Claude Opus 5.5 y GPT-6.1 Sol son los modelos que los equipos dejan en la lista corta cuando un agente de programación tiene que hacer más que responder una pregunta. No son el mismo producto. Opus es el modelo insignia de Anthropic para el trabajo de larga duración y abierto. Sol es el modelo de gama alta más reciente de OpenAI y, en GPTProto, publica una tarifa más baja tanto para los tokens de entrada como para los de salida.
La respuesta corta: empieza la revisión de coste con GPT-6.1 Sol. Su tarifa de entrada publicada está un 56% por debajo del otro modelo, y la diferencia de salida es del 56%. Mantén a Claude Opus 5.5 en carrera allí donde un intento fallido cuesta más que la diferencia de tokens. Las puntuaciones de Artificial Analysis y las cifras de latencia de OpenRouter de abajo son mediciones citadas, no un nivel de servicio de GPTProto.
Mejor paraEl modelo insignia de Anthropic para agentes de programación de larga duración y trabajo que tiene que sostener un juicio a lo largo de muchos pasos.
Por 1 millón de tokens · tarifa de catálogo
Mejor paraEl modelo general de gama alta de OpenAI para programación y trabajo de agente cuando la factura de tokens forma parte de la decisión.
Por 1 millón de tokens · tarifa de catálogo
Los precios de GPTProto son las tarifas de catálogo de texto a texto en vivo. La latencia, el contexto y los benchmarks aparecen solo cuando la recolección de OpenRouter los devolvió para los dos modelos.
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-sol",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'Precios por 1 millón de tokens del catálogo de GPTProto. Cifras de OpenRouter extraídas 3 de noviembre de 2026. No es un SLA de GPTProto.
En las tarifas de texto en vivo de GPTProto, GPT-6.1 Sol está a $1.60 por millón de tokens de entrada y $8.00 por millón de tokens de salida. Claude Opus 5.5 está a $3.60 y $18.00. Las tarifas de lista del proveedor en el catálogo, tachadas en la tabla, son $2.00/$10.00 y $4.00/$20.00. Sol está un 56% más bajo en la entrada y un 56% más bajo en la salida, así que el modelo más barato no se invierte cuando la respuesta es larga.
Para una petición con 10.000 tokens de entrada sin caché y 1.000 tokens de salida, esas tarifas de GPTProto quedan en unos $0.024 para GPT-6.1 Sol y $0.054 para Claude Opus 5.5. Esa ilustración es solo entrada más salida. Las lecturas de caché, las escrituras de caché, las llamadas a herramientas y los reintentos van aparte, y un segundo intento puede borrar la diferencia.
Revisa las páginas en vivo de Claude Opus 5.5 y GPT-6.1 Sol antes de presupuestar una ruta de producción. Esta comparación lee el mismo catálogo que usan esas páginas. No copia un precio de OpenRouter.
Multiplica los tokens de entrada y de salida que esperas por las tarifas en vivo de GPTProto. Después ejecuta un conjunto real. Un presupuesto útil incluye caché, herramientas, reintentos y la parte de peticiones que cada modelo termina bien.
Solo tokens de entrada y de salida, a la tarifa de catálogo cargada para esta página. La caché, las herramientas y los reintentos van aparte.
La latencia y el rendimiento son medianas de proveedores de OpenRouter. Una fila ausente no estaba en la extracción, y se deja fuera en lugar de suponerla.
Mediana de los p50 de proveedores de OpenRouter, extraída 3 de noviembre de 2026. No es un SLA de GPTProto.
Prueba Claude Opus 5.5 y GPT-6.1 Sol desde el mismo saldo de GPTProto, a las tarifas de sus páginas de modelo.
Para probar. Sirve para conectar el endpoint y estrenar modelos.
El monto que suelen elegir quienes programan solos o están sacando un proyecto chico a producción.
Para equipos que ya corren tráfico de producción. El crédito extra se suma al precio que ya viene con descuento.
Solo se muestran las puntuaciones presentes para los dos modelos. Un índice más alto es una señal de lista corta. No decide tus tareas.
Puntuaciones de Artificial Analysis tal como las trae la recolección de OpenRouter, extraídas 3 de noviembre de 2026.
Usa el modelo cuyo modo de fallo ya puedes describir.
