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// 跨供應商模型比較

Claude Sonnet 5.5vsGPT-6.1 Sol

作者 GPTProto

Claude Sonnet 5.5 與 GPT-6.1 Sol 是公開文章一路比較到 2026 年 10 月的這一對：兩個高階模型，發布相隔一天，供應商牌價卡常被引用成相同的輸入和輸出費率。在 GPTProto 上，即時文字費率並不相同。本頁讀的是那些目錄費率。它不會從 OpenRouter 複製 token 價格，也不會在基準沒有共識時選出品質贏家。

簡單來說：成本檢查從 GPT-6.1 Sol 開始。以即時 GPTProto 費率，它的輸入低 11%，輸出低 11%。表格裡的刪除線數字是同一份目錄的供應商牌價。這一對的公開比較會在努力設定一變就分開，所以只有兩邊分數都在時才讀基準那一列，然後測試你將送出的提示。

在 GPTProto 上探索 Claude Sonnet 5.5在 GPTProto 上探索 GPT-6.1 Sol
// 並排比較

Claude Sonnet 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 Sonnet 5.5
GPT-6.1 Sol
供應商
Claude
OpenAI
模型 ID
claude-sonnet-5-5
gpt-6.1-sol
OpenRouter 模型
anthropic/claude-sonnet-5.5
openai/gpt-6.1-sol
可用性
97.89%
最近 7 天
98.73%
最近 7 天
發布日期
2026年9月28日
2026年9月29日
輸入
$1.80$2.00 官方牌價
$1.60$2.00 官方牌價
輸出
$9.00$10.00 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
$0.09$0.10 官方牌價
$0.08$0.10 官方牌價
快取寫入
$2.25$2.50 官方牌價
$2.00$2.50 官方牌價
延遲（p50）
1.96 秒
3.99 秒
吞吐量（p50）
90 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
12.8 萬 token
接受
文字圖片檔案
檔案圖片文字
輸出
文字
文字
它擅長的地方
你想要 Sonnet 的節奏、又能評結果的代理和工具步驟
較低目錄費率仍過得了門檻的重複寫程式和知識步驟
最適合的第一次測試
應該用較少回合結束的寫程式代理迴圈
有可核對結果的大量步驟
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-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"}]
  }'

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 Sonnet 5.5Claude
輸入$2.00
輸入−10%$1.80
輸出$10.00
輸出−10%$9.00
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

目錄費率，不是被引用的牌價卡。

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 Sonnet 5.5 是 $1.80 和 $9.00。存在旁邊的供應商牌價是 $2.00/$10.00 的 GPT-6.1 Sol，以及 $2.00/$10.00 的 Claude Sonnet 5.5。GPT-6.1 Sol 的輸入低 11%、輸出低 11%，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 $0.027 的 Claude Sonnet 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。

提示一過長度門檻，供應商價格卡就可能升檔。這份比較不套用第二檔。它顯示的是 GPTProto 目錄裡的那一個文字對文字費率。為長到會離開那個費率的提示編預算前，先打開模型頁。

為正式路由編預算前，先查看即時的 Claude Sonnet 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
百萬 token
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 Sonnet 5.5
GPT-6.1 Sol
延遲（p50）
1.96 秒
3.99 秒
吞吐量（p50）
90 tok/秒
43 tok/秒
被量測的供應商
5
3
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
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 Sonnet 5.5 和 GPT-6.1 Sol，費率以它們的模型頁為準。

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GPT-6.1 Sol 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 Sonnet 5.5
GPT-6.1 Sol
智力指數
54.2Claude Sonnet 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 Sonnet 5.5claude-sonnet-5-5
代理迴圈就是這項工作時選 Sonnet 5.5
  • 你已經知道怎麼評分的寫程式和工具步驟用 Sonnet，尤其是較短的追蹤比 token 費率最後那一截更要緊時。
  • 不要把單一智力指數當成決定。這一對的公開比較會隨努力設定改變，而且表格只顯示擷取為兩個模型都帶回的那個配置。
  • 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 Sonnet 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知識步驟用 Sol，尤其是呼叫會重複時。列出的輸入費率是 11% 低於 Claude Sonnet 5.5，輸出費率則低 11%。
  • 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 Sonnet 的同一組來跑。
  • 上下文視窗屬於同一個百萬 token 級。不要只憑視窗大小選任一模型。
在 GPTProto 上測試 GPT-6.1 Sol

按步驟分流，而不是按品牌

實用的分法是把重複、可核對的步驟交給 GPTProto 費率較低的模型，並把 Sonnet 留在你的評分器已經偏好它的代理步驟上。寫下切換何時改變結果。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

視窗是同一級。串流是一項量測。

GPT-6.1 Sol 列出較大的上下文視窗：Claude Sonnet 5.5 是 100 萬 token，GPT-6.1 Sol 是 105 萬 token。兩者都屬於百萬 token 級。多出來的 token 是長提示的空間，不是較低的輸入費率，而且較大的視窗不代表模型仍會用到它末尾的材料。

最大輸出是 12.8 萬 token 的 Claude Sonnet 5.5，以及 12.8 萬 token 的 GPT-6.1 Sol。上限相同不是回憶相同。請測試你實際會送出的長度。

Claude Sonnet 5.5 的延遲中位數是 1.96 s。GPT-6.1 Sol 是 3.99 s。短對話應看重延遲。這些數字是 OpenRouter 供應商 p50 的中位數，不是 GPTProto 的服務等級。

Claude Sonnet 5.5 在吞吐量上領先：Claude Sonnet 5.5 是 90 tok/s，GPT-6.1 Sol 是 43 tok/s。長的代理追蹤應把吞吐量看得比第一個 token 更重。

// 怎麼做決定

評的是任務，不是標題指數。

2026 年 10 月對這一對的比較沒有落到同一個贏家。有的在代理和工具步驟上偏向 Sonnet，有的在知識和每次完成任務的成本上偏向 Sol，而且努力設定一變，差距就會移動。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，以及必須拒絕壞輸入的案例。把相同的指示、工具和評分器送給兩者。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留在每 token 費率旁邊。

// 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 Sonnet 5.5 的 API 與價格查看 GPT-6.1 Sol 的 API 與價格
// 常見問題

Sonnet 5.5 與 GPT-6.1 Sol。直接回答。

01在 GPTProto 上，GPT-6.1 Sol 比 Claude Sonnet 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，Sonnet 是 $1.80 和 $9.00。也就是輸入少 11%、輸出少 11%。目錄裡的供應商牌價是 $2.00/$10.00 和 $2.00/$10.00。快取，以及模型頁若顯示長提示檔，都會改變整張帳單。

02哪個模型智力更高？+

本頁不裁定這個。2026 年 10 月的文章按基準和努力設定分開。只有 OpenRouter 擷取對兩個模型都有分數時，智力那一列才出現，儲存格註記寫明配置。用它來篩候選，然後測試你自己的任務。

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。兩者都屬於百萬 token 級。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 Sonnet 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

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
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.

KK
K
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.

SNSanskriti Naruka
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…"

CFCaden Flux
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.

ZZara
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
#Creative

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

MO
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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