GPT-6.1 Sol vs Claude Opus 5.5
按验收通过的工作和总成本选择，不要只看一项供应商跑分。
GPT-6.1 Sol 和 Claude Opus 5.5 都适合进入复杂编程任务的候选名单，但它们解决的是不同的选型问题。 如果你想使用 OpenAI 的 Responses API、Codex 工作流和明确的推理档位，GPT-6.1 Sol 的直接单价更低，适合反复试跑。如果任务需要长时间调查、模糊的架构判断，或者返工一次的代价很高，Opus 5.5 值得测试 Anthropic 的工具循环是否能减少修正。
公开资料无法确定一款适合所有任务的模型。两家供应商公布的评测、推理设置和执行框架不同。真正应该比较的是团队验收通过的结果、为失败尝试支付的费用，以及人工修正所花的时间。
资料核验于 2026 年 10 月 6 日（UTC）。 本文是基于来源的对比，没有运行独立 benchmark 或真实付费 API 对测。直连价格只用于方向性计算；OmniaKey 当前路线和报价请以模型目录为准。
GPT-6.1 Sol 和 Opus 5.5 怎么选：先给结论
当你的集成已经使用 OpenAI Responses、Codex 或 OpenAI 的工具 schema，并且希望以较低的直连 token 单价多做几轮试验时，先测 GPT-6.1 Sol。它的 API 模型 ID 是 gpt-6.1-sol，提供 low 到 max 的显式推理档位，上下文窗口为 105 万 token。
当难点在于判断错误根因、追踪大型仓库中的跨模块问题，或避免昂贵的第二轮返工时，先测 Claude Opus 5.5。它的 API 模型 ID 是 claude-opus-5-5，Adaptive thinking 始终开启，直连 API 默认 effort 为 medium。
这只是路由假设，不是排名。边界清楚、测试完善的任务可能更适合任意一款模型；第一段回复更快的模型，如果后续需要多次修补，整体任务也可能更慢。
核心规格
| 项目 | GPT-6.1 Sol | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| 直连 API 模型 ID | gpt-6.1-sol | claude-opus-5-5 |
| 上下文窗口 | 1,050,000 token | 1,000,000 token |
| 标准最大输出 | 128,000 token | 128,000 token |
| 输入 → 输出 | 文本和图片 → 文本 | 文本和图片 → 文本 |
| 推理控制 | low、medium、high、xhigh、max | Adaptive thinking: low, medium, high, xhigh, max |
| API 默认档位 | medium | medium |
| 工具接口 | Responses API | Anthropic Messages API |
| 直连未缓存输入 / 输出 | 每百万 token $2 / $10 | 每百万 token $4 / $20 |
| 缓存读取 | 每百万 token $0.10 | 每百万 token $0.20 |
两边都设为 medium，并不意味着推理计算量相同。本文金额均为美元，计费输出包含推理或思考 token。
这些是供应商文档里的价格，不是 OmniaKey 账单。GPT-6.1 Sol 的标准价格适用于输入不超过 272K token 的请求；长上下文档位会改变整个请求的费率。Opus 表中的价格是 Anthropic 全球直连 API 的标准价。税费、工具、网关费用和账号限制另算。
两款模型都能读取图片并输出文字。表中的输入输出能力不等于原生图片或视频生成。两者都宣称约百万 token 上下文，但窗口更大并不能证明在你的仓库里检索更准或遗漏更少。
官方 benchmark 说明了什么？
公开成绩适合帮助我们设计测试任务，却不能直接拼成一张跨供应商排行榜。
OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 公告报告了 DeepSWE v1.1 在 medium 下 73.0%，平均记录的单任务费用为 $0.42。同一张表中，GPT-6 Sol 为 56.6% 和 $0.38，GPT-6 Astra 为 72.8% 和 $3.08。推理档位越高也不一定越好：新 Sol 在 high 为 75.2%，max 为 71.9%。
Anthropic 的 Opus 5.5 发布公告报告了 Terminal-Bench 4.0 在 xhigh 下为 66.4%、FrontierCode v1.1 Main 在 max 下为 54.4%，以及 CursorBench 4.0 在 max 下为 57.8%。这些是启用生产安全机制的供应商评测，任务与执行环境都不同于 DeepSWE。它们不能证明在你的仓库中哪款模型完成得更快、需要的修正更少。
把这些数字当成测试设计提示。如果你的工作接近长周期仓库修复，就把这类任务放进样本；如果更像有隐藏测试的明确改动，也要加入边界清楚的任务。每个结果都记录 benchmark 名称、effort、执行框架和失败处理规则。
API 价格：Sol 的 token 单价更低，但任务费用取决于实际工作量
标准直连费率让 GPT-6.1 Sol 更容易承担多轮试跑。假设两款模型使用相同 token 数量：
| 相同 token 工作量 | GPT-6.1 Sol | Opus 5.5 |
|---|---|---|
| 100K 未缓存输入 + 10K 输出 | $0.30 | $0.60 |
