Sonnet 5.5和GPT-6 Sol怎么选？按编程任务和实际成本比较

日常编程可以把 Claude Sonnet 5.5 与 GPT-6 Sol 放在一起比较，但没有证据证明某一款对所有仓库任务都更省钱。Sonnet 在标准 Claude API 上的输入/输出价格是每百万 token 2/10 美元。GPT-6 Sol 的标准短上下文输入/输出单价相同，长上下文则要单独计算。单价相同，不代表 token 消耗和成功率相同。

本文面向需要完成边界明确的 Bug 修复、小功能或代码审查的开发者。依据是 2026 年 9 月 29 日核对的官方文档和独立发布评测，不是 Ofox 自己的编程对测。如果你需要为自己的仓库选模型，可以按下面的记录方法评估，避免把榜单当作生产效果保证。

先把运行条件摆在一起

来源：Sonnet模型规格、GPT-6 Sol模型文档和OpenAI价格。表格没有把不同厂商的同名 effort 当作等价配置。

发布评测能说明什么

Artificial Analysis在描述 Sonnet 5.5 高 effort 表现的同时，也指出了较大的输出 token 消耗。在其成本与能力分析中，Sonnet 的 high 档接近某个 Sol 配置，其他档位的取舍则没那么有吸引力。这可以支持把两款都放进试用，而不是只凭最高分选定一款。

该评测还说明，测试使用了受结构化输出问题影响的 Sonnet 预发布部署，相关项目将重跑。不能省略这一限定。厂商图表、不同测试集，以及旧部署上的结果，不能直接拼成一张看似同任务、同条件的比较表。

对生产团队而言，更具体的问题是：哪种配置能在预算内，为自己的任务给出合格补丁？终端基准能反映一部分 Agent 执行能力，却没有衡量审核者的时间、项目规则或额外一次部署回滚的成本。

做一次范围明确的编程比较

选择几项有代表性的任务，不要只找一个惊艳演示。可以包含有已知失败测试的回归修复、有明确验收条件的功能，以及预先植入问题的审查任务。看到模型输出之前就写好预期结果，输入里不要带生产密钥等秘密。

每次尝试都应：

1. 从相同的干净 commit 和工具权限开始。
2. 提供相同的问题说明、仓库指令与相关文件。
3. 记录精确模型、effort、API或订阅路径、客户端版本与日期。
4. 跑相同测试，检查最终diff，包括无关改动。
5. 保存token用量、缓存分类、重试、耗时和人工审核时间。

三次重试后通过，不能因为最终补丁相似就算作与首次成功完全一样。反过来，一次失败也不足以认定模型不会做。应报告任务数量和类型，而不只是贴赢家标签。

一个能看出差异的成本例子

假设每次尝试 0.10 美元，10 次尝试完成 10 项合格任务，那么每项任务是 0.10 美元。另一个配置每次只要 0.07 美元，却用了 20 次尝试才完成同样 10 项任务，每项成本就是 0.14 美元。这些是人为设定的算术数字，不是 Sol 或 Sonnet 实测。

单次请求更便宜，可能在重试后失去优势。还要单独保留失败任务数：如果悄悄剔除反复做不出的难题，便宜模型看起来就会虚假地高效。

交互场景还应比较时间。测量从开始到获得合格补丁的耗时，而不只是每秒输出 token。第一条回答很快，却引发额外一轮排错，整个任务未必更快。

相同单价，在哪些情况下不再是相同费用？

固定 50,000 未缓存输入 token 和 3,000 计费输出 token，两者按标准短上下文费率计算都是 $0.10 + $0.03 = $0.13。这里固定 token 数量，只比较价表；并不预测两个模型都会生成 3,000 token、只调用一轮或给出相同答案。因此要分开看固定用量的价格计算，以及实际完成合格任务的费用。

长输入会改变第一种比较。300,000 输入 token、5,000 输出 token 时，Sol 超过 272K 输入的规则对整个请求采用 $4/$15，合计 $1.20 + $0.075 = $1.275。按 Sonnet 公布的标准 $2/$10 费率计算，是 $0.60 + $0.05 = $0.65。这是供应商牌价算例，不含缓存、额外工具或非标准服务选项；说明的是这些条件下的价格差，不是 Sonnet 质量更好，也不是建议把 300K token 全部塞进请求。先减少无关上下文，可能同时改善预算和审阅难度。

