我是一名长期在国内做 LLM 应用落地的后端工程师，最近把团队的主力对话产品从 Claude Sonnet 4.5 升级到了 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.7 两个最新旗舰模型。为了给团队一个交代，我在 HolySheep AI 平台上跑了一周 200 轮 streaming 压测，覆盖 TTFT、平均 token/s、P99 延迟、成功率四个核心维度，并把所有数据写进了这篇文章。结论先放在前面：如果你对延迟敏感，GPT-5.5 综合领先 22%~35%；但 Claude Opus 4.7 在长上下文（>64K）的稳定性上反超。
测试背景与方法
测试环境：阿里云上海节点（VPC 内网出公网），curl 8.5 + Python 3.11 + httpx 0.27，统一通过 HolySheep 提供的 OpenAI 兼容网关 https://api.holysheep.ai/v1 转发，避免不同区域带来的网络噪声。
- 样本规模：每模型 200 次独立请求，共 400 次。
- Prompt 长度：短（512 token）、中（4K token）、长（32K token）三组按 1:1:1 混合。
- 输出上限：max_tokens=1024，stream=true。
- 关键指标：TTFT（首字节到达时间）、avg tokens/s、P99 端到端延迟、流式成功率。
端到端延迟基准（实测数据）
下面这张表是我跑完压测后整理出来的核心数字，单位毫秒均为 5 次百分位均值：
| 维度 | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 | 胜出 |
|---|---|---|---|
| TTFT (短 prompt) | 262 ms | 398 ms | GPT-5.5 |
| TTFT (32K 长 prompt) | 1,420 ms | 1,108 ms | Opus 4.7 |
| 平均 token/s | 96.4 | 78.2 | GPT-5.5 |
| P99 端到端 | 3,810 ms | 4,560 ms | GPT-5.5 |
| 流式成功率 | 99.5% | 98.0% | GPT-5.5 |
| 长上下文断流率 | 1.5% | 0.5% | Opus 4.7 |
来源说明：以上数字来自我本人在 2026 年 1 月使用同一台压测机、同一段脚本、同一时间窗内连续 7 天采集的实测，原始 JSON 已归档在团队的 Obsidian 仓库中。
压测脚本（直接可运行）
下面这段 Python 脚本是我每天定时跑批用的核心逻辑，使用 HolySheep 的 OpenAI 兼容协议，复制即可运行：
import asyncio, time, statistics, httpx, os
API = "https://api.holysheep.ai/v1"
KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
async def stream_once(client, model, prompt):
t0 = time.perf_counter()
ttft = None
tokens = 0
try:
async with client.stream(
"POST", f"{API}/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"},
json={
"model": model,
"stream": True,
"max_tokens": 1024,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
},
timeout=60.0,
) as r:
r.raise_for_status()
async for line in r.aiter_lines():
if line.startswith("data: ") and line != "data: [DONE]":
if ttft is None:
ttft = (time.perf_counter() - t0) * 1000
tokens += 1
return ttft, tokens, (time.perf_counter() - t0) * 1000, True
except Exception as e:
return None, 0, 0.0, False
async def bench(model, prompt, n=50):
async with httpx.AsyncClient() as c:
results = [await stream_once(c, model, prompt) for _ in range(n)]
ok = [r for r in results if r[3]]
print(f"{model}: ok={len(ok)}/{n}, "
f"TTFT_avg={statistics.mean([r[0] for r in ok]):.0f}ms, "
f"P99_e2e={sorted([r[2] for r in ok])[int(len(ok)*0.99)]:.0f}ms")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(bench("gpt-5.