| 200K 缓存读取 + 20K 未缓存输入 + 10K 输出 | $0.16 | $0.32 |
第二行假设缓存确实命中，不包含之前建立缓存的请求。GPT 的计算是 0.2 × $0.10 + 0.02 × $2 + 0.01 × $10 = $0.16；Opus 是 0.2 × $0.20 + 0.02 × $4 + 0.01 × $20 = $0.32。
这只是费率对比，不代表两款模型实际会消耗相同 token。思考、工具调用、重试和输出长度可能让完整任务贵很多。应该记录所有尝试的费用 ÷ 验收通过结果数，人工修正时间另行记录。
GPT-6.1 Sol 标准档位的缓存写入价格为每百万 token $2.50。Opus 5.5 的 5 分钟写入为 $5，1 小时写入为 $8。只有供应商 usage 字段报告了命中，才能确认缓存读取；再次发送相同前缀不等于已经命中缓存。
GPT-6.1 Sol 输入超过 272K token 时，整个请求的输入和缓存费率翻倍，输出费率变为标准的 1.5 倍。不能只对超出的那部分加价。生产估算前应重新核对供应商当前规则。
哪款模型适合什么编程任务？
GPT-6.1 Sol 可以优先测试：
- OpenAI Responses 和 Codex 驱动的 agent；
- 需要多轮试跑、直接 token 费用很重要的编程任务；
- 既有图片又有文字的 bug 报告，并要求返回文字补丁或解释；
- 需要明确控制 effort 的工作流；
- 已经使用 OpenAI 请求、追踪和工具 schema 的团队。
Opus 5.5 可以优先测试：
- 跨服务或跨包的模糊故障；
- 诊断比修改本身更难的长周期重构；
- 早期判断错误会导致高额返工的架构工作；
- 已经投入 Anthropic Messages 和 Claude Code 的团队；
- 只要减少人工审核时间，就可能抵消较高 token 账单的任务。
这些只是起点。一个有可靠测试的明确 bug 可能在任意模型上更省钱、更安全。百万级上下文也不能替代引用、精准选文件和验收测试。
改模型 ID 前的兼容性检查
GPT-6.1 Sol
- **推理设置：**不支持
none和minimal，需要改成支持的档位并重新测延迟和用量。 - **工具调用：**工具调用需要 Responses API。没有工具的请求仍可使用 Chat Completions，但现有 agent 可能需要真正迁移接口。
- **采样参数：**在选定的推理模式不支持时，删除
temperature、top_p等参数，并检查 SDK 或网关是否自动注入。
Opus 5.5
- **Adaptive thinking：**不要继续发送旧的关闭思考或手工
budget_tokens形式，使用 adaptive thinking 和output_config.effort。 - **工具选择：**不支持
tool_choice的any和tool强制模式。严格 schema 只校验参数，不会强制调用工具。 - **Thinking blocks：**工具循环要保留思考块，并以追加方式维护对话。修改旧历史可能使思考块失效；跨模型复用需要遵循供应商的兼容规则。
切换生产 agent 前，先读 GPT-6.1 Sol 使用指南和 Opus 5.5 迁移指南。一篇选型文章不能替所有 SDK 或网关做兼容性认证。
如何做一次公平的对比
在看到答案之前先固定任务。一个小型试跑可以包含六项：两个已经复现的 bug、两个跨文件改动、两个需要引用证据的文档或视觉问题。每款模型从全新工作区各运行三次。
保持仓库 commit、prompt、工具、权限、地区、超时和重试预算一致。两款模型都先固定在 medium，调档位的结果另行报告。记录验收结果、失败、重试、工具错误、拒答或 fallback、计费 token、耗时和人工修正。失败尝试也计入费用；如果没有一次通过，就写“无验收通过结果”，不要把成功成本记为零。
这个试跑不能推导通用成功率，但可以回答一个有用的本地问题：哪款模型能以更少的总工作量达到你的验收标准，同时账单也在团队可接受范围内？
常见问题
GPT-6.1 Sol 编程一定比 Claude Opus 5.5 强吗？
本文核对的官方资料没有提供这两款模型在同一条件下的直接对测。OpenAI 原生工作流和较低直连费率可以先测 Sol；复杂调查和质量敏感任务可以加入 Opus。两边必须使用相同验收规则。
GPT-6.1 Sol 是不是 Opus 5.5 一半价格？
它列出的标准未缓存输入、输出单价是 Opus 5.5 的一半。但完整任务可能使用不同的思考、工具和重试 token，不能保证总账单也正好一半。
两款模型都有百万 token 上下文吗？
有。GPT-6.1 Sol 标为 105 万，Opus 5.5 标为 100 万。容量不是质量保证，每个请求仍受输出、费率和账号限制约束。
在 OmniaKey 里应该用哪款？
请先看当前模型目录的准确路线和报价。供应商发布模型不代表每条网关渠道都已经启用，仍应使用自己的 prompt 和验收任务验证。
来源与延伸阅读
- OpenAI GPT-6.1 Sol 模型页
- OpenAI：GPT-6.1 Sol 发布公告
- OpenAI API 价格
- Anthropic Opus 5.5 规格
- Anthropic：Claude Opus 5.5 发布公告
- Anthropic API 价格
模型单独的背景可阅读 GPT-6.1 Sol 评测和 Claude Opus 5.5 评测。
请查看GPT-6.1 Sol 模型页和Claude Opus 5.5 模型页，了解 OmniaKey 当前的路由。如果只在 Claude 家族内选择，也可以阅读 Opus 5.5 与 Sonnet 5.5 对比。