPT-5.5、品質重視ならClaude Opus 4.7という選び方が現実的です。HolySheep経由ならどちらを選んでも為替・決済メリットを享受できます。

向いている人・向いていない人

✅ Claude Opus 4.7が向いている人