Claude Opus 5.5 vs GPT-6.1 Sol：官方基准、价格与选型

截至 2026 年 10 月 30 日，公开证据不足以给 Claude Opus 5.5 和 GPT-6.1 Sol 排出一个适用于所有任务的总名次。**Crazyrouter 在固定渠道对 GPT-6.1 Sol 的 16 次任务请求中记录到 14 次交付、13/14 个交付答案完整正确；由于没有 Opus 5.5 同题样本，这组本地数据不能判定谁胜出。**官方发布材料另称，GPT-6.1 Sol 在中等推理档的 AutomationBench 比 Opus 5.5 高 2.2 个百分点、单任务成本约为三分之一；Opus 5.5 则在另一组高推理档编码与科学基准中展现了很强的能力上限。这些厂商评测不能当成同一实验室、同一配置下的独立横评。

如果你重视长时间、多步骤的代码代理工作，可以优先把 Opus 5.5 纳入候选；如果日常任务量大、希望控制 API 成本，GPT-6.1 Sol 更值得先测。最终选择应看自己的任务通过率、返工次数和总账单，而不是只看单项榜单。

Claude Opus 5.5 vs GPT-6.1 Sol，哪款更适合日常工作？#

两款模型的目标区间有重叠，但公开数据反映的侧重点不同：Opus 5.5 在 Anthropic 公布的高难度编码、桌面操作和知识工作测试中表现突出；OpenAI 则强调 GPT-6.1 Sol 在专业文档、业务工作流和科学研究任务中的成本效率。公开证据支持按工作负载做选择，不支持把某一家厂商的单项领先外推成全面胜出。

快速对比#

官方基准显示的优势并不相同#

业务工作流：GPT-6.1 Sol 的成本主张更明确#

OpenAI 在 2026 年 9 月 29 日的发布材料中称，GPT-6.1 Sol 在中等推理档 AutomationBench 得分比 Opus 5.5 高 2.2 个百分点，单任务成本约为三分之一。AutomationBench 测试代理使用 47 种工具完成销售、市场、运营、客服、财务和人力资源等端到端工作流。

Anthropic 的 Opus 5.5 页面则列出 AutomationBench 40.0%，并明确说明其这次运行未使用 fallback；同表 GPT-6 Astra 为 41.4%。因此，引用 OpenAI 的直接比较时，应保留它属于 OpenAI 发布材料中的对照结果；不能把两家页面上的数字拼成一场控制条件完全一致的独立实验。fallback 会影响完成率与成本，也会影响用户实际拿到的交付结果。

编码：Opus 5.5 的公开高档成绩亮眼，GPT-6.1 Sol 的直接分数较少#

Anthropic 公布 Opus 5.5 在 Terminal-Bench 4.0 得分 66.4%，评测使用 xhigh 推理档；该页面同时列出 GPT-6 Astra 的 57.9%，但没有 GPT-6.1 Sol 的同项结果。Anthropic 还公布了 Opus 5.5 在 FrontierCode v1.1 主集合得分 54.4%，高于表内 GPT-6 Astra 的 53.3%。这些数字说明 Opus 5.5 在所列编码代理测试中有竞争力，但不能直接说明它一定胜过 GPT-6.1 Sol，因为对照型号、推理档或评测条件并不完整一致。

Anthropic 的模型成本指南还公布了另一组较新的编码数据：其 SWE-bench Pro 兼容子集最初选取 482 题；由于评分容器问题，Opus 5.5 的两次 medium 运行按剩余 478 题计分，解题率为 92.8%，每个解题任务约 $0.22。Anthropic 明确指出，这个子集和运行条件与公开 SWE-bench Pro 排行榜及 Opus 5.5 system card 的结果不同。OpenAI 没有在同一子集上公布 GPT-6.1 Sol 的对照分数，因此这组数字只能补充 Opus 5.5 自身的质量与成本基线。

OpenAI 对 GPT-6.1 Sol 的主张集中在 DeepSWE v1.1：它称 GPT-6.1 Sol 在较低推理档就超过 GPT-6 Sol 的最高分 6.4 个百分点，并与 GPT-6 Astra 的结果相当、任务成本约低五倍。这个结果是 GPT-6.1 Sol 对上一代 Sol 的升级证据，不是 Opus 5.5 对照分数。

