// 跨供應商模型比較

Claude Opus 5.5vsGPT-6.1 Sol

作者 GPTProto更新於 2026年10月22日

Claude Opus 5.5 與 GPT-6.1 Sol 是團隊在程式代理必須做的事超過回答一個問題時會列入候選的模型。它們不是同一種產品。Opus 是 Anthropic 面向長時間、開放式工作的旗艦。Sol 是 OpenAI 較新的高階模型，在 GPTProto 上，它列出的輸入與輸出 token 費率都較低。

簡單來說：成本檢查從 GPT-6.1 Sol 開始。它列出的輸入費率比另一個模型低 56%，輸出差距是 56%。只要一次失敗嘗試的成本高過 token 差額，就把 Claude Opus 5.5 留在候選裡。下面的 Artificial Analysis 分數和 OpenRouter 延遲數字是引用的量測，不是 GPTProto 的服務等級。

在 GPTProto 上探索 Claude Opus 5.5 在 GPTProto 上探索 GPT-6.1 Sol

Claude Opus 5.5↗Claude · claude-opus-5-5

適合Anthropic 的旗艦，用於長時間的寫程式代理，以及必須把判斷帶過多個步驟的工作。

每 100 萬 token · 目錄費率

輸入~~$4.00~~$3.60/M−10%

輸出~~$20.00~~$18.00/M−10%

查看模型頁

GPT-6.1 Sol↗OpenAI · gpt-6.1-sol

適合OpenAI 的高階通用模型，用於 token 帳單是決定的一部分時的寫程式和代理工作。

每 100 萬 token · 目錄費率

輸入~~$2.00~~$1.60/M−20%

輸出~~$10.00~~$8.00/M−20%

查看模型頁

// 並排比較

Claude Opus 5.5 與 GPT-6.1 Sol一眼看完。

GPTProto 價格是即時的文字對文字目錄費率。只有 OpenRouter 擷取為兩個模型都帶回時，延遲、上下文和基準才出現。

規格

Claude Opus 5.5

GPT-6.1 Sol

供應商

Claude

OpenAI

模型 ID

claude-opus-5-5

gpt-6.1-sol

OpenRouter 模型

anthropic/claude-opus-5.5

openai/gpt-6.1-sol

可用性

發布日期

2026年9月22日

2026年9月29日

輸入

$3.60~~$4.00~~ 官方牌價

$1.60~~$2.00~~ 官方牌價

輸出

$18.00~~$20.00~~ 官方牌價

$8.00~~$10.00~~ 官方牌價

你省下

−10%相較目錄牌價

−20%相較目錄牌價

快取讀取

$0.18~~$0.20~~ 官方牌價

$0.08~~$0.10~~ 官方牌價

快取寫入

$4.50~~$5.00~~ 官方牌價

$2.00~~$2.50~~ 官方牌價

延遲（p50）

2.66 秒

3.99 秒

吞吐量（p50）

77.3 tok/秒

43 tok/秒

上下文視窗

100 萬 token

105 萬 token

最大輸出 token

12.8 萬 token

接受

文字圖片檔案

檔案圖片文字

輸出

文字

它擅長的地方

長時間的代理式寫程式、困難審查，以及開放式知識工作

較低 token 費率仍過得了品質門檻的寫程式和代理工作

最適合的第一次測試

在大型程式庫裡盯住同一項任務的寫程式代理

有可核對結果的大量代理步驟

上架時間

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": "gpt-6.1-sol",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

價格來自 GPTProto 目錄，每 100 萬 token。OpenRouter 數字抓取於 2026年11月3日。不是 GPTProto SLA。

輸入與輸出價格 · 每 100 萬 token · 每一對都相對自己的官方牌價縮放

官方GPTProto

Claude Opus 5.5Claude

輸入$4.00

輸入−10%$3.60

輸出$20.00

輸出−10%$18.00

GPT-6.1 SolOpenAI

輸入$2.00

輸入−20%$1.60

輸出$10.00

輸出−20%$8.00

// 價格比較

token 價格差距是整份費率，不只是輸入。

在即時 GPTProto 文字費率上，GPT-6.1 Sol 是每 100 萬輸入 token $1.60、每 100 萬輸出 token $8.00。Claude Opus 5.5 是 $3.60 和 $18.00。目錄裡的供應商牌價在表格中以刪除線顯示，分別是 $2.00/$10.00 和 $4.00/$20.00。Sol 的輸入低 56%、輸出低 56%，所以回覆變長時，較便宜的模型不會反轉。

