GPT-6.1 Sol 与 Claude Opus 5.5：基准、定价与选型指南

OpenAI 于 9 月 29 日的 DevDay 发布了 GPT-6.1 Sol，这是其中端模型的升级版，称其在令牌价格仅为旗舰 GPT-6 Astra 五分之一的情况下接近 Astra 的表现。前一周，Anthropic 上线了 Claude Opus 5.5，主打以 Fable 5.1 级表现、成本降低 40%。

两者都在打效率牌。OpenAI 的发布文直接点名 Opus 5.5，宣称在业务流程与文档处理上以更低的单任务成本取胜。不过，OpenAI 自己的图表比标题更有意思，因为胜负取决于您选择的努力等级。

在本文中，我们之所以将 GPT-6.1 Sol 与 Opus 5.5 对比，主要是因为 OpenAI 发布文直接把它们放在一起。但把 Claude Sonnet 5.5 拿来比也很合理，我们在另一篇 GPT-6.1 Sol 与 Claude Sonnet 5.5 的文章中有覆盖。

要点速览

• GPT-6.1 Sol 是单任务成本的领先者：在两者都参与的每项基准上，它都以远低于 Opus 5.5 的花费达到目标。
• 不过，在超过 272K 令牌的提示上，GPT-6.1 Sol 的附加费生效，价格差距大多会消失。
• 在将努力开到最大时，Opus 5.5 在业务自动化与科学终端工作上的上限仍更高。

什么是 GPT-6.1 Sol？

GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 的 GPT-6 家族中端推理模型，于 2026 年 9 月 29 日发布，用于升级 GPT-6 Sol。

其卖点是在编码、电脑操作与专业工作上接近 Astra 的效果，但价格低很多，并提供更便宜的缓存输入，面向在多次请求间复用上下文的代理。

我们的 GPT-6.1 Sol 指南涵盖发布细节；我们的 GPT-6 Sol API 教程基于上一版本构建了一个代码库迁移代理。

什么是 Claude Opus 5.5？

Claude Opus 5.5 是 Anthropic 的旗舰 Opus 模型，也是 Claude 5.5 家族的首发模型。

Anthropic 将其定位于长时运行的代理式编码与知识工作，以更低成本在大多数任务上匹配 Claude Fable 5.1，并且自适应思考始终开启。

我们的 Claude Opus 5.5 指南涵盖发布；我们的 Opus 5.5 API 教程构建了一个 AI 事故调查员。

GPT-6.1 Sol 与 Claude Opus 5.5：正面对比

GPT-6.1 Sol 与 Opus 5.5 仅在 OpenAI 发布图表中的三项基准上有交集。Opus 5.5 在其中两项拿到更高的最好分数，而 GPT-6.1 Sol 在这三项中的单任务成本均低 2 到 5 倍。

前三行来自 OpenAI 的图表，图中将 Claude 的结果标为“Opus 5.5 w/ fallbacks（带回退）”。其余为各家对自家模型的报告。

业务流程与文档

这是 OpenAI 主攻的方向，胜负取决于努力等级。

OpenAI 的标题写着 GPT-6.1 Sol 在 AutomationBench（Zapier 对跨数十种业务工具、完成多步流程的代理测试）上高出 Opus 5.5 2.2 分。此结论在中等努力下成立：GPT-6.1 Sol 以每任务 $0.19 拿到 31.7%，而 Opus 5.5 以 $0.65 拿到 29.5%。

将两者都调至最大努力，顺序就会反转。Opus 5.5 提升至 42.5%，甚至超过 GPT-6 Astra，而 GPT-6.1 Sol 封顶在 36.1%。代价是 Opus 5.5 的单任务成本几乎高出 5 倍，因此问题在于：为多出 6 个百分点的流程成功率是否值得？如果是处理成千上万工单的支持机器人，大概不值；如果是财务流程，失败一次就需要人工重做，或许值得。

做文档与日常自动化，GPT-6.1 Sol 更划算；而最难的流程必须跑通时，选 Opus 5.5。

编码与科学工作

两者没有共享的编码基准，因此表中的数字各自为政。OpenAI 称 GPT-6.1 Sol 在 DeepSWE v1.1（在真实代码库中测试长视程工程）上匹配 GPT-6 Astra；而 Anthropic 报告 Opus 5.5 在 Terminal-Bench 4.0 与 FrontierCode 上领先 GPT-6 Astra。

