Grok 4.6 vs GPT-5.6 Sol：實力幾乎打平，價格差距達 5 倍

如果只看 Artificial Analysis Intelligence Index，Grok 4.6 以約 61 分幾乎追平 GPT-5.6 Sol 的 58.9 分；但 API 計價上，Sol 每個輸出 token 的成本卻是 Grok 的 5 倍。不過，Sol 擁有大約兩倍大的上下文視窗，代理任務效率指標也更高，實際價值不能只用單價直接下結論。

智慧分數接近，但綜合指標看不到的差異

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 將推理、程式設計與知識型任務整合為單一分數。根據 OpenAI 公布資料，GPT-5.6 Sol 得分為 58.9；而多個引用 Artificial Analysis arena 資料的社群消息指出，Grok 4.6 約為 61 分。這項社群流傳的數字尚未獲得獨立驗證，但與 Artificial Analysis 將 Grok 4.6 視為 Sol 同級模型的趨勢一致。

綜合分數會掩蓋不少關鍵差異，包括上下文視窗大小、代理效率與各項基準測試的波動。根據 OpenAI 公開結果，Sol 在 Terminal-Bench 2.1（88.8%）和 DeepSWE v1.1（72.7%）等高度依賴代理能力的測試中表現突出；Grok 4.6 對應的具體分數目前尚未獨立公開。Intelligence Index 顯示兩者整體智慧接近，但代理型基準測試可能呈現不同結論。

API 價格：輸入便宜 2.5 倍，輸出便宜 5 倍

xAI 的 API 頁面列出 Grok 4.6 的價格為每百萬輸入 tokens $2.00、每百萬輸出 tokens $6.00。OpenAI 的 GPT-5.6 頁面則列出 Sol 的輸入與輸出價格分別為每百萬 tokens $5.00 與 $30.00。

以每月使用 50M 輸入 tokens 與 10M 輸出 tokens 的工作負載計算，Grok 4.6 的費用為 $160，Sol 則為 $550。即使還沒將 Sol 推理模式每項任務會消耗更多 tokens 的因素算進去，兩者成本已相差 3.4 倍。

OpenAI 也提供更低價的層級：GPT-5.6 Terra 的價格是 $2.50/$15.00，GPT-5.6 Luna 為 $1.00/$6.00（Luna 的價格在 2026 年 7 月 30 日調降 80%）。Luna 的輸出價格與 Grok 4.6 相同，輸入價格更低，但它是規模較小的模型，各項基準分數也全面較低。若要比較智慧能力相近的模型，誠實的對照組仍是 Grok 4.6 與 Sol；在這個前提下，Grok 的成本優勢相當顯著。

上下文視窗：500K 對上 1M tokens

依據 xAI 的 API 頁面，Grok 4.6 的上下文視窗為 500K tokens；OpenAI 文件則指出 Sol 提供約 105 萬 tokens。500K tokens 已足以處理一般元件、模組，以及多數服務層級的程式開發工作。當任務必須一次載入整個 monorepo、多份大型文件，或極長的對話紀錄時，Sol 的 1M 視窗便很有意義。若你的代理工作流程需要單次分析 800K tokens 的程式庫上下文，Sol 做得到，Grok 4.6 則無法。

另一項考量是長上下文中的資訊檢索可靠度。OpenAI 表示，Sol 在 1M tokens 條件下的 GraphWalks BFS 得分為 77.1%。Grok 尚未公布對等的長上下文檢索成績。若使用情境是「在這個 600K-token 程式庫中找出 bug」，Sol 的大視窗不只代表能塞進更多內容，也關係到模型能否真的從那個深度取回所需資訊。

程式設計與代理測試：真正拉開差距的地方

Intelligence Index 的接近分數，並不代表兩者在所有程式設計基準上都同樣接近。下表列出 GPT-5.6 Sol 的 OpenAI 官方分數，並以 Fritz.ai 報導的 Grok 4.5 結果作為參考代理值。Grok 4.6 專屬的程式設計基準尚未獲獨立公布，因此 Grok 欄位應視為前代參考，不能當成與 Grok 4.6 的直接對決。

