# Claude Opus 5.5 对比 GPT-6 Astra：单价低 60%，同题实测只省 30%

> Opus 5.5 单价比 GPT-6 Astra 低 60%，同题实测只省 30%；明确的 API 小任务默认用 Opus medium，中档长代理任务用 Astra high。

- URL: https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra
- Published: 2026-11-12
- Updated: 2026-11-12
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/zh/about)
- Topic: 模型对比
- Tags: Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, 模型对比, API 价格, 推理强度, AI 编程

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在 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 之间选默认，先看你的任务有多长、多开放。通过 API 做边界清楚的活，比如写一个函数、从一份长日志里数出准确的值、把一篇长文压成固定格式，就把 Opus 5.5 设成默认，推理强度（effort）用它的 API 默认值 `medium`。2026 年 11 月 11 日用同样 8 道编程与推理小题实测，两边 44 个答案全部通过，Opus `medium` 的花费是 Astra 不传 effort 时的 0.70 倍，也就是便宜 30%；146 KB 日志的首次调用只要 Astra 的 57%–64%。代价是 Opus 多写约一倍的输出 Token，整组题多用 37% 的时间。

在 Claude Code、Codex 这类工具里跑几十分钟的代理式任务，这个结论不能照搬。Artificial Analysis 智能指数 v5.0.1（截至 2026 年 11 月 12 日）里，`low` 到 `high` 同名档位都是 Astra 得分更高；同样拿到 52 分，Astra `medium` 每题 $2.73，比 Opus `high` 的 $3.46 便宜 21%。所以中档长任务默认用 Astra `high`（55 分、每题 $3.24），要冲最高分时再换 Opus：57 分时 Opus `xhigh` 比 Astra `max` 便宜 3%、快 35%，59 分只有 Opus `max` 拿得到。

"便宜 60%"说的只是每百万 Token 的标价：Opus 输入 $4、输出 $20，Astra 输入 $10、输出 $50。同一段中文 Opus 要多计 50% 的输入 Token，回答又写得更长，所以按任务算的差距落在五到七折之间，长任务上还可能反过来。另有几种情况会在比较质量之前就替你选好：单次输入超过 272K Token、要在 Chat Completions 上用函数调用、以科研推导为主的任务，见下文的排除清单。

## 单价低 60%，每个任务省多少：同题实测 0.50–0.70 倍

在两边都答对的小任务上，Opus 5.5 的花费是 GPT-6 Astra 的五到七成，而不是标价暗示的四成。2026 年 11 月 11 日，同样 8 道题、每个配置 11 个评分答案，Opus `medium` 花 $0.2899，Astra 不传 effort 花 $0.4129；两边都开 `high` 时是 $0.3082 对 $0.6121。差距被吃掉的原因是 Token 数：同样的提示词 Opus 计 1.51 倍的输入 Token，默认档位下又写出 2.02 倍的输出。

测试经 laozhang.ai 网关用同一个 key 发出，两边各用自家的原生请求格式：Opus 走 Anthropic Messages，开自适应思考并显式传 `medium`（API 默认值）或 `high`；Astra 走 Chat Completions，一组不传 `reasoning_effort`，一组传 `high`。没有系统提示词，不带工具，流式返回。8 道题是一道应用题、三道带隐藏测试的函数题（`merge_intervals`、`parse_duration`、`top_words`）、把一篇 6,723 词的英文文章压成正好 5 条要点、不用 `eval` 的表达式求值器（25 个隐藏测试）、不用 `csv` 模块的 CSV 行解析器（16 个隐藏测试）和一道数位和计数题，后三道各问两次。

*说明：[laozhang.ai 是我们自己的服务](https://blog.laozhang.ai/zh/about#laozhang)，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。*

| 配置 | 通过 | 输入 Token | 输出 Token | 按标价的花费 | 总耗时 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Opus 5.5 `medium`（API 默认） | 11/11 | 17,202 | 11,056 | $0.2899 | 126.1 秒 |
| Opus 5.5 `high` | 11/11 | 17,202 | 11,968 | $0.3082 | 147.2 秒 |
| GPT-6 Astra 不传 effort | 11/11 | 11,407 | 5,471（其中推理 1,964） | $0.4129 | 91.8 秒 |
| GPT-6 Astra `high` | 11/11 | 11,407 | 9,455（其中推理 6,042） | $0.6121 | 141.7 秒 |

