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Claude Opus 5.5 (low) vs GPT-6 Astra (high)

GPT-6 Astra (high) 平均分领先,为 9.9 vs 9.4。 Claude Opus 5.5 (low) benchmark 成本更低,为 $1.733 vs $4.458。 GPT-6 Astra (high) 更快,为 20.16s vs 25.68s,通过率为 88.4% vs 97.1%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#26
总输出令牌
25,006
响应时间(平均)
25.68s
总成本
$1.733
排名
#7
总输出令牌
55,595
响应时间(平均)
20.16s
总成本
$4.458
推荐模型 Claude Opus 5.5 (low)

它的得分接近这里的最高分(9.4 vs 9.9),同时成本比GPT-6 Astra (high)低约 2.6 倍。

详细对比

指标 Claude Opus 5.5 Claude Opus 5.5 low 发布日期: 2026-09-23 GPT-6 Astra GPT-6 Astra high 发布日期: 2026-09-04
分数 9.4 9.9
排名 #26 #7
可靠性 10.0 9.9
一致性 9.3 9.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 88.4% 97.1%
不稳定测试 2 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 9.118 20.263
总成本 $1.733 $4.458
输入价格 $4.000 / 1M $10.000 / 1M
输出价格 $20.000 / 1M $50.000 / 1M
缓存读取价格 $0.200 / 1M $1.000 / 1M
缓存写入价格 $5.000 / 1M $12.500 / 1M
总输入令牌 308,056 167,805
输出令牌 9,434 5,651
推理令牌 15,572 49,944
响应时间(平均) 25.68s 20.16s
响应时间(最大) 89.16s 254.93s
响应时间(总计) 590.71s 463.68s
参数量 ~5T 总计 (~500B 激活) ~2T 总计 (~150B 激活)
开放状态 闭源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#26 Claude Opus 5.5

low
无效SVG
成本
$0.038
时间
19.1s
令牌
2,010 tok

#7 GPT-6 Astra

high
成本
$0.457
时间
176.7s
令牌
9,218 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
Claude Opus 5.5 10.0 10.0 100.0% 0 12.23s 10,608 575 2,777
GPT-6 Astra 10.0 10.0 100.0% 0 5.86s 7,302 392 2,387

切换对比组合