GPT-6 Sol 對比 Claude Opus 5.5：同一天發布，完全不同的帳

2026 年 9 月 22 日，兩個前沿模型在同一天落地。OpenAI 發布了 GPT-6 Sol（gpt-6-sol），這是 GPT-6 家族中與 GPT-6 Luna 同步推出、面向編程與智能體的專用模型；Anthropic 發布了 Claude Opus 5.5（claude-opus-5-5），作為 Opus 5 的繼任者，以更低的價格定位為自家最強的全能模型。如果你這一週正在兩者之間做選擇，你面對的不是誰贏誰輸，而是兩種截然不同的模型定價與調校理念。

作為一名每天把基礎模型接入自主智能體與多頁研究系統的工程師，我不會根據新聞稿評估發布當天的模型。以下內容基於官方模型卡與公告，加上發布最初 24 小時內的獨立測量——並且每個基準都明確標註努力檔位，因為大多數發布日對比都在這個地方悄悄作弊。

如果你只需要 GPT-6 Sol 的費率表，請讀我們專門的 GPT-6 Sol 定價指南。OpenAI 這邊的姊妹款，見我們的 GPT-6 Astra 評測與 GPT-6 Astra 概覽。Anthropic 這邊，我們的 Claude Fable 5.1 評測涵蓋了 Opus 5.5 之下中端產品線的進展。你也可以在 GPT-6 Sol 模型頁 (简体中文)與 Claude Opus 5.5 模型頁 (简体中文)查看原始規格。本文是直接的工程對比。

關鍵結論

• 一家廠商的預設檔擊敗另一家的最高檔：Claude Opus 5.5 在預設 medium 檔位下智能指數每任務 51.2 分、$1.34，高於 GPT-6 Sol 最高 max 檔位的 47.5 分、$1.06。在約 44 分以上的智能需求區間，Opus 5.5 以相近花費勝出。

• Sol 頭條上的 2 倍差價有明確的失效點：未快取費率為 Opus 5.5 的一半（每百萬 token $2.00/$10.00 對 $4.00/$20.00），但一旦請求輸入超過 272K token，整個 Sol 請求改按長上下文費率 $4.00/$15.00 計費——不再是折扣，而是平價。

• 日常自動化是 Sol 的主場：在 AutomationBench-AA 上，Sol xhigh 檔（61.7%）以約低 40% 的成本追平 Opus 5.5 medium 檔（61.2%），且其 none 檔位可以完全關閉擴展思考。

• 終端與前沿編程工作屬於 Opus 5.5：即使在 medium 檔，它在 Terminal-Bench 4.0 上也領先 8.6 個百分點（52.5% 對 Sol max 的 43.9%），Anthropic 公布的 xhigh 檔為 66.4%。

• 輸出冗長度是一個計費變量：max 檔下 Opus 5.5 每任務產生約 119K 輸出 token，Sol 約為 31K。按輸出每百萬 token $20 計費，這 3.8 倍差距會疊加成開放式任務上真實的發票差額。

決定這場對決的一個數字：預設檔擊敗最高檔

這場對比的核心張力，是發布日報導大多遺漏的一組配對。截至 2026 年 9 月 23 日的獨立測量顯示，Claude Opus 5.5 在預設 medium 檔位下智能指數 51.2 分、每任務 $1.34；GPT-6 Sol 在最高的 max 檔位下為 47.5 分、每任務 $1.06。

每美元得分（獨立測量，2026-09-23）：
Claude Opus 5.5  medium（預設檔）：  51.2 分   $1.34/任務
GPT-6 Sol        max   （最高檔）：  47.5 分   $1.06/任務

交叉點：智能需求低於約 44 分時 Sol 更便宜；
高於 44 分時 Opus 5.5 以相近花費直接勝出。

一家廠商的開箱配置在交叉點以上同時贏得分數與每美元得分，壓過另一家的最大檔位。這就是「預設檔擊敗最高檔」悖論，並且在發布後數小時內的社區早期測試中得到了印證。

第二個數字決定 Sol 的價格優勢到底在哪裡成立。OpenAI 的費率表很乾淨：標準短上下文請求每百萬 token 輸入 $2.00、輸出 $10.00——恰好是 Opus 5.5 $4.00/$20.00 的一半。但模型卡裡有一個大多數標題都漏掉的閾值：一旦請求輸入超過 272K token，整個請求改按長上下文費率計費——輸入 $4.00、快取讀 $0.40、快取寫 $5.00、輸出 $15.00。此時 Sol 在自己宣傳的 1,050,000 token 上下文窗口內，用得比 Opus 5.5 還貴或一樣貴，而 Opus 5.5 的 1M 上下文沒有同等的懸崖。