专业文档与科学任务：看任务交付成本，也看是否提供了分数#

OpenAI 称 GPT-6.1 Sol 在 GDP.pdf 的各个测试推理档均高于“带 fallback 的 Opus 5.5”，单任务成本不到一半。GDP.pdf 要求模型从包含表格、图表、示意图和细则的复杂 PDF 中回答专业问题。由于发布正文没有同时给出完整逐档分数、fallback 运行细节和共同评测记录，这个结论适合作为选型线索，不应被改写成无条件的胜负裁决。

在 Terminal-Bench Science 0.1 上，OpenAI 报告 GPT-6.1 Sol 最高推理档平均每任务 $5.47，Opus 5.5 为$23.21。Anthropic 报告 Opus 5.5 得分 58.7%，并指出该分数的标准误为 ±3.5–5 个百分点；但 OpenAI 发布正文没有列出 GPT-6.1 Sol 的精确得分。因此可比较公开的成本信息，却不能只凭这两句话判断谁的科学任务成功率更高。

API 价格差距有多大？#

按两家官方页面所列的标准 API 标价，Opus 5.5 为每百万输入 token $4、每百万输出 token$20；GPT-6.1 Sol 为 $2 和$10。若一次请求使用 100,000 个未缓存输入 token、20,000 个输出 token，按标准标价估算：

input_tokens = 100_000
output_tokens = 20_000

opus55 = input_tokens / 1_000_000 * 4 + output_tokens / 1_000_000 * 20
gpt61 = input_tokens / 1_000_000 * 2 + output_tokens / 1_000_000 * 10

print(f"Opus 5.5: ${opus55:.2f}")
print(f"GPT-6.1 Sol: ${gpt61:.2f}")

这组示例得出 Opus 5.5 $0.80、GPT-6.1 Sol$0.40。它只比较未缓存文本 token 的标价，不包含重试、工具调用、长上下文附加费、缓存策略或其他托管平台折扣。GPT-6.1 Sol 的 API 请求输入超过 272,000 tokens 时，官方定价文档说明该请求会按更高的长上下文价格计费；Opus 5.5 的官方文档则说明其 1M 上下文窗口按标准价格计费。Anthropic 与 OpenAI 的 token 计量、推理开销和产品配置也未必完全相同，所以“标价一半”不等于“相同工作流总账单必定一半”。

实际使用前，可查看按厂商浏览模型与接入方式，以及模型价格对比。若要核实供应商目录，还可查看 Anthropic 模型目录 与 OpenAI 模型目录。不同平台的折扣与计费配置可能和厂商标准标价不同。

Crazyrouter 的 GPT-6.1 Sol 记录能说明什么？#

2026 年 9 月 30 日的一轮本地开发工作负载测试中，GPT-6.1 Sol 使用固定渠道、reasoning_effort=high 和 max_completion_tokens=8192。8 类任务各独立请求两次，共 16 次：14/16 成功交付，其中 13 个交付答案整题正确；另外两次请求等待 240 秒仍未获得完整响应。主批次含两道代码题的隐藏检查；另有一次独立的模拟工具流程，不计入上述 16 次主任务。这类小样本结果不能替代长周期仓库开发测试。

这轮测试没有把 Claude Opus 5.5 放入同一题组。因此它能说明 GPT-6.1 Sol 在这批任务上的交付情况，不能据此宣称 GPT-6.1 Sol 比 Opus 5.5 更准、更快或更稳定。与官方基准相比，它的价值是补充一个真实网关路径下的小样本记录，同时提醒读者把超时也计入交付体验。

这组记录和任何厂商发布的模型卡都不是同一类证据。若计划将模型接入编码代理，可先查看 Claude Code 接入指南 与 Codex 接入指南，再用自己的仓库任务建立验收集。

本地记录的请求与失败说明#

本轮调用的 Base URL 为 https://api.crazyrouter.com/v1，端点为 POST /chat/completions，模型为 gpt-6.1-sol。请求使用 messages（固定 system 提示和同题 user 提示）、reasoning_effort="high"、max_completion_tokens=8192，不发送 temperature。这是 2026-09-30 的历史记录，不是本文发布日重新进行的可用性测试。

示例响应 ID：resp_0a6633bd82c5ee75016abd0e0e8b9887d29ef32e920c8843ba；请求 ID：202609301326374284700288BdKuu3w。该例为合成测试数据，返回的最终答案如下：

