AIREITER
如果只看质量，Opus 5.5 胜出；如果只看标价，GPT-6.1 Sol 更便宜——但前提是每次请求的输入不超过 272K tokens。一旦越过这条线，Sol 的长上下文附加费会抹掉大部分价格优势。更麻烦的是，一些 Codex 用户表示，Sol 的实际等待时间反而更长。
两款模型如今都已上线。Anthropic 于 2026 年 9 月 22 日发布了 Claude Opus 5.5，这是 Claude 5.5 系列的首款模型；OpenAI 于 2026 年 9 月 29 日发布了 GPT-6.1 Sol，API ID 为 gpt-6.1-sol。但光看规格表还不够，真正决定账单的还有三个因素：长上下文费用断崖、推理强度设置，以及订阅套餐的配额消耗方式。
先给结论：30 秒看懂怎么选
如果错误补丁或过度改动的代价高，选 Claude Opus 5.5：它更适合长期迁移、多仓库审计和无人值守代理。若你的任务量很大、边界清晰，而且单次请求的输入低于 272K tokens，则选 GPT-6.1 Sol：工单自动化、PDF 提取和业务流程都属于它的舒适区。
纸面规格差距其实不大：上下文窗口分别为 1M 和 1.05M，最大输出都是 128K；每百万输入/输出 tokens 的价格则是 $4/$20 对 $2/$10。真正拉开差距的是使用体验：Opus 5.5 在代理编程测试中成绩更高（Terminal-Bench 4.0 为 66.4%，FrontierCode v1.1 为 54.4%，CursorBench 4.0 为 57.8%）；Sol 则凭借约一半的标价，以及 AutomationBench 中以三分之一任务成本获胜的表现应战。订阅用户还要注意另一点：Reddit 上的配额测试显示，Sol 消耗额度的速度可能比 API 价格所暗示的更快。
价格、上下文，以及调用渠道
| Claude Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| 提供商 | Anthropic | OpenAI |
| 发布日期 | 2026 年 9 月 22 日 | 2026 年 9 月 29 日 |
| API ID | 大多数网关使用 claude-opus-5-5 系列 | gpt-6.1-sol |
| 每百万输入/输出 tokens | $4.00 / $20.00 | $2.00 / $10.00 |
| 每百万缓存输入读取 | $0.20 | $0.10 |
| 上下文窗口 | 1,000,000 tokens | 1,050,000 tokens |
| 最大输出 | 128K tokens | 128K tokens |
| 高速档位 | Fast mode：$8 / $40，速度最高提升 2.5 倍 | Codex 中 Ultrafast 最高提升 8 倍，约为标价的 2 倍 |
| 可用渠道 | Claude Code、API、Bedrock、Vertex、Foundry、OpenRouter | Codex、ChatGPT Work、API、Azure、Bedrock、OpenRouter |
| 不支持 | — | 发布时不支持普通消费者版 Chat |
两款模型都只需要修改模型字符串即可切换。通过 AIReiter 可以在同一个控制台调用二者，不必分别管理两家供应商的密钥。
真实工作负载下，最终到底要付多少钱
按标价计算，Sol 便宜 50%；但实际成本还取决于单次请求的大小和缓存比例。
OpenAI 对每次超过 272K 输入 tokens 的请求收取附加费：整次请求的输入和缓存价格翻倍，输出价格变为 1.5 倍。Anthropic 对完整 1M 上下文窗口仍按相同价格计费，目前没有披露按请求收取附加费。缓存读取价格为 $0.20 对 $0.10，因此缓存占比较高的循环任务仍能保留 Sol 的部分优势。
| 工作负载 | Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol | 差距 |
|---|---|---|---|
| 均衡型助手：1M 输入 / 250K 输出，每次请求低于 272K | $9.00 | $4.50 | Sol 便宜 50% |
| 检索任务，请求低于 272K：10M 输入 / 1M 输出 | $60 | $30 | Sol 便宜 50% |
| 检索任务，每次请求都超过 272K：10M 输入 / 1M 输出 | $60 | 约 $55 | Sol 只便宜约 8% |
| 高缓存循环：写入一次 100K 前缀，随后循环 1,000 次（5K 新输入 + 100K 缓存读取 + 1K 输出） | 约 $60.50 | 约 $30.25 | Sol 便宜约 50% |
以上都是按标价计算的结果，没有考虑 tokenizer 差异。Sol 在短请求、高并发任务上优势最明显；面对单次超大规模检索时，优势则会大幅缩水。