每 1M token 的有效輸入成本：
272K 輸入以內：  Sol $2.00  對  Opus 5.5 $4.00  --> Sol 便宜一半
272K 輸入以上：  Sol $4.00  對  Opus 5.5 $4.00  --> 平價（輸出 $15 對 $20）

如果你的負載是緊湊上下文下的智能體循環——也就是 智能體推理系統的典型形態——Sol 的折扣是實實在在的錢。如果你的負載是把整個代碼庫或長篇文件語料塞進提示詞，折扣恰恰在你最需要上下文窗口的那一刻蒸發。

規格與定價一覽

兩個模型都宣傳百萬級上下文和分檔的努力檔位，但機制差異對成本工程有實際影響。下表為每百萬 token 的美元費率，已於 2026 年 9 月 23 日對照兩份官方模型卡核實。

有三個工程細節值得注意。第一，Sol 的 none 檔位是獨家的：它徹底關閉擴展思考，提供一種 Opus 5.5 無法複製的確定性低延遲模式——後者的思考永遠在線。第二，兩個模型的快取讀取價都是每百萬 token $0.20，因此在高快取命中率的生產管線裡，發票的輸入側打平，輸出冗長度成為決定性變量。第三，Anthropic「比 Opus 5 便宜約 40%」的說法是廠商口徑；本文後面會寫到，社區複算在一種真實負載上得到的結論更接近持平。

一個算例可以把檔位機制講具體。假設一條自動化管線每月跑 50,000 個任務，每個任務 40K 輸入 token（快取命中率 90%）、2K 輸出 token，檔位對齊到 medium 檔，且全部在 272K 閾值以內：

• GPT-6 Sol（每任務：4K 未快取輸入 × $2.00 + 36K 快取讀 × $0.20 + 2K 輸出 × $10.00）：$0.008 + $0.0072 + $0.020 = $0.0352 → 每月 $1,760

• Claude Opus 5.5（每任務：4K 未快取輸入 × $4.00 + 36K 快取讀 × $0.20 + 2K 輸出 × $20.00）：$0.016 + $0.0072 + $0.040 = $0.0632 → 每月 $3,160

Sol 跑同一條管線便宜約 44%（成本約為 Opus 5.5 帳單的 56%）。現在把輸入換成每任務 300K token：Sol 的整個請求翻轉到長上下文費率（未快取 $4.00、快取讀 $0.40、輸出 $15.00），結果為 $12,900 對 Opus 5.5 的 $10,700——名義上更便宜的模型反而貴出 20%。這個閾值不是腳註，而是長上下文架構的決定性變量。

基準測試，以及該信多少

發布日的基準表在獨立實驗室複現之前都是行銷材料。下表混合了廠商口徑（已標註）與獨立測量，而後面四條校準說明比任何單一數字都重要。

在把任何一條當作結論之前，有四條校準提醒：

1. 檔位不對齊是最常見的作弊。 發布時流傳的 Sol 數字大多來自 max 或 xhigh 檔，而 Opus 數字來自 medium 預設檔。任何不寫明雙方檔位的結論，都是拿調校過的設定對比未調校的設定。本文始終標註檔位。

2. 廠商口徑帶著廠商口徑的樂觀。 Opus 5.5 的 Terminal-Bench 66.4% 與 HLE 67.7% 是 Anthropic 在標註條件下的公布值；其中 Terminal-Bench 帶有 ±2.6 的標準誤。Sol 的 $1.06/任務與幻覺率數字由 Artificial Analysis 獨立測量。獨立數字權重應更高。

3. Sol 的幻覺率改善有一部分是拒答換來的。 獨立測量顯示 Sol 的幻覺率從 92% 降到 60%——但很大程度上靠更頻繁地拒答實現。在智能體管線裡，拒答不是免費的：它表現為任務卡死或升級到人工，而基準百分比把這部分藏了起來。

4. 冗長度會放大 Opus 的輸出費率溢價。 max 檔下 Opus 5.5 每任務產生約 119K 輸出 token，Sol 約 31K。疊加 $20/M 對 $10/M 的輸出費率，高努力檔位下的開放式任務成本可能是標價差距的好幾倍。低檔時差距明顯收窄。