{"net_cents_by_user":{"alice":-173,"bob":88},"included_unique_events":12}

超时只表明客户端未在等待上限内收到完整交付，不能证明模型不会解题，也不证明上游请求已经取消。样本没有测量长期可用率或两款模型的首 token 延迟。

怎么选：按任务建立自己的验收集#

• 优先评估 Opus 5.5：大型代码迁移、多仓库审查、长周期编码代理，以及你愿意为高档推理能力支付更高标准 token 费用的工作。
• 优先评估 GPT-6.1 Sol：大量重复的日常 API 请求、业务流程自动化、复杂 PDF 抽取和需要控制单任务成本的代理任务。
• 做并行试跑：任务价值高、错误代价大，或结果会被直接用于生产时。固定模型版本、推理档、工具、上下文和验收条件，并保留超时、fallback 与重试记录。

建议先从 20–50 个真实任务建立小型验收集，逐项记录是否完整交付、通过自动检查的比例、人工返工次数、端到端耗时和总 token 成本。把任务按编码、文档、工具流程分类后再算结果；一个总分容易掩盖某个模型在特定子任务上的明显短板。

FAQ#

Claude Opus 5.5 一定比 GPT-6.1 Sol 更强吗？#

不能这样概括。Opus 5.5 在 Anthropic 公布的 Terminal-Bench 4.0 等测试中成绩突出；OpenAI 则称 GPT-6.1 Sol 在特定 GDP.pdf 和 AutomationBench 条件下优于 Opus 5.5。测试机构、推理档、fallback 和任务集合不同，适合结合自己的任务做验证。

GPT-6.1 Sol 比 Opus 5.5 便宜多少？#

按官方标准 API 标价，GPT-6.1 Sol 的每百万输入 token $2、输出 token$10，Opus 5.5 为 $4 和$20；相同未缓存 token 数的标价约低 50%。实际任务账单还取决于输出长度、缓存、重试和平台定价。

哪款更适合写代码？#

Opus 5.5 在其官方公布的 Terminal-Bench 4.0 和 FrontierCode 成绩上很强；GPT-6.1 Sol 的公开发布材料强调 DeepSWE 长周期软件工程测试。由于缺少两款模型在同一编码 harness、相同推理预算下的完整公开对照，按实际仓库任务试跑更可靠。

这篇文章做了 Opus 5.5 与 GPT-6.1 Sol 的本地同题测试吗？#

没有。本文引用两家官方评测材料，并补充 Crazyrouter 在 2026 年 9 月 30 日对 GPT-6.1 Sol 的 16 次请求记录；该批次没有 Opus 5.5 对照，不能称作本地双模型 benchmark。

选择模型时应该看哪些指标？#

至少同时看任务通过率、完整交付率、超时和 fallback、人工返工、端到端耗时、总 token 成本。对于代理工作流，还要检查工具调用是否完成、模型是否正确处理失败，以及最终产物是否通过自动验收。

结论#

Opus 5.5 与 GPT-6.1 Sol 的公开数据呈现的是不同任务上的取舍：Opus 5.5 的高档编码与科学结果有吸引力，GPT-6.1 Sol 的标准 token 价格更低，且 OpenAI 在部分业务基准中报告了更优的任务成本表现。如果成本是主要约束，先试 GPT-6.1 Sol；如果复杂长程任务的质量上限更重要，把 Opus 5.5 纳入同题验收。没有两者同条件实测之前，不把厂商基准合并成一个总冠军。

来源与测试口径#

1. Anthropic, Introducing Claude Opus 5.5, 2026-09-22. 含官方标价、Terminal-Bench、FrontierCode、AutomationBench 和 Terminal-Bench Science 数据及条件说明。
2. OpenAI, Introducing GPT-6.1 Sol, 2026-09-29. 含 GPT-6.1 Sol 与 Opus 5.5 在 GDP.pdf、AutomationBench、Terminal-Bench Science 的发布方比较及 API 标价。
3. Anthropic, Claude Opus 5.5 model and pricing documentation与成本与能力优化指南. 包括模型限制、价格，以及原始 482 题 SWE-bench Pro 兼容子集的方法和结果。
4. OpenAI, GPT-6.1 Sol API model documentation. 包括 API 上下文窗口、输出上限、标准与缓存输入价格，以及长上下文计价门槛。
5. Crazyrouter，2026-09-30 内部归档《GPT-6 Sol、GPT-6.1 Sol 对比 GPT-5.6 Sol 与 GPT-6 Astra：实测与主力模型选择》。本文公开结果摘要和一条响应标识；完整请求、判分脚本与响应在编辑部本地留档，未提供完整证据包的在线下载。该批次不含 Opus 5.5 同题结果。

本文不将厂商自报评测称为独立复现，也不比较两款模型的首 token 延迟、长期可靠性或生产环境总体排名。两家官方标价与本地网关实际价格可能不同，正式上线前请重新核对当前价目。