Claude Opus 5 vs GPT-5.6：Sol、Terra 与 Luna 对比

这周要接入的 Agent，究竟该调用 claude-opus-5，还是 gpt-5.6？先别急着二选一：后者并不是一个具体模型，而是指向三个 SKU 之一的别名，而这三个 SKU 分别对应不同的价格表。

结论先说：输入低于 272,000 token 时，两家旗舰模型的价格差距不到 7%；一旦超过这个门槛，Claude Opus 5 的成本大约只有 GPT-5.6 Sol 的一半。我们在 2026 年 7 月 24 日让四个模型完成同一组四项检查，并逐项对照两家厂商文档核算价格。

Sol、Terra、Luna：同一代模型的三个档位

OpenAI 于 2026 年 7 月 9 日同时发布了这三个型号。其模型文档将它们对应到此前 GPT-5 系列的尺寸分层：Sol 对应“早期 GPT-5 系列中不带后缀的档位”，Terra 对应“mini 模型档”，Luna 对应“nano 模型档”。它们是同代的三个 SKU，不是三代不同模型。

裸写的 gpt-5.6 只是一个别名。OpenAI 的更新日志将它解析至 gpt-5.6-sol，因此配置里填入 gpt-5.6，实际会按这一代最高档的价格计费。

比起差异，三者的共性更值得关注。三个模型页面列出的以下规格完全一致：

• 上下文窗口均为 1,050,000 token，最大输出均为 128,000 token
• 知识截止日期均为 2026 年 2 月 16 日
• 支持文本和图像输入、文本输出；不支持微调；没有带日期的快照版本
• 采用同一套 effort 档位，速度评级同为“Fast”

文档明确列出的差别只有价格与推理评级。每个型号页面各自所属档位中都标有“Default”，因此 Terra 页面上的这个标签，并不代表 Terra 是整个 GPT-5.6 家族的默认模型。

另一边，Anthropic 只提供一个 SKU。Claude Opus 5 于 2026 年 7 月 24 日发布，模型 ID 为 claude-opus-5；这是一个没有日期后缀的固定快照。它的价格为每百万 token 输入 $5、输出 $25，1M 上下文窗口既是默认值，也是最大值。

代码能力：四项可机械判定的测试，全部通过

我们通过一个兼容 OpenAI 的网关，将相同的用户提示词发给每个模型，测试任务均带有可由机器验证的通过条件：

• 修 Bug：修复 kth_smallest。原实现既通过原地 sort() 修改了调用方列表，也存在索引偏一错误
• 严格 JSON：要求键顺序固定，数量与校验和自洽
• 推理题：只能使用 7 个一包和 12 个一包时，无法凑出的最大总数，也就是 Frobenius 数：7×12−7−12 = 65
• 重构：在不改变函数签名的前提下加入校验

四个模型均取得 4/4：使用 sorted() 或副本避免改动原列表，索引调整为 k-1；输出符合要求的键顺序且可解析的 JSON；得到 65；并完成干净的重构。这只是每个模型与每项任务各跑一次，并非基准测试。在这个任务规模下，正确性没有拉开差距。

更宏观的能力说法则主要来自厂商公布的数据，均未由我们独立复现。Anthropic 的发布材料称，Opus 5 在最高 effort 下的 CursorBench 3.2 峰值成绩距 Fable 5 不到 0.5%，但单任务成本只有一半；这是厂商自行测试的相对数据。OpenAI 的 GPT-5.6 发布页面会对自动抓取返回 403，因此 Sol 的代码分数只能引用发布这些结果的第三方：

实际使用者的判断并不完全跟着榜单走。一位开发者在 High effort 下比较两者后，于 7 月 24 日发文称：“GPT 5.6 Sol High 在代码能力上依然强于 Claude Opus 5 High。”

Anthropic 的迁移指南还给出了一个值得直接执行的建议：Opus 5 会自行验证工作结果，因此如果继承的提示词额外要求执行验证步骤，模型会过度验证，应将这类提示删除。

