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

如果还没有自己任务的对照数据，先用 gpt-6.1-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。GPT-6.1 Sol 于 2026 年 9 月 29 日发布，是 GPT-6 Sol 的升级版：输入不超过 272K token 时，输入／输出仍是每百万 token $2／$10，缓存输入从 $0.20 降到 $0.10。Opus 5.5 是 $4／$20，缓存读取 $0.20。结果是同样的 token 用量下，Opus 的直连 API 账单正好是 6.1 Sol 的 2 倍。这是计费单价的关系，不代表完成同一件工作的花费也是 2 倍，因为两款模型生成的 token 数本来就不同。单价可在 GPT-6.1 Sol 型号页、OpenAI 定价页和 Claude 价格页核对。

gpt-6-sol 仍可调用，OpenAI 没有公布停用日期，但它的型号页已指向 6.1 Sol，定价页主表也只列新型号。下文保留 GPT-6 Sol 的数字作参照，方便对照 9 月下旬的旧测评。从 GPT-6 Sol 换过去要改什么（例如 6.1 Sol 不再接受 none 推理强度），见「GPT-6.1 Sol 怎么用：价格变化、迁移改动与可用入口」；只在 OpenAI 自家型号之间挑，见「GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、Astra 怎么选」。

这个初选适合按量调用模型、能保存任务与账单的开发者。只在 ChatGPT Work、Codex、Claude 或 Claude Code 的订阅里用模型，比的是额度，不是 API 单价，做法见后面的订阅一节。

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-6.1 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：

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。

直连 API 怎么算：同 token 比单价，同任务比总账

下表是美元／百万 token 的标准价，只比较两家官方直连 API 的文本计费；OpenAI 价格截至 2026 年 9 月 30 日，Anthropic 价格截至 2026 年 9 月 25 日。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，fast mode 另有价格；Sol 行按 Standard 档，Batch／Flex 减半、Fast 翻倍。

把一次请求的用量拆成四类，单位是百万 token：U 为普通输入，W 为缓存写入，R 为缓存读取，O 为输出（含推理 token）。按上表单价：

Opus 5.5              = 4U + 5W + 0.2R + 20O
GPT-6.1 Sol（≤272K）  = 2U + 2.5W + 0.1R + 10O
GPT-6.1 Sol（>272K）  = 4U + 5W + 0.2R + 15O

272K 以内，Opus 的每一项都正好是 6.1 Sol 的 2 倍，缓存用得再多，同样 token 下的比值也是 2 倍；Opus 若用一小时缓存写入（$8），差距还会略大。超过 272K 时，两式只差输出一项：Opus − 6.1 Sol = 5O，不会小于零，所以同样 token 下 Opus 在长请求里也不会比 6.1 Sol 便宜。对 GPT-6 Sol 结论不同：它的短上下文缓存读取也是 $0.20，同样 token 下 Opus 等于 2 倍 GPT-6 Sol 再减去一份缓存读取费用；长上下文缓存读取 $0.40 比 Opus 还高，缓存读取超过输出 25 倍时 Opus 反而更便宜。换成 6.1 Sol 后，这两种说法都不再成立。

下面四个例子都假设两款计入完全相同的 token，没有工具、重试和此前的缓存写入；实际运行时两款生成的 token 数不会相同。

第一行的算法是 6.1 Sol 0.1 × $2 + 0.02 × $10 = $0.40，Opus 0.1 × $4 + 0.02 × $20 = $0.80；0.1、0.02 是换成百万 token 后的数量。最后一行是 800K 的缓存型长请求：对 GPT-6 Sol，Opus 便宜一点（约 0.94 倍）；对 6.1 Sol，Opus 贵 $0.10，正好是 5 × 0.02。缓存是否命中、写入按哪个时长计费，要从请求的用量记录核对，不能按假设填。

同一段文字在两家计出的 token 数也不一样：分词器不同，Anthropic 说明 4.7 以后的分词器比它上一代多出约 30% 的 token，两家之间则没有公开换算比例。所以“同 token”只用来看单价关系，真实账单要读各自 API 返回的用量字段。窗口方面，Opus 列出 1M 上下文，6.1 Sol 列出 1,050,000 上下文、最多 128,000 输出；这是可输入上限，不是建议把全部材料一次塞进去。

公开分数能说明什么，不能说明什么

先看清图里是哪个 Sol。Anthropic 的 Opus 5.5 发布表里的 Sol 列是 GPT-5.6 Sol；9 月 29 日以前的对比图和测评视频里，Sol 最多是 GPT-6 Sol。把这些分数直接当成 6.1 Sol 对 Opus 5.5，会把代际差异抹掉。

