Claude Sonnet 5.5 和 GPT-6.1 Sol 对比：同价，同分成本差 7～8 倍

Claude Sonnet 5.5（claude-sonnet-5-5）和 GPT-6.1 Sol（gpt-6.1-sol）的 API 标价完全一样：截至 2026 年 10 月 28 日，单次输入不超过 272K token 时，两边都是每百万 token 输入 $2、输出 $10、缓存读取 $0.10。同样的活儿却通常是 Sonnet 更贵，因为它数同一段文字用的 token 更多，在同一个 effort（推理强度）档位下也写得更多。按 Artificial Analysis 的 Sonnet 5.5 与 GPT-6.1 Sol 发布对比页上的智能指数 v5.0（下称 AA 指数），Sonnet 要开到 xhigh 才追上 Sol high 的分数，每道题成本是 Sol 的 6.9 倍；两边都开 max 时分数几乎持平，Sonnet 贵 7.9 倍。

所以多数 API 负载可以先用 gpt-6.1-sol 的默认 medium 跑基线，不够再升到 high。有三种情况值得先试 claude-sonnet-5-5：单次输入超过 272K 的长文档，因为 Sol 会把整次请求涨价，Sonnet 反而更便宜；追求最高通过率的终端和编码 Agent，Sonnet 的 xhigh、max 在 Terminal-Bench 4.0 上领先；要交付报告、表格的多文件知识工作。切换前要改的地方也不少：Sol 的工具调用必须走 Responses API；Sonnet 要显式写 cache_control 才会缓存，在 Agent 循环里漏写，账单能差到 10 倍；经中转平台调用时，两边的 thinking 和 effort 都要写明。

2026 年 10 月 28 日，用 12 道带隐藏测试或标准答案的单轮题分别跑了 Sonnet high、Sol 默认档和 Sol high，通过数为 11、12、12，按标价计的费用为 $0.1761、$0.1157、$0.1581。这组测试反映的是通过率接近时的成本、token 和耗时，不能拿来排谁更聪明，质量判断以 AA 指数为准。厂商直连、Responses API、工具调用、多轮 Agent、Sol 的 xhigh 和 max，以及 Sonnet high 以外的档位，这次都没有测。

按负载怎么选：多数先用 Sol，三类负载改试 Sonnet

如果只能先定一个，选 gpt-6.1-sol：在 AA 指数的每个同名档位上它的总分都更高、每任务更便宜，短请求的实测也是它最省。短请求、对话和常规编码问答用 Sol 默认的 medium，不够再升 high；知识问答、对事实可靠性要求高的任务和理科推理，Sol 在 AA-Omniscience、HLE-Diamond 和 CritPt 上各档都领先，从 high 开始；大批量离线处理两边的 Batch 都打五折，Sol 另有同价的 Flex，同样先用 Sol。

Claude Sonnet 5.5 的位置在三类负载里。第一类是单次输入超过 272K 的长文档：Sonnet 在 1M 上下文以内不加价，Sol 却整次请求涨价。容量要按分词换算：同一段中文，Sonnet 的 1M 只装得下约 709K 个 Sol token 的内容，Sol 单次最多输入的 922K 换成 Sonnet 的计数约 130 万，已超过 Sonnet 的上限，所以同样的文本 Sol 能装得更多，再大的输入两边都得拆分；输入只是接近 272K 的，先试着把它压到 272K 以内留在 Sol。第二类是通过率比成本更重要的终端和编码 Agent，Sonnet 开到 xhigh、max 后在 Terminal-Bench 4.0 上领先，但每任务成本是 Sol 同档的 5～8 倍。第三类是要交付报告、表格、演示材料的多文件知识工作，Sonnet 在 AA-Briefcase 上从 low 到 max 每一档都领先。带缓存的多轮 Agent 循环两者都可以，Sol 略省，用 Sonnet 就一定要写 cache_control。

长文档要多看一眼质量：在 AA 的长 PDF 问答测试 GDP.pdf 里，Sol 各档得分都比 Sonnet 高，所以 Sonnet 在超过 272K 时省下的是钱，答得好不好要用你自己的文档抽查。AA 指数又以英文文本任务为主，用在中文业务上更要先拿一小批自己的任务验证，再定分流规则，做法见文末的测试步骤。

两者 API 标价：272K 以内相同，差在长提示和缓存

截至 2026 年 10 月 28 日，Anthropic 的 Claude API 定价页和 OpenAI 的 API 定价页上，两款模型在短请求下的输入、输出、缓存读取和短缓存写入四项单价一模一样。真正的差别有五处：Sol 单次输入超过 272K 时整次请求涨价；长缓存的时长和单价不同；Sol 有加价提速的 Fast 和 Ultrafast 档，Sonnet 5.5 没有快速模式；Sol 除 Batch 外还有五折的 Flex；Sol 默认自动缓存，Sonnet 要你主动开。