订阅套餐的账并不等同于 API 账单。一项由用户进行的测试，用固定提示词对 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol 和 Opus 5.5 完成了 128 个提示词的比较，结果显示 Sol 系列在订阅中的消耗高于其 token 价格所推算的水平。一位后续评论者说得更直接：
"my chatgpt just cited this. anyways they may be a match usage-wise but opus is way faster on the wall clock and i regret swapping this month." — u/ebrbrbr，r/ChatGPT 配额测试讨论
另一位 Codex 用户也报告了类似的额度消耗：
"I wouldn't mind using GPT 6.1 Sol if the usage was decent, but man, even though it's more 'efficient' I'm still getting drained on usage. It's unbelievable." — u/Longjumping_Stop6269，r/codex
预算上的经验法则是：如果你的请求中位数超过 272K，迁移前一定要把附加费算进去。如果你使用的是 $20 或 $100 的订阅席位，应该关注每个合并 PR 消耗了多少配额，而不是每一美元买到了多少 tokens。
编程与代理：基准成绩之外，再看两个实测任务
下面的第三方测试仅供参考，不同测试使用的 harness 和推理强度并不一致。数据来源包括：Anthropic、OpenAI、DataCamp 构建测试、OpenRouter 吞吐测试、SpringPrompt 基准汇总。
| 基准测试 | Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol | 备注 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 66.4% | 未发布 | Anthropic 测试，xhigh |
| FrontierCode v1.1 Main | 54.4% | 与 Fable 5.1 持平，未公布具体数字 | 报告方不同 |
| CursorBench 4.0 | 57.8% | 未发布 | Anthropic 测试 |
| DeepSWE v1.1 | 未发布 | 与 Astra 持平，比 GPT-6 Sol 高 6.4 个百分点 | OpenAI 测试，最高推理强度 |
| AutomationBench（47 个工具） | 40.0% | 中等强度下比 Opus 高 2.2 个百分点，成本约为三分之一 | 独立测试，无 fallback；据 Anthropic 对 Zapier 测试的说明 |
| OSWorld 2.0 部分测试 | 81.8% | 离线集约 60.5% | 测试子集不同，厂商测试 |
| GDPval-AA v2.1 | 1,846 Elo | 在 GDP.pdf 上击败带 fallback 的 Opus，成本低于一半 | OpenAI 提供的跨厂商说法 |
Opus 5.5 公布了更完整的代理编程成绩；Sol 已有的最佳成绩则集中在业务流程和文档分析，而且任务成本更低。Anthropic 表示，其测试分数是在开启生产级安全防护的情况下取得的。
两项第三方任务测试让差异更具体：
- 单文件 Tetris 构建（DataCamp、OpenCode、相同提示词、高强度、单次尝试）。两款模型都通过了高难度的重力翻转逻辑。Sol 在机制、完整度和手感上的综合得分为 5.0，Opus 为 4.3；但 Opus 只用了 3 轮、2 次工具调用就完成，Sol 则用了 6 轮、9 次调用。最终成本分别为 $0.87 和 $0.26，Opus 消耗了 22.5K 推理 tokens，Sol 为 8.1K。
- 128 个提示词的配额测试（Reddit、固定提示词，记录配额和耗时）。在相同工作负载下，Sol 消耗的订阅配额多于 GPT-6 Sol，而 Opus 的实际完成时间更短。
用户反馈中反复出现的一个关键词是“克制”：
"The biggest win with Opus 5.5 for me isn't even raw coding speed, it's that it doesn't over-engineer simple fixes. Previous models would rewrite 4 files when you asked for a 3-line patch; 5.5 respects the existing architecture" — u/food_fatherr，r/ClaudeAI
但也有一个极端的过度生成案例：一名开发者称 Sol 为一个像素级还原请求写了 30,000 个测试，在被要求精简后也只删除了 25 个。
纸面速度，和你真正感受到的速度
