本文由作者整理撰写，AI 参与了结构整理和文字润色，所有数字已与官方页面逐一核对。
这篇写给正在 Claude Opus 5.5 和 GPT-6.1 Sol 之间做选择的开发者。结论先放前面：走量、要控成本的任务用 GPT-6.1 Sol，长时间的智能体编码、代码审查和对准确性要求高的任务用 Claude Opus 5.5。两者谁更强取决于推理强度，下面给出数据和可以直接跑的对比代码。
利益说明：作者在 apimodels.app 工作。apimodels.app 是一个多模型 API 网关，用一个 OpenAI 兼容接口同时提供这两个模型。本文的价格和基准只引用两家厂商的公开数据。
一、两个模型的基本参数
Claude Opus 5.5 是 Anthropic 的日常旗舰，2026 年 9 月 22 日发布。GPT-6.1 Sol 是 OpenAI GPT-6 家族的中档升级版，2026 年 9 月 29 日在 DevDay 发布，挂牌价和 GPT-6 Sol 一样。
| 项目 | Claude Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| 模型名 | claude-opus-5-5 | gpt-6.1-sol |
| 官方价（每百万 token，输入 / 输出） | $4 / $20 | $2 / $10 |
| 官方缓存价 | 读 $0.20，写 $5 | 读 $0.10，写 $2.50 |
| 上下文 / 最大输出 | 100 万 / 128K | 105 万 / 128K |
| 知识截止 | 2026 年 6 月 | 2026 年 4 月 30 日 |
| 推理强度 | low 到 max，默认 medium，始终会思考 | low 到 max，默认 medium，没有 none |
| 长上下文加价 | 无 | 输入超过 27.2 万 token，整单输入和缓存 ×2、输出 ×1.5 |
二、两家都跑过的基准
两家公司公布的基准大多不重合。下面这几行来自 OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol 时的对比表，里面放了 Opus 5.5，所以是 OpenAI 自己选的题、自己跑的数：
| 基准 | 推理强度 | GPT-6.1 Sol | Claude Opus 5.5 | 每任务成本（Sol / Opus） |
|---|---|---|---|---|
| AutomationBench | medium | 31.7% | 29.5% | — |
| AutomationBench | max | 36.1% | 42.5% | $0.30 / $1.44 |
| GDP.pdf | medium | 30.0% | 25.6% | $0.34 / $0.80 |
| Terminal-Bench Science 0.1 | max | 57.0% | 63.3% | $5.47 / $23.21 |
规律很一致：medium 强度下 GPT-6.1 Sol 略胜，max 强度下 Opus 5.5 领先，而每一行 Sol 的单任务成本都低得多。 第三方综合榜单也是 Opus 5.5 排名更高。据公开报道，Artificial Analysis 智能指数上 Opus 5.5 是 58、GPT-6.1 Sol 是 52。
三、一次调用的成本怎么算
单次成本 = 未命中缓存的输入 × 输入价 + 命中缓存的输入 × 缓存读价 + 输出 × 输出价。推理 token 算在输出里。
以一次典型的编码智能体调用为例：输入 5 万 token，其中 4 万命中缓存，输出 2000 token。按官方价：
| Claude Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| 未命中缓存的 1 万输入 | $0.040 | $0.020 |
| 命中缓存的 4 万输入 | $0.008 | $0.004 |
| 2000 输出 | $0.040 | $0.020 |
| 合计 | $0.088 | $0.044 |
Opus 5.5 始终会思考，短回答上也会产生推理 token，所以两者的实际差距通常比这张表更大。
四、Python 调用：一个客户端对比两个模型
环境
- Python 3.11
- openai SDK 1.x（
pip install -U openai） - 一个同时接入两家模型的 OpenAI 兼容接口。两家官方各有自己的 SDK，想用同一套代码对比，就需要这样的接口，例如作者所在的 apimodels.app（接口地址 api.apimodels.app/v1）
代码
下面的代码对同一个问题分别调用两个模型，按返回的 token 用量和官方价算出每次调用的成本：
import os
import time
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["LLM_API_KEY"], # 密钥放环境变量，不要写进代码
