GPT-6.1 Sol vs Claude Opus 5.5：能力、价格、上下文与 API 全面对比

如果你正考虑在 GPT-6.1 Sol 和 Claude Opus 5.5 之间选型，先看自己的任务需要什么，以及完整请求会花多少钱。Sol 的官方短上下文 token 费率更低；Opus 5.5 在 1M 上下文内保持标准费率。两家公布的测试条件不同，不能据此给出适用于所有场景的胜者。具体费率见下文的官方定价表。

规格与产品定位

维度	GPT-6.1 Sol	Claude Opus 5.5
提供方	OpenAI	Anthropic
原生 API ID	gpt-6.1-sol	claude-opus-5-5
上下文窗口	1,050,000 token	1M token
常规最大输出	128,000 token	128K token
输入 → 输出	文本、图片 → 文本	文本、图片 → 文本
默认推理档位	medium	medium
推理控制	reasoning.effort	output_config.effort
原生工具调用入口	Responses API	Messages API

规格来源：OpenAI 模型页、Opus 5.5 概览。Sol 另外明确列出 922,000 token 的最大输入；Opus 的 Message Batches API 在指定 beta 条件下支持 300K 输出，这不等于常规同步请求的上限。

两家的 token 切分方式和上下文管理机制不同。因此，标称窗口大一点不能直接换算为同等比例的文档容量优势。应使用自己的文件实测 token 数量、预留输出以及检索准确率。

编程与智能体：公开测试表现

OpenAI 和 Anthropic 公布了几项编程与智能体测试。下表将结果与关键测试条件放在一起，方便你判断哪些结果与你的任务相关。

测试项目	公布结果	适用范围
OpenAI 的 AutomationBench 比较	Sol 在 medium 档位比 Opus 5.5 高 2.2 个百分点，任务成本约为其三分之一	反映该工作流和测试设置下的结果
OpenAI 的 GDP.pdf 比较	Sol 高于带 fallback 的 Opus 5.5，测试档位下的任务成本不到一半	包含特定 PDF 任务与 fallback 条件
Anthropic 的 Terminal-Bench 4.0	Opus 5.5 为 66.4%，使用 xhigh；其表格对比 GPT-6 Astra 和 GPT-5.6 Sol	该表没有测试 GPT-6.1 Sol

测试数据分别来自 OpenAI 的 Sol 发布评测和 Anthropic 的 Opus 5.5 发布说明。OpenAI 的竞争模型数据取自公开报告；Anthropic 的测试使用了不同推理档位，部分受保护任务还由其他 Claude 模型接续。两家的测试条件不同，适合分别参考，不宜合并成一份总排名。

对于代码工作，建议把正确率拆成“补丁是否通过测试”“是否破坏既有行为”“是否需要反复提示”“审查成本多高”。这些因素往往比单次答案看起来完整更有价值。

文档分析、写作与事实可靠性

Sol 的 GDP.pdf 结果为复杂文档任务提供了一个参考。Anthropic 则强调 Opus 5.5 的长任务能力与沟通清晰度，但发布材料中的客户案例和厂商偏好，不足以证明它对所有写作需求都更好。

建议分别建立两类验收：事实层检查引用、计算、遗漏和未知信息；表达层检查结构、语气、术语和可编辑性。给两款模型同一份含有相互矛盾来源的材料，观察它们是否说明冲突，比单纯要求“写得专业”更有辨别力。

中文写作、翻译和行业任务目前缺少两款模型在相同条件下的公开对比。若这些任务对你很重要，可以用自己的材料进行盲评；涉及新近事实时，再给两款模型提供同一份最新资料，检查答案和引用是否准确。

图片理解和计算机操作

两款模型都支持文本与图片输入、文本输出。Sol 的工具列表包含 computer use；Opus 的迁移文档则要求更新计算机操作集成，旧版 computer_20251124 在 Claude API 与 Google Cloud 上不再被接受。

OSWorld 分数要按测试版本看。 OpenAI 的 Sol 发布页报告 OSWorld 2.0 离线集、v2026.08.08 的 partial reward；Anthropic 的 Opus 发布表标注 OSWorld 2.1 partial。数据集版本和评分方式不同，两组分数无法用于计算可靠的领先幅度。

实际评估可以使用相同的浏览器任务，记录误点击、恢复能力、最后状态是否正确，以及需要多少人工接管。原生模态支持与平台附加工具也应分开：能调用图片生成工具，不等于基础模型原生输出图片。