Un reparto práctico es enviar los pasos acotados y de alto volumen a Sol, y escalar los pasos abiertos o de mucho peso a Opus. Mantén el mismo evaluador en el traspaso, y anota cuándo la escalada cambia de verdad el resultado. Los dos modelos están en un solo saldo de GPTProto, así que el reparto es un cambio de nombre de modelo.
Claude Opus 5.5 publica una ventana de contexto de 1 millón de tokens y 128 mil tokens de salida. GPT-6.1 Sol publica 1.05 millones de tokens y 128 mil tokens. Una ventana apenas más grande es margen para un prompt largo, no un descuento: sigues pagando la tarifa de entrada por cada token que envías. Que los límites coincidan tampoco significa que la recuperación coincida al final de una base de código larga. Prueba las longitudes de prompt que de verdad envías.
La latencia mediana de Claude Opus 5.5 es 2.66 s. La de GPT-6.1 Sol es 3.99 s. El rendimiento es 77.3 tok/s para Claude Opus 5.5 y 43 tok/s para GPT-6.1 Sol, así que Claude Opus 5.5 va adelante en el stream. Un chat corto debería ponderar la latencia. Una traza larga de agente debería ponderar el rendimiento.
Arma el conjunto con trabajo que ya ejecutas: un cambio de código acotado, una lectura de contexto largo y el fallo que sale caro cuando llega a producción. Envía las mismas instrucciones, herramientas y el mismo evaluador a los dos modelos. Registra el éxito de la tarea, el total de tokens, los reintentos y el tiempo hasta el último token. Informa el coste por tarea lograda junto a la tarifa por token. Un solo promedio esconde el tramo en el que Opus se gana la tarifa más alta, y el tramo en el que la tarifa más baja de Sol es toda la historia.
Cada página de modelo tiene la tarifa actual, un ejemplo de API y un Playground. Ejecuta tus propios prompts y quédate con la regla de enrutado que gane en calidad, latencia y presupuesto. Explora el catálogo de modelos si quieres un tercer candidato en la misma prueba.
En las tarifas en vivo de GPTProto, sí. Sol está a $1.60 de entrada y $8.00 de salida por millón de tokens, frente a $3.60 y $18.00 de Opus. Eso es un 56% menos en la entrada y un 56% menos en la salida. La caché y otros cargos pueden cambiar la factura completa.
Claude Opus 5.5 tiene el índice de inteligencia de Artificial Analysis más alto en la instantánea detrás de esta página: 58.4 para Opus y 54.5 para Sol. La nota de la celda nombra la configuración puntuada. El índice no sustituye tus propias tareas.
Lee las filas de latencia y de rendimiento, que son medianas de los p50 de proveedores de OpenRouter y llevan la fecha de la extracción en la nota de la tabla. No son un objetivo de latencia de GPTProto. Un chat corto se fija en la latencia. Una generación larga se fija en el rendimiento.
No exactamente. La tabla lista el contexto publicado y la salida máxima de cada modelo, a partir de la instantánea de OpenRouter. Trata una ventana más grande como espacio para una petición larga, y prueba la calidad en las longitudes que vas a enviar.
No. Las cifras en dólares son las tarifas de catálogo de GPTProto para la escena de texto a texto, incluida la tarifa de lista del proveedor que el catálogo guarda al lado. OpenRouter es la fuente de la latencia, el rendimiento, el contexto, el límite de salida y las puntuaciones de Artificial Analysis, cada una marcada con su hora de extracción.
Sí. Claude Opus 5.5 y GPT-6.1 Sol tienen cada uno una página de modelo con precio, un ejemplo de API y un Playground. Cambiar de modelo es un cambio de nombre de modelo en el mismo saldo.
Escucha a los desarrolladores y creadores que usan GPTProto para aplicaciones, contenido y flujos de trabajo de IA cotidianos.
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.
I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.
I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.
I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.
GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
Explore comparaciones de modelos, tutoriales de integración y consejos prácticos para aprovechar al máximo su presupuesto de API de IA.
Obtenga acceso confiable a más de 200 modelos de IA con la API de IA todo en uno de GPTProto. Precios transparentes, conexiones fiables y una sola cuenta para su trabajo diario con IA.
