GPT-5.5 与 Claude Sonnet 4.6：老实算价

我们不打算告诉你这两款哪个更聪明。我们没跑过一个它们自己会认可的评测，网上大多数人也没有。我们能做的是把公开价格并排放好，让同样的负载分别过一遍——这恰好是这个决策里真正可验证的那部分。

厂商层面的全景见OpenAI 与 Anthropic 价格对比；完整的成本杠杆清单从成本优化指南开始。

并排的数字

同一负载，两款模型

每百万 token 的价格很难有体感。下面是同一个月度用量——5000 万输入、500 万输出 token——分别按官方价与奥莱价过一遍。

改变读写配比，排序也可能随之改变：生成密集的负载把权重压向输出价，检索密集的则压向输入价。把你自己的用量放进定价计算器，别去信一个建立在别人流量上的排名。

它们真正的差别在哪

上下文

两款都提供百万级上下文。这意味着在这两者之间，窗口大小不太可能成为你的决定性因素——相比几代之前窗口大小常常直接决定选型，这是个实打实的变化。

缓存输入

两款都公布了缓存输入费率，且都落在基础输入价的十分之一左右。如果你的应用有很大的固定系统提示，请在决策前把这个折扣算进对比里；在前缀密集的负载上，它对总额的影响比基础费率的差距更大。细节见缓存如何计费。

其余的部分

质量、工具调用行为、拒答倾向和延迟都有差异，而且全都与具体负载相关。诚实的建议是：拿你自己的五十条真实输入分别跑一遍，然后自己读输出。这次评测只花几美元，但对你的具体场景比任何公开榜单都管用。

把这次评测跑得便宜些

并排评测正是那种适合预付计量计费的一次性支出：不用先订阅，也不用长期承诺。两款模型都以奥莱价在目录里——GPT-5.5和Claude Sonnet 4.6——用的还是你现在就在发送的同样的模型 ID 和熟悉的 JSON 结构。