44 个答案全部通过，所以这组数字比的是 Token、花费和时间，不能拿来排谁更聪明。Opus 的输出 Token 含思考部分，但接口不单独报出。Astra 两组的花费都包含长文章那道题上被计费的一次缓存写入，比按普通输入价多出 $0.0253；去掉这笔，Opus 仍然更便宜（0.75 倍和 0.53 倍）。11 个单元里只有第一次 CSV 解析器那道，Astra 不传 effort 比 Opus `medium` 便宜（$0.0173 对 $0.0227）。这组测试只覆盖一个网关、一天、每格 1–2 个样本，耗时包含网关；任务短而明确，没有工具调用和多轮代理循环，长时间的代理任务要看下文 Artificial Analysis 的数据。

## 同一段中文，Opus 要多计 50% 的输入 Token

同样的中文文字，Opus 5.5 计出的输入 Token 是 GPT-6 Astra 的 1.50 倍，所以按标价算，中文输入实际只便宜 40%，不是 60%。下表是同一段文字配同一句指令、减去只发指令时的基数后的计数，Opus 在 2026 年 11 月 11 日测，Astra 在 11 月 4 日测，短段落约 250–800 个字符：

| 文本 | Opus 5.5 | GPT-6 Astra | Token 比 | 输入花费比（Opus ÷ Astra） |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 中文段落 | 247 | 165 | 1.50 倍 | 0.60 倍 |
| 英文段落 | 199 | 137 | 1.45 倍 | 0.58 倍 |
| 日文段落 | 312 | 254 | 1.23 倍 | 0.49 倍 |
| 韩文段落 | 396 | 208 | 1.90 倍 | 0.76 倍 |
| 俄文段落 | 302 | 193 | 1.56 倍 | 0.63 倍 |
| 西班牙文段落 | 304 | 162 | 1.88 倍 | 0.75 倍 |
| 6,723 词英文文章 | 15,335 | 10,106 | 1.52 倍 | 0.61 倍 |
| 146 KB 应用日志 | 78,537 | 55,843 | 1.41 倍 | 0.56 倍 |

输入花费比 = Token 比 × 0.4（$4 ÷ $10）。所以同样的输入，Opus 只便宜 24%–51%，韩文和西班牙文最少，日文最多。这张表只管输入；输出写多少由任务决定，上一节的小题里 Opus 的输出是 Astra 的 1.27–2.02 倍。缓存读取的差距更大：Opus 每百万 Token $0.20，Astra $1.00，乘上 1.50 倍的中文 Token 比，从缓存重读同一段中文时 Opus 只要 Astra 的 0.30 倍。

## 长日志、长文档：首次调用 Opus 便宜，重复调用看缓存

一次性丢进一份长日志或长文档，Opus 5.5 的首次调用比 GPT-6 Astra 便宜三到四成；但同一段长提示词在 Astra 的缓存时效内再调一次，Astra 反而更便宜，除非你给 Opus 也开了缓存。测试用的是一份 146 KB、1,500 行的合成应用日志，其中 326 行 ERROR，要求给出 7 个准确值：5 个错误码各自的次数、遇到 E503 的不同用户数、重试次数最高的那个请求，答案在调用前由脚本算好。

Opus 在 2026 年 11 月 11 日跑了 4 次（`medium`、`high` 各两次），4 次全对，每次 55.7–59.0 秒，78,537 个输入 Token 加 7,699–8,255 个输出 Token，每次 $0.47–0.48。Astra 不传 effort 跑了 3 次（11 月 4 日两次、11 月 11 日一次），全对，26.3–46.4 秒，55,843 个输入 Token 加 2,423–3,793 个输出 Token；不走缓存时 $0.75，被计一次缓存写入时 $0.82，从缓存读取时 $0.21。Astra `high` 在 11 月 4 日跑了两次，全对，71.7–77.5 秒，不走缓存 $0.90，走缓存 $0.34。首次调用 Opus 是 Astra 默认的 57%–64%；但 Astra 在缓存内重复一次只要 $0.21，低于 Opus 不开缓存的 $0.47。