一次有 10,000 個未快取輸入 token 和 1,000 個輸出 token 的請求，這些 GPTProto 費率大約是 $0.024 的 GPT-6.1 Sol，以及 $0.054 的 Claude Opus 5.5。這個示例只含輸入加輸出。快取讀取、快取寫入、工具呼叫和重試另計，第二次嘗試可以抹掉這段差距。

為正式路由編預算前，先查看即時的 Claude Opus 5.5 和 GPT-6.1 Sol 頁面。這份比較讀的是那些頁面用的同一份目錄。它不會從 OpenRouter 複製價格。

// 節省計算機

用你自己的數字算。不是我們的。

把你預期的輸入和輸出 token 乘上即時 GPTProto 費率。然後跑一組真實測試。有用的預算要包含快取、工具、重試，以及每個模型正確完成的請求比例。

計價模型

每月輸入 token（百萬）

百萬 token

每月輸出 token（百萬）

百萬 token

一年你留下

$2,160

每月運行成本官方GPTProto省下

輸入$400$320$80

輸出$500$400$100

每年$10,800$8,640$2,160

只有輸入和輸出 token，用本頁載入的目錄費率。快取、工具和重試另計。

查看儲值檔位

// 速度與存取

有多快。怎麼呼叫。快照顯示什麼。

延遲和吞吐量是 OpenRouter 供應商中位數。缺的那一列不在這次抓取裡，所以略過，而不是猜測。

規格

Claude Opus 5.5

GPT-6.1 Sol

延遲（p50）

2.66 秒

3.99 秒

吞吐量（p50）

77.3 tok/秒

43 tok/秒

被量測的供應商

支援的參數

include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputs

include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputs

工具呼叫

已列出

OpenRouter 供應商 p50 的中位數，抓取於 2026年11月3日。不是 GPTProto SLA。

// 儲值

一個餘額。兩個模型。

用同一個 GPTProto 餘額測試 Claude Opus 5.5 和 GPT-6.1 Sol，費率以它們的模型頁為準。

$15

原額入帳 · 無贈送

先試。拿來打通端點、換幾個模型看看。

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個人開發、小型專案要上線，多半從這裡開始。

省最多 · +6%

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+6% 贈送額度

給已經在跑正式流量的團隊。贈送金疊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

指數顯示什麼。它決定不了什麼。

只顯示兩個模型都有的分數。較高的指數是候選信號。它不決定你的任務。

規格

Claude Opus 5.5

GPT-6.1 Sol

智力指數

58.4Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback)

54.5GPT-6.1 Sol (Max)

OpenRouter 擷取所帶的 Artificial Analysis 分數，抓取於 2026年11月3日。

// 結論

哪個模型適合你最常打的呼叫？

用你已經能描述其失敗模式的模型。

Claude Opus 5.5claude-opus-5-5

嘗試代價高時選 Opus 5.5

當代理必須留在大型程式庫裡、審查困難的變更，或把一個決定帶過多個工具呼叫時，用 Opus。
當 Claude Opus 5.5 同時也是已公布智力指數較高的模型，而且一次重試的成本高過費率差距時，較高的 token 費率比較容易說得通。
量測你自己的提示。本頁的延遲數字是 OpenRouter 供應商中位數，不是對你這條路由的承諾。

在 GPTProto 上測試 Claude Opus 5.5

GPT-6.1 Solgpt-6.1-sol

費率是限制時選 GPT-6.1 Sol

有清楚終點的寫程式和代理步驟用 Sol，尤其是呼叫會重複時。列出的輸入費率比 Opus 低 56%，輸出費率低 56%。
在你算進重試之前，較低的 token 費率並不是較低的每次完成任務成本。用你給 Opus 的同一組來跑。
Sol 的上下文視窗屬於同一個百萬 token 級。不要只憑視窗大小選它，或拒絕它。

在 GPTProto 上測試 GPT-6.1 Sol

按步驟分流，而不是按品牌

實用的分法是把有邊界、量大的步驟交給 Sol，把開放式或高風險的步驟升級到 Opus。交接處用同一個評分器，並寫下升級何時真的改變結果。兩個模型都在同一個 GPTProto 餘額上，所以分流只是改模型名稱。

// 上下文與輸出

視窗很接近。串流則不是。

Claude Opus 5.5 列出 100 萬 token 上下文視窗和 12.8 萬 token 的輸出。GPT-6.1 Sol 列出 105 萬 token 和 12.8 萬 token。略大的視窗是長提示的餘裕，不是折扣：你送出的每一個 token 仍要付輸入費率。上限相同也不代表長程式庫末尾的回憶相同。請測試你實際送出的提示長度。