官方 API 定价：短上下文与长上下文分开算

下表均为官方 Standard 费率，单位是美元 / 百万 token，不是 ChatGPT / Claude 订阅费用或 PoYo 报价。

计费项	Sol：输入 ≤272K	Sol：输入 >272K	Opus 5.5
普通输入	2.00	4.00	4.00
缓存读取	0.10	0.20	0.20
缓存写入	2.50	5.00	5.00（5 分钟）/ 8.00（1 小时）
输出	10.00	15.00	20.00

来源：OpenAI API 定价、Anthropic API 定价。Sol 超过阈值后，长上下文费率用于整个请求。Anthropic 对 Opus 5.5 的完整 1M 窗口收取标准费率。缓存保存条件并不完全相同，不能只看写入单价就认定两者功能等价。

两种请求的费用示例

以下按两款模型使用相同的计费 token 数估算，均采用 Standard 模式，不计缓存、区域附加费和工具费。实际任务的 token 用量可能不同。

假设用量	GPT-6.1 Sol	Claude Opus 5.5
100K 输入 + 10K 计费输出	0.1×2 + 0.01×10 = $0.30	0.1×4 + 0.01×20 = $0.60
300K 输入 + 10K 计费输出	0.3×4 + 0.01×15 = $1.35	0.3×4 + 0.01×20 = $1.40

第一个示例中 Sol 的费用低 50%，第二个示例仅低约 3.6%。实际差异还取决于推理 token、缓存命中、重试次数和任务成功率。

从采购角度，更有用的指标是：总调用费用 ÷ 验收通过的任务数。若某个模型需要大量重试，单 token 便宜未必会转化为交付成本更低。

推理、工具调用与迁移工作量

两款模型都提供 low、medium、high、xhigh、max，但同名档位不表示相同计算预算。Sol 不支持 none / minimal；Opus 5.5 的 adaptive thinking 始终开启。

Sol 需要通过 Responses API 使用工具，Chat Completions 仅支持无工具请求。Opus 则不接受强制指定 tool_choice 为 any 或某个 tool；迁移时还要检查 thinking block 的保留与展示方式。两者都不能仅靠更换 model 字符串就保证已有智能体正确运行。

建议分别检查请求参数、工具结果回传、结构化输出验证、拒绝和超时处理，再验证一次完整的多轮任务。若通过聚合平台调用，也应依据该平台实际暴露的能力，而不是原厂文档中的全部功能。

速度、可用性与部署选择

两家都有不同的处理模式，但公开的“更快”通常相对于自家基线。要比较 Sol 与 Opus 的实际速度，还需在相同地区和任务条件下测试，并把排队、推理、工具执行和返工时间都算进去。

Opus 官方文档列出 Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud 和 Microsoft Foundry 等入口。OpenAI 的 Sol 文档列出美国和欧盟的数据驻留支持，同时说明 EU 数据驻留下不可用 Fast。

部署选择应核对实际合同、地区、保留策略和接口能力。两款模型的安全评测采用不同测试体系，不能把一方的单项得分直接解释为企业合规结论，也不能因此省略应用层权限控制。

如何结合 PoYo 评估

可以分别查看 PoYo 的 Claude Opus 5.5 页面和 GPT-6.1 Sol 页面。截至 2026 年 9 月 30 日，Sol 页面标注“即将上线”。通过 PoYo 试用前，请在对应页面确认开放状态、实际价格，以及缓存、长上下文和工具参数是否支持；这些信息可能与原厂 API 不同。

想浏览其他选择，可查看 PoYo OpenAI 厂商页和 AI Chat API 聚合页。

选型建议：先评估，再决定默认模型

可以根据你的优先事项，选择先试哪款模型：

你的优先事项	建议
短上下文的官方 token 成本	优先评估 Sol，其标准输入与输出费率更低
经常使用超长输入	同时测试两者，Sol 的长上下文加价明显缩小费率差距
已有 Claude 工具链或云平台部署	将 Opus 作为基线，计算迁移成本再决定
已有 Responses API 集成	将 Sol 作为基线，检查现有工具回路是否兼容
中文、专业写作或内部知识分析	建立盲评任务，不从通用榜单推断偏好
低延迟交互	分别测首个可用输出、完整结果耗时及尾部延迟

可以先用 20–50 个真实任务开展小规模试点，固定输入、工具和预算，让每款模型多运行几次，并保留出错案例。做大范围部署决定时，再扩大测试范围，结合成功率、费用和审查成本判断。

更多背景可阅读 GPT-6.1 Sol 功能解析和 OpenAI DevDay 2026 回顾。