两家缓存的默认行为不同，这决定了重复调用谁便宜。OpenAI 默认缓存 Astra 1,024 Token 以上的提示词，默认 30 分钟档的写入按输入价 1.25 倍计费，读取按 0.1 倍；不想要可以设 `prompt_cache_options.mode: "explicit"`。11 月 4 日的两次没有被计写入费，11 月 11 日那次被计了，是网关还是 OpenAI 一侧的差别无法判断。Claude API 只有请求里带 `cache_control` 才缓存，写入按输入价 1.25 倍（5 分钟）或 2 倍（1 小时），读取按 0.05 倍。这次没给 Opus 开缓存，所以 Opus 的缓存重复调用没有实测；按标价算，78,537 个 Token 从缓存读取约 $0.016，加上这次 7,699–8,255 个输出 Token 的 $0.154–0.165，约 $0.17–0.18，而带 5 分钟缓存写入的首次调用输入费从 $0.31 涨到 $0.39，整次约 $0.55–0.56。

更长的输入还有一道 Astra 独有的门槛：单次请求输入超过 272K Token，整次请求按输入 $20、输出 $75 计价，Opus 在 1M 上下文内始终是同一个价。举个算例，一份 Astra 计为 300K Token 的中文材料，Astra 的输入费是 $6.00；Opus 按 1.50 倍计约 450K Token，输入费 $1.80。Astra 的 272K 分界、两档缓存写入和 Batch、Fast 等档位，在《[GPT-6 Astra API 定价与成本计算：价格表、272K 与两档缓存写入](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-6-astra-api-pricing)》里有完整算法。

## 推理强度怎么对应：按同分配对，不按同名档位

两家的推理强度都叫 `low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`，但同名档位不是同样的工作量。按 Artificial Analysis 智能指数 v5.0.1（截至 2026 年 11 月 12 日）的数据配对，Opus `high` 只对得上 Astra `medium`，Opus `xhigh` 对得上 Astra `max`。默认值也不对称：Opus 的 Claude API 和 Claude Code 默认都是 `medium`；OpenAI 文档没有写 Astra 的默认档位，Astra 也不支持 `none` 和 `minimal`，所以上面实测里 Astra 的"默认"指不传 effort。

AA 的指数题是多领域的长任务，下表里每题平均要跑 3 到 25 分钟，两边都按官方标价计费。数据来自 [Artificial Analysis 的 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 版本对比页](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra)：

| 档位 | Opus 5.5 得分 | Opus 每题花费 | Opus 每题分钟 | Astra 得分 | Astra 每题花费 | Astra 每题分钟 | 花费比 Opus ÷ Astra |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| `low` | 35 | $0.98 | 3.0 | 43 | $1.42 | 4.0 | 0.69 |
| `medium` | 48 | $2.45 | 7.1 | 52 | $2.73 | 7.3 | 0.90 |
| `high` | 52 | $3.46 | 9.5 | 55 | $3.24 | 9.5 | 1.07 |
| `xhigh` | 57 | $6.05 | 15.8 | 55 | $3.66 | 11.1 | 1.65 |
| `max` | 59 | $10.04 | 25.0 | 57 | $6.24 | 24.3 | 1.61 |

同名档位比，`low`、`medium`、`high` 是 Astra 高 8、4、3 分，`xhigh` 和 `max` 是 Opus 高 2 分；花费比在 0.69 到 1.65 倍之间，没有一档接近标价的 0.40 倍。按同分配对更说明问题：52 分是 Opus `high`（$3.46、9.5 分钟）对 Astra `medium`（$2.73、7.3 分钟），Astra 便宜 21% 也更快；Astra `high` 拿 55 分只要 $3.24，比 Opus `high` 高 3 分还便宜 6%；57 分是 Opus `xhigh`（$6.05、15.8 分钟）对 Astra `max`（$6.24、24.3 分钟），Opus 便宜 3%、快 35%。两头只有一边：59 分只有 Opus `max`（$10.04），43 分以下只有 Opus `low`（35 分、$0.98）。

![按 Artificial Analysis 得分对齐的 Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 推理强度档位：52 分 Astra medium 便宜 21%，57 分 Opus xhigh 便宜 3%、快 35%](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra/img/effort-score-pairs.webp)

