適合最適合長時間的寫程式代理、多步驟程式變更，以及複雜知識工作。
每 1M token · 基礎牌價檔
輸入$4.00$3.60/M−10%
輸出$20.00$18.00/M−10%
// Claude 模型比較查看模型頁
Claude Opus 5.5vsClaude Sonnet 5.5
Claude Opus 5.5 和 Claude Sonnet 5.5 共用 100 萬 token 上下文視窗、標準 128,000 token 輸出上限，以及文字與圖片輸入。差別在於它們各自擅長的地方：Anthropic 把 Opus 放在長時間的代理式寫程式和複雜知識工作，Sonnet 則是更快、成本更低、適合範圍清楚的日常任務、修正錯誤 和潤飾過的文件。
簡單來說：當速度和每次呼叫的成本很重要、而且任務有清楚終點時，先用 Sonnet 5.5。當工作在程式庫、多次工具呼叫或需要持續判斷的決策上保持開放時，用 Opus 5.5。在固定選用任一模型之前，比較每次成功任務的成本——不只是 token 費率。
查看模型頁
適合最適合日常寫程式、集中的修正錯誤、文件工作，以及更快回應和更低 token 成本很重要的代理步驟。
每 1M token · 基礎牌價檔
輸入$2.00$1.80/M−10%
輸出$10.00$9.00/M−10%
// 並排比較
Opus 5.5 與 Sonnet 5.5一眼看完。
這些是做 API 決定時真正要緊的差異。GPTProto 價格是 2026 年 10 月 13 日核對的目錄費率；估算正式帳單前請查看即時頁面。標準 token 價格不含快取或其他依功能計費的項目。
規格
Claude Opus 5.5
Claude Sonnet 5.5
供應商
Anthropic
Anthropic
模型 ID
claude-opus-5-5
claude-sonnet-5-5
可用性
99.7%
最近 7 天97.7%
最近 7 天發布日期
2026 年 9 月 22 日
2026 年 9 月 28 日
輸入
$3.60$4.00 官方牌價
$1.80$2.00 官方牌價
輸出
$18.00$20.00 官方牌價
$9.00$10.00 官方牌價
你省下
−10%相較 Anthropic 牌價
−10%相較 Anthropic 牌價
快取讀取
$0.18$0.20 官方牌價
$0.18$0.20 官方牌價
快取寫入
$4.50$5.00 官方牌價
$2.25$2.50 官方牌價
快取
支援
支援
延遲（p50）
3.38 秒
1.91 秒
吞吐量（p50）
71 tok/秒
100 tok/秒
相對延遲
中等
快
上下文視窗
1M token
1M token
最大輸出 token
128K token
128K token
思考
自適應思考一律開啟，可調整努力程度
自適應思考；努力程度可調整
接受
TEXTIMAGE
TEXTIMAGE
輸出
TEXT
TEXT
內建能力
網頁搜尋檔案分析
網頁搜尋檔案分析
工具呼叫
支援
支援
串流取消
支援
支援
不用提示訓練
是GPTProto 隱私權政策 §5.2
是GPTProto 隱私權政策 §5.2
它擅長的地方
長時間代理式寫程式、高難度程式碼審查，以及複雜知識工作
範圍清楚的寫程式、修正錯誤、潤飾過的文件，以及日常知識工作
最佳首次測試
長時間的代理式寫程式與複雜知識工作
範圍清楚的寫程式、修正錯誤，以及日常知識工作
上架時間
2026 年 9 月
2026 年 9 月
API 用法
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": "claude-sonnet-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'價格為每 1M token。官方牌價來自 Anthropic，經 GPTProto 目錄換算（原始價格 / 740）。GPTProto 費率套用 price_multiplication 0.9。延遲和基準是 OpenRouter 截至 2026 年 10 月 14 日的數據。
// 價格比較
2× 的 token 價差以及它何時重要。
在 GPTProto 上，以目前顯示的費率，Sonnet 5.5 每個輸入和輸出 token 的價格是 Opus 5.5 的一半：每 100 萬 token $1.80/$9 對 $3.60/$18。兩個模型都支援 1M token 上下文視窗。快取和依功能計費的項目會改變整張帳單。
一次有 10,000 個未快取輸入 token 和 1,000 個輸出 token 的請求，列出的 GPTProto token 費率約為 Sonnet 5.5 $0.027 或 Opus 5.5 $0.054。這只說明輸入和輸出 token 的費用。提示快取、工具呼叫、重試和其他用量都會改變最終帳單。如果 Opus 完成了 Sonnet 要試好幾次才解得開的困難任務，較便宜的 token 費率不一定帶來較便宜的成功結果。
選定正式環境的預設模型前，先查看即時的 Sonnet 5.5 費率 和 Opus 5.5 費率。
// 節省計算機
用你自己的數字。不是我們的。
把你預期的每月輸入和輸出 token 乘上 GPTProto 顯示的對應費率，估算每個模型的基礎 token 成本。然後測試一組有代表性的真實任務。有用的預算要包含快取讀取和寫入、重試、工具用量，以及每個模型成功完成的請求比例。
計價模型
百萬 token
百萬 token
一年你留下
$1,080
每月運行成本官方GPTProto省下
輸入$400$360$40
輸出$500$450$50
每年$10,800$9,720$1,080
不含儲值贈送金。假設用量都落在公布的每 1M token 費率上 — 快取、工具和重試另計。
// 速度、可用性與呼叫方式
有多快。有多穩。呼叫它需要什麼。
Anthropic 在模型概覽裡把 Sonnet 5.5 標成快、Opus 5.5 標成中等。這些標籤描述的是模型之間的相對延遲，不是你的應用的端到端時間。提示長度、推理努力程度、工具、回應大小和即時服務狀況都會影響真實請求。