指令遵循：差异出在输出格式

其中两项任务本质上也是指令遵循测试。JSON 任务要求 items 按小写字母序排列、校验和为 14，且不得包含多余键；重构任务则要求抛出 ValueError，同时不写任何注释和文档字符串——模型经常会忍不住解释自己的代码，从而违反要求。四个模型都通过了这两项。

不过输出形式确实不同。Sol 与 Luna 将答案包装为 LaTeX，返回 \boxed{65}；Opus 5 和 Terra 则直接返回数字。用正则提取最后一个整数，两种格式都能处理；但若解析器只接受纯数字或 JSON 字段，就会出问题。把 claude-opus-5 直接替换成 gpt-5.6 而不修改其他设置时，继承到的正是这些默认输出行为。

Token 效率：Opus 5 输出 1,182 token，Sol 为 464

下面的输出量差距，很可能主要来自两个默认配置，而非质量差异。Opus 5 默认开启 thinking，且 API 与 Claude Code 中的默认 effort 为 high，所以一个不带额外设置的请求本身就是推理请求。GPT-5.6 的默认 effort 则是 medium。

以下为四项任务的可见完成 token 总数，成本按官方输出费率计算。每组仅请求一次，不重试，全部采用默认设置：

这些成本数字有两点限制需要注意。对于同一条用户提示词，网关在 GPT 模型上报出的提示 token 在 62 到 4,471 之间，而 Claude 始终在 592 到 640 之间。这意味着请求在传输层并不完全相同：输入侧成本没有比较意义，差异也无法被干净地归因。

OpenAI 的推理指南还指出，除非主动选择启用，否则不会返回推理摘要；但 GPT-5.6 仍会将这些隐藏 token 按输出 token 收费。因此，这三个 GPT 成本低估了实际账单。正确性才是这里相对可比的信号；token 消耗和延迟只适合作方向参考。

图中还包含同一轮测试中的 Claude 侧基线：Opus 4.8 和 Sonnet 5。四项任务累计下来，Opus 5 是六个模型中最慢的，为 24.6 秒；Sol 为 20.3 秒、Terra 为 22.7 秒、Luna 为 18.4 秒。Opus 4.8 默认关闭 thinking，仅用 11.8 秒完成，这更说明差距来自配置，而不是能力。

Artificial Analysis 在 Opus 5 发布当天进行评估时，将其 effort 设置描述为：相比其他实验室的模型，覆盖更宽的 token 使用范围。因此，它的成本可调空间比价目表表面看起来更大。

价格：按美元算清 272K 断崖

Claude Opus 5 与 GPT-5.6 的价格比较，关键就藏在一条公开说明里。按标价看，两家旗舰模型几乎只是零头差异：Opus 5 为每百万 token 输入 $5、输出 $25；Sol 为输入 $5、输出 $30。因此 Opus 5 的输出便宜 17%，输入价格相同。但这只适用于输入不超过 272,000 token 的情况。

三个 GPT-5.6 模型页面都有同一句话：“Prompts with >272K input tokens are priced at 2x input and 1.5x output for the full request.” 也就是说，超过 272K 后，翻倍价格适用于整次请求，而不是只对超出的部分收费。哪怕只多一个 token，Sol 的整次调用就会按输入 $10、输出 $45 计费；Opus 5 的 1M 窗口则从头到尾维持输入 $5、输出 $25。

以一次输出 20,000 token 的 Agent 请求为例，改变输入规模。价格采用OpenAI 公布费率和 Anthropic 标准费率，均读取于 2026 年 7 月 25 日：

门槛以下，两款旗舰模型相差 7%。超过门槛后，400K 输入时 Sol 的成本是 Opus 5 的 1.96 倍；900K 时为 1.98 倍。若有 100 次 400K 形态的请求，总成本分别为 $250 和 $490。

更值得注意的是 Terra。超过 272K 后，它的输入价格与 Opus 5 一样，都是每百万 $5，所以两者的整体差别只在输出单价：每百万相差 $2.50。在这个输出 20K token 的请求中，无论输入是 300K 还是 900K，差额都只有 $0.05；差距随输出量而非输入量增长。这个门槛是价目表上的离散跳变，并不是均匀坐标轴所呈现的平滑斜率。