由此还能反推 Token 用量。如果两边用的 Token 一样多，Opus 的花费应是 Astra 的 0.40 倍；实际是 0.69 到 1.65 倍，说明在 AA 的任务上，Opus 按价格加权的 Token 用量约是 Astra 的 1.7 倍（`low`）到 4.1 倍（`xhigh`）。这是用花费比除以 0.40 得出的估算，前提是两边输入、输出、缓存的比例相近，不是实测。

## Reddit 和 X 上的同题对比：开放式构建多是 Opus 那次更贵

网上晒出的同题对比，多数是让两个模型从零做一个游戏、网站或原型，这类开放式构建里 Opus 5.5 常被评为做得更好，同时跑得更久、花得更多。MindStudio 在 9 月 24 日的对比里写道，纯看产出质量 Opus 赢，但 Astra 更快也更便宜，32 分钟、$11.33 完成；Moe Lueker 在 9 月 25 日用同一提示词做了两次游戏，Opus 两次都做得最好，但花费是 $15.25 对 Astra 的 $7.09。X 用户 EnvolDev 约在 11 月 9 日贴出 Opus $60.89、2 小时 19 分 35 秒，Astra $16.89、34 分 06 秒，并说 Astra 远不如 Opus；Nate Herk 在 LinkedIn 上总结 12 个使用场景，Astra 少用 45% 的时间，按估算的 API 费用便宜约 38%。

反方向的说法也有。r/ClaudeCode 一个问"如果 Token 不限量，你选 Opus 5.5 还是 GPT-6 Astra"的讨论帖里，高赞评论说在一个 Astra 反复打转的问题上烧了约 $5,000，换 Opus 不到 $100 就解决了。r/claudeskills 也有人专门问做游戏开发该选哪个。这些金额出自各自作者的那几句话，档位、提示词和运行工具都不相同，只能说明"有人这样跑出过这样的账单"，不是模型本身的固定差价。

把它们和前面的实测放在一起，两种说法就对得上了。Opus 的单价是 Astra 的 0.4 倍，只要它按价格加权的 Token 用量不到 Astra 的 2.5 倍，就是 Opus 便宜。边界清楚的小任务和长日志上这个倍数是 1.3–1.8，所以 Opus 省钱；开放式构建没有终点，Opus 倾向于继续打磨、跑得更久，倍数越过 2.5，那一次就是 Opus 更贵。反过来，如果一个模型卡住反复重试，失败本身的花费会压过单价，r/ClaudeCode 那条评论说的就是这种情况。

## 写代码选哪个：中档 Astra 领先 FrontierCode，Opus 领先 Terminal-Bench

只看编程类评测，两者各领一项，而且领先方随推理强度变。按 Artificial Analysis v5.0.1（截至 2026 年 11 月 12 日），Terminal-Bench 4.0 上 Opus 在 `medium`（52.5% 对 49.5%）和 `high`（56.6% 对 54.0%）领先，`xhigh` 两边都是 59.6%；FrontierCode-AA 2.0 上反过来，`medium` 和 `high` 是 Astra 领先（36.6% 对 33.1%、40.1% 对 35.9%），到 `xhigh` 才换成 Opus 领先（43.8% 对 41.4%）。AA 的 Engineering 分项也是这个形状：`low`、`medium`、`high` 三档 Astra 是 50、57、60，Opus 是 43、54、58；`xhigh` 和 `max` 换成 Opus 63、65 对 Astra 60、62。

放到工具里看：Claude Code 默认就是 Opus `medium`，这一档 Opus 的 Engineering 分项比 Astra 同档低 3 分。如果你的编程工作是长时间的代理式改代码，又只打算开到中档，Astra `high` 是更稳的起点；预算允许把 Opus 开到 `xhigh`，它在这两项编程评测上就不输 Astra 的任何一档。写一个明确的函数这种小活分不出高下：前面实测里的 5 道编程题共 77 个隐藏测试，两个模型在所有配置下都全部通过，这时按花费选 Opus `medium` 就够了。

