Ideale perSonnet 5.5 di Anthropic per coding e lavoro di agente che deve restare veloce senza salire alla tariffa del modello di punta.
Per 1M di token · tariffa di catalogo
Claude Sonnet 5.5 e GPT-6.1 Sol sono la coppia che i testi pubblici hanno continuato a confrontare nell’ottobre 2026: due modelli di fascia alta, usciti a un giorno di distanza, con schede di listino dei vendor spesso citate alla stessa tariffa di input e di output. Su GPTProto le tariffe testo live non sono le stesse. Questa pagina legge quelle tariffe di catalogo. Non copia un prezzo per token da OpenRouter e non sceglie un vincitore di qualità su cui i benchmark non concordano.
La risposta breve: inizia il controllo dei costi da GPT-6.1 Sol. Sulle tariffe live di GPTProto l’input è più basso del 11% e l’output del 11%. Le cifre barrate nella tabella sono le tariffe di listino dei fornitori dallo stesso catalogo. I confronti pubblici di questa coppia si dividono appena cambia l’impostazione di impegno, quindi leggi la riga dei benchmark solo quando ci sono entrambi i punteggi, poi prova i prompt che invierai.
Ideale perSonnet 5.5 di Anthropic per coding e lavoro di agente che deve restare veloce senza salire alla tariffa del modello di punta.
Per 1M di token · tariffa di catalogo
Ideale perGPT-6.1 Sol di OpenAI per la stessa classe di coding e lavoro di conoscenza, quando la tariffa per token di GPTProto fa parte della scelta.
Per 1M di token · tariffa di catalogo
I prezzi GPTProto sono le tariffe di catalogo live per text-to-text. Latenza, contesto e benchmark compaiono solo quando la raccolta OpenRouter li ha restituiti per entrambi i modelli.
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"}]
}'Prezzi per 1M di token dal catalogo GPTProto. Cifre OpenRouter, recupero 3 novembre 2026. Non uno SLA di GPTProto.
Sulle tariffe testo live di GPTProto, GPT-6.1 Sol è $1.60 per milione di token di input e $8.00 per milione di token di output. Claude Sonnet 5.5 è $1.80 e $9.00. Le tariffe di listino dei fornitori salvate accanto sono $2.00/$10.00 per GPT-6.1 Sol e $2.00/$10.00 per Claude Sonnet 5.5. GPT-6.1 Sol è più basso del 11% sull’input e del 11% sull’output, quindi il modello più economico non si inverte quando la risposta è lunga.
Per una richiesta con 10.000 token di input non in cache e 1.000 token di output, queste tariffe GPTProto fanno circa $0.024 per GPT-6.1 Sol e $0.027 per Claude Sonnet 5.5. L’esempio è solo input più output. Letture di cache, scritture di cache, chiamate a strumenti e nuovi tentativi sono extra, e un secondo tentativo può annullare il divario.
Le schede prezzo dei vendor possono salire quando un prompt supera una soglia di lunghezza. Questo confronto non applica un secondo scaglione. Mostra l’unica tariffa text-to-text nel catalogo GPTProto. Apri la pagina modello prima di mettere a budget un prompt abbastanza lungo da uscire da quella tariffa.
Controlla le pagine live di Claude Sonnet 5.5 e GPT-6.1 Sol prima di mettere a budget un percorso di produzione. Questo confronto legge lo stesso catalogo di quelle pagine. Non copia un prezzo da OpenRouter.
Moltiplica i token di input e di output che ti aspetti per le tariffe live di GPTProto. Poi esegui un set reale. Un budget utile include cache, strumenti, nuovi tentativi e la quota di richieste che ogni modello chiude correttamente.
Solo token di input e di output, alla tariffa di catalogo caricata per questa pagina. Cache, strumenti e nuovi tentativi sono extra.
Latenza e portata sono mediane dei fornitori OpenRouter. Una riga mancante non era nel recupero, ed è lasciata fuori invece di essere indovinata.
Mediana dei p50 dei fornitori OpenRouter, recupero 3 novembre 2026. Non uno SLA di GPTProto.
Prova Claude Sonnet 5.5 e GPT-6.1 Sol dallo stesso saldo GPTProto, alle tariffe sulle loro pagine modello.
Per provare. Serve a collegare l’endpoint e testare modelli nuovi.
L’importo che scelgono spesso chi sviluppa da solo o sta portando un progetto piccolo in produzione.
Per i team che hanno già traffico di produzione. Il credito bonus si somma al prezzo già scontato.
Si mostrano solo i punteggi presenti per entrambi i modelli. Un indice più alto è un segnale per la rosa ristretta. Non decide i tuoi compiti.
Punteggi di Artificial Analysis come li porta la raccolta OpenRouter, recupero 3 novembre 2026.