規格
Claude Opus 5.5
Claude Sonnet 5.5
延遲（p50）
3.38 秒
1.91 秒
吞吐量（p50）
71 tok/秒
100 tok/秒
提供服務的供應商
5
5
用量（最近 30 天）
—
—
推理
一律開啟無法關閉；努力程度可調整
一律開啟努力程度可調整；OpenRouter 將推理列為必要
努力等級
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
LOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
預設努力程度
高
高
支援的參數
reasoningmax_tokensstoptool_choicetoolsresponse_format
reasoningmax_tokensstoptool_choicetoolsresponse_format
OpenRouter 數據截至 2026 年 10 月 14 日。「快」和「中等」是 Anthropic 的相對分級。不是 GPTProto 的服務等級協議。
// 儲值按 token 計費。
按 token 計費。
兩個模型，一個餘額。
用同一個 GPTProto 餘額，按顯示費率測試兩個 Claude 模型。你可以讓 Sonnet 處理日常呼叫，把需要它的案例留給 Opus，不必在應用裡再接第二個模型供應商。
$15
原額入帳 · 無贈送
用來開始。適合測試端點和試用新模型。
最多人選擇
$100
+4% 贈送額度
適合個人開發，以及準備上線的小型專案。
省最多 · +6%
$1,000
+6% 贈送額度
適合跑正式工作負載的團隊。贈送金會加在已經打折的模型價格上。
Claude Opus 5.5 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $480 — 尚未計入贈送金。
// 品質與基準
它們能做什麼。基準決定不了的事。
Anthropic 把 Sonnet 5.5 描述成 Opus 5.5 更快的補充，適合範圍集中的工作，包括修正錯誤，以及潤飾過的文件、簡報和試算表。推理努力程度高時，Sonnet 在某些公布的評估上可以接近 Opus。Opus 仍是需要持續判斷的複雜、開放式工作的候選。這是任務上的區分，不是說任一模型每項基準都贏。
規格
Claude Opus 5.5
Claude Sonnet 5.5
智力指數
57.6
56
Vals 指數
67.0%
67.0%
程式碼遷移
66.6%
69.8%
資訊奧賽 IOI
95.1%
83.1%
ProgramBench 完整程式
18.5%
6.5%
Design Arena · 網站
1335 Elo該類別第 4 名
1332 Elo該類別第 5 名
Design Arena · UI 元件
1384 Elo該類別第 2 名
1379 Elo該類別第 3 名
Design Arena · 遊戲開發
1461 Elo該類別第 1 名
1456 Elo該類別第 2 名
Artificial Analysis、Vals AI 和 Design Arena 的數據，依 OpenRouter 所列，2026 年 10 月 14 日。
// 結論
哪個模型適合你的工作負載？
從你已經說得出終點的那個模型開始。
Claude Opus 5.5claude-opus-5-5
需要持續判斷時選 Opus 5.5
- 當代理必須檢視大型程式庫、規劃並執行多步驟變更、跨多份文件推理，或審查困難結果時，用 Opus 5.5。
- 當一次失敗或重跑的成本高過模型費率之間的差價時，它較高的每 token 價格就比較容易說得通。
- Anthropic 把它的相對延遲歸為中等。請量測你自己的提示、工具和努力程度設定。
Claude Sonnet 5.5claude-sonnet-5-5
範圍清楚的工作選 Sonnet 5.5
- 用 Sonnet 5.5 做可重複的寫程式任務、局部修正錯誤、文件起草、結構化分析，以及有清楚成功標準的代理步驟。
- 列出的較低 token 價格，加上相對延遲為快，讓它成為頻繁呼叫時合理的第一候選。
- 先看結果品質和重試率，再把較低的 token 價格當成較低的每次完成任務成本。
在同一個流程裡兩個一起用
實用的分流是把日常、範圍清楚的步驟送給 Sonnet，把含糊或高風險的步驟升級給 Opus。每次交接保持相同的評估標準，並記錄升級何時真的改善了最終結果。GPTProto 的 Claude 目錄把兩個模型頁放在同一個地方。
// 上下文與多模態
上下文、輸出與多模態支援。
Anthropic 為兩個模型規定 1M token 上下文視窗和標準 128K token 輸出上限。輸出預算包含思考 token，不只是看得到的回答。它們接受文字和圖片輸入並回傳文字；請查看你的 GPTProto 路由支援的請求上限。上限相同不保證在長程式庫或長文件上表現相同：請在你預期會用的提示長度上測試證據擷取、指示遵循和準確度。
兩者都支援自適應思考。Opus 5.5 保持開啟，努力程度可調整；Sonnet 5.5 支援自適應思考，努力程度也可調整。OpenRouter 把兩者的推理都列為必要。推理設定會改變延遲、token 用量和結果，所以請用和你的應用相符的設定來比較。文件較重的任務，GPTProto 也有各模型的 Sonnet 檔案分析 和 Opus 檔案分析 頁面。
// 怎麼做決定
如何公平比較Opus 5.5 與 Sonnet 5.5。
用實際的正式任務做一組評估：直截了當的案例、長上下文案例，以及最要緊的失敗。用對等的指示、輸入、工具和評分規則跑兩個模型。比較任務成功、token 總量、重試和端到端時間。把每次成功任務的成本和每 token 費率一起報告。複雜案例另用一組；單一平均值會藏住 Opus 值得較高價格的地方，或 Sonnet 已經足夠的地方。
// 開始使用
測試 Opus 5.5 與 Sonnet 5.5在 GPTProto 上。