GPT-6.1 Sol 的 OpenAI 模型页写明，输入超过 272K 时"整次请求"的输入和缓存按 2 倍、输出按 1.5 倍计价，不是只对超出部分加价。Sol 的上下文是 1,050,000 token，但单次最多输入 922,000；Sonnet 5.5 的 1M 上下文按标准价计费，没有长上下文加价。两边的地区附加费都是 10%：Sonnet 指定 inference_geo: "us" 时所有 token 类别乘 1.1，Sol 使用数据驻留的区域处理加 10%。Bedrock、Vertex 等云平台上的 Claude 另行定价，不适用上表。

如果你在别处读到"Sol 的缓存读取只要 Sonnet 的一半"，那是旧价格。Sonnet 5.5 的缓存读取在 2026 年 10 月 7 日从 $0.20 降到 $0.10，之后两边相同，降价对不同缓存占比能省多少，见 Claude Sonnet 5.5 缓存读取价格降到 $0.10：省多少看缓存占比。

同价为什么有人说 Sonnet 贵 30 倍：口径不同，倍数从 0.7 到 10

"Sonnet 5.5 比 GPT-6.1 Sol 贵 30 倍"出自 Reddit r/ClaudeAI 一个讲 3D 任务的帖子标题，是单类任务上的个人观察，不是可复算的测量。按能复算的口径，Sonnet 相对 Sol 的花费从便宜三成到贵 10 倍都有，下表任何一种都到不了 30 倍；离它最近的是 Agent 循环里漏写缓存设置。

倍数随口径变，原因有三层叠在一起。第一层是分词：同一段文字 Sonnet 数出的 token 更多，同价之下输入费自然更高。第二层是写作量：同一档位 Sonnet 生成的推理和回答更长，在 AA 的 Agent 测试里还会多跑轮次、反复读上下文。第三层是计费规则：Sol 过了 272K 整次涨价，Sonnet 不写缓存就按全价重读前缀。评估自己的负载时，挑和它最像的那一行，别拿单个倍数概括两款模型。

AA 指数 v5.0 各 effort 档位：Sonnet 到 xhigh 才追上 Sol high

截至 2026 年 10 月 28 日的 AA 发布对比页上，GPT-6.1 Sol 在每个同名 effort 档位都比 Claude Sonnet 5.5 分数高、每任务更便宜。Sonnet 要开到 xhigh（49.6）才接近 Sol high（50.2），这一组每任务 $4.09 对 $0.59；两边 max 分别是 54.2 和 54.5，每任务 $10.02 对 $1.27。"默认对默认"也不是同档比较：Sonnet 的 API 默认是 high，Sol 默认是 medium，这一组 Sol 高 5 分（46.1 对 41.1）。

分数和成本是 AA 页面内嵌数据里的未取整值（页面显示为取整后的 35/46/50/52/55 和 25/30/41/50/54）；AA 给 Sonnet 的每一档都加了 fallback 标注，写法有"with fallback"和"Default Fallback"两种，页面摘要里 low、max 两档都写作"Default Fallback"；页面没有说明这个标注的含义。

Sonnet 每任务贵出的部分，大头在输入侧而不是输出单价。AA 把 max 档的每任务成本拆开：Sonnet 的 $10.02 里输入侧占 $7.17（其中缓存读取 $4.88、缓存写入 $2.27），输出只有 $2.85；Sol 的 $1.27 是输入侧 $0.59 加输出 $0.68。跑完整套指数，Sonnet max 用了约 306 亿输入 token 和 3.35 亿输出 token，Sol max 是约 19.2 亿和 6,370 万。AA 的测试多是多轮 Agent 任务，轮次越多、上下文重读越多，同价之下差距就越大；如果你的负载是单轮短请求，差距会小得多，下面的实测就是例子。

如果你看到的 AA 分数和这里对不上，多半是指数版本不同。AA 在 2026 年 10 月把智能指数从 v4.3.2 换成 v5.0，新增 HLE-Diamond、FrontierCode 2.0 和 Terminal-Bench-Science，去掉了 GDPval-AA、SciCode、AA-LCR 和 HLE。旧版里 Sonnet max（56）排在 Sol max（52）前面，新版里两者几乎持平、Sol 略高，两个版本的数字不能混着比。AA 在 10 月初的 X 帖子里还发过另一套"编码 Agent 指数"，那里 Claude Code 里的 Sonnet 5.5 max 以 68 分居首、每任务 $14.19，Codex 里的 GPT-6.1 Sol xhigh 为 63 分、每任务 $1.04，那是另一套测试，不能和上表换算。