在我们更早的动手测试中，上一代 GPT-6 Sol 在俄罗斯方块构建上以不到三分之一的运行成本击败 Opus 5.5（见 GPT-6 Sol 与 Claude Opus 5.5 对比），因此我们倾向认为 GPT-6.1 Sol 会胜出。 

电脑使用

目前两者尚不能直接对比。OpenAI 报告了 GPT-6.1 Sol 在 OSWorld 2.0 的离线集上，成绩与 GPT-6 Astra 仅差 2.1 个点；而 Anthropic 报告的是 Opus 5.5 在 OSWorld 2.1（任务不同的更新版本）上的结果。双方都未发布对方所用版本的成绩，因此表中的数字并非正面对比。在有人用同一数据集测试之前，将电脑使用视为未定。

安全护栏与 API 约束

实际使用中，Opus 5.5 的限制更多。除非加入其网络安全验证计划，Anthropic 会将大多数网络安全相关任务路由至 Opus 4.8，生物学相关工作也有类似回退。这也是为何 OpenAI 图表将 Claude 的结果标为“带回退”。

GPT-6.1 Sol 的限制更多来自 API。本身没有 none 或 minimal 努力等级，且工具调用只能通过 Responses API，不能用 Chat Completions。Opus 5.5 则保持自适应思考常开并拒绝强制工具使用。对安全团队而言，Opus 5.5 的路由差异更实际；对迁移代码的开发者，则更多关注 GPT-6.1 Sol 的 API 变化。

定价：您实际会花多少钱

在所有标准费率上，GPT-6.1 Sol 的价格都正好是 Opus 5.5 的一半，直到提示超过 272K 输入令牌。

令牌费率并排对比

这一“0.5 倍”的比例在输入、输出与缓存读取上都成立，因此对常规大小的提示，结论基本就是“GPT-6.1 Sol 价格减半”。两者都将推理令牌计为输出，这对 Opus 5.5 影响更大，因为它的思考无法关闭。

真实工作负载需要多少成本

总价为（体量 ÷ 100 万）× 费率，在标准费率下累加输入与输出。

• 均衡助手：最直接的“半价”情形，也是大多数聊天与代理工作负载的样貌。
• 阈值内检索：仍是半价，因此各轮提示保持较小的 RAG 架构可以获得完整降幅。
• 阈值外检索：附加费会把 GPT-6.1 Sol 的输入费率翻倍到与 Opus 5.5 相同，节省缩水到近似四舍五入误差。如果您的提示常常携带整个代码库，请按两者同价预算。

两家使用不同的分词器，且都未公布在同一工作负载上的令牌统计，因此将上述总价视为费率对比，而非账单。 

GPT-6.1 Sol 与 Claude Opus 5.5 的实测表现

以上基准来自厂商自报，因此我用相同提示与相同工具，对 GPT-6.1 Sol 与 Claude Opus 5.5 各跑了一次构建任务。

任务：为一家社区诊所做一个单文件 HTML 的预约排班器，周视图从周一到周日，科室包括理疗、牙科、影像与儿科，具备新增、编辑、删除预约的表单，localStorage 持久化，并预置约 10 个预约的样例周。不允许构建步骤、无依赖、无网络。

难点是冲突逻辑，需要同时满足多条规则：

• 同一房间时间重叠，或同一医生时间重叠，均视为冲突
• 紧邻预订（一个结束时间恰好等于下一个开始时间）不得视为冲突
• 每个冲突标记必须指出对方预约及原因，而非仅仅变红
• 每次编辑与删除后必须更新标记，并在刷新后仍然存在
• 预置样例周必须恰好包含两个房间冲突与一个医生冲突

我喜欢这个测试，因为它既能验证 OpenAI 关于 GPT-6.1 Sol 在真实代码库工程上可匹敌 GPT-6 Astra 的说法，也能检验 Anthropic 将 Opus 5.5 定位为长时运行编码代理的主张。

以下是我移动一次预约、删除一次、并新增一次导致医生重复预约后，GPT-6.1 Sol 的排班器。新的周四预约被标记且点名与其冲突的那条预约：

以下是 Opus 5.5 在相同步骤后的结果，冲突面板列出了每对剩余冲突及其重叠时长：

主要结论：

• 在冲突逻辑上，双方不分伯仲。两者初始页面均正确标记出两个房间冲突与一个医生冲突，并点名对方预约与原因，同时都未将紧邻预订视为冲突。
• 编辑、删除与刷新同样无误。将预约移到空闲房间能清除冲突双方；删除医生冲突的一方会清除另一方；新增一次医生重复预约能被正确标记；刷新后标记仍在。
• 差异主要在呈现。GPT-6.1 Sol 页面更精致，有摘要卡片、服务筛选与“仅显示冲突”开关，但按时间顺序列出每日预约而非时间网格。Opus 5.5 增加了显示重叠时长的冲突面板，并在保存前警示冲突，但其周视图需要滚动。
• Opus 5.5 写的样例周更刁钻。它包含一次不同房间、不同医生的重叠。

