Melhor paraSonnet 5.5 da Anthropic para programação e trabalho de agente que precisa continuar rápido sem subir para a tarifa principal.
Por 1 milhão de tokens · tarifa de catálogo
Claude Sonnet 5.5 e GPT-6.1 Sol são o par que os artigos públicos seguiram comparando ao longo de outubro de 2026: dois modelos de ponta, lançados com um dia de diferença, com cartões de lista do provedor que muitas vezes são citados na mesma tarifa de entrada e de saída. Na GPTProto as tarifas de texto ao vivo não são as mesmas. Esta página lê essas tarifas de catálogo. Ela não copia um preço por token da OpenRouter e não escolhe um vencedor de qualidade em que os benchmarks não concordam.
A resposta curta: comece a checagem de custo com GPT-6.1 Sol. Nas tarifas ao vivo da GPTProto a entrada está 11% mais baixa e a saída 11% mais baixa. As cifras riscadas na tabela são as tarifas de lista do provedor do mesmo catálogo. As comparações públicas deste par se dividem quando a configuração de esforço muda, então leia a linha de benchmark só quando as duas pontuações estiverem presentes e depois teste os prompts que você vai enviar.
Melhor paraSonnet 5.5 da Anthropic para programação e trabalho de agente que precisa continuar rápido sem subir para a tarifa principal.
Por 1 milhão de tokens · tarifa de catálogo
Melhor paraGPT-6.1 Sol da OpenAI para a mesma classe de programação e de trabalho de conhecimento quando a tarifa por token da GPTProto faz parte da escolha.
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-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"}]
}'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 Sonnet 5.5 está a $1.80 e $9.00. As tarifas de lista do provedor guardadas ao lado são $2.00/$10.00 para GPT-6.1 Sol e $2.00/$10.00 para Claude Sonnet 5.5. GPT-6.1 Sol está 11% mais baixo na entrada e 11% 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 $0.027 para Claude Sonnet 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.
Os cartões de preço do provedor podem subir quando um prompt passa um limite de tamanho. Esta comparação não aplica um segundo patamar. Ela mostra a única tarifa de texto para texto do catálogo da GPTProto. Abra a página do modelo antes de orçar um prompt longo o bastante para sair dessa tarifa.
Confira as páginas ao vivo de Claude Sonnet 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 Sonnet 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 repetidos e verificáveis ao modelo com a tarifa da GPTProto mais baixa, e manter o Sonnet nos passos de agente em que o seu avaliador já o prefere. Anote quando a troca muda o resultado. Os dois modelos estão em um só saldo da GPTProto, então a divisão é uma troca de nome de modelo.
GPT-6.1 Sol lista a janela de contexto maior: Claude Sonnet 5.5 em 1 milhão de tokens, GPT-6.1 Sol em 1,05 milhão de tokens. As duas ficam na classe do milhão de tokens. Os tokens extras são espaço para um prompt longo, não uma tarifa de entrada mais baixa, e uma janela maior não significa que o modelo ainda use o material no fim dela.
A saída máxima é 128 mil tokens para Claude Sonnet 5.5 e 128 mil tokens para GPT-6.1 Sol. Limites iguais não são recuperação igual. Teste os tamanhos que você vai enviar de fato.
A latência mediana de Claude Sonnet 5.5 é 1.96 s. A de GPT-6.1 Sol é 3.99 s. Um chat curto deve pesar a latência. Esses números são medianas dos p50 de provedores da OpenRouter, não um nível de serviço da GPTProto.
Claude Sonnet 5.5 lidera na vazão: Claude Sonnet 5.5 em 90 tok/s, GPT-6.1 Sol em 43 tok/s. Um rastreio longo de agente deve pesar a vazão mais do que o primeiro token.
As comparações de outubro de 2026 deste par não fecham em um só vencedor. Algumas favorecem o Sonnet em passos de agente e de ferramentas, outras favorecem o Sol em conhecimento e em custo por tarefa concluída, e a diferença se move quando a configuração de esforço muda. Monte o conjunto com o trabalho que você já executa: uma mudança de código delimitada, uma leitura de contexto longo e um caso que precisa rejeitar uma entrada ruim. Envie as mesmas instruções, ferramentas e o mesmo avaliador aos dois. Registre o sucesso da tarefa, o total de tokens, as novas tentativas e o tempo até o último token. Mantenha o custo por tarefa concluída ao lado da tarifa por token.
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 $1.80 e $9.00 do Sonnet. Isso é 11% a menos na entrada e 11% a menos na saída. As tarifas de lista do provedor no catálogo são $2.00/$10.00 e $2.00/$10.00. Cache e um patamar de prompt longo, se a página do modelo mostrar um, podem mudar a fatura inteira.
Esta página não concede isso. Os artigos de outubro de 2026 se dividem por benchmark e por configuração de esforço. A linha de inteligência aparece só quando a recolha da OpenRouter tem uma pontuação para os dois modelos, e a nota da célula nomeia a configuração. Use-a para a lista curta e depois teste 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. Os dois estão na classe do milhão de tokens. 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 Sonnet 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.
Posts reais de contas reais e públicas — nada aqui é 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."
Compare modelos, aprenda a configurar a API e explore fluxos de imagem e vídeo para projetos reais.
Faz imagem e vídeo no navegador, ou coloca modelos de texto, imagem e vídeo no app com uma chave. As tarifas com desconto também estão aqui.