## 跑分怎么看：Anthropic 发布表和 Artificial Analysis 对不上

Opus 5.5 的跑分有两份来源，结论不完全一致。一份是 Anthropic 在 2026 年 9 月 22 日发布 Opus 5.5 时自己公布的对比表，另一份是 Artificial Analysis 用同一套流程独立测的两边各档成绩；OpenAI 没有发布过对 Opus 5.5 的对比表。下表每格是 Opus 5.5 / GPT-6 Astra，Anthropic 一栏除注明外 Opus 用 `max`，来源是 [Anthropic 的 Claude Opus 5.5 发布页](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5)和上文的 AA 对比页：

| 评测 | Anthropic 发布表（2026 年 9 月 22 日） | AA v5.0.1 `max`（截至 11 月 12 日） |
| --- | --- | --- |
| Terminal-Bench 4.0 | 66.4% / 57.9%（Opus `xhigh`、Astra `high`，各取最高分） | 59.6% / 59.1% |
| FrontierCode | v1.1：54.4% / 53.3% | AA 2.0：46.4% / 42.4% |
| AutomationBench | 40.0% / 41.4%（由 Zapier 运行） | AutomationBench-AA：69.5% / 68.5% |
| Humanity's Last Exam | 带工具：67.7% / 57.2% | HLE-Diamond：67.9% / 63.8% |
| Terminal-Bench-Science 0.1 | 58.7% / 64.6% | 59.0% / 63.3% |
| GDPval-AA v2.1 | 1846 / 1542 | — |
| AA-Briefcase v1.1 | — | 1801 / 1569 |
| CritPt v2（Hard） | — | 68.0% / 70.5% |
| GDP.pdf | — | 26.2% / 31.0% |

Anthropic 表里 Astra 的 Terminal-Bench 成绩取自 OpenAI 公布的数字，Opus 一项的标准误是 ±2.6 个百分点；Terminal-Bench-Science 的标准误是 ±3.5–5 个百分点，和两边 5.9 个百分点的差距相近。往下看各档，AA 里有两类稳定的领先。CritPt 这类科研推导题和 GDP.pdf，Astra 每一档都领先，`high` 档 CritPt 是 59.5% 对 71.5%；Terminal-Bench-Science 除 `xhigh`（Opus 61.9% 对 54.8%）外也是 Astra 领先。AA-Briefcase 这项知识工作交付评测（Elo 式分数，不是百分比）则是 Opus 每一档都领先，`high` 档是 1682 对 1505。

两份数据最大的分歧在成本上。Anthropic 在发布页写，Opus 在默认推理强度下做 FrontierCode 能以大约 20% 的单任务成本胜过 Astra，在 Terminal-Bench 4.0 上以约 40% 的成本追平，`medium` 档的 FrontierCode v1.1 得分 54.6%，高于 Astra 最好的 53.3%。AA 的数字则是 Opus `medium` 花 Astra `medium` 九成的钱、低 4 分，FrontierCode-AA 2.0 上 Opus `medium` 只有 33.1%，Astra `max` 是 42.4%。评测版本、运行框架和安全机制不同能解释一部分，但两边都没有说明差距从哪来，也不能说哪个数字错了。Anthropic 自己在同一篇文章里也写到，跑分差距越来越不能代表实际使用中的差别。如果你的工作是长时间、多步骤的代理任务，AA 统一流程下的结果更接近你会遇到的情况；Anthropic 的表反映的是 Opus 在厂商选定设置下的上限。

还有一个影响跑分和实际使用的细节：Opus 5.5 的安全机制会把网络安全类任务交给 Opus 4.8、把部分生物和前沿大模型相关任务交给 Opus 5 处理，这是 Anthropic 发布说明里写明的；AA 给 Opus `max` 这一行标注了"Max, Default Fallback"，对应的就是这套默认转交。

## 哪个更快：Opus 出字快 2.5 倍以上，做完不一定更快

按出字速度算，Opus 5.5 明显更快；按做完一件事的时间算，要看它写了多少。AA v5.0.1 测的流式输出速度，Opus 每秒 103–116 个 Token，Astra 36–41 个，同档相比 Opus 是 Astra 的 2.5–3.2 倍；OpenRouter 对比页约 11 月 4 日的数据是每秒 69.0 对 33.0 个 Token。但 AA 同名档位下每题耗时几乎一样（`medium` 7.1 对 7.3 分钟，`high` 都是 9.5 分钟），因为 Opus 写得更多。