我在规范符合度与冲突逻辑上都打了 5 分（满分 5 分）。可用性与布局方面，GPT-6.1 Sol 得 5 分；Opus 5.5 因为周视图无法一屏展示，得 4 分。

成本是分野所在。Opus 5.5 的输出令牌多出一倍以上，其中大多是思考：

• GPT-6.1 Sol：$0.27
• Claude Opus 5.5：$1.11

那么谁赢？在这项任务上，是 GPT-6.1 Sol，主要体现在价格。两者都交付了正确可用的排班器，而 GPT-6.1 Sol 的成本约为后者的四分之一。

何时选择 GPT-6.1 Sol，何时选择 Claude Opus 5.5

对大多数团队而言，分水岭在单任务成本：GPT-6.1 Sol 达到 OpenAI 报告的分数，所花费用约为 Opus 5.5 的五分之一到二分之一。例外是长提示、在困难任务上追求最后几个百分点的成功率，以及您的部署渠道。

在以下情况下选择 GPT-6.1 Sol…

• 您需要大规模运行代理。在业务流程自动化上，它在中等努力下以约三分之一的单任务成本胜过 Opus 5.5，规模化后效应显著。
• 您的工作是围绕高密度文档提问。在 OpenAI 的 PDF 基准上，它在各努力等级都领先 Opus 5.5，且成本不到一半。
• 您的团队已在 ChatGPT Work 或 Codex 中工作。这是 OpenAI 在这些产品中推荐用于复杂编码与代理工作的模型。
• 您会复用较长的系统提示或上下文。每百万令牌 $0.10 的缓存读取，让高复用的代理循环很便宜，只要每次提示不超过 272K 令牌。

在以下情况下选择 Claude Opus 5.5…

• 您的提示经常超过 272K 令牌。GPT-6.1 Sol 的附加费会抹平大部分价格优势，而 Opus 5.5 没有长上下文附加费。
• 一次失败的运行代价高于令牌成本。在最大努力下，Opus 5.5 在 OpenAI 自己的图表中拿到最高的 AutomationBench 分数，超过 GPT-6 Astra。
• 您要通过 Cursor、Amazon Bedrock 或 Google Vertex AI 部署。Opus 5.5 已上这三家；GPT-6.1 Sol 目前尚未出现在 Cursor 或 Vertex AI 文档中。
• 您偏好 Anthropic 面向无人值守代理的保守默认设置。其安全防护会将风险较高的安全与生物学工作路由到其他模型，而非尝试直接处理。

如何开始使用 GPT-6.1 Sol 与 Claude Opus 5.5

最大差异在覆盖面：Opus 5.5 同时上了三大公有云与 Cursor，而 GPT-6.1 Sol 主要集中在 OpenAI 自家产品、Azure 与 Copilot。 

发起您的第一个 API 调用

两款模型使用不同 SDK，因此切换时需要更换客户端与模型字符串：

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning={"effort": "medium"},
    input="Summarize the payment terms in this contract: ...",
)
print(response.output_text)

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=2048,
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize the payment terms in this contract: ..."}],
)
print(next(b.text for b in response.content if b.type == "text"))

完整构建可参考我们的 GPT-6 Sol API 教程 与 Opus 5.5 API 教程，上文也有提到。

结语

如果您的约束是单任务成本，就用 GPT-6.1 Sol。如果需要在困难代理任务上拿到最高成功率、经常发送长提示，或需通过 Cursor 或 Bedrock 部署，就用 Opus 5.5。

最耐人寻味的是，OpenAI 自己的图表为两者都做了背书。它选了中等努力的点作为标题，但同一张图在最大努力下显示 Opus 5.5 领先。OpenAI 押注大多数买家更在意曲线中更便宜的那一点；对日常代理而言，我认为这是对的。

由于 Sol 是中端模型，GPT-6.1 Sol vs.  Claude Sonnet 5.5 也值得一试。 

如果您要基于任一模型构建，我推荐我们的 OpenAI Fundamentals 技能路径或 Introduction to Claude Models 课程。