Anthropic 於 2026 年 9 月 22 日發布 Claude Opus 5.5，每百萬 token 輸入 $4、輸出 $20，比 Opus 5 便宜 20%，並在第三方 Artificial Analysis 智力指數以 58 分拿下 212 個模型中的第一名。同一天 OpenAI 也推出 GPT-6 Sol／Luna，API 價格直接砍半——這是一場發生在同一天的正面價格對決。
同一天，兩家實驗室同時出手
這一天很擠。Anthropic 端出 Claude 5.5 家族的第一個成員 Opus 5.5，OpenAI 則把 GPT-6 家族補上兩個小尺寸型號：GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna。兩邊發布時間只差約 20 分鐘，也各自宣布降價。
Anthropic 的官方說法很直接：Opus 5.5「在大多數工作上達到 Claude Fable 5.1 的水準，但執行成本比 Opus 5 低 40%」。這裡的 40% 不是單純的牌價降幅，而是把「每 token 更便宜」加上「完成同一個任務用更少 token」兩件事相乘後的結果；單純看牌價是降 20%。
OpenAI 那邊則是另一種打法。GPT-6 Astra 仍然是「最強」定位，Sol 與 Luna 負責把價格壓到日常可用的區間。官方公告寫得很清楚：Sol 與 Luna 的 API 價格比 GPT-5.6 的促銷價再降 50%。
Opus 5.5 的規格與定價
先把硬數字列出來。
| 項目 | Claude Opus 5.5 | Claude Opus 5 |
|---|---|---|
| 輸入（每 1M tokens） | $4 | $5 |
| 輸出（每 1M tokens） | $20 | $25 |
| 快取讀取 | $0.20 | $0.50 |
| 快取寫入 | $5 | $6.25 |
| 上下文視窗 | 1,000,000 tokens | 1,000,000 tokens |
| 最大輸出 | 128K（Batch 最高 300K） | 128K |
| 知識截止 | 2026 年 6 月 | — |
| Fast mode | $8／$40（最高 2.5 倍速） | — |
幾個容易被忽略的重點：
- 快取讀取降幅最大（-60%）。Anthropic 自己在公告裡強調，agentic coding 的成本大宗其實是 cache read 而不是 input／output，所以這一項降 60% 對實際帳單的影響遠大於牌價的 20%。
- Fast mode 是加價選項。$8／$40 是標準價的兩倍，換來最高 2.5 倍生成速度，目前是研究預覽狀態。
- 輸出速度比 Opus 5 快 30% 以上。
- 思考模式不能關。Opus 5.5 預設強制開啟 adaptive thinking，傳入
thinking: {"type": "disabled"}會直接回 400 錯誤。開發者只能改用effort參數（low／medium／high／xhigh／max）來控制思考深度與成本，而官方預設值從 Opus 5 的high降為medium。
模型 ID 在 Claude API、Vertex AI、Microsoft Foundry 都是 claude-opus-5-5，Amazon Bedrock 上是 anthropic.claude-opus-5-5，發布當天已在 AWS、Google Cloud、Azure 三個雲同步上架。
Benchmark 對照：官方自報數字怎麼看
Anthropic 公布的對照表如下（除註明外皆為 adaptive thinking 的 max effort）：
| 基準測試 | Opus 5.5 | Fable 5.1 | Opus 5 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 66.4% | 55.8% | 52.3% | 57.9% | 37.3% |
| FrontierCode v1.1 (Main) | 54.4% | 50.3% | 48.0% | 53.3% | 47.5% |
| CursorBench 4.0 | 57.8% | 51.8% | 46.6% | — | 41.7% |
| GDPval-AA v2.1（Elo） | 1846 | 1735 | 1708 | 1542 | 1588 |
| AutomationBench（Zapier） | 40.0% | 31.4% | 26.9% | 41.4% | 28.8% |
| Terminal-Bench-Science 0.1 | 58.7% | 52.6% | 29.0% | 64.6% | 22.4% |
| Humanity’s Last Exam（含工具） | 67.7% | 65.6% | 63.6% | 57.2% | — |
| OSWorld 2.0（partial） | 81.8% | 80.7% | 74.0% | — | — |
