Opus 5.5 对比 GPT-6 Sol/Luna：降价后，Agent 成本怎么算？

这轮大模型更新，开发者最关心的问题很直接：能力上去了，同样一笔预算，到底能多做多少事？

Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，OpenAI 带来 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。一个继续强化复杂任务，另一个把不同成本的模型放进同一家族，Agent 的选型开始越来越像给团队分工——谁负责难题，谁负责跑量。

更值得算的是实际接入价格。RouteFast 模型广场已经列出这三款模型，其中 Luna 的常规档缓存输入价为每百万 Token 0.05 美元。

这个价格放在一次聊天里，差别不明显；放到每天成千上万次分类、提取和自动化调用里，就值得认真算一遍。

先把三个模型的定位说清楚

Claude Opus 5.5 的 API 型号为：

claude-opus-5-5

它重点面向复杂编码、长时间 Agent 任务和专业知识工作。Anthropic 公布的标准输入、输出价格为每百万 Token 4 美元、20 美元，比 Opus 5 分别下降 20%。

除了单价降低，Anthropic 表示它完成任务使用的 Token 也更少：在其默认设置测试中，典型任务成本下降约 40%，输出速度提升超过 30%。这些是厂商测试结果，实际项目还要看任务和配置。

OpenAI 这边，Sol 的定位是复杂编码与 Agent 工作流，Luna 则面向高频、明确、成本敏感的任务；更高档还有 GPT-6 Astra。

Sol 和 Luna 的官方模型页都列出 105 万 Token 上下文、12.8 万 Token 最大输出。工具能力还与所用接口有关，例如内置工具通过 Responses API 使用，接入平台支持范围也需要分别确认。

模型	官方标准输入/输出价	优先考虑的任务
Claude Opus 5.5	$4 /$20	跨文件重构、长任务、复杂报告
GPT-6 Sol	$2 /$10	复杂编码、多步骤工具工作流
GPT-6 Luna	$0.10 /$0.50	分类、提取、批量自动化

单位均为美元/百万 Token。Sol、Luna 此处采用 ≤272K 输入档，长上下文、缓存和其他处理模式单独计价。

如果通过 RouteFast 接入，再看这张实际报价表

RouteFast 模型广场的公开分组目前显示：

模型	输入价格	输出价格
Claude Opus 5.5	$2.00	$10.00
GPT-6 Sol	$1.00	$5.00
GPT-6 Luna	$0.05	$0.25

单位同样是美元/百万 Token，取自页面“实付价格（折后）”栏；Sol、Luna 为页面 ≤272K 档。这三款在上述普通输入和输出项目上，是官方标准单价的一半。

价格入口： https://routefast.ai/model-plaza

有两点值得一起看：Sol、Luna 超过 272K 后，广场分别显示 $2/$7.50、$0.10/$0.375；缓存读写另列价格，不能把所有计费项都直接乘以 0.5。页面也提示登录后可能显示专属分组与倍率，自己的账户以实际分组和账单为准。

这张表的作用，是帮你估算试用预算。它不替代对接口兼容性、限额和实际任务效果的验证。

一万次调用，差别有多大？

假设你做工单分类或字段提取，共调用 1 万次，每次计费输入 1,000 Token、计费输出 200 Token，每次请求均未进入长上下文档。

总量就是 1,000 万输入、200 万输出。按上面的单价估算：

模型	官方标准价估算	RouteFast 公开价估算
Claude Opus 5.5	$80	$40
GPT-6 Sol	$40	$20
GPT-6 Luna	$2	$1

这是假设计费量下的算例，未计缓存、工具费与重试；若推理 Token 计入输出，也必须纳入上述计费输出量。它不是三个模型处理同一任务的实测账单。

Luna 值得关注的地方，就在这些量大、边界清楚、结果容易校验的任务里。

给工单分类，从资料里提取字段，为内容打标签，先筛选一批候选信息——如果小模型已经能稳定完成，把每条请求都交给最高档模型，就未必划算。

Opus 5.5 更贵，为什么仍然值得放进工具箱

因为有些任务，返工比 Token 贵。

跨仓库修改、长时间故障调查、带着多项约束生成报告，真正占用人的时间，往往是检查、纠错和重新解释需求。

Anthropic 披露的早期案例涉及大规模代码迁移、代码库审计和长任务执行。它还报告了遵守任务边界与抵抗提示词注入方面的改进。

这些信息让 Opus 5.5 值得进入复杂任务的测试名单，但最终要看的仍是你自己的样本：它能否少返工、能否通过检查、节省了多少人工时间。

一次有效结果的成本
= API 费用 + 重试费用
+ 人工检查与修正成本
+ 错误带来的预期损失

每百万 Token 便宜，并不自动等于每件事情都便宜；反过来，贵模型也不该因为名字响亮就接走全部请求。

三档模型，怎样放进一个应用

可以先按任务分工：

• Luna：分类、提取、批处理，优先交给可自动检查的任务。
• Sol：日常复杂编码、代码审查、多步骤工具调用。
• Opus 5.5：长任务、复杂约束、返工代价高的问题。

业务代码里，把模型名放进配置：

MODEL_ROUTES = {
    "batch": "gpt-6-luna",
    "daily_agent": "gpt-6-sol",
    "complex_task": "claude-opus-5-5",
}

model = MODEL_ROUTES[task.profile]

这段仅表示路由关系，各家接口与鉴权仍需接入层分别适配。上线时再加入超时、预算、结果检查和失败回退。

一个 20 行的故障描述，可能比 10 万字摘要更难；模型升级条件最好来自任务复杂度和实际失败记录，而不是只看输入长度。

想把 API 调用、工具编排和 Agent 工作流补成系统能力，可以到 Agent 板块按目录选学： https://yunpan.plus/f/93 。带着一个具体应用去学，再拿同一组任务比较模型，收益会更明确。

这轮竞争，最后会落到你的账单上

模型能力提高，让更多任务可以自动完成；接入价格下降，让原本嫌贵的工作流有了重新尝试的理由。

接下来值得做的，是把自己最常见的任务分成两组：哪些量大、重复、容易检查，哪些复杂、耗时、返工昂贵。

前一组先试 Luna，后一组比较 Sol、Opus 5.5 或更高档模型。最后按完成率、总耗时和账单决定，而不是只按排行榜换名字。

同样一笔预算，你会优先让更多小任务自动完成，还是把最难的一件事交给强模型？

相关入口

• 模型价格与 API 接入： https://routefast.ai/model-plaza
• 云栈 Agent 课程与资料： https://yunpan.plus/f/93
• 官方模型资料： anthropic.com/claude-opus-5-5
• 官方模型资料： developers.openai.com/api/docs/models

价格依据本次查阅的官方模型页及 RouteFast 模型广场，按页面最新信息更新。厂商效果数据归原发布方。