Idéal pourSonnet 5.5 d'Anthropic pour le code et le travail d'agent qui doit rester rapide sans passer au tarif phare.
Par 1 M de tokens · tarif catalogue
Claude Sonnet 5.5 et GPT-6.1 Sol sont la paire que les articles publics ont continué de comparer tout au long d'octobre 2026 : deux modèles haut de gamme, sortis à un jour d'intervalle, avec des fiches de liste souvent citées au même tarif d'entrée et de sortie. Sur GPTProto, les tarifs texte en direct ne sont pas les mêmes. Cette page lit ces tarifs catalogue. Elle ne copie pas un prix au token depuis OpenRouter, et elle ne désigne pas un gagnant de qualité sur lequel les benchmarks ne s'accordent pas.
En bref : commencez le contrôle du coût avec GPT-6.1 Sol. Sur les tarifs en direct de GPTProto, son entrée est inférieure de 11% et sa sortie de 11%. Les chiffres barrés du tableau sont les tarifs liste du fournisseur du même catalogue. Les comparaisons publiques de cette paire divergent dès que le réglage d'effort change, donc ne lisez la ligne de benchmark que lorsque les deux scores sont présents, puis testez les prompts que vous enverrez.
Idéal pourSonnet 5.5 d'Anthropic pour le code et le travail d'agent qui doit rester rapide sans passer au tarif phare.
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Idéal pourGPT-6.1 Sol d'OpenAI pour la même classe de code et de travail de connaissance quand le tarif au token de GPTProto entre dans le choix.
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Les prix GPTProto sont les tarifs catalogue texte vers texte en direct. La latence, le contexte et les benchmarks n'apparaissent que lorsque la récolte OpenRouter les a renvoyés pour les deux modèles.
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"}]
}'Prix par 1 M de tokens du catalogue GPTProto. Chiffres OpenRouter collectés 3 novembre 2026. Pas un SLA GPTProto.
Sur les tarifs texte en direct de GPTProto, GPT-6.1 Sol est à $1.60 par million de tokens d'entrée et $8.00 par million de tokens de sortie. Claude Sonnet 5.5 est à $1.80 et $9.00. Les tarifs liste du fournisseur rangés à côté sont $2.00/$10.00 pour GPT-6.1 Sol et $2.00/$10.00 pour Claude Sonnet 5.5. GPT-6.1 Sol est inférieur de 11% en entrée et de 11% en sortie, donc le modèle le moins cher ne s'inverse pas quand la réponse est longue.
Pour une requête de 10 000 tokens d'entrée hors cache et 1 000 tokens de sortie, ces tarifs GPTProto donnent environ $0.024 pour GPT-6.1 Sol et $0.027 pour Claude Sonnet 5.5. Cette illustration ne compte que l'entrée plus la sortie. Les lectures de cache, les écritures de cache, les appels d'outils et les nouvelles tentatives sont en plus, et une deuxième tentative peut effacer l'écart.
Les fiches de prix du fournisseur peuvent monter dès qu'un prompt dépasse un seuil de longueur. Cette comparaison n'applique pas un second palier. Elle montre le seul tarif texte vers texte du catalogue GPTProto. Ouvrez la page du modèle avant de budgéter un prompt assez long pour quitter ce tarif.
Vérifiez les pages en direct de Claude Sonnet 5.5 et GPT-6.1 Sol avant de budgéter une route de production. Cette comparaison lit le même catalogue que ces pages. Elle ne copie pas un prix d'OpenRouter.
Multipliez les tokens d'entrée et de sortie que vous attendez par les tarifs en direct de GPTProto. Puis lancez un jeu réel. Un budget utile inclut le cache, les outils, les nouvelles tentatives et la part de requêtes que chaque modèle termine correctement.
Tokens d'entrée et de sortie seulement, au tarif catalogue chargé pour cette page. Le cache, les outils et les nouvelles tentatives sont en plus.
La latence et le débit sont des médianes de fournisseurs OpenRouter. Une ligne manquante n'était pas dans la collecte, et elle est laissée de côté plutôt que supposée.
Médiane des p50 de fournisseurs OpenRouter, collectée 3 novembre 2026. Pas un SLA GPTProto.
Testez Claude Sonnet 5.5 et GPT-6.1 Sol depuis le même solde GPTProto, aux tarifs de leurs pages de modèle.
Pour essayer. Utile pour brancher l’endpoint et tester de nouveaux modèles.
Le montant que choisissent souvent les développeurs seuls et les petits projets qui passent en prod.
Pour les équipes qui ont déjà du trafic en prod. Le crédit bonus s’ajoute au tarif déjà réduit.
Seules les notes présentes pour les deux modèles sont affichées. Un indice plus haut est un signal de présélection. Il ne décide pas vos tâches.
Scores Artificial Analysis tels que les porte la récolte OpenRouter, collectés 3 novembre 2026.