| Chartography（含工具） | 89.0% | 88.4% | 83.4% | — | — |
魔鬼藏在腳註裡。有三件事必須一起讀：
- Terminal-Bench 4.0 的比較不對等。Anthropic 自己在腳註說明：Opus 5.5 的 66.4% 是 xhigh effort，而 GPT-6 Astra 的 57.9% 是 high effort——而且 Astra 那個數字是 OpenAI 自己報告的，不是 Anthropic 實測。
- Astra 在兩項上仍然贏。Zapier 的 AutomationBench（41.4% vs 40.0%）與 Terminal-Bench-Science 0.1（64.6% vs 58.7%）都是 GPT-6 Astra 較高。Anthropic 也承認 AutomationBench 的跑分沒有 fallback、安全機制一介入就算失敗，實際使用會比這個分數好。
- Anthropic 自己說分數已經不太有參考價值。公告原文寫著：「在這種能力水準上，我們發現 benchmark 的差距已經不太能可靠反映真實世界的差異。」
第三方評測：58 分登頂，但「每個任務多少錢」是另一回事
Artificial Analysis 的獨立測試是目前最常被引用的第三方指標。它的 Intelligence Index v4.3.2 由 10 項評測組成（AA-Briefcase、GDPval-AA、AutomationBench-AA、Terminal-Bench 4.0、SciCode、HLE、GDP.pdf、CritPt、AA-Omniscience、AA-LCR）。
結果是：Opus 5.5 以 58 分排在 212 個模型第 1 名，第二名是 GPT-6 Astra 與 Claude Fable 5.1（皆 53 分）。
但在同一個頁面上，另一個數字更值得注意：Opus 5.5 在跑完整套智力評測時總共產出了 2.6 億個輸出 token，而同等價位區間的推理模型中位數是 8,800 萬。Artificial Analysis 把它的 verbosity 標示為「非常囉唆」。
這直接反映在成本上。多個第三方成本分析指出，在 max effort 下 Opus 5.5 平均每個任務要輸出約 11.9 萬個 token，GPT-6 Astra 則約 2.7 萬個——即使 Opus 5.5 每 token 牌價只有 Astra 的四成，換算下來 Opus 5.5 每個任務的輸出成本約 $2.38，反而比 Astra 的 $1.35 更貴。
也就是說：「單價便宜」不等於「任務便宜」。這正是 2026 年選型最容易踩的坑。Anthropic 的 40% 成本降幅成立的前提是「維持預設的 medium effort」，一旦為了追分數開到 max，成本優勢會反轉。
OpenAI 同日的反擊：GPT-6 Sol 與 Luna
OpenAI 選擇在同一天把 GPT-6 家族補齊，並把價格戰打在「規模」上。
| 模型 | 輸入（每 1M） | 輸出（每 1M） | 相對前代 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol | $2 | $10 | 比 GPT-5.6 Sol 的 $4／$20 降 50% |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 | 比 GPT-5.6 Luna 的 $0.20／$1.20 降 50% |
換算下來，GPT-6 Luna 的輸出價格是 Opus 5.5 的四十分之一。這個級距差距不是同一個市場，而是兩種完全不同的用法：Sol 打複雜 coding 與專業工作，Luna 打高吞吐、目標明確的日常任務。
OpenAI 公布的幾個對比數字：
- AutomationBench：GPT-6 Sol（xhigh）拿到 33.2%，每個任務 $0.27；Claude Opus 5（max）26.9%，每任務成本是 Sol 的 11.1 倍。
- Agents’ Last Exam：Sol（max）56.4%，OpenAI 稱每任務成本比 Claude Opus 5 低 60%。
- DeepSWE v1.1：Sol（max）68.8%，與 Claude Fable 5（xhigh）的 69.9% 只差 1.1 個百分點，但每任務成本低約 80%。
- 事實性：OpenAI 說 Sol 的錯誤率約為前代的一半。
- 快取：GPT-6 世代改善 prompt caching，快取輸入讀取折扣 90%，並新增 Prompt Caching Dashboard 讓開發者檢查快取命中率。
可用性方面，Sol 與 Luna 先在 ChatGPT Work 與 Codex 上線（Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu），Free 與 Go 用戶可在桌面版用到 Luna，但還沒進一般 ChatGPT 對話。API 型號是 gpt-6-sol 與 gpt-6-luna。