Sonnet 5.5 和 Sol 各自强在哪：Sonnet 赢交付，Sol 赢知识与科学

拆到 AA 指数 v5.0 的子项看，两款模型的强项分得很开。Sonnet 5.5 领先的是"动手做事"的任务：多文件知识工作交付在每一档都领先，终端操作和 SaaS 工作流要开到高档位才领先；GPT-6.1 Sol 领先的是知识可靠性、理科推理和长 PDF 问答。在 low、medium 两档，除 AA-Briefcase 外的子项都是 Sol 领先。下表取 high 和 max 两档，数据截至 2026 年 10 月 28 日。

终端任务的分界在 xhigh：Terminal-Bench 4.0 上 Sonnet xhigh 是 57.1%，已经超过 Sol xhigh 的 54.0%，到 high 档还是 Sol 领先。所以"Sonnet 写代码更强"只在你愿意开高档位时成立，每任务成本也随之涨到 Sol 的 5.4 倍（xhigh）到 7.9 倍（max）。另外三项没放进表：AutomationBench（模拟 SaaS 应用里调 REST API 完成业务流程）只有在 max 档 Sonnet 领先，71.8% 对 64.9%；科学类的 CritPt 各档都是 Sol 领先；Terminal-Bench-Science 除了 xhigh 档 Sonnet 以 52.4% 对 50.5% 略高，其余各档也是 Sol 领先。

对选型的含义是：知识问答、要少编造事实的场景，Sonnet 即使开到 max 也追不上 Sol low 的 AA-Omniscience 分数（30.5 对 38.0），这类任务没有理由多付钱用 Sonnet；反过来，要在终端里连续操作、交付整套文件的 Agent，Sonnet 高档位值得放进候选，再用自己的任务算每个合格交付花多少钱。

2026 年 10 月 28 日实测：12 题通过数接近，Sonnet 贵 1.5 倍

在短小、要求明确的单轮任务上，两款模型几乎都能做对，差别落在费用和耗时上：Sonnet high 比 Sol 默认档贵 52%、比 Sol high 贵 11%，单次调用却快得多。这组测试于 2026 年 10 月 28 日完成，12 道题包括表达式求值、CSV 行解析、时长解析、区间合并、版本号比较和 npm 风格版本范围（共 36 个隐藏测试）等编程题，一道算术应用题，一篇 6,723 词英文文章的 5 条要点摘要，在同一篇文章中找出插入的三段备注并计算，以及判断两个虚构的 Python 标准库函数是否存在。每题每个配置跑 1 次，按预先写好的隐藏测试或标准答案判分，费用按两家官方标价和 API 返回的 usage 计算。

Sonnet 唯一没过的是那道摘要题：5 条要点里第一条写了 26 个词，超出 25 词的上限，而这次调用恰好没有触发 adaptive thinking；12 题中 Sonnet 有 8 题返回了思考块。两道虚构函数题三个配置都正确回答"不存在"，36 个测试的版本范围题三个配置也都全部通过。去掉两道长文档题后，Sonnet 对 Sol 默认档的费用比升到 1.83 倍：长文档题的费用以输入为主，两边差得不多；短题以输出为主，而 Sonnet 的总输出 token 是 Sol 默认档的 1.78 倍。耗时方面，Sol high 有一次调用用了 150.6 秒，却只输出 514 个 token，属于这条线路上的异常值。

Sol 的自动缓存在测试里看得很清楚。两道约 1 万 token 的长文档题，请求里没有任何缓存设置，Sol 仍返回了 10,103 和 10,195 个 cache_write_tokens，按 $2.50/M（输入价的 1.25 倍）计费；约 5.5 分钟后用 reasoning_effort: high 再发一次完全相同的文档提示，又写了一次缓存，命中的缓存 token 为 0，原因可能在 effort 不同、网关路由或上游，无法从返回结果判断。Sonnet 因为没写 cache_control，什么都没缓存。

测试经 laozhang.ai 的网关调用，两款模型在该平台都按官方标价计费，Sonnet 走 Anthropic Messages 接口；Sol 在该平台只有 Chat Completions 接口，因此不能调工具。同一网关上还有一项 2026 年 10 月 26 日的观察：Sonnet 5.5 请求里不写 thinking 和 effort 时，9 道题都没有返回思考块；写明 thinking: {type: "adaptive"} 加 effort: high 后，9 题中 7 题出现思考块。Anthropic 的文档说不写 thinking 等于默认 high 的 adaptive，直连 API 上是否一样没有测，但经任何中转调用时，显式写出 thinking 和 effort 能避免这种差异。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