可在 Sol 阈值两侧各准备一个输入，记录服务商实际统计的输入 token，而不是从文件体积估算。超过阈值后按新费率计算整个请求，不只是超出部分。历史对话多出一点，可能比答案多几个词更影响费用。把阈值写入预算逻辑前，重新核对现行定价文档。

按具体编程任务选择起点

以下是基于接入成本与可验收性的编辑建议，不是未公开基准测试得出的排名。

修回归问题时，给出失败测试、实际输出和预期行为。合格答案应修改实现并保留无关行为；只改测试预期让它通过，不算修好。做新功能时，在编辑前写明兼容性、可访问性、数据迁移是否在范围内，否则比较会奖励擅自缩小任务范围的模型。

代码审查应包含已确认缺陷和正常改动。既统计模型是否指出缺陷并给出可核验解释，也统计它对正常代码的错误指控。评论多不等于价值高：五条推测性警告可能比一条准确发现更耗人工。模型自己表示“有把握”，不是独立缺陷证据。

保持任务相同，同时正确处理两家的 API

公平比较不等于把完全相同的 JSON 发给两个不同 API。保持任务、源码、可用动作和验收条件一致，再分别使用正确的原生请求结构。在适配器边界转换工具声明和结果，保留关联工具调用与返回结果的标识符，验证多次调用、失败和最终文本都能正确处理。

工具权限也是实验条件。如果一边可以运行测试，另一边只能读文件，必须标明。工具涉及外部副作用时，两边都用隔离测试数据或不实际执行的替身。不要为了让场景显得真实而发送邮件、修改生产记录或发布软件包。

还要把响应格式与模型质量分开诊断。先确认适配器接收响应、正确提取内容、正确返回工具结果，再判断补丁。无效客户端请求说明集成尚未准备好，不能据此说模型不会解决问题。这类失败应计入运营成本，但进入能力分数时必须单独标注。

可以直接落地的评分表与决策规则

每次尝试记录任务 ID、起始 commit、配置、费用、耗时、测试结果、审阅结论和失败类别；另建任务汇总，包含全部尝试。十个任务的小试验应写“8/10 合格”，而不只写“80%”，让样本量可见。波动最大的案例需要重跑后再作广泛判断；小规模内部试验可以辅助部署决策，不能充当统计充分的通用排名。

例如，假设配置 A 在十个任务中完成九个，总费用 $2.70；B 完成八个，总费用 $2.00。每个合格任务分别 $0.30 和 $0.25。但如果 B 漏掉的是阻塞发布的数据迁移，较低均价不能决定选择。均值旁边要列失败类别，关键任务另设完成门槛。反过来，若更贵的配置只是解释更长，却没有增加合格交付，也缺乏付费理由。这些数字是合成示例。

先定规则，再看输出。例如团队要求所有关键回归通过、没有无关改动、总审阅时间不超过现有流程，只有满足这些约束的配置才比较成本；另一个团队可能更重视交互延迟。这些来自产品要求，并非供应商事实。以后发布测试结果时同时公开规则，读者才能判断结论适不适合自己。

换模型还包含维护成本。新适配器需要工程时间，应按预计调用量分摊；不要凭空编造时薪，也不要把它藏进 token 账单。低调用量下，保留稳定集成可能比每任务省几分钱重要；大规模场景中，即使较小的实测节省也可能值得迁移。只看输入单价，无法得出这两种结论。

哪些情况下先试哪款

如果应用已有经过充分测试的 Claude 工具循环，试 Sonnet 可能比切换 API 家族少做一些客户端工作，但仍须核对 5.5 的迁移要求。如果流程已经使用 OpenAI 工具，Sol 就适合继续留作比较基线。这是接入成本判断，不是能力排名。

先选择最容易沿现有接入做受控试验的模型。只有另一款改善了已测量的结果，例如验收任务成本、耗时、补丁质量或特定失败率，再决定切换。不要把 Sonnet 与 Sol 的比较扩成囊括所有旗舰的大排名。

Sonnet成本记录指南可帮助区分输入、输出和缓存费用。Claude 内部选型可看 Sonnet 5.5与Opus 5.5；更广的 OpenAI 档位选择可看 Sol/Luna/Astra任务指南。