GPT-6 Sol 对比 Claude Opus 5.5：同一天发布，完全不同的账

2026 年 9 月 22 日，两个前沿模型在同一天落地。OpenAI 发布了 GPT-6 Sol（gpt-6-sol），这是 GPT-6 家族中与 GPT-6 Luna 同步推出、面向编程与智能体的专用模型；Anthropic 发布了 Claude Opus 5.5（claude-opus-5-5），作为 Opus 5 的继任者，以更低的价格定位为自家最强的全能模型。如果你这一周正在两者之间做选择，你面对的不是谁赢谁输，而是两种截然不同的模型定价与调校理念。

作为一名每天把基础模型接入自主智能体与多页研究系统的工程师，我不会根据新闻稿评估发布当天的模型。以下内容基于官方模型卡与公告，加上发布最初 24 小时内的独立测量——并且每个基准都明确标注努力档位，因为大多数发布日对比都在这个地方悄悄作弊。

如果你只需要 GPT-6 Sol 的费率表，请读我们专门的 GPT-6 Sol 定价指南。OpenAI 这边的姊妹款，见我们的 GPT-6 Astra 评测与 GPT-6 Astra 概览。Anthropic 这边，我们的 Claude Fable 5.1 评测覆盖了 Opus 5.5 之下中端产品线的进展。你也可以在 GPT-6 Sol 模型页与 Claude Opus 5.5 模型页查看原始规格。本文是直接的工程对比。

关键结论

• 一家厂商的默认档击败另一家的最高档：Claude Opus 5.5 在默认 medium 档位下智能指数每任务 51.2 分、$1.34，高于 GPT-6 Sol 最高 max 档位的 47.5 分、$1.06。在约 44 分以上的智能需求区间，Opus 5.5 以相近花费胜出。

• Sol 头条上的 2 倍差价有明确的失效点：未缓存费率为 Opus 5.5 的一半（每百万 token $2.00/$10.00 对 $4.00/$20.00），但一旦请求输入超过 272K token，整个 Sol 请求改按长上下文费率 $4.00/$15.00 计费——不再是折扣，而是平价。

• 日常自动化是 Sol 的主场：在 AutomationBench-AA 上，Sol xhigh 档（61.7%）以约低 40% 的成本追平 Opus 5.5 medium 档（61.2%），且其 none 档位可以完全关闭扩展思考。

• 终端与前沿编程工作属于 Opus 5.5：即使在 medium 档，它在 Terminal-Bench 4.0 上也领先 8.6 个百分点（52.5% 对 Sol max 的 43.9%），Anthropic 公布的 xhigh 档为 66.4%。

• 输出冗长度是一个计费变量：max 档下 Opus 5.5 每任务产生约 119K 输出 token，Sol 约为 31K。按输出每百万 token $20 计费，这 3.8 倍差距会叠加成开放式任务上真实的发票差额。

决定这场对决的一个数字：默认档击败最高档

这场对比的核心张力，是发布日报道大多遗漏的一组配对。截至 2026 年 9 月 23 日的独立测量显示，Claude Opus 5.5 在默认 medium 档位下智能指数 51.2 分、每任务 $1.34；GPT-6 Sol 在最高的 max 档位下为 47.5 分、每任务 $1.06。

每美元得分（独立测量，2026-09-23）：
Claude Opus 5.5  medium（默认档）：  51.2 分   $1.34/任务
GPT-6 Sol        max   （最高档）：  47.5 分   $1.06/任务

交叉点：智能需求低于约 44 分时 Sol 更便宜；
高于 44 分时 Opus 5.5 以相近花费直接胜出。

一家厂商的开箱配置在交叉点以上同时赢下分数与每美元得分，压过另一家的最大档位。这就是"默认档击败最高档"悖论，并且在发布后数小时内的社区早期测试中得到了印证。

第二个数字决定 Sol 的价格优势到底在哪里成立。OpenAI 的费率表很干净：标准短上下文请求每百万 token 输入 $2.00、输出 $10.00——恰好是 Opus 5.5 $4.00/$20.00 的一半。但模型卡里有一个大多数标题都漏掉的阈值：一旦请求输入超过 272K token，整个请求改按长上下文费率计费——输入 $4.00、缓存读 $0.40、缓存写 $5.00、输出 $15.00。此时 Sol 在自己宣传的 1,050,000 token 上下文窗口内，用得比 Opus 5.5 还贵或一样贵，而 Opus 5.5 的 1M 上下文没有同等的悬崖。

