摘要：对比GPT-6 Sol、Claude Opus 5.5与Grok 4.7三款旗舰模型定价与基准表现。厂商自报分数与第三方跑分存在系统性差距，选型应看单任务成本。

选模型先看榜单，还是先看账单？2026年9月，GPT-6 Sol、Claude Opus 5.5与Grok 4.7三款旗舰先后进入用户视野。把它们放在一起比较，能看清当前大模型厂商的三条路线。

先说定价。Claude Opus 5.5输入4美元、输出20美元每百万token，较上代Opus 5下降20%，缓存读取0.20美元每百万token，降幅达60%。GPT-6 Sol定价为输入2美元、输出10美元每百万token，较GPT-5.6促销价下降50%，同系列的Luna更便宜。Grok 4.7维持4.6代价格，输入2美元、输出6美元每百万token。三家之中，Grok输出单价最低，Opus最高。

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再看基准表现，这里需要分清楚“谁测的”。Opus 5.5在官方Terminal-Bench 4.0上得分66.4%，而第三方机构Artificial Analysis独立跑分为59.6%。GPT-6 Sol官方未公布Terminal-Bench 4.0成绩，但在AutomationBench的xhigh档表现超过Claude Opus 5的max档，而单任务成本仅为后者的9%。Grok 4.7的差异最明显：同一基准上，其自报38.0%，Terminal-Bench官方榜记录37.58%，Artificial Analysis标准化重测只有25.8%。差距来自测试框架与评测设置不同。

单任务成本是把“分数”换算成“钱”的关键指标。Terminal-Bench 4.0官方榜记录，Grok 4.7每解出一个任务约花费29.70美元，高于GPT-6 Astra high档的17.02美元。原因在用量：Grok 4.7最高档单任务输出token约8.1万，为Astra的两倍以上。分数高不一定省钱，消耗大可能抵消性能优势。

三条路线因此清晰：Anthropic向内砍成本，靠降价与缓存优惠留住重度用户；OpenAI向下摊价格，用更低单价换取规模使用；xAI向上冲性能，以高消耗换取高分。方向不同，适用人群也不同。

评测这类产品，须有方法论自觉。厂商自报分数与第三方独立分数之间存在系统性差距，框架不同、设置不同，结果即可相差十余分。把榜单最高分当作选型依据，往往失真。更务实的做法是：在自己的真实任务上跑单任务成本与稳定性，而非追逐公开基准的峰值。

对多数团队，建议按任务性质选型。预算敏感、任务量大，GPT-6 Sol与Grok 4.7的低输出单价有吸引力；追求稳定与可控，Opus 5.5的降价与缓存机制更友好。若任务依赖特定基准能力，应做小样本实测再定。

部分数据为厂商自报，引用时以官方发布页为准。