GPT-6 Sol对决Opus 5.5实测：价格砍半，编码能打吗？

OpenAI推出的GPT-6 Sol与Anthropic的Opus 5.5几乎前后脚发布，两者都主打编程与Agent场景，但走的路线截然不同：一个把价格砍到对手的一半，另一个继续在复杂任务上堆能力。一位B站UP主用自建的KingBench 3基准做了一轮系统实测，从电梯模拟到3D隐形眼镜盒，再到长周期应用开发，给出了相当直观的结论。

定价与规格：Sol的性价比牌

这轮对比里，价格是GPT-6 Sol最有杀伤力的一张牌。按UP主整理的数据，Sol标准输入约为每百万Token 2美元、输出10美元，恰好是上一代GPT促销价的一半；而Opus 5.5的API定价约为每百万输入4美元、输出20美元，正好是Sol的两倍。两者的缓存读取都压到了每百万0.2美元的水平，对于Agent反复读取同一份说明和上下文的场景，重复请求的成本能明显下降。

上下文方面，两者都在百万级别徘徊，标准配置下的有效上限则各有差异（Sol约128K、更高档位可达更大区间）。OpenAI宣称Sol在内部SLA测试中的犯错率只有其他模型的一半、稳定性翻倍；Anthropic则称Opus 5.5比上一代快30%以上，默认设置下可省约40%算力。这些都是厂商自测数据，方向可参考，但不宜当作绝对结论。

第三方基准：Opus领先但成本高

在Artificial Analysis的智能指数（4.32版）中，两者差距被拉开。GPT-6 Sol中档得约40分，Opus 5.5中档51分；全力档下Sol约58分，Opus依旧领先。更关键的是成本对比——Sol每次评估约0.25美元，Opus约1.34美元，Opus单次评估成本约为Sol的5.4倍。需要说明的是，Opus的评估条目里还包含安全机制触发时回退到其他Claude模型的开销，且不同供应商的“中档”并不代表相同算力，横向数字仅供参考。

单项测试进一步印证了Opus的能力优势：

• Terminal Bench 4.0（中等强度）：Opus 53% vs Sol 19%，编码类终端任务差距巨大
• CICS/编码类：Opus 59% vs Sol 54%
• 人类考试类：Opus 55% vs Sol 41%
• Automation Bench：Opus 61% vs Sol 58%，这里差距最小

整体看，公开数据里Opus表现更强，而Sol的核心优势集中在成本端。

Terminal Bench 是专门评估大语言模型在命令行/终端环境下完成编程任务能力的基准测试，任务通常包括调试脚本、修复代码错误、操作文件系统等，得分反映模型在"真实开发者工作流"中的实际可用性，而非单纯的代码生成能力。53% vs 19% 的悬殊差距意味着在这类场景下，Opus 5.5 能独立完成的任务数量接近 Sol 的三倍，对于以 Agent 方式自动化执行终端任务的开发者来说，这是一个实质性的能力鸿沟而非微小差异。

Automation Bench 则侧重评估模型驱动多步骤自动化流程的能力，例如跨工具调用、状态追踪和错误恢复，这与 Agent 场景直接相关。两者在这一项上差距最小（61% vs 58%），暗示 Sol 在结构化自动化流程上的短板相对较小，更多的差距集中在需要创造性判断和复杂推理的任务上。

KingBench 3实测：完成度决定胜负

UP主的KingBench 3包含八项任务，每项满分10分，两个模型都用中等力度运行。结果显示，完成度和交互细节成了拉开差距的关键。

在3D隐形眼镜盒任务中，Opus做出了带盖子、内含隐形眼镜的完整模型，细节到位；Sol（走Codex路线）的建模则出现盖子穿模、部件互相穿透的问题，直接影响可用性，最终Opus 10分、Sol仅6分。弓箭模拟器同样明显——Sol版本箭矢没有弧线、机制过于简单，Opus则加入了更复杂的互动机制，9分对6分。