base_url=os.environ["LLM_BASE_URL"], # OpenAI 兼容接口地址，例如 https://api.apimodels.app/v1
)
# 官方价，美元 / 每百万 token：(输入, 缓存读, 输出)
PRICE = {
"claude-opus-5-5": (4.00, 0.20, 20.00),
"gpt-6.1-sol": (2.00, 0.10, 10.00),
}
def ask(model: str, prompt: str, effort: str | None = None) -> dict:
kwargs = {"reasoning_effort": effort} if effort else {}
t0 = time.time()
r = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=8000,
**kwargs,
)
u = r.usage
cached = getattr(getattr(u, "prompt_tokens_details", None), "cached_tokens", 0) or 0
p_in, p_cache, p_out = PRICE[model]
cost = ((u.prompt_tokens - cached) * p_in + cached * p_cache + u.completion_tokens * p_out) / 1e6
return {
"model": model,
"秒": round(time.time() - t0, 1),
"输入token": u.prompt_tokens,
"输出token": u.completion_tokens,
"按官方价估算USD": round(cost, 5),
"结束原因": r.choices[0].finish_reason,
"回答": r.choices[0].message.content,
}
prompt = "给下面这段 Python 函数找出并发问题，并给出修复后的代码：..."
for model, effort in [("gpt-6.1-sol", "medium"), ("claude-opus-5-5", None)]:
res = ask(model, prompt, effort)
print(res["model"], res["秒"], res["输入token"], res["输出token"], res["按官方价估算USD"], res["结束原因"])
输出说明
每行打印模型名、耗时、输入和输出 token、按官方价估算的成本和结束原因。建议拿自己业务里的 20 条真实问题各跑一遍：先人工判断哪些回答能直接用，再用总成本除以能用的条数，得到「每条可用回答的成本」。这个数比任何榜单都更能说明问题。
五、常见问题与排查
1. GPT-6.1 Sol 传了 reasoning_effort="none"
OpenAI 官方模型页列出的推理强度只有 low、medium、high、xhigh、max，没有 none。从 GPT-6 Sol 迁移过来的代码如果传了 none，请改成 low。
2. 返回内容为空，finish_reason 是 length
两个模型的推理 token 都计入 max_tokens。预算给得太小，推理会把额度用完，正文就是空的。把 max_tokens 调大，或者降低推理强度。
3. 401 认证失败
检查环境变量名是否写对、key 前后有没有多余空格，以及 base_url 是否带了接口要求的路径后缀，通常是 /v1。
4. 长文档请求比预期贵
GPT-6.1 Sol 单次输入超过 27.2 万 token 时，整单输入按 2 倍、输出按 1.5 倍计费。超长文档可以先切块，或者在这类任务上直接比较 Opus 5.5 的总价。
六、怎么选
- 分类、抽取、路由、批量摘要 → GPT-6.1 Sol，推理强度用 low。
- 每个任务有成本上限的智能体 → GPT-6.1 Sol，推理强度用 medium。
- 长时间的智能体编码、代码审查、长文写作 → Claude Opus 5.5。
- 最难的推理任务 → 两个都开 max，在 20 条真实样例上实测再定。
- 需要和厂商直接签数据协议，比如零数据保留或特定行业合规 → 直接用 OpenAI 或 Anthropic 的官方 API。
参考资料
- OpenAI GPT-6.1 Sol 模型页：developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol
- Anthropic Claude Opus 5.5 模型说明：platform.claude.com/docs/en/models/opus-5-5/overview
- OpenAI DevDay 2026 GPT-6.1 Sol 发布说明
转载自 CSDN-专业IT技术社区
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34121513/article/details/166950628