Claude Opus 5.5 的延遲中位數是 2.66 s。GPT-6.1 Sol 是 3.99 s。吞吐量是 77.3 tok/s 的 Claude Opus 5.5，以及 43 tok/s 的 GPT-6.1 Sol，所以 Claude Opus 5.5 在串流上領先。短對話應看重延遲。長的代理追蹤應看重吞吐量。

// 怎麼做決定

為成功的任務計價，而不是 token。

用你已經在跑的工作組這組測試：一段有邊界的程式變更、一次長上下文閱讀，以及上線後代價很高的失敗。把相同的指示、工具和評分器送給兩個模型。記錄任務成功、token 總量、重試，以及到最後一個 token 的時間。把每次成功任務的成本和每 token 費率並列報告。單一平均值會藏住 Opus 值得較高費率的那一段，也會藏住 Sol 較低費率就是全部故事的那一段。

// 開始使用

用同一個餘額試用兩者選定預設之前。

每個模型頁都有目前費率、API 示例和 Playground。跑你自己的提示，然後留下在品質、延遲和預算上勝出的分流規則。若想在同一組測試裡放進第三個候選，瀏覽模型目錄。

查看 Claude Opus 5.5 的 API 與價格查看 GPT-6.1 Sol 的 API 與價格

// 常見問題

Opus 5.5 與 GPT-6.1 Sol。直接回答。

01GPT-6.1 Sol 比 Claude Opus 5.5 便宜嗎？+

以即時 GPTProto 費率來說，是。Sol 是每 100 萬 token 輸入 $1.60、輸出 $8.00，Opus 是 $3.60 和 $18.00。也就是輸入少 56%、輸出少 56%。快取和其他費用會改變整張帳單。

02哪個模型在 Artificial Analysis 上分數較高？+

在本頁背後的快照裡，Claude Opus 5.5 的 Artificial Analysis 智力指數較高：Opus 是 58.4，Sol 是 54.5。儲存格註記寫明計分配置。這個指數不能代替你自己的任務。

03哪一個回應更快？+

看延遲和吞吐量這兩列。它們是 OpenRouter 供應商 p50 的中位數，抓取日期寫在表格註記裡。它們不是 GPTProto 的延遲目標。短對話在意延遲。長的完成在意吞吐量。

04它們接受相同的上下文視窗嗎？+

不完全相同。表格列出 OpenRouter 快照裡每個模型已公布的上下文和最大輸出。把較大的視窗當成長請求的空間，並在你將送出的長度上測試品質。

05這些是 OpenRouter 的價格嗎？+

不是。這些美元金額是 GPTProto 文字對文字場景的目錄費率，包含目錄存在旁邊的供應商牌價。OpenRouter 是延遲、吞吐量、上下文、輸出上限和 Artificial Analysis 分數的來源，每一項都標了抓取時間。

06我可以透過 GPTProto 呼叫兩者嗎？+

可以。Claude Opus 5.5 和 GPT-6.1 Sol 各自有模型頁，含價格、API 示例和 Playground。切換模型就是在同一個餘額上改模型名稱。

// 使用者怎麼說

看看人們用GPTProto

聽聽開發者與創作者如何將 GPTProto 用於應用程式、內容與日常 AI 工作流程。

Blogstra

Reddit · r/Bloggers

#Routing

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.

X (Twitter) · @ChillaiKalan__

#Cost

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.

Sanskriti Naruka

X (Twitter) · @snskritinaruka

#Video

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

Caden Flux

X (Twitter) · @Caden_Flux

#Video

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.

Zara

X (Twitter) · @ZaraIrahh

#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

Many-Operation2625

Reddit · r/LLMDevs

#Integration

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.

// 來自部落格

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Claude Opus 5.5vsGPT-6.1 Sol

Claude Opus 5.5 與 GPT-6.1 Sol一眼看完。

token 價格差距是整份費率，不只是輸入。

用你自己的數字算。不是我們的。

有多快。怎麼呼叫。快照顯示什麼。

一個餘額。兩個模型。

指數顯示什麼。它決定不了什麼。

哪個模型適合你最常打的呼叫？

按步驟分流，而不是按品牌

視窗很接近。串流則不是。

為成功的任務計價，而不是 token。

用同一個餘額試用兩者選定預設之前。

Opus 5.5 與 GPT-6.1 Sol。直接回答。

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