适合选择 GPT-5.5 Pro 的情况
- TokenHub 将其定位为面向最高难度专业任务的 GPT-5.5 高算力档位
- 输入 $30/M、输出 $180/M，优先追求回答质量而非成本
- 1.05M 上下文、128K 最大输出，支持文本、图像和 PDF 输入
GPT-5.5 Pro vs Claude Sonnet 4.6
本页将 OpenAI 的 GPT-5.5 Pro 与 Anthropic 的 Claude Sonnet 4.6 并排展示，便于查看价格、模型 ID、上下文与输出上限、模态、工具调用、发布日期以及可用的基准测试表现。
综合建议
Claude Sonnet 4.6 的输入价格为 GPT-5.5 Pro 的十分之一、输出价格为十二分之一，是更均衡的生产默认项；仅在成本次要、需要最大化专业任务质量时选择 GPT-5.5 Pro。
对比亮点
GPT-5.5 ProOpenAI
Claude Sonnet 4.6Anthropic
最适合
最高难度的专业推理交付任务
均衡的编程Agent生产知识工作
如何理解根据模型能力与产品定位综合判断。
任务定位
Pro 推理编程研究
编程Agent生产任务
如何理解模型最直接面向的工作负载。
输入
$30/M
$3/M优势
如何理解提示词或检索内容较大时，价格越低越好。
输出
$180/M
$15/M优势
如何理解推理密集或长文本生成场景中，价格越低越好。
上下文长度
1.1M
1M
如何理解处理代码仓库、检索资料与长转录时，容量越大越好。
输入模态
图像, PDF, 文本
图像, PDF, 文本
如何理解输入类型越丰富，越不需要额外接入视觉或视频模型。
模型选择指南
适合选择 Claude Sonnet 4.6 的情况
- TokenHub 最高推理档位的 Intelligence Index 为 47.2、Coding Index 为 50.9
- 输入 $3/M、输出 $15/M
- 1M 上下文、64K 最大输出，支持文本、图像和 PDF 输入
基础信息
GPT-5.5 ProOpenAI
Claude Sonnet 4.6Anthropic
名称
GPT-5.5 ProGPT-5.5 Pro
模型 ID
GPT-5.5 Progpt-5.5-pro
简介
GPT-5.5 ProGPT-5.5 Pro 是 OpenAI GPT-5.5 一代中使用更多计算资源的高阶版本，适合答案质量比速度更重要的高难度专业任务。OpenAI 资料将 Pro 档描述为会“思考得更深”，在代码、研究、数据分析和文档密集型工作中追求更高精度。它应被定位为面向复杂推理和专业交付的模型，而不是日常聊天模型。
供应商
GPT-5.5 ProOpenAI
发布日期
GPT-5.5 Pro2026-04-23
上下文长度
GPT-5.5 Pro1.1M
最大输出 Token
GPT-5.5 Pro128K
名称
Claude Sonnet 4.6Claude Sonnet 4.6
模型 ID
Claude Sonnet 4.6claude-sonnet-4.6
简介
Claude Sonnet 4.6Claude Sonnet 4.6 被介绍为在代码、计算机使用、长上下文推理、Agent 规划、知识工作和设计方面的全面升级。Anthropic 资料将其描述为具备 1M 上下文 beta 支持和更好 Agent 行为的强中档模型。它适合希望获得接近前沿能力，同时控制成本和延迟的团队。
供应商
Claude Sonnet 4.6Anthropic
发布日期
Claude Sonnet 4.62026-02-17
上下文长度
Claude Sonnet 4.61M
最大输出 Token
Claude Sonnet 4.664K
名称
GPT-5.5 ProGPT-5.5 Pro
名称
Claude Sonnet 4.6Claude Sonnet 4.6
模型 ID
GPT-5.5 Progpt-5.5-pro
模型 ID
Claude Sonnet 4.6claude-sonnet-4.6
简介
GPT-5.5 ProGPT-5.5 Pro 是 OpenAI GPT-5.5 一代中使用更多计算资源的高阶版本，适合答案质量比速度更重要的高难度专业任务。OpenAI 资料将 Pro 档描述为会“思考得更深”，在代码、研究、数据分析和文档密集型工作中追求更高精度。它应被定位为面向复杂推理和专业交付的模型，而不是日常聊天模型。
简介
Claude Sonnet 4.6Claude Sonnet 4.6 被介绍为在代码、计算机使用、长上下文推理、Agent 规划、知识工作和设计方面的全面升级。Anthropic 资料将其描述为具备 1M 上下文 beta 支持和更好 Agent 行为的强中档模型。它适合希望获得接近前沿能力，同时控制成本和延迟的团队。