Artificial Analysis 的 GPT-6.1 Sol 与 Opus 5.5 对比页按同名推理强度并排列出 Intelligence Index 4.3.2 的结果（截至 2026 年 9 月 30 日；Opus 各档均为自适应推理、含默认 fallback）：

综合分最高的仍是 Opus 5.5 max 的 58，6.1 Sol 最高 52。成本差距之所以远大于单价的 2 倍，是因为 Opus 每项任务生成的 token 多得多：medium 约 26k 对 8k，max 约 119k 对 38k。两组比较值得记住：low 档两者同为 42 分，Opus 花 4.2 倍；6.1 Sol max 以 52 分略高于 Opus medium 的 51 分，成本约为后者的 54%。同名推理强度在两家并不等价，比较时看分数与成本的组合，不要只对齐档位名。作为参照，同一指数里 GPT-6 Sol max 为 48 分、$1.05，medium 为 40 分、$0.25（AA 的 GPT-6 Sol 测评）。58、52 是综合指数，不是任务通过率；每项任务成本也不是你公司的生产账单。

速度上，同一页面显示 Opus 输出更快，约 72～92 token／秒，6.1 Sol 约 59～66 token／秒；但 6.1 Sol 出第一个答案 token 早得多：low 档 2.12 秒对 12.72 秒，medium 档 5.72 秒对 22.95 秒。AA 会重新测量，这些数值随时间变化，引用时要带日期。

OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 发布说明给了另一组厂商自选的对比：GDP.pdf 在各档推理设置下 6.1 Sol 得分都高于带回退的 Opus 5.5，单任务成本不到一半；AutomationBench 1.0.6 中等推理强度下高 2.2 个百分点、成本约三分之一；Terminal-Bench Science 0.1 最高推理强度下平均单任务成本 $5.47 对 $23.21。OpenAI 注明对手成绩取自公开报告。这与 AA 综合指数里 Opus 领先并不矛盾，两边选的测试不同，都只能说明各自那套任务。

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”。上面的分数、成本和延迟都来自厂商或 Artificial Analysis 的测试环境，你项目里的结果要靠下面的试跑得出。

只在订阅里用：看额度，不看 API 单价

OpenAI 明确说 API token 价格与订阅用量分开，不要用 API 价格估算套餐能完成多少任务（ChatGPT 定价说明）。截至 2026 年 9 月 30 日，GPT-6.1 Sol 在 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 的 ChatGPT Work 与 Codex 中推出，Enterprise／Edu 需要管理员开启；普通聊天里没有，Free 和 Go 不在首批范围（ChatGPT 型号说明）。命令行可用 codex --model gpt-6.1-sol 指定。

额度方面，OpenAI 给 Plus 与 Standard Business 的估算是每五小时 15～160 条本地消息（GPT-6 Sol 为 15～150），并说明这不是固定上限，每周限额也可能生效。Pro 现在分 $100、$200、$500 三档，官方写的是“目前没有五小时限制”；早先按 Pro 5x、20x 给出的消息估算已不再公布。Opus 5.5 在 Claude 的 Pro、Max、Team、Enterprise 与 Claude Code 2.1.280 及以上可用，Anthropic 没有公布各套餐能发多少条 Opus 5.5 消息。所以入门付费档哪边更耐用，只能用同样的任务在自己账户的用量面板上看消耗，不能拿每百万 token 价格推算。

用一轮小试跑决定是否切换

1. 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。
2. 对齐可控条件。记下准确模型 ID、API 入口、推理强度、工具权限、提示输入、服务档位和终止条件。6.1 Sol 的 reasoning.effort 可选 low 到 max，默认 medium，不支持 none 和 minimal，工具调用要走 Responses API；Opus 5.5 默认 medium。不同提供商的同名档位不能当作完全相同，把设置写清楚，才能解释结果。
3. 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。token 直接读响应里的用量字段：OpenAI Responses 是 input_tokens、input_tokens_details.cached_tokens、input_tokens_details.cache_write_tokens、output_tokens；Claude 是 input_tokens、cache_creation_input_tokens、cache_read_input_tokens、output_tokens。输入超过 272K 的 Sol 请求单独按长上下文费率计算。
4. 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 6.1 Sol 的通过率与人工返工接近 Opus，就保留它作默认，同 token 下它在短请求和长请求里都更便宜；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，而不是把所有请求一起迁移。长上下文、缓存为主的工作负载不再是改用 Opus 的价格理由，要换就只因为验收结果更好。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。这比只看发布图或每百万 token 价格，更接近你要支付的真实代价。