如果还没有自己任务的对照数据，先用 gpt-6-sol 做成本基线；若长流程编码或知识工作反复卡在质量验收，再让 claude-opus-5-5 跑同一批任务。按 2026 年 9 月 23 日查询的两家直连 API 标准价，短上下文、未缓存文本的输入／输出每百万 token 分别是 Sol $2／$10、Opus $4／$20。OpenAI 定价页和 Anthropic 型号页给的是计费单价，并不保证 Sol 完成一件工作的花费总是 Opus 的一半。
这个初选适合需要按量调用模型、可以保存任务与账单的开发者。若你只在 ChatGPT Work、Codex、Claude 或 Claude Code 的订阅界面使用模型，先核对自己账户的可用型号与额度；API 单价不能换算成订阅权益。OpenAI 发布说明和 Anthropic 发布说明分别说明了产品入口，具体账户是否开放仍要以实际界面为准。
先选哪个：看失败后要付出什么
两家公司都把新型号用于复杂编码与代理式工作，但这是GPT-6 Sol 的官方定位与 Opus 5.5 的官方定位，不是对你仓库的同条件实测。选择可以从任务分开：
| 你的工作 | 先试哪款 | 何时改试另一款 |
|---|---|---|
| 多文件改动、工具调用或资料处理，已有明确测试与人工验收 | GPT-6 Sol，先建立合格率和总成本基线 | 同类任务常需反复补约束、修错或人工接管时，加入 Opus 5.5 对照 |
| 长时间运行的编码代理、复杂资料整合，单次失败会引起较高返工 | 两款用同一批任务并排试；已有成熟 Claude 工具链可先保持 Opus 基线 | 若 Sol 在验收与返工上接近 Opus，就比较实际账单和迁移成本 |
这里的“先试”是降低试错成本的安排，不是速度、代码质量或可靠性排名。为 Opus 多付的费用是否值得，取决于它能否减少不合格交付、重试和人工修补。例如一次任务按下文同 token 示例多花 $0.40；只有节省的后续成本或额外通过的价值超过这笔差额，溢价才有经济理由。实际模型可能生成不同数量的 token，因此最终要按各自真实用量重算。
直连 API 怎么算：同 token 比单价，同任务比总账
以下均为 2026 年 9 月 23 日查到的美元／百万 token 标准价，只比较两家官方直连 API 的文本计费；不含税、工具调用、地区附加费、订阅和转售渠道。Opus 行按 Claude API 的普通模式；Claude Code／Platform 的 fast mode 有另一套价格。Sol 行按 Standard 且输入不超过 272K token 的请求。Anthropic 型号及价格、OpenAI 型号说明与价格细则可核对口径。
| 模型与 API ID | 普通输入 | 缓存读取 | 缓存写入 | 输出 |
|---|---|---|---|---|
Claude Opus 5.5 claude-opus-5-5 | $4 | $0.20 | $5（五分钟缓存） | $20 |
GPT-6 Sol gpt-6-sol，Standard、短上下文 | $2 | $0.20 | $2.50 | $10 |
可复算例子：假设一次请求两款都计入 100,000 个普通输入 token 和 20,000 个输出 token，没有缓存、工具或重试，且 Sol 未跨长上下文门槛。Sol 为 0.1 × $2 + 0.02 × $10 = $0.40；Opus 为 0.1 × $4 + 0.02 × $20 = $0.80。这里的 0.1、0.02 是把 token 数换成“百万 token”后的数量。$0.40 是同用量价差，不是一件合格工作的实测节省。
缓存会改变输入账单，但不能只看“缓存读取都是 $0.20”：两家写入价格不同，命中前还要付写入费。若同一次短请求恰有 20,000 个普通输入、80,000 个已缓存输入和 20,000 个输出，暂不计此前写入、工具与重试，则 Sol 为 0.02 × $2 + 0.08 × $0.20 + 0.02 × $10 = $0.256，Opus 为 0.02 × $4 + 0.08 × $0.20 + 0.02 × $20 = $0.496。这个例子只用于拆账；实际缓存是否命中、写入按哪个时长计费，须从请求用量记录核对。价格口径仍见两家官方价格和 OpenAI 价格细则。
Sol 超过 272K 输入 token 时，不能继续套用 $2／$10。OpenAI 规定整次请求按长上下文费率计：普通输入 $4、缓存读取 $0.40、缓存写入 $5、输出 $15，单位仍是美元／百万 token。OpenAI 官方价格细则也列出 Batch／Flex、Fast、部分地区处理及工具调用的差异。比如假设 300,000 个普通输入与 20,000 个输出、无缓存和工具，Sol 长上下文 Standard 为 0.3 × $4 + 0.02 × $15 = $1.50；按上表普通模式的 Opus 为 0.3 × $4 + 0.02 × $20 = $1.60。这仍只是一笔假设用量的 API 费用，不能推断两款在超长资料任务中质量相同。Opus 的型号页列出 1M 上下文，Sol 型号页列出 1,050,000 上下文；窗口容量是可输入上限，不是建议把全部材料一次塞入。
公开分数能说明什么，不能说明什么
Anthropic 的 Opus 5.5 发布表含编码和自动化测试，但其 Sol 列标的是 GPT-5.6 Sol，并非本文的 GPT-6 Sol。把那一列换名后写成两款直接对决，会把代际差异抹掉。
Artificial Analysis 的 Opus 5.5 发布测评与 GPT-6 Sol 发布测评提供同一 Intelligence Index 版本 4.3.2 的观察：最高 effort 设置下，Opus 5.5 指数为 58、每项指数任务成本 $5.98；Sol 为 48、$1.06。默认 medium 对应 Opus 51／$1.34、Sol 40／$0.25。Opus 的最高设置测评含默认 fallback；effort、运行方式和评测任务集合都要连同数字一起读。58 与 48 是综合指数，不是 58% 与 48% 的任务通过率；指数任务成本也不是你公司的生产账单。
因此，公开测评适合决定“要不要把 Opus 纳入试跑”，不适合直接宣布“某款写代码必胜”或“某款性价比必胜”。本文没有调用付费模型跑本站基准，也没有测两款在你项目里的响应时间。
用一轮小试跑决定是否切换
- 固定任务和验收。从最近的真实工作抽取若干有代表性的任务，混入容易完成、常失败、长上下文三类；为每件写下可执行测试、需要人工判断的点，以及失败后允许修补的次数。编码任务保留同一仓库快照与测试环境，资料任务保留同一输入和来源。
- 对齐可控条件。记下准确模型 ID、API 入口、effort、工具权限、提示输入、服务档位和终止条件。不同提供商的 effort 不能只凭同名档位当作完全相同；把设置写清楚，才能解释结果。
- 记录所有尝试。每次保存输入／输出 token、缓存写入与读取、工具费、重试次数、运行时间、人工检查或修补时间，以及最终是否通过预先定好的验收。遇到 272K 门槛的 Sol 请求单独计算长上下文费率。
- 按合格交付比较。先算
所有尝试的 API 费用 ÷ 最终验收通过的任务数，再并列看通过率、人工修补分钟数和完成时间；若人工时间可可靠折价，再计入总成本。分母为零就记录“未产生合格交付”，不要填一个看似精确的单件价格。
如果 Sol 的通过率与人工返工接近 Opus，就保留更低的实际单件成本方案；若 Opus 在高失败代价任务上稳定减少返工，可以只把那类任务交给 Opus，而非把所有请求一起迁移。样本太少或任务差异太大时，先扩大同类任务记录，再改默认模型。这比只看两张发布图或每百万 token 价格，更接近你要支付的真实代价。
