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。

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。