每 1M token 的有效输入成本：
272K 输入以内：  Sol $2.00  对  Opus 5.5 $4.00  --> Sol 便宜一半
272K 输入以上：  Sol $4.00  对  Opus 5.5 $4.00  --> 平价（输出 $15 对 $20）

如果你的负载是紧凑上下文下的智能体循环——也就是 智能体推理系统的典型形态——Sol 的折扣是实实在在的钱。如果你的负载是把整个代码库或长篇文档语料塞进提示词，折扣恰恰在你最需要上下文窗口的那一刻蒸发。

规格与定价一览

两个模型都宣传百万级上下文和分档的努力档位，但机制差异对成本工程有实际影响。下表为每百万 token 的美元费率，已于 2026 年 9 月 23 日对照两份官方模型卡核实。

有三个工程细节值得注意。第一，Sol 的 none 档位是独家的：它彻底关闭扩展思考，提供一种 Opus 5.5 无法复制的确定性低延迟模式——后者的思考永远在线。第二，两个模型的缓存读取价都是每百万 token $0.20，因此在高缓存命中率的生产管线里，发票的输入侧打平，输出冗长度成为决定性变量。第三，Anthropic"比 Opus 5 便宜约 40%"的说法是厂商口径；本文后面会写到，社区复算在一种真实负载上得到的结论更接近持平。

一个算例可以把档位机制讲具体。假设一条自动化管线每月跑 50,000 个任务，每个任务 40K 输入 token（缓存命中率 90%）、2K 输出 token，档位对齐到 medium 档，且全部在 272K 阈值以内：

• GPT-6 Sol（每任务：4K 未缓存输入 × $2.00 + 36K 缓存读 × $0.20 + 2K 输出 × $10.00）：$0.008 + $0.0072 + $0.020 = $0.0352 → 每月 $1,760

• Claude Opus 5.5（每任务：4K 未缓存输入 × $4.00 + 36K 缓存读 × $0.20 + 2K 输出 × $20.00）：$0.016 + $0.0072 + $0.040 = $0.0632 → 每月 $3,160

Sol 跑同一条管线便宜约 44%（成本约为 Opus 5.5 账单的 56%）。现在把输入换成每任务 300K token：Sol 的整个请求翻转到长上下文费率（未缓存 $4.00、缓存读 $0.40、输出 $15.00），结果为 $12,900 对 Opus 5.5 的 $10,700——名义上更便宜的模型反而贵出 20%。这个阈值不是脚注，而是长上下文架构的决定性变量。

基准测试，以及该信多少

发布日的基准表在独立实验室复现之前都是营销材料。下表混合了厂商口径（已标注）与独立测量，而后面四条校准说明比任何单一数字都重要。

在把任何一条当作结论之前，有四条校准提醒：

1. 档位不对齐是最常见的作弊。 发布时流传的 Sol 数字大多来自 max 或 xhigh 档，而 Opus 数字来自 medium 默认档。任何不写明双方档位的结论，都是拿调校过的设置对比未调校的设置。本文始终标注档位。

2. 厂商口径带着厂商口径的乐观。 Opus 5.5 的 Terminal-Bench 66.4% 与 HLE 67.7% 是 Anthropic 在标注条件下的公布值；其中 Terminal-Bench 带有 ±2.6 的标准误。Sol 的 $1.06/任务与幻觉率数字由 Artificial Analysis 独立测量。独立数字权重应更高。

3. Sol 的幻觉率改善有一部分是拒答换来的。 独立测量显示 Sol 的幻觉率从 92% 降到 60%——但很大程度上靠更频繁地拒答实现。在智能体管线里，拒答不是免费的：它表现为任务卡死或升级到人工，而基准百分比把这部分藏了起来。

4. 冗长度会放大 Opus 的输出费率溢价。 max 档下 Opus 5.5 每任务产生约 119K 输出 token，Sol 约 31K。叠加 $20/M 对 $10/M 的输出费率，高努力档位下的开放式任务成本可能是标价差距的好几倍。低档时差距明显收窄。