同一段中文 Sonnet 多算 41% 的 token

同样一段中文，Claude Sonnet 5.5 计出的输入 token 比 GPT-6.1 Sol 多约 41%，所以即使单价相同，Sonnet 的输入费也要高出四成左右。2026 年 10 月 28 日的计数方法是：取同一篇技术文章各语言版本正文的前 6,000 个字符，外加 6,000 个字符的 Python 代码，分别发给两款模型并只要求极短输出，再减去只含指令时的基线 token（Sonnet 27、Sol 19）。

中文样本 Sonnet 计 4,878 个、Sol 计 3,457 个，是 1.41 倍；英文是 2,410 对 1,664，1.45 倍；Python 代码是 2,352 对 1,609，1.46 倍。其他语言的比值在 1.29 倍（日文）到 1.65 倍（韩文）之间；一整篇 6,723 词的英文文章是 15,335 对 10,106，即 1.52 倍。GPT-6 Luna 在每个样本上的计数都与 Sol 完全一致，看起来两者用的是同一套分词器，OpenAI 对此没有公开说明。这项计数只覆盖输入，输出 token 的差异另见上一节。

两家都没有公布可以直接换算的数字。OpenAI 没有说明 GPT-6.x 用哪套分词器，tiktoken 里也没有 gpt-6 的映射，要精确计数得调用 OpenAI 的输入 token 计数接口；Anthropic 只说过 Claude 4.7 以后的分词器比之前多算约 30%，没有和 OpenAI 的对比。所以估算自己的账单时，用两边 API 返回的 usage，不要按字数套同一个系数。

你的负载要花多少：八个算例，272K 是分界线

把常见负载按标价算一遍，可以看到三条规律：短请求和 Agent 循环 Sonnet 贵两到四成；单次输入一过 272K，Sonnet 反而便宜约三成；Sonnet 漏写 cache_control 的 Agent 循环会贵 10 倍。下表的 token 数按 Sol 计，Sonnet 的输入 token 按上一节实测的中文比值 1.41 换算，输出 token 两边取相同，价格截至 2026 年 10 月 28 日。

以 280K 那一行为例：Sol 是 0.28 × $4 + 0.005 × $15 = $1.195；Sonnet 是 0.28 × 1.41 × $2 + 0.005 × $10 ≈ $0.840。Sol 从 270K 到 280K，输入只多 3.7%，账单却从 $0.590 涨到 $1.195，多了 103%。超过 272K 以后，Sol 每百万 token 输入收 $4，Sonnet 对同一段文字收 $2 × 比值，只要比值低于 2，Sonnet 的输入就更便宜，而六种语言实测的比值都在 1.29～1.65 之间。

Agent 循环的两行假设：100K 前缀在第一轮写入缓存（Sol 自动写 30 分钟缓存，Sonnet 写 5 分钟的 cache_control），之后每轮都在缓存有效期内读取，前缀长度不随对话增长。两边缓存读取都是 $0.10，Sonnet 多出的 27% 主要来自分词差；可一旦漏写 cache_control，Sonnet 每轮都按 $2 全价重读 14 万多个 token，50 轮就到 $14.89。这些算例的 token 数都是假设值，真实输出量会随模型和档位变化，上面的 AA 数据和实测都显示同档下 Sonnet 写得更多，所以 Sonnet 一侧的数字更可能偏低，只适合当下限参考。

Sonnet 和 Sol 哪个更快：出字 Sonnet 快，高档位 Sol 先做完

单看出字速度，Sonnet 5.5 明显更快；但开到 xhigh、max 时，Sonnet 写的东西多得多，完成一个任务反而比 Sol 慢。AA 截至 2026 年 10 月 28 日测得的输出速度，Sonnet 各档在每秒 109～140 token，Sol 在每秒 59～81 token；从 low 到 high，Sonnet 出第一个回答 token 也更早（1.3、3.0、11.1 秒对 Sol 的 2.4、3.6、40.8 秒）。到了 max，Sonnet 首个回答 token 要等 455 秒，Sol 是 278 秒，每任务耗时 1,326 秒对 858 秒，因为 Sonnet max 每任务输出约 28.5 万 token，Sol 只有约 6.8 万。

