Claude Opus 5.5 e GPT-6.1 Sol são os modelos que as equipes colocam na lista curta quando um agente de programação precisa fazer mais do que responder uma pergunta. Não são o mesmo produto. O Opus é o modelo principal da Anthropic para trabalho longo e em aberto. O Sol é o modelo de ponta mais recente da OpenAI e, na GPTProto, lista uma tarifa mais baixa para tokens de entrada e de saída.
A resposta curta: comece a checagem de custo com GPT-6.1 Sol. A tarifa de entrada listada fica 56% abaixo do outro modelo, e a diferença de saída é de 56%. Mantenha Claude Opus 5.5 na disputa sempre que uma tentativa falha custar mais do que a diferença de tokens. As pontuações da Artificial Analysis e os números de latência da OpenRouter abaixo são medições citadas, não um nível de serviço da GPTProto.
Melhor paraO modelo principal da Anthropic para agentes de programação de longa duração e trabalho que precisa sustentar um julgamento ao longo de muitos passos.
Por 1 milhão de tokens · tarifa de catálogo
Melhor paraO modelo geral de ponta da OpenAI para programação e trabalho de agente quando a fatura de tokens faz parte da decisão.
Por 1 milhão de tokens · tarifa de catálogo
Os preços da GPTProto são as tarifas de catálogo de texto para texto ao vivo. Latência, contexto e benchmarks aparecem só quando a recolha da OpenRouter os devolveu para os dois 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"}]
}'Preços por 1 milhão de tokens do catálogo da GPTProto. Números da OpenRouter coletados 3 de novembro de 2026. Não é um SLA da GPTProto.
Nas tarifas de texto ao vivo da GPTProto, GPT-6.1 Sol está a $1.60 por milhão de tokens de entrada e $8.00 por milhão de tokens de saída. Claude Opus 5.5 está a $3.60 e $18.00. As tarifas de lista do provedor no catálogo, riscadas na tabela, são $2.00/$10.00 e $4.00/$20.00. O Sol está 56% mais baixo na entrada e 56% mais baixo na saída, então o modelo mais barato não se inverte quando a resposta é longa.
Para uma requisição com 10.000 tokens de entrada sem cache e 1.000 tokens de saída, essas tarifas da GPTProto ficam em cerca de $0.024 para GPT-6.1 Sol e $0.054 para Claude Opus 5.5. Essa ilustração é só entrada mais saída. Leituras de cache, escritas de cache, chamadas de ferramentas e novas tentativas ficam de fora, e uma segunda tentativa pode apagar a diferença.
Confira as páginas ao vivo de Claude Opus 5.5 e GPT-6.1 Sol antes de orçar uma rota de produção. Esta comparação lê o mesmo catálogo que essas páginas usam. Ela não copia um preço da OpenRouter.
Multiplique os tokens de entrada e de saída que você espera pelas tarifas ao vivo da GPTProto. Depois rode um conjunto real. Um orçamento útil inclui cache, ferramentas, novas tentativas e a fatia de requisições que cada modelo conclui corretamente.
Só tokens de entrada e de saída, na tarifa de catálogo carregada para esta página. Cache, ferramentas e novas tentativas ficam de fora.
Latência e vazão são medianas de provedores da OpenRouter. Uma linha ausente não estava na coleta, e fica de fora em vez de ser suposta.
Mediana dos p50 de provedores da OpenRouter, coletada 3 de novembro de 2026. Não é um SLA da GPTProto.
Teste Claude Opus 5.5 e GPT-6.1 Sol a partir do mesmo saldo da GPTProto, nas tarifas das páginas de modelo deles.
Para testar. Serve para ligar o endpoint e experimentar modelos novos.
O valor que quem desenvolve sozinho, ou está colocando um projeto pequeno em produção, costuma escolher.
Para times que já rodam tráfego de produção. O crédito extra entra em cima do preço que já tem desconto.
Só aparecem as pontuações presentes para os dois modelos. Um índice mais alto é um sinal de lista curta. Ele não decide as suas tarefas.