安全、合規與那些「不能做」的事
Opus 5.5 是 Anthropic 在發表「我們必須為前沿配速（pacing the frontier）」主張之後的第一個模型，也是第一個在發布前交給外部評估機構測試的版本，包括 Frontier Design 與 METR。Anthropic 表示 Opus 5.5 在自家的自動化行為審計上拿到「歷來最高分」，比 Opus 5 更不容易做出難以回復的動作、也更抗 prompt injection。
但代價是一連串限制，這些對開發者比 benchmark 更重要：
- 資安任務會被轉走。Anthropic 明確說多數 cybersecurity 任務會改由 Claude Opus 4.8 執行，生物學與前沿 LLM 開發任務則交給 Opus 5。也就是你要做資安研究，拿到的可能不是 Opus 5.5 的答案。
- 強制工具調用不能用。
tool_choice指定any或特定工具會回 400，必須改用auto搭配 Strict Tool Use 或 Structured Outputs。 - 工具之間的敘述文字消失了。模型在工具調用之間的過渡文字現在被包進 thinking block，預設
display: "omitted"會是空的，依賴這段文字顯示進度的前端會在工具調用期間「一片安靜」。 - 思考區塊不能跨模型接力。Opus 5.5 的 thinking block 無法傳給 Sonnet／Haiku 繼續對話。
- 反蒸餾機制。Opus 5.5 與 Fable 5.1 都啟用 preserved thinking，禁止 API 使用者修改 Claude 的既有 context 來抽取推理過程，適用於 2026 年 8 月 31 日之後建立的 API 帳號。
- 歐盟 AI Act 浮水印。與 Fable 5.1 相同，輸出帶有浮水印措施。
另外官方宣布提高 Pro、Max、Team 與 seat-based Enterprise 方案的 5 小時用量上限，並提供「可儲存的 rate limit reset」（存起來，想用再用的重置額度）。Claude Sonnet 5.5 與 Haiku 5.5 會在接下來幾週跟上。
這一輪價格戰真正改變的事
把兩份公告放在一起看，訊號很清楚：前沿模型的定價權正在被快速侵蝕。
- Anthropic 用「智力登頂 + 降價 20%」鎖定高複雜度的 agentic coding 與知識工作。
- OpenAI 用「價格砍半 + 快取 90% 折扣」鎖定高吞吐的自動化任務。
- 兩邊的公告裡，最常見的計價單位已經不是「每百萬 token」，而是**「每個任務多少錢」（cost per solved task）**。OpenAI 的 AutomationBench 圖表直接把 x 軸畫成 cost per task，Anthropic 也改用「FrontierCode 每任務成本是 Astra 的五分之一」這種說法。
對繁體中文市場的開發者來說，實務結論有三條：
- 先量你自己的任務，再選模型。同一個任務在不同模型上的 token 消耗可以差 4 倍以上，只比牌價一定會算錯帳。
- 預設 effort 才是省錢關鍵。Opus 5.5 的官方成本優勢建立在
medium；要開到xhigh／max之前，先用小樣本量一次每任務成本。 - 遷移前先看 breaking changes。
tool_choice、thinking 無法關閉、thinking block 不可跨模型這三項，是既有系統升級最容易炸的地方。
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原始來源
- Anthropic 官方公告：Introducing Claude Opus 5.5（2026-09-22）
- OpenAI 官方公告：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026-09-22）
- Artificial Analysis：Claude Opus 5.5 Intelligence, Performance & Price Analysis
- TechCrunch：Anthropic releases Opus 5.5 with lower prices and Fable-level performance
- TechCrunch：OpenAI launches GPT-6 Sol and Luna, boasting lower cost and fewer mistakes
- Reuters：OpenAI expands GPT-6 lineup with cheaper Sol and Luna models
註：本文的官方 benchmark 數字來自 Anthropic 與 OpenAI 各自的公告（廠商自報），其中部分對照數據由對方引用、並非同一 harness 實測；Artificial Analysis 的智力指數與 token 用量為獨立第三方測量。文中已逐項標示來源類型，選型時建議以自家工作負載實測為準。