Usa il modello di cui sai già descrivere il modo di fallire.
Una divisione pratica è mandare i passi ripetuti e verificabili al modello con la tariffa GPTProto più bassa, e tenere Sonnet sui passi di agente dove il tuo valutatore già lo preferisce. Annota quando il cambio modifica il risultato. Entrambi i modelli stanno su un solo saldo GPTProto, quindi la divisione è un cambio del nome modello.
GPT-6.1 Sol indica la finestra di contesto più grande: Claude Sonnet 5.5 a 1 milione di token, GPT-6.1 Sol a 1,05 milioni di token. Entrambi stanno nella classe da un milione di token. I token in più sono spazio per un prompt lungo, non una tariffa di input più bassa, e una finestra più grande non significa che il modello usi ancora il materiale alla fine.
L’output massimo è 128 mila token per Claude Sonnet 5.5 e 128 mila token per GPT-6.1 Sol. Limiti uguali non sono un richiamo uguale. Prova le lunghezze che invierai davvero.
La latenza mediana di Claude Sonnet 5.5 è 1.96 s. Quella di GPT-6.1 Sol è 3.99 s. Una chat breve deve pesare la latenza. Queste cifre sono mediane dei p50 dei fornitori OpenRouter, non un livello di servizio GPTProto.
Claude Sonnet 5.5 è avanti sulla portata: Claude Sonnet 5.5 a 90 tok/s, GPT-6.1 Sol a 43 tok/s. Una traccia lunga di agente deve pesare la portata più del primo token.
I confronti di questa coppia dell’ottobre 2026 non atterrano su un solo vincitore. Alcuni preferiscono Sonnet sui passi di agente e di strumenti, alcuni preferiscono Sol sulla conoscenza e sul costo per compito finito, e il divario si sposta quando cambia l’impostazione di impegno. Costruisci il set dal lavoro che già esegui: una modifica di codice delimitata, una lettura a contesto lungo e un caso che deve rifiutare un input cattivo. Manda a entrambi le stesse istruzioni, gli stessi strumenti e lo stesso valutatore. Registra il successo del compito, i token totali, i nuovi tentativi e il tempo fino all’ultimo token. Tieni il costo per compito riuscito accanto alla tariffa per token.
Ogni pagina modello ha la tariffa attuale, un esempio di API e un Playground. Esegui i tuoi prompt, poi tieni la regola di routing che vince su qualità, latenza e budget. Sfoglia il catalogo modelli se vuoi un terzo candidato nello stesso test.
Sulle tariffe live di GPTProto, sì. Sol è $1.60 di input e $8.00 di output per milione di token, contro $1.80 e $9.00 per Sonnet. È il 11% in meno sull’input e il 11% in meno sull’output. Le tariffe di listino dei fornitori nel catalogo sono $2.00/$10.00 e $2.00/$10.00. La cache e uno scaglione per prompt lunghi, se la pagina modello ne mostra uno, possono cambiare il conto intero.
Questa pagina non lo assegna. I testi dell’ottobre 2026 si dividono per benchmark e per impostazione di impegno. La riga intelligenza compare solo quando la raccolta OpenRouter ha un punteggio per entrambi i modelli, e la nota della cella indica la configurazione. Usala per la rosa ristretta, poi prova i tuoi compiti.
Leggi le righe di latenza e portata: sono mediane dei p50 dei fornitori OpenRouter e portano la data di recupero nella nota della tabella. Non sono un obiettivo di latenza GPTProto. A una chat breve importa la latenza. A un completamento lungo importa la portata.
Non esattamente. La tabella elenca il contesto pubblicato e l’output massimo di ogni modello dallo snapshot OpenRouter. Entrambi sono nella classe da un milione di token. Tratta una finestra più grande come spazio per una richiesta lunga e prova la qualità alle lunghezze che invierai.
No. Gli importi in dollari sono le tariffe di catalogo di GPTProto per la scena text-to-text, inclusa la tariffa di listino del fornitore che il catalogo conserva accanto. OpenRouter è la fonte di latenza, portata, contesto, limite di output e punteggi di Artificial Analysis, ciascuno segnato con l’ora di recupero.
Sì. Claude Sonnet 5.5 e GPT-6.1 Sol hanno ciascuna una pagina modello con prezzi, un esempio di API e un Playground. Cambiare modello è un cambio del nome modello sullo stesso saldo.
Creator e sviluppatori condividono i modelli e i flussi di lavoro che hanno creato.
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."
Confronta i modelli, scopri come configurare le API ed esplora flussi di lavoro per immagini e video pensati per progetti reali.
Fai immagini e video nel browser, oppure metti modelli di testo, immagini e video nell’app con una chiave. Le tariffe scontate sono lì.