Pontuações da Artificial Analysis como a recolha da OpenRouter as traz, coletadas 3 de novembro de 2026.
Use o modelo cujo modo de falha você já consegue descrever.
Uma divisão prática é enviar os passos delimitados e de alto volume para o Sol e escalar os passos em aberto ou de alto risco para o Opus. Mantenha o mesmo avaliador na passagem e anote quando a escalada muda de fato o resultado. Os dois modelos estão em um só saldo da GPTProto, então a divisão é uma troca de nome de modelo.
Claude Opus 5.5 lista uma janela de contexto de 1 milhão de tokens e 128 mil tokens de saída. GPT-6.1 Sol lista 1,05 milhão de tokens e 128 mil tokens. Uma janela um pouco maior é folga para um prompt longo, não um desconto: você continua pagando a tarifa de entrada por cada token que envia. Limites iguais também não significam recuperação igual no fim de uma base de código longa. Teste os tamanhos de prompt que você realmente envia.
A latência mediana de Claude Opus 5.5 é 2.66 s. A de GPT-6.1 Sol é 3.99 s. A vazão é 77.3 tok/s para Claude Opus 5.5 e 43 tok/s para GPT-6.1 Sol, então Claude Opus 5.5 sai na frente no stream. Um chat curto deve pesar a latência. Um rastreio longo de agente deve pesar a vazão.
Monte o conjunto com o trabalho que você já executa: uma mudança de código delimitada, uma leitura de contexto longo e a falha que fica cara quando vai para produção. Envie as mesmas instruções, ferramentas e o mesmo avaliador aos dois modelos. Registre o sucesso da tarefa, o total de tokens, as novas tentativas e o tempo até o último token. Informe o custo por tarefa concluída ao lado da tarifa por token. Uma única média esconde a fatia em que o Opus justifica a tarifa mais alta, e a fatia em que a tarifa mais baixa do Sol é a história inteira.
Cada página de modelo tem a tarifa atual, um exemplo de API e um Playground. Rode os seus próprios prompts e fique com a regra de roteamento que ganhar em qualidade, latência e orçamento. Veja o catálogo de modelos se você quiser um terceiro candidato no mesmo teste.
Nas tarifas ao vivo da GPTProto, sim. O Sol está a $1.60 de entrada e $8.00 de saída por milhão de tokens, contra $3.60 e $18.00 do Opus. Isso é 56% a menos na entrada e 56% a menos na saída. Cache e outras cobranças podem mudar a fatura inteira.
Claude Opus 5.5 tem o índice de inteligência da Artificial Analysis mais alto no instantâneo por trás desta página: 58.4 para o Opus e 54.5 para o Sol. A nota da célula nomeia a configuração pontuada. O índice não substitui as suas próprias tarefas.
Leia as linhas de latência e de vazão, que são medianas dos p50 de provedores da OpenRouter e trazem a data da coleta na nota da tabela. Elas não são uma meta de latência da GPTProto. Um chat curto se importa com a latência. Uma geração longa se importa com a vazão.
Não exatamente. A tabela lista o contexto publicado e a saída máxima de cada modelo, a partir do instantâneo da OpenRouter. Trate uma janela maior como espaço para uma requisição longa e teste a qualidade nos tamanhos que você vai enviar.
Não. Os valores em dólar são as tarifas de catálogo da GPTProto para a cena de texto para texto, incluindo a tarifa de lista do provedor que o catálogo guarda ao lado. A OpenRouter é a fonte da latência, da vazão, do contexto, do limite de saída e das pontuações da Artificial Analysis, cada uma marcada com a hora da coleta.
Sim. Claude Opus 5.5 e GPT-6.1 Sol têm, cada um, uma página de modelo com preço, um exemplo de API e um Playground. Trocar de modelo é uma mudança de nome de modelo no mesmo saldo.
Ouça desenvolvedores e criadores que usam a GPTProto para aplicativos, conteúdo e fluxos de trabalho de IA do dia a dia.
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."
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