10 月 28 日的单轮实测也是同一个方向：Sonnet high 单次调用中位数 7.6 秒，Sol 默认档 14.0 秒、high 21.2 秒。所以要求响应快的交互场景，Sonnet 在 medium、high 有速度优势，代价是这两档的 AA 分数低于同档的 Sol。速度也和线路、负载有关，同一个模型换个入口可能差很多。觉得 Sol 慢的话，先看 GPT-6.1 Sol 很慢怎么办：先分清原因，降档实测耗时减半；Sol 另有 Fast 档，价格是 Standard 的 2 倍。

从一边切到另一边要改什么：接口、effort、缓存

两边的请求格式和默认行为差别很大，只替换模型 ID 不够，至少要核对接口、effort 名称与默认值、缓存写法和工具调用这四项。下表依据截至 2026 年 10 月 28 日的 Anthropic 模型总览、OpenAI 推理模型指南和 OpenAI 提示缓存指南。

从 Sonnet 换到 Sol，最容易出问题的是工具调用：原来在 Chat Completions 风格接口上跑的函数调用必须改到 Responses API。另外，经同一网关 2026 年 10 月 5 日的测试，Sol 的 Chat Completions 拒绝 temperature: 0.2，只接受默认值 1。从 Sol 换到 Sonnet，最贵的疏忽是缓存：Sol 那边不用管就会缓存，Sonnet 这边不写 cache_control 就全价重读。Sol 的接入细节和从 GPT-6 Sol 迁移的改动见 GPT-6.1 Sol 怎么用：价格变化、迁移改动与可用入口，Sonnet 5.5 的档位成本和破坏性变更见 Claude Sonnet 5.5 对比 Sonnet 5：分档成本与五项破坏性变更。

切换前怎么测：算每个合格任务的成本

决定用哪个、开什么档位，最可靠的依据是你自己的任务在两边"每个合格任务花多少钱"，而不是单价或榜单分数。一小批试验就够，按下面的顺序做：

1. 从生产日志里抽 20～50 个有代表性的真实任务，先写好判定标准：单元测试、标准答案或格式检查，跑之前定下来，跑完不改。
2. 每边选两个配置：Sol 用 medium 和 high；Sonnet 用 API 默认的 high，终端或编码 Agent 任务再加一个 xhigh。经中转平台调用时，Sonnet 显式写 thinking: {type: "adaptive"} 和 effort，Sol 显式写 reasoning_effort。
3. 有缓存前缀的负载，Sonnet 一侧写好 cache_control，跑完确认 usage 里的缓存读取 token 不为 0；Sol 一侧记下自动产生的缓存写入。
4. 用 API 返回的 usage 记账：普通输入、缓存读取、缓存写入、输出（含推理 token），按标价算出每个配置的总费用，不按字数估算。
5. 用总费用除以通过数，得到每个合格任务的成本，同时记下耗时的中位数和最慢的几次。
6. 长文档负载再看一眼输入 token 的分布：大部分请求落在 272K 以上，就把这部分分给 Sonnet；集中在 272K 附近，先试着把输入压到 272K 以内留在 Sol。

Sonnet 5.5 和 GPT-6.1 Sol 的其他问题

在中国大陆能直接调用这两款模型的 API 吗？ 不能。截至 2026 年 10 月 25 日，OpenAI 的 API 支持国家和地区列表里没有中国大陆和香港；截至 2026 年 10 月 22 日，Anthropic 的支持地区同样不包括中国大陆和香港。

GPT-6.1 Sol Pro 是什么，比 Sol 强吗？ 截至 2026 年 10 月 28 日，OpenAI 的 API 定价页只有 gpt-6.1-sol，没有叫 GPT-6.1 Sol Pro 的模型，第三方页面上出现的这个名字没有对应的官方模型 ID，调用时用的仍是 gpt-6.1-sol。

预算更高时，应该改看 Claude Opus 5.5 吗？ Anthropic 的模型总览建议拿不准时多数负载先从 Opus 5.5 开始，它和 Sol 的取舍在 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 里单独比较。

想比 GPT-6.1 Sol 再省一半，有什么选择？ OpenAI 的 GPT-6.1 Terra 在每个计费项上都是 Sol 的一半价格，两者的分数和速度差别见 GPT-6.1 Terra 和 Sol 区别：Codex 实测用时减半，要高分时 Sol 更省；更便宜的 GPT-6 Luna 对 Sonnet 5.5 见 Claude Sonnet 5.5 对比 GPT-6 Luna：标价差 20 倍，同分差 5～8 倍。

不用 API，用 Claude Code 或 Codex 订阅该怎么选？ 订阅按月费和额度计算，和上面的按 token 计费是两套账，比较见 Codex vs Claude Code 费用对比：月费、额度与 API 实际成本。