如果只看解码速度，规格数据更偏向 Opus：根据 SpringPrompt 引用的 Artificial Analysis 数据，两者约为每秒 96 和 53 tokens；在 OpenRouter 上，中位吞吐量为 74 和 29。另一方面，SpringPrompt 的数据显示，Sol 的首 token 延迟略低：低强度下为 1.71 秒，对比 Opus 的 6.89 秒。但相关 Codex 报告描述了相反的端到端体验：简单任务也可能等待几分钟，长文档任务更是如此。
这两组结论并不矛盾：tokens/sec 测的是首段输出之后的解码速度，而实际耗时还包括推理、排队和运行 harness 的开销。
- Opus Fast mode 的价格为 $8/$40，是标准价格的 2 倍，速度最高提升 2.5 倍；Sol Ultrafast 则承诺在 Codex 中最高提升 8 倍，价格约为标准价格的 2 倍。
- 引用的 Codex 和 Work 报告关注的是延迟，而不是 API 解码速度。一次耗时 40 分钟的 PDF 任务只用了 5 小时窗口的 6%，这只是单个案例，不能视为典型速率。
- 如果你的工作流是交互式的（Cursor、Claude Code、Codex CLI），在做决定前，最好分别用两款模型处理三个真实工单。
真正决定账单的设置
默认配置往往比模型名更重要：
- Opus 从 Medium 或 High 开始。已有的用户报告显示，在普通补丁任务中，Extra High 和 Max 会消耗更多配额，但收益有限。
- 两款模型的思考开关并不一样。Opus 的思考无法关闭，强制工具调用会被拒绝；在较新的账户上，编辑过的上下文还可能返回 400（DataCamp API 说明）。Sol 则支持从
none到max的推理强度调节，并能在对话中途修改 effort 而不使缓存失效（DataCamp 推理控制说明），更适合有成本上限的循环任务。 - 安全防护可能改变实际调用的模型。在 Cyber Verification Program 之外，大多数 Opus 网络安全任务会转由 Opus 4.8 处理；生物学任务则需要加入 Life Sciences 计划（Anthropic）。这类任务可能出现与 fallback 相关的质量和配额变化。
按工作负载选择模型
| 如果你要做的是…… | 建议选择 | 原因 |
|---|---|---|
| 20 万行代码迁移、多仓库审计、持续 9 小时的代理任务 | Opus 5.5 | 代理测试成绩更高，意外重写更少，1M 上下文价格稳定 |
| 每天 10K 个工单，每个低于 272K，使用小分块 RAG | GPT-6.1 Sol | 标价只有一半，AutomationBench 和 GDP.pdf 的单位成本表现更强 |
| 每次请求都超过 272K 的超大单次检索 | Opus 5.5，或先分块再用 Sol | Sol 的附加费会让优势缩小到约 8% |
| 以 PDF 为主的金融和法律问答 | 先测试 Sol | 据称以低于一半的任务成本击败带 fallback 的 Opus；但仍需用你的文档验证 |
| $20 订阅席位、交互式 CLI | 两款都测试；已有报告更偏向 Opus | 用户称 Sol 的配额消耗比 token 价格推算的更快，而且体感更慢 |
没有绝对的赢家。Sol 更像是效率优先的选择，Opus 则更强调克制和自主完成能力。一个实用的组合是：用 Opus 做规划和审查，用 Sol 承担批量执行。
Opus 5.5 与 GPT-6.1 Sol 常见问题
通过 API 调用，哪款更便宜？
按标价看是 Sol（$2/$10 对 $4/$20，缓存读取为 $0.10 对 $0.20）。但当每次请求的输入都超过 272K 时，差距会缩小到约 8%。
哪款更适合编程代理？
Opus 5.5 在已公布的 Terminal-Bench、FrontierCode 和 CursorBench 中领先；Sol 则在 DeepSWE 中达到 Astra 水平，并在 AutomationBench 上以三分之一的成本胜出。
实际使用时哪款更快？
解码速度偏向 Opus（约 74–96 tok/s 对 29–53 tok/s），首 token 延迟则略偏向 Sol。2026 年 10 月的 Codex 报告整体上认为 Sol 更慢。
API 模型 ID 是什么？
gpt-6.1-sol，以及大多数网关使用的 claude-opus-5-5 slug。
GPT-6.1 Sol 是否已经加入普通 ChatGPT？
在 9 月 29 日发布时还没有：最初支持 Work、Codex 和 API。如果访问权限很重要，请确认你的订阅席位。
应该使用什么推理强度？
Opus 5.5 建议从 Medium 或 High 开始，不要直接用 Max；Sol 可以从 medium 开始，只有重试次数上升时再提高。两款模型的推理 tokens 都按相同的 token 计费规则计算（DataCamp 计费说明）。
有些取舍，不是靠提示词就能解决的
Opus 5.5 更尊重现有代码仓库，但它的思考需要付费；Sol 的 tokens 更便宜，却可能生成大量需要你审查、也需要等待完成的工作。如果一次无声的遗漏可能把 bug 带上线，那就为 Opus 付费。如果错误成本低、任务量才是核心，而且请求低于 272K，就把 Sol 的低价优势利用起来。