Sol 在 Terminal-Bench 與 DeepSWE 的領先尤其值得注意。Terminal-Bench 衡量代理完成真實終端機任務的能力，例如安裝套件、執行測試與除錯失敗項目；DeepSWE 則以真實 GitHub issue 評估端到端軟體工程能力。Sol 相對 Grok 4.5 在 DeepSWE 領先 19.7 分，代表它在複雜、多步驟的程式任務上可能明顯更強，尤其是需要規劃、執行與從錯誤中恢復的工作。Grok 4.6 的後訓練改進能否縮小這段差距，仍有待觀察。

基準測試適合用來判斷方向，不能視為最終定論。代理框架、工具、提示詞與執行環境都會影響結果，因此一個模型在某套框架中分數較低，換到另一套框架可能反而更高。

別只看 token 單價，要看每個完成任務的成本

從價目表來看，Grok 4.6 較低的每 token 價格很有吸引力，但代理系統實際購買的是「完成的任務」，不是 tokens。假設 Sol 能以 3,000 個輸出 tokens 完成程式任務，而 Grok 4.6 完成相同任務需要 6,000 個 tokens，可能是因為重試更多次、推理鏈更長或工具使用效率較差，兩者的成本差距就會縮小。

以現行價格做敏感度分析，可以看出可能的範圍。假設 Sol 完成一個程式任務需使用 10K 輸入與 4K 輸出 tokens，而 Grok 4.6 需使用 12K 輸入與 8K 輸出 tokens，也就是 Sol 擁有 2 倍 token 效率優勢：

即使在 Grok 4.6 的 token 效率落後 2 倍的情境下，它每項任務仍便宜 2.4 倍。引用 Artificial Analysis 的 Reddit 使用者估計，Grok 4.6 每個 Intelligence Index 任務的成本約為 $0.86。若在你的實際工作負載中，Grok 能否在 Sol 等級的 token 效率下仍保有成本優勢，取決於任務複雜度及代理框架。

真正的風險不在 token 經濟性，而在任務是否能完成。Sol 在 Terminal-Bench 與 DeepSWE 的較高分數，意味著它可能成功處理某些 Grok 無法完成的複雜代理任務，否則就得重試或交由人工介入。無論單價多低，失敗的任務都比成功完成的任務更昂貴。

存取管道與生態系

兩款模型都已不再侷限於單一供應商 API。以下資訊主要整理自 xAI 的 API 頁面與 OpenAI 文件：

根據 xAI 文件，Grok 同時支援 OpenAI 與 Anthropic SDK，因此遷移時只需更換 API key 與 endpoint。若處理敏感或專有程式碼，OpenAI 對 API 與 Business 資料預設不訓練的政策，在採購上是一項優勢；依據 Fritz.ai 的隱私分析，Grok 消費者則必須自行選擇退出訓練。

該選哪一款模型？

最可靠的決策方式，是將具代表性的真實任務同時送進兩個 API。比較成功完成率、每個成功任務的中位成本、重試次數與延遲表現，再依結果選擇。

常見問題

Grok 4.6 是否應該改與 GPT-5.6 Terra 比較，而不是 Sol？

Terra（$2.50/$15.00）的價格與 Grok 4.6 較接近，但它在所有已公布基準上都低於 Sol：Intelligence Index 為 55.0、Coding Agent Index 為 77.4、Terminal-Bench 為 87.4%（依 OpenAI 資料）。如果以智慧能力對齊，Grok 4.6 與 Sol 才是合理比較；如果以價格對齊，Grok 4.6 對 Terra 則在成本與基準分數上都更有優勢。Luna（$1.00/$6.00）比兩者都便宜，但品質取捨也明顯更大。

想進一步了解 Grok 4.6 的規格與能力，可參考我們的 Grok 4.6 指南。如果你想比較 GPT-5.6 與較早期的 Grok 版本，我們的 GPT-5.6 Sol vs. Grok 4.5 分析涵蓋了前代模型的對照。