不过Sol并非全面落后。在熊猫SVG图、组合数学题、Panda数据集微调等任务上两者打平，各得满分；尤其是熊猫数据集任务，是Sol表现最亮眼的一项。

最后的3D手表任务中，两者都做出了带指针、日期、星期和双时区的完整时钟，各得10分——UP主此前常吐槽Codex，但这次四道相关题它全对。

八项累计，Sol得66/80（82.5%），Opus得75/80（93.75%），领先11.25个百分点。在UP主现用的KingBench 3榜单上，Opus 5.5排名居首，超过了Fable 5.1、GRM 5.3乃至GPT-6本体。

长周期任务：Opus的完胜区

UP主还单独设计了四个“Long Horizon”长提示任务，考察模型处理多数据、构建完整应用的能力，这部分与八项评分分开计算。

第一个是基于TMDB接口的终端电影追踪器。Sol版本出现字号问题、海报加载不出来，而海报渲染本是核心功能，整个应用像没做完；Opus版本功能正常、体验完整，差距相当明显。第二个海报生成打印APP中，Sol再次回到那种“千篇一律的AI风格”前端，Opus的视觉呈现更讨喜，不过这次差距没有电影追踪器那么大。

3D蓝光合集任务里，Sol其实做得不错，3D位置和实用性都到位，UP主也给了肯定；但Opus的过渡更真实、封面图更清晰、细节运用更到位，被UP主称为“前端界面的王者”。最后的现代版Obsidian仿制品（含Markdown、动画、OpenCode SDK Agent）中，Sol功能齐全不算烂尾，但视觉又回到通用风格，Opus整体更接近预期。四个长任务，Opus基本完胜。

"Long Horizon"（长周期）任务是当前 AI 评估领域的一个重要维度，指需要模型在单次对话中维持长时间、多步骤的连贯工作，例如从需求分析、接口设计、前端实现到错误处理全链路完成一个可运行的应用。与单一问答或代码片段生成不同，长周期任务会放大模型在中途"迷失"或遗忘早期约束的缺陷——越复杂的任务，越容易在后期出现功能遗漏、风格前后不一或关键特性缺失的问题。这也是为什么即便在短任务上两者差距可控，在这四个长任务中 Opus 几乎全面胜出：更强的指令跟随能力和更高的完成度，在任务链条变长后会形成复利效应。

该怎么选？修复成本才是隐藏账单

UP主的最终结论很务实：做这类开发工作，他个人更偏好Opus 5.5，因为总能拿到更完整的结果，省下大量后期修复时间。他强调选工具看的不只是哪张截图更好看——Opus的电梯模拟并不惊艳，但机制好用；Sol的蓝光APP整体浑然一体，也值得肯定。

对Sol的价格，UP主并不否定其吸引力：如果任务简单、需要通过API批量跑、成本敏感，Sol的半价确实值得考虑。但他也点出关键——当前端不达标或漏掉关键互动时，再便宜的Token也帮不上忙，因为修复结果要花更多时间，而这笔“总修复成本”往往没被算进对比里。

换句话说，Sol赢在单价，Opus赢在完成度和稳定性。对追求一次到位、减少返工的开发者，Opus 5.5是当前更稳的选择；对预算优先、任务边界清晰的批量场景，Sol的性价比仍有一战之力。

"总修复成本"（Total Cost of Repair）是软件工程中评估工具实际价值时常被忽视的维度，指开发者在获得模型输出后，为使其达到可用状态所需投入的额外时间和精力。在 API 定价对比中，通常只计算 Token 消耗；但如果输出结果存在穿模、功能缺失或前端不达标，开发者需要额外调试、重新提示甚至手动修改，这部分时间成本在批量任务或紧急交付场景下可能远超节省的 Token 费用。这一视角将模型选型从"每百万 Token 多少钱"转向"完成同等质量的工作实际花了多少"，对于追求开发效率的团队，后者才是更贴近实际的衡量标准。