Batch 折扣、分词器与购买渠道

折扣档位下，400K 请求的价格比例仍然不变：

• Anthropic Batch API：Opus 5 价格为输入 $2.50、输出 $12.50，该请求成本降至 $1.25
• OpenAI Batch 与 Flex：标准价格五折，因此 Sol 的长上下文价格变为输入 $5、输出 $22.50；同一调用成本为 $2.45

跨厂商不能直接拿每 token 费率做比较。Anthropic 的定价文档指出，从 Claude 4.7 开始的模型——包括 Opus 5——使用较新的分词器，对同一段文本通常会产生约多 30% 的 token，具体比例取决于内容和语言。一份被 GPT-5.6 计为 400,000 token 的文档，Opus 5 可能接近 520,000 token，使该行输入成本从 $2.00 变为 $2.60。即便如此，仍低于 Sol 的 $4.00；但在最终选型前，应先对自己的提示词做分词测试。

购买渠道也会影响价格。AIReiter以低于标价的价格转售 Claude，Opus 4.8 为每百万 token 输入 $1.56、输出 $7.76，比官方价格低约 69%；但其目录最高只到 Fable 5 和 Opus 4.8，暂时还不能调用 Opus 5。若只在 Anthropic 自家阵容中比较，Fable 5 的 $10/$50 与 Opus 5 的 $5/$25才是需要权衡的临界点。

上下文：都写着 1M，但只有一方全程统一计价

Opus 5 的上下文窗口是 1,000,000 token，默认值与最大值相同，因此不存在误选较小上下文版本的可能。三个 GPT-5.6 变体均为 1,050,000 token，窗口大 5%。两边最大输出都是 128,000 token，不过 Anthropic Batch API 有一项不同：加上 output-300k-2026-03-24 beta header 后，Opus 5 的上限可提升至 300,000。

Sol 可以接收 900K token 的提示词，但整次请求都将按长上下文费率收费，也就是说，其宣传窗口中约 74% 的部分位于低价门槛之上。长上下文能力则是另一回事：Vellum 的分析中，Luna 的 MRCR 得分为 41.3%，Sol 为 91.5%，Terra 为 89.6%。无论价格多低，这都足以说明 nano 档不适合长上下文任务。Anthropic 为 Opus 5 标注的知识截止日期为 2026 年 5 月，三个 GPT-5.6 模型页面则均为 2026 年 2 月 16 日。

推理控制：同一档位梯，但控制方式不同

Opus 5 的所有 effort 级别都不需要 beta header，thinking 默认开启。关闭 thinking 有明确限制：thinking: {"type": "disabled"} 只在 effort 不高于 high 时可用；若设置为 xhigh 或 max，会返回 400。Anthropic 将其标为相较早期模型的一项破坏性变更。

OpenAI 的推理指南只记录了这两个 mode 值。API 不提供 ultra，也没有说明 Pro mode 的实现机制。7 月 9 日的更新日志将持久化推理、max effort 与 Pro mode 列为该系列新增能力。

实际差异在于：对延迟极敏感的调用，GPT-5.6 可以完全停止推理；Opus 5 在 effort 高于 high 时则不能这么做。反过来，Opus 5 在启用推理的范围内可调跨度更大。一位同时追踪两者的开发者最终采用了一套跨厂商档位梯：Luna high、Sol medium，接着是 Opus medium、high 和 xhigh。

可用渠道、速率限制与微调

Opus 5 可通过 Claude API、Amazon Bedrock（模型名为 anthropic.claude-opus-5）、Google Cloud、Microsoft Foundry、claude.ai、Claude Code 和 Claude Cowork 调用，也是 Claude Max 的新默认模型。Anthropic 的 fast mode 仅限 Claude API 使用，价格为 $10/$50，吞吐量约为 2.5 倍。