Claude Opus 5.5 真正赢在哪里

Opus 5.5 不是更便宜的模型，它也没打算做便宜的模型。它在任务质量天花板、而不是发票成为约束条件的地方获胜。

1. 终端与前沿编程智能体工作

最清晰的结构性优势在 Terminal-Bench 4.0——它衡量的是自主命令行软件工程。Opus 5.5 在 medium 档拿下 52.5%，Sol 在 max 档为 43.9%。在两家厂商都明确瞄准的负载类别——多步 shell 环境、构建-修复循环、测试驱动的修复——这是约 17% 的相对差距。Anthropic 公布的 xhigh 档 66.4% 进一步拉大了差距，不过带有前述厂商口径的保留条件。

2. 知识工作与通用智能评测

在职业知识工作评测 GDPval-AA v2.1 上，Anthropic 公布 1846 Elo。独立测量发现 Sol 在同族评测上较可比前沿模型回退约 100 Elo。这与 Sol 的定位一致：它是一个编程与自动化专用模型，拿通用知识面的宽度换成本效率。在研究综合、文档分析与开放域推理上，Opus 5.5 的上限更高。我们关于 Anthropic 中端 Claude Fable 5.1 的报道，有助于理解这个家族在 Opus 价位之下把通用能力推到了多远。

3. 默认档体验

Opus 5.5 最被低估的特性是：它的默认档就是它的强档。Medium 档在交叉点以上的每美元得分胜过 Sol 的 max，意味着没有精力调校预算的团队开箱即得前沿表现。而 Sol 的最优价值需要主动配置——确定性任务选 none，自动化选 xhigh，并接受 max 档在通用能力上仍落后 Opus 默认档。

GPT-6 Sol 真正赢在哪里

Sol 的卖点不是"便宜点但差不多好"。它是一种不同的成本架构，有三项具体优势。

1. 标价恰好一半，还附赠思考关闭开关

未缓存短上下文每百万 token $2.00 输入、$10.00 输出，Sol 比 Opus 5.5 便宜 50%——而且它提供了一个前沿竞品都没有的东西：none 档位彻底关闭扩展思考。对高吞吐的结构化抽取、分类与模板化生成来说，为一台停不下来的模型付费是浪费，Sol 让你把推理表关掉。想看这份费率表与其他厂商的横向比较，我们的 Kimi K3 定价 分析用的是同一套总成本方法。

2. 在能力打平处的自动化成本效率

在 AutomationBench-AA 上，Sol xhigh 档 61.7%，Opus 5.5 medium 档 61.2%——统计打平，而每任务成本低约 40%。如果你的管线是浏览器自动化、DOM 抽取、表单导航与工具编排，Sol 是理性默认：能力相同，账单不同。

3. 输出纪律

Sol 在 max 档每任务产生约 31K 输出 token，Opus 5.5 约 119K。对必须产出有界产物的智能体——JSON 载荷、补丁 diff、结构化摘要——Sol 的简洁是特性而非限制：更少的 token 要解析，更少的 token 要付费，更少的返工循环。

开发者与社区真实怎么说

双发布后的 24 小时内，开发者论坛产出的信号多于大多数发布日报道。以下是 6 条代表性声音，采集于 2026 年 9 月 23 日：

这六条声音呈现出的模式与测量数据一致：社区没有加冕唯一的胜者，而是沿负载边界分裂——自动化与成本效率偏向 Sol，前沿编程与通用能力偏向 Opus 5.5——并且立刻把注意力放在档位对齐与总成本核算上，而不是原始榜单名次。

结论：负载决策矩阵

从原始 token 到浏览器执行：Tabbit 工作流

基准分数不会替你抓网页、维持登录态，或在四十个打开的标签页之间核对互相矛盾的文档。原始基础模型对文本进行推理；它们不会自己管理标签爆炸、动态 shadow DOM 或多步网页工作流。

这正是编排环境的价值所在。在 Tabbit Browser 中运行浏览器智能体时，模型负责推理，浏览器层负责记忆、导航与执行。无论你是让 GPT-6 Sol 跑紧凑的自动化循环，还是用 Claude Opus 5.5 驱动终端级编程智能体，AI 原生的智能体浏览器 才是把 token 定价变成完工交付的东西。2026 年的全景扫描见我们的 2026 最佳 AI 浏览器 盘点。

说明：根据平台政策，Tabbit 中的实时模型可用性取决于你账号的模型选择器、支持的集成与平台条款。本文基于官方材料与独立测量，而非内部基准实测。

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