兩個模型頁都有目前價格、API 示例和 Playground。查看即時費率，跑你自己的提示，再選擇符合品質、速度和預算的模型—或分流規則—。探索 Claude 模型目錄。
// 常見問題
Opus 5.5 與 Sonnet 5.5。直接回答。
01Claude Sonnet 5.5 比 Claude Opus 5.5 便宜嗎？
是。顯示的輸入／輸出費率是 Sonnet 5.5 每 100 萬 token $1.80/$9，Opus 5.5 為 $3.60/$18。快取和其他費用會影響完整工作負載的帳單；目前費率請看各模型的 GPTProto 即時頁面。
02哪一個模型更適合寫程式？
Sonnet 5.5 是集中修正錯誤 和日常寫程式的強第一選擇。Opus 5.5 是為更長、更複雜、需要在程式庫上持續判斷的代理式寫程式而設計。請在你自己的任務上測試兩者，並比較正確完成、重試、延遲和總成本。
03上下文和輸出上限不同嗎？
沒有。Anthropic 為 Claude Opus 5.5 和 Claude Sonnet 5.5 都列出 1M token 上下文視窗和標準最大輸出 128K token。那是上限，不是很長輸入上品質相同的保證，也不是建議你去生成最大輸出。
04Opus 5.5 比 Sonnet 5.5 快嗎？
Anthropic 把 Sonnet 5.5 相對自家其他模型歸為快，Opus 5.5 歸為中等。兩個標籤都沒有承諾 GPTProto 上的特定延遲。在 2026 年 10 月 14 日核對的 OpenRouter 供應商中位數上，Sonnet 的 p50 延遲是 1.91 秒，Opus 是 3.38 秒。請用你實際的提示長度、推理設定和工具呼叫量測兩者。
05兩個模型都支援自適應思考嗎？
是。Opus 5.5 的自適應思考一律開啟，努力程度可調整。Sonnet 5.5 支援自適應思考，努力程度也可調整。OpenRouter 把兩者的推理都列為必要。請測試你打算使用的設定，因為更多推理會改變速度、token 用量和輸出品質。
06我可以透過 GPTProto 使用兩者嗎？
可以。目錄包含 Claude Opus 5.5 和 Claude Sonnet 5.5 模型頁，附目前價格、API 示例和 Playground。Claude 目錄 顯示目前可用的陣容。
// 使用者怎麼說
不要只聽我們說。聽聽他們的。
這些是真實公開帳號的貼文。這裡沒有編造的內容。
BL#Routing
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
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.
K
#Cost
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
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.
SN
#Video
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
CF
#Video
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
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.
Z
#Creative
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
MO#Integration
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
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.
OB#Resilience
obxsurfer06
Reddit · r/singularity
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.
AL
#Models
Alice The Ai Expert
X (Twitter) · @AliceInfoAi
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.
EB#DevOps
EntireBig7258
Reddit · r/LLMDevs
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.
AL
#Video
Alamin
X (Twitter) · @iam_chonchol
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.
F
#Workflow
Fokki
X (Twitter) · @0x_fokki
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.
FA#Apps
FormalAd4696
Reddit · r/SillyTavernAI
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
AF#Teams
Any-Farm-1033
Reddit · r/EngineeringManagers
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."
// 來自部落格
查看全部文章 →AI 模型指南。實用的 API 教學。
比較模型、了解 API 設定，以及圖像和影片在實際專案裡的做法。
// 開始
你的下一個 1 億 token不必按原價付費。
在瀏覽器裡做圖像和影片，或用一把 API 金鑰把文字、圖像、影片模型接進應用。也可以查看指定模型的折扣。
- ✓相容 OpenAI
- ✓200 多個模型
- ✓比官方低 10–30%
- ✓高可用，自動容錯
✓已複製到剪貼簿