供应商
GPT-5.5 ProOpenAI
供应商
Claude Sonnet 4.6Anthropic
发布日期
GPT-5.5 Pro2026-04-23
发布日期
Claude Sonnet 4.62026-02-17
上下文长度
GPT-5.5 Pro1.1M
上下文长度
Claude Sonnet 4.61M
最大输出 Token
GPT-5.5 Pro128K
最大输出 Token
Claude Sonnet 4.664K
价格
GPT-5.5 ProOpenAI
Claude Sonnet 4.6Anthropic
输入
GPT-5.5 Pro$30/M
输出
GPT-5.5 Pro$180/M
缓存输入
GPT-5.5 Pro暂无
输入
Claude Sonnet 4.6$3/M
输出
Claude Sonnet 4.6$15/M
缓存输入
Claude Sonnet 4.6$0.3/M
输入
GPT-5.5 Pro$30/M
输入
Claude Sonnet 4.6$3/M
输出
GPT-5.5 Pro$180/M
输出
Claude Sonnet 4.6$15/M
缓存输入
GPT-5.5 Pro暂无
缓存输入
Claude Sonnet 4.6$0.3/M
能力特性
GPT-5.5 ProOpenAI
Claude Sonnet 4.6Anthropic
推理
GPT-5.5 Pro
知识
GPT-5.5 Pro2025-12-01
附件
GPT-5.5 Pro
输入模态
GPT-5.5 Pro图像, PDF, 文本
输出模态
GPT-5.5 Pro文本
温度参数
GPT-5.5 Pro
工具调用
GPT-5.5 Pro
推理
Claude Sonnet 4.6
知识
Claude Sonnet 4.62025-08-31
附件
Claude Sonnet 4.6
输入模态
Claude Sonnet 4.6图像, PDF, 文本
输出模态
Claude Sonnet 4.6文本
温度参数
Claude Sonnet 4.6
工具调用
Claude Sonnet 4.6
推理
GPT-5.5 Pro
推理
Claude Sonnet 4.6
知识
GPT-5.5 Pro2025-12-01
知识
Claude Sonnet 4.62025-08-31
附件
GPT-5.5 Pro
附件
Claude Sonnet 4.6
输入模态
GPT-5.5 Pro图像, PDF, 文本
输入模态
Claude Sonnet 4.6图像, PDF, 文本
输出模态
GPT-5.5 Pro文本
输出模态
Claude Sonnet 4.6文本
温度参数
GPT-5.5 Pro
温度参数
Claude Sonnet 4.6
工具调用
GPT-5.5 Pro
工具调用
Claude Sonnet 4.6
基准测试
GPT-5.5 ProOpenAI暂无基准测试数据
Claude Sonnet 4.6Anthropic
综合能力
暂无
代码能力
暂无
综合能力
领先47.2
代码能力
领先50.9
知识与推理
GPQA
暂无
HLE
暂无
GPQA
领先87.5%
HLE
领先30%
代码能力
SciCode
暂无
Terminal-Bench Hard
暂无
SciCode
领先46.8%
Terminal-Bench Hard
领先53.0%
指令遵循与 Agent 任务
IFBench
暂无
AA-LCR
暂无
Tau2
暂无
IFBench
领先56.6%
AA-LCR
领先70.7%
Tau2
领先75.7%
常见问题
GPT-5.5 Pro 和 Claude Sonnet 4.6 哪个更好？
+
应根据具体工作负载选择。本文把 GPT-5.5 Pro 与 Claude Sonnet 4.6 的价格、上下文、输出上限、能力和基准测试数据并排展示。也覆盖: claude vs chatgpt, claude ai vs chatgpt, chatgpt vs claude comparison, chat gpt vs claude.
Claude Sonnet 4.6 比 GPT-5.5 Pro 更便宜吗？
+
可以查看上方价格区，对比 GPT-5.5 Pro 与 Claude Sonnet 4.6 的输入、输出和缓存输入价格。
哪个模型支持更长上下文？
+
GPT-5.5 Pro 的上下文长度为 1.1M，Claude Sonnet 4.6 的上下文长度为 1M。
两个模型都能通过 TokenHub 使用吗？
+
如果两个模型都在 TokenHub 模型目录中可用，就可以通过 TokenHub API 路由到 GPT-5.5 Pro 和 Claude Sonnet 4.6。