前面的小题实测里，整组题反而是 Astra 不传 effort 先做完（91.8 秒对 Opus `medium` 的 126.1 秒），两边开 `high` 时接近（141.7 对 147.2 秒）；长日志题 Astra 默认 26–46 秒，Opus 56–59 秒，Astra `high` 72–78 秒。首个可见文字的中位时间，Opus 是 6.0–6.5 秒，Astra 不传 effort 5.0 秒、`high` 7.4 秒。AA 测的首个回答 Token 时间在 `high` 档差得更多：Opus 21.92 秒，Astra 57.78 秒。所以交互式问答、需要尽快看到回答时，Opus `high` 比 Astra `high` 更跟手；批量跑短任务、看总完成时间时，Astra 不传 effort 更快。

## 先排除再比较：会直接决定选哪个的 7 个条件

下面这几种情况一旦成立，就不用先比质量，答案已经偏向其中一个。逐条对照自己的工作：

- 单次请求的输入经常超过 272K Token，就倾向 Opus，因为 Astra 整次请求会按输入 $20、输出 $75 计价，Opus 在 1M 上下文内不涨价。
- 现有代码走 Chat Completions 又要用函数调用，Astra 就得先迁移到 Responses API，因为它的函数调用只在 Responses API 上可用；不想迁移就用 Opus。
- 需要数据驻留时，把 Astra 区域处理端点加价 10% 算进它的成本，再和 Opus 比。
- 任务涉及网络安全时先试 Astra，因为 Opus 5.5 会把这类请求交给 Opus 4.8 处理（部分生物和前沿大模型相关任务交给 Opus 5），你实际拿到的不是 Opus 5.5。
- 输入以韩文或西班牙文为主时，Opus 要多计 88%–90% 的输入 Token，输入只便宜约 25%，单价优势大半被吃掉；中文是多计 50%。
- 同一段长提示词要反复调用、又不打算改代码加 `cache_control` 时，Astra 默认就缓存，重复调用更便宜；愿意给 Opus 加缓存，它的缓存读取单价只有 Astra 的五分之一。
- 主要工作是科研计算和精确推导时倾向 Astra，它在 AA 的 CritPt 和 Terminal-Bench-Science 上几乎每档领先；以报告、文档这类知识工作交付为主则倾向 Opus，它在 AA-Briefcase 上每档领先。

## 用自己的任务重算：Opus 的 Token 量低于 Astra 2.5 倍就更便宜

自己重算只需要一条规则：Opus 5.5 的输入和输出单价都是 GPT-6 Astra 的 0.4 倍，所以只要 Opus 在你的任务上按价格加权的 Token 用量不到 Astra 的 2.5 倍，Opus 就更便宜。前面的数字都可以套进这条规则：小题实测里这个倍数约 1.76（0.70 ÷ 0.40），两边开 `high` 时约 1.26，长日志题约 1.4–1.6；AA 长任务上推算出的 1.7–4.1 倍横跨了 2.5，所以那里两边互有胜负。缓存会改变这个分界，因为 Opus 的缓存读取单价是 Astra 的 0.2 倍而不是 0.4 倍，缓存读得越多，Opus 能多用的 Token 就越多。

![以 2.5 倍 Token 用量为分界：小题实测 1.26 倍和 1.76 倍、长日志 1.4–1.6 倍在 Opus 更便宜一侧，AA 长任务 1.7–4.1 倍跨过分界，开放式构建落在 Opus 更贵一侧](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra/img/break-even-2-5x.webp)

用自己的任务复核，按这个顺序做：

1. 从你的实际工作里挑 10–20 个能自动判对错的任务，比如有测试的函数、有标准答案的抽取或计数，中文任务和英文任务分开放。
2. 两边各跑一遍：Opus `medium` 和 Astra 不传 effort；打算用更高档时，再加 Opus `xhigh` 和 Astra `high`。每次记下响应里返回的输入、输出、缓存读取和缓存写入 Token 数。
3. 只统计通过的答案，按当日标价算出每个通过任务的花费。截至 2026 年 11 月 12 日，Opus 输入 $4、输出 $20、缓存读取 $0.20、5 分钟缓存写入 $5；Astra 输入 $10、输出 $50、缓存读取 $1.00、30 分钟缓存写入 $12.50，价格以 [Claude API 定价文档](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)和 [OpenAI API 定价页](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)当日显示为准。
4. 用 Opus 的总花费除以 Astra 的总花费，低于 1 且耗时能接受就把 Opus 设成默认；高于 1，或者 Opus 没过而 Astra 过了的任务集中在某一类，就把那一类交给 Astra。

