Mejor paraSonnet 5.5 de Anthropic para programación y trabajo de agente que tiene que seguir rápido sin subir a la tarifa insignia.
Por 1 millón de tokens · tarifa de catálogo
Claude Sonnet 5.5 y GPT-6.1 Sol son la pareja que los artículos públicos siguieron comparando durante octubre de 2026: dos modelos de gama alta, publicados con un día de diferencia, con fichas de lista del proveedor que a menudo se citan a la misma tarifa de entrada y de salida. En GPTProto las tarifas de texto en vivo no son iguales. Esta página lee esas tarifas de catálogo. No copia un precio por token de OpenRouter, y no elige un ganador de calidad en el que los benchmarks no coinciden.
La respuesta corta: empieza la revisión de coste con GPT-6.1 Sol. En las tarifas en vivo de GPTProto su entrada está un 11% más baja y su salida un 11% más baja. Las cifras tachadas de la tabla son las tarifas de lista del proveedor del mismo catálogo. Las comparaciones públicas de esta pareja se separan cuando cambia el ajuste de esfuerzo, así que lee la fila de benchmark solo cuando están las dos puntuaciones, y luego prueba los prompts que vas a enviar.
Mejor paraSonnet 5.5 de Anthropic para programación y trabajo de agente que tiene que seguir rápido sin subir a la tarifa insignia.
Por 1 millón de tokens · tarifa de catálogo
Mejor paraGPT-6.1 Sol de OpenAI para la misma clase de programación y de trabajo de conocimiento cuando la tarifa por token de GPTProto forma parte de la elección.
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-sonnet-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 Sonnet 5.5 está a $1.80 y $9.00. Las tarifas de lista del proveedor guardadas al lado son $2.00/$10.00 para GPT-6.1 Sol y $2.00/$10.00 para Claude Sonnet 5.5. GPT-6.1 Sol está un 11% más bajo en la entrada y un 11% 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 $0.027 para Claude Sonnet 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.
Las fichas de precio del proveedor pueden subir cuando un prompt pasa un umbral de longitud. Esta comparación no aplica un segundo tramo. Muestra la única tarifa de texto a texto del catálogo de GPTProto. Abre la página del modelo antes de presupuestar un prompt lo bastante largo como para salir de esa tarifa.
Revisa las páginas en vivo de Claude Sonnet 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 Sonnet 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 repetidos y comprobables al modelo con la tarifa de GPTProto más baja, y dejar a Sonnet en los pasos de agente donde tu evaluador ya lo prefiere. Anota cuándo el cambio altera el resultado. Los dos modelos están en un solo saldo de GPTProto, así que el reparto es un cambio de nombre de modelo.
GPT-6.1 Sol publica la ventana de contexto más grande: Claude Sonnet 5.5 en 1 millón de tokens, GPT-6.1 Sol en 1.05 millones de tokens. Las dos están en la clase del millón de tokens. Los tokens de más son espacio para un prompt largo, no una tarifa de entrada más baja, y una ventana más grande no significa que el modelo siga usando el material al final.
La salida máxima es 128 mil tokens para Claude Sonnet 5.5 y 128 mil tokens para GPT-6.1 Sol. Límites iguales no son recuperación igual. Prueba las longitudes que vas a enviar de verdad.
La latencia mediana de Claude Sonnet 5.5 es 1.96 s. La de GPT-6.1 Sol es 3.99 s. Un chat corto debería ponderar la latencia. Estas cifras son medianas de los p50 de proveedores de OpenRouter, no un nivel de servicio de GPTProto.
Claude Sonnet 5.5 lidera en rendimiento: Claude Sonnet 5.5 en 90 tok/s, GPT-6.1 Sol en 43 tok/s. Una traza larga de agente debería ponderar el rendimiento más que el primer token.
Las comparaciones de octubre de 2026 de esta pareja no se deciden por un solo ganador. Unas favorecen a Sonnet en pasos de agente y de herramientas, otras favorecen a Sol en conocimiento y en coste por tarea terminada, y la diferencia se mueve cuando cambia el ajuste de esfuerzo. Arma el conjunto con trabajo que ya ejecutas: un cambio de código acotado, una lectura de contexto largo y un caso que tiene que rechazar una entrada mala. Envía las mismas instrucciones, herramientas y el mismo evaluador a los dos. Registra el éxito de la tarea, el total de tokens, los reintentos y el tiempo hasta el último token. Deja el coste por tarea lograda junto a la tarifa por token.
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 $1.80 y $9.00 de Sonnet. Eso es un 11% menos en la entrada y un 11% menos en la salida. Las tarifas de lista del proveedor en el catálogo son $2.00/$10.00 y $2.00/$10.00. La caché y un tramo de prompt largo, si la página del modelo muestra uno, pueden cambiar la factura completa.
Esta página no lo otorga. Los artículos de octubre de 2026 se dividen según el benchmark y el ajuste de esfuerzo. La fila de inteligencia aparece solo cuando la recolección de OpenRouter tiene una puntuación para los dos modelos, y la nota de la celda nombra la configuración. Úsala para la lista corta y luego prueba 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. Los dos están en la clase del millón de tokens. 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 Sonnet 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.
Publicaciones reales de cuentas públicas. Nada aquí está inventado.
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."
Compara modelos, aprende a configurar la API y revisa flujos de imagen y video para proyectos reales.
Haz imágenes y videos en el navegador, o mete modelos de texto, imagen y video en tu app con una clave. Las tarifas con descuento también están aquí.