三个 GPT-5.6 变体均为 OpenAI API 产品，免费 API 档不提供 Sol 或 Terra。Sol 的公开限额从 Tier 1 的 500 RPM 提升到 Tier 5 的 15,000 RPM，Terra 也共享这一上限。三个模型都不支持微调，也不提供带日期的快照版本；因此所谓版本固定，只能固定使用普通 ID，同时接受原地更新。

不同场景该指向哪个模型

先看输入长度，因为这是唯一存在公开计费突变点的维度。缓存、是否适用 Batch，以及输出量，之后才会改变总成本。

低于 272K 时，两款旗舰模型的价格接近到足以由其他因素决定胜负；高于 272K 后，按标价计算，Opus 5 相对 Sol 约有 2 倍成本优势。但这并不能推广到整个 GPT-5.6 家族：同样的请求中，越过门槛后的 Terra 为 $2.45，而 Opus 5 为 $2.50。因此，长上下文的省钱优势是 Sol 对比，不是 GPT-5.6 全家族对比。

• Claude Opus 5：适合大提示词、需要在完整 1M 窗口中保持统一费率、要求知识覆盖至 2026 年 5 月，或推理必须部署在 Bedrock、Google Cloud 或 Foundry 的场景。
• GPT-5.6 Terra：适合作为高吞吐量默认选择，因为无论输入规模两端，它都低于 Opus 5。
• GPT-5.6 Sol：适合确实需要 pro mode 或 none effort 的情况。它的溢价来自控制能力，而不是我们能够测出的正确性优势。
• GPT-5.6 Luna：适合浅层、高量工作，但应避免用于长上下文任务。

Claude Opus 5 与 GPT-5.6 的选择，本质上取决于输入长度所在的档位，而两家厂商都明确公布了这条边界。

常见问题

Claude Opus 5 写代码比 GPT-5.6 更好吗？

在我们的四项机械化检查中，Opus 5、Sol、Terra 与 Luna 都取得 4/4，因此在这个任务规模下，正确性没有区分度；同时，High effort 下同时使用两者的开发者意见也不一致。成本上的结论更明确：输入超过 272K token 后，Opus 5 的价格约为 Sol 的一半。

GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 有什么区别？

区别在于价格和定性的推理评级。OpenAI 文档将 Sol 对应此前的无后缀档、Terra 对应 mini、Luna 对应 nano；输入低于 272K token 时，每百万 token 的输入/输出价格分别为 $5/$30、$2.50/$15 和 $1/$6。三者的上下文窗口、最大输出、知识截止日期、模态与 effort 档位完全一致。

GPT 和 Claude，哪个 AI 更好？

答案取决于比较维度，而公开差距最大的维度恰好不是两家厂商主打的指标。benchlm.ai 记录的 AA-Omniscience 幻觉率中，Claude Opus 4.8 为 35.9%，GPT-5.6 Sol 为 88.8%；但 Sol 在数学、知识和 Agent 类别上得分更高。这是目前最接近的公开配对，尚无聚合平台提供 Opus 5 或 Terra 数据。如果错误答案的代价高于漏答，这一排序的重要性就超过任何代码分数。

应该用 GPT-5.6 Terra 替代 Sol 吗？

对于大多数高量工作，答案是肯定的。根据r/codex 中按任务深度路由的从业者反馈，约 75% 的工作会落在 Terra，Luna 占 15%，Sol 占 10%。Artificial Analysis 则认为中间档可能被两端型号支配：某个 Luna 或 Sol 设置通常能以相同或更低成本匹配它。因此，不要想当然地认为中档最稳妥，应先将 Terra 与相邻两个型号实测对比。

GPT-5.6 有 ultra 推理模式吗？

API 提供 reasoning.mode，文档中只有 standard 和 pro 两个值；同时 reasoning.effort 可从 none 调至 max。Pro mode 出现在 2026 年 7 月 9 日的更新日志中。OpenAI 推理指南和模型页面均未列出 ultra。

延伸阅读

• 最适合编程的 Claude 模型
• Fable 5 vs GPT-5.5