Claude Opus 5.5 真正贏在哪裡

Opus 5.5 不是更便宜的模型，它也沒打算做便宜的模型。它在任務質量天花板、而不是發票成為約束條件的地方獲勝。

1. 終端與前沿編程智能體工作

最清晰的結構性優勢在 Terminal-Bench 4.0——它衡量的是自主命令行軟體工程。Opus 5.5 在 medium 檔拿下 52.5%，Sol 在 max 檔為 43.9%。在兩家廠商都明確瞄準的負載類別——多步 shell 環境、構建-修復循環、測試驅動的修復——這是約 17% 的相對差距。Anthropic 公布的 xhigh 檔 66.4% 進一步拉大了差距，不過帶有前述廠商口徑的保留條件。

2. 知識工作與通用智能評測

在職業知識工作評測 GDPval-AA v2.1 上，Anthropic 公布 1846 Elo。獨立測量發現 Sol 在同族評測上較可比前沿模型回退約 100 Elo。這與 Sol 的定位一致：它是一個編程與自動化專用模型，拿通用知識面的寬度換成本效率。在研究綜合、文件分析與開放域推理上，Opus 5.5 的上限更高。我們關於 Anthropic 中端 Claude Fable 5.1 的報導，有助於理解這個家族在 Opus 價位之下把通用能力推到了多遠。

3. 預設檔體驗

Opus 5.5 最被低估的特性是：它的預設檔就是它的強檔。Medium 檔在交叉點以上的每美元得分勝過 Sol 的 max，意味著沒有精力調校預算的團隊開箱即得前沿表現。而 Sol 的最優價值需要主動配置——確定性任務選 none，自動化選 xhigh，並接受 max 檔在通用能力上仍落後 Opus 預設檔。

GPT-6 Sol 真正贏在哪裡

Sol 的賣點不是「便宜點但差不多好」。它是一種不同的成本架構，有三項具體優勢。

1. 標價恰好一半，還附贈思考關閉開關

未快取短上下文每百萬 token $2.00 輸入、$10.00 輸出，Sol 比 Opus 5.5 便宜 50%——而且它提供了一個前沿競品都沒有的東西：none 檔位徹底關閉擴展思考。對高吞吐的結構化抽取、分類與模板化生成來說，為一台停不下來的模型付費是浪費，Sol 讓你把推理表關掉。想看這份費率表與其他廠商的橫向比較，我們的 Kimi K3 定價 分析用的是同一套總成本方法。

2. 在能力打平處的自動化成本效率

在 AutomationBench-AA 上，Sol xhigh 檔 61.7%，Opus 5.5 medium 檔 61.2%——統計打平，而每任務成本低約 40%。如果你的管線是瀏覽器自動化、DOM 抽取、表單導航與工具編排，Sol 是理性預設：能力相同，帳單不同。

3. 輸出紀律

Sol 在 max 檔每任務產生約 31K 輸出 token，Opus 5.5 約 119K。對必須產出有界產物的智能體——JSON 載荷、補丁 diff、結構化摘要——Sol 的簡潔是特性而非限制：更少的 token 要解析，更少的 token 要付費，更少的返工循環。

開發者與社區真實怎麼說

雙發布後的 24 小時內，開發者論壇產出的信號多於大多數發布日報導。以下是 6 條代表性聲音，採集於 2026 年 9 月 23 日：

這六條聲音呈現出的模式與測量數據一致：社區沒有加冕唯一的勝者，而是沿負載邊界分裂——自動化與成本效率偏向 Sol，前沿編程與通用能力偏向 Opus 5.5——並且立刻把注意力放在檔位對齊與總成本核算上，而不是原始榜單名次。

結論：負載決策矩陣

從原始 token 到瀏覽器執行：Tabbit 工作流

基準分數不會替你抓網頁、維持登入態，或在四十個打開的分頁之間核對互相矛盾的文件。原始基礎模型對文本進行推理；它們不會自己管理分頁爆炸、動態 shadow DOM 或多步網頁工作流。

這正是編排環境的價值所在。在 Tabbit Browser 中運行瀏覽器智能體時，模型負責推理，瀏覽器層負責記憶、導航與執行。無論你是讓 GPT-6 Sol 跑緊湊的自動化循環，還是用 Claude Opus 5.5 驅動終端級編程智能體，AI 原生的智能體瀏覽器 才是把 token 定價變成完工交付的東西。2026 年的全景掃描見我們的 2026 最佳 AI 瀏覽器 盤點。

說明：根據平台政策，Tabbit 中的即時模型可用性取決於你帳號的模型選擇器、支援的整合與平台條款。本文基於官方材料與獨立測量，而非內部基準實測。

Tabbit Browser

Secholar.L

Tabbit 成長與內容

Secholar.L 專注 AI 瀏覽器與 Agent 工作流的實測寫作,基於真實調研比較工具,引用可查證的一手來源。