拿一个假设的中文任务演示：Astra 计 20,000 个输入 Token、写 3,000 个输出 Token，花费是 0.02 × $10 + 0.003 × $50 = $0.35。Opus 按中文 1.50 倍计 30,000 个输入 Token，输出按小题实测的 2.02 倍写 6,060 个，花费是 0.03 × $4 + 0.00606 × $20 ≈ $0.24，是 Astra 的 0.69 倍。如果这是开放式任务、Opus 写了 5 倍的输出（15,000 个），花费变成 0.12 + 0.30 = $0.42，反过来是 Astra 的 1.2 倍。

## 订阅里能不能用 Opus 5.5 和 Astra

订阅和 API 是两套账，两家的订阅都不包含 API 用量。截至 2026 年 11 月 6 日，Claude 免费版用不了 Opus 和 Claude Code，Pro（$20/月，按年付 $17/月）、Max（$100）、Ultra（$200）、Team 和 Enterprise 都包含 Opus 5.5，各套餐的入口和额度见《[Claude Opus 5.5 怎么用：6 个入口怎么选，免费版用不了](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/how-to-access-claude-opus-5-5)》和《[Claude Opus 5.5 价格与用量重置：API 账单怎么算，重置卡怎么用](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-opus-5-5-pricing-limit-reset)》。截至 2026 年 10 月 26 日，ChatGPT 免费版和 Go 用的是 GPT-6 Luna，不是 Astra；Plus 和标准 Business 在 Work 与 Codex 里每 5 小时约有 5–45 条 Astra 本地消息，Pro 没有 5 小时限制，Enterprise 和 Edu 要由管理员开启；哪些套餐能在普通聊天里选 Astra，OpenAI 没有公开说明。另外，截至 2026 年 11 月上旬，Anthropic 和 OpenAI 的官方支持国家和地区列表都不包括中国大陆和香港。

## 要不要再看 Fable 5.2 或更便宜的型号

Opus 5.5 于 2026 年 9 月 22 日发布，GPT-6 Astra 于 9 月 3 日发布；搜索里的"Astra 6""GPT Astra"指的都是 GPT-6 Astra，截至 11 月 12 日 OpenAI 价格页上没有 GPT-6.2，Astra 仍是它最强的通用模型。Anthropic 那边，11 月 9 日发布的 Claude Fable 5.2（$8 / $40）已经排在 Opus 5.5 之上，但 Anthropic 仍建议多数编程和知识工作从 Opus 5.5 开始，需要时再升到 Fable；两者怎么选见《[Fable 5.2 和 Opus 5.5 怎么选：哪档对哪档，同题实测贵 1.86 倍](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-fable-5-2-vs-opus-5-5)》，Fable 对 Astra 见《[Fable 5.2 和 GPT-6 Astra 对比：单价低 20%，同题输出却是 2.5 倍](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-fable-5-2-vs-gpt-6-astra)》。

想把成本再压低，可以往下看一档：Claude 这边是《[Sonnet 5.5 对比 GPT-6 Astra：值不值得换](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-sonnet-5-5-vs-gpt-6-astra)》，OpenAI 这边是《[GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、Astra 怎么选](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-6-1-sol-vs-gpt-6-astra-vs-gpt-6-sol)》，Opus 对 OpenAI 中价位模型见《[Claude Opus 5.5 对比 GPT-6 Sol 与 6.1 Sol：先看任务，再算合格交付成本](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-sol)》。

## 参考来源

本文引用的外部页面，按正文出现顺序排列。最后更新于 2026-11-12。

- [Artificial Analysis 的 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 版本对比页](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra) (artificialanalysis.ai)
- [Anthropic 的 Claude Opus 5.5 发布页](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5) (anthropic.com)
- [Claude API 定价文档](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) (platform.claude.com)
- [OpenAI API 定价页](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) (developers.openai.com)