Utilisez le modèle dont vous savez déjà décrire le mode d'échec.
Une répartition pratique consiste à envoyer les étapes répétées et vérifiables au modèle au tarif GPTProto le plus bas, et à garder Sonnet sur les étapes d'agent où votre évaluateur le préfère déjà. Notez quand le basculement change le résultat. Les deux modèles sont sur un seul solde GPTProto, donc la répartition est un changement de nom de modèle.
GPT-6.1 Sol indique la plus grande fenêtre de contexte : Claude Sonnet 5.5 à 1 million de tokens, GPT-6.1 Sol à 1,05 million de tokens. Les deux sont dans la classe du million de tokens. Les tokens en plus sont de la place pour un prompt long, pas un tarif d'entrée plus bas, et une fenêtre plus grande ne veut pas dire que le modèle utilise encore le matériau à la fin.
La sortie maximale est 128 k tokens pour Claude Sonnet 5.5 et 128 k tokens pour GPT-6.1 Sol. Des limites identiques ne sont pas un rappel identique. Testez les longueurs que vous enverrez vraiment.
La latence médiane de Claude Sonnet 5.5 est 1.96 s. Celle de GPT-6.1 Sol est 3.99 s. Un chat court doit privilégier la latence. Ces chiffres sont des médianes des p50 de fournisseurs OpenRouter, pas un niveau de service GPTProto.
Claude Sonnet 5.5 mène au débit : Claude Sonnet 5.5 à 90 tok/s, GPT-6.1 Sol à 43 tok/s. Une longue trace d'agent doit privilégier le débit plus que le premier token.
Les comparaisons d'octobre 2026 de cette paire ne tombent pas sur un seul gagnant. Certaines favorisent Sonnet sur les étapes d'agent et d'outils, d'autres favorisent Sol sur la connaissance et sur le coût par tâche terminée, et l'écart bouge quand le réglage d'effort change. Construisez le jeu à partir du travail que vous lancez déjà : une modification de code bornée, une lecture à long contexte et un cas qui doit rejeter une mauvaise entrée. Envoyez les mêmes instructions, outils et évaluateur aux deux. Notez la réussite de la tâche, le total de tokens, les nouvelles tentatives et le temps jusqu'au dernier token. Gardez le coût par tâche réussie à côté du tarif au token.
Chaque page de modèle a le tarif actuel, un exemple d'API et un Playground. Lancez vos propres prompts, puis gardez la règle de routage qui gagne en qualité, en latence et en budget. Parcourir le catalogue de modèles si vous voulez un troisième candidat dans le même test.
Sur les tarifs en direct de GPTProto, oui. Sol est à $1.60 en entrée et $8.00 en sortie par million de tokens, contre $1.80 et $9.00 pour Sonnet. C'est 11% de moins en entrée et 11% de moins en sortie. Les tarifs liste du fournisseur dans le catalogue sont $2.00/$10.00 et $2.00/$10.00. Le cache et un palier de prompt long, si la page du modèle en affiche un, peuvent changer la facture complète.
Cette page ne l'attribue pas. Les articles d'octobre 2026 se séparent selon le benchmark et le réglage d'effort. La ligne d'intelligence n'apparaît que lorsque la récolte OpenRouter a un score pour les deux modèles, et la note de cellule nomme la configuration. Servez-vous-en pour la présélection, puis testez vos propres tâches.
Lisez les lignes de latence et de débit, qui sont des médianes des p50 de fournisseurs OpenRouter et portent la date de collecte dans la note du tableau. Ce n'est pas une cible de latence GPTProto. Un chat court se joue sur la latence. Une longue génération se joue sur le débit.
Pas exactement. Le tableau indique le contexte publié et la sortie maximale de chaque modèle, d'après l'instantané OpenRouter. Les deux sont dans la classe du million de tokens. Traitez une fenêtre plus grande comme de la place pour une longue requête, et testez la qualité aux longueurs que vous enverrez.
Non. Les montants en dollars sont les tarifs catalogue de GPTProto pour la scène texte vers texte, y compris le tarif liste du fournisseur que le catalogue range à côté. OpenRouter est la source de la latence, du débit, du contexte, de la limite de sortie et des scores Artificial Analysis, chacun marqué de son heure de collecte.
Oui. Claude Sonnet 5.5 et GPT-6.1 Sol ont chacun une page de modèle avec le prix, un exemple d'API et un Playground. Changer de modèle est un changement de nom de modèle sur le même solde.
De vrais posts de comptes réels et publics — rien ici n'est inventé.
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."
Comparez les modèles, apprenez à configurer l’API et explorez les workflows image et vidéo pour de vrais projets.
Créez des images et des vidéos dans le navigateur, ou branchez des modèles texte, image et vidéo dans votre appli avec une clé. Les tarifs réduits sont au même endroit.