一句话答案
这是两个不同重量级的模型，比「谁更聪明」没有意义，该比的是「这个任务该用谁」。GPT-6 Sol 是 OpenAI 的中档：官方 $2 / $10 每百万 token，上下文 272k，原生 agent 是 Codex CLI。Claude Opus 5.5 是 Anthropic 的旗舰：官方 $4 / $20，上下文 1M，原生 agent 是 Claude Code。在 TeamoRouter 上一个 Key 两个都能用，发布当日分别约 $0.30 / $1.50 和 $1 / $5。下面是对照表和按场景选的规则。
对照表
| GPT-6 Sol | Claude Opus 5.5 | |
|---|---|---|
| 模型 ID | gpt-6-sol |
claude-opus-5-5 |
| 厂商、在系列里的位置 | OpenAI，GPT-6 中档（Astra 和 Luna 之间） | Anthropic，最高档（Opus 线） |
| 上下文 | 272,000 token | 1,000,000 token |
| 官方价，输入 / 输出每百万 | $2 / $10 | $4 / $20 |
| TeamoRouter 发布当日价 | ≈ $0.30 / $1.50 | ≈ $1 / $5 |
| 缓存读取（官方 / TeamoRouter） | $0.20 / ≈ $0.03 | $0.20 / ≈ $0.05 |
| 原生 agent | Codex CLI、Codex Desktop | Claude Code |
| TeamoRouter 上的 API 格式 | Chat Completions、Responses API | Anthropic Messages、Chat Completions |
| 发布日期 | 2026-09-23 | 2026-09-23 |
实时价格看价格页，文中是发布当日的值。
三个主要差异意味着什么
价格：差三倍多
同样一次会话——20 万输入、2 万输出——Sol 在 TeamoRouter 约 $0.09，Opus 5.5 约 $0.30。单看一个任务差别不大；一个团队整天跑 agent，就是每周 $30 和 $100 的差别。所以问题不是「哪个模型更好」，而是「哪些任务上多花的钱能赚回来」。
上下文：272k 对 1M
272k token 约等于 8 到 10 千行代码加文档；100 万约等于 3 到 4 万行。任务需要把整个 monorepo 或很长的对话历史放进上下文时，Opus 5.5 直接放；Sol 就得切上下文，丢掉文件之间的关联。项目装得进 272k 的话（大多数服务都装得进），Opus 在这一项上的优势体现不出来。
原生 agent
Codex CLI 是围绕 OpenAI 模型和 Responses API 设计的；Claude Code 围绕 Anthropic 模型和 Messages API。通过 TeamoRouter 两个模型都能用任一格式调用，但「agent + 原生模型」这对组合能用满工具的全部能力（effort 档位、子 agent、系统提示缓存），不用绕。已经在 Codex 里干活的，自然选 Sol；在 Claude Code 里的，选 Opus 5.5。
按场景选
| 场景 | 合理的选择 | 为什么 |
|---|---|---|
| 日常写代码、改动、审查、测试 | Sol | 常规任务结果一样，价格三分之一 |
| 跨几十个文件的大重构 | Opus 5.5 | 需要长上下文和多步规划 |
| 从头读懂一个陌生仓库 | Opus 5.5 | 100 万 token 装得下整个项目 |
| CI 里每个 PR 都跑的 agent | Sol | 单次成本重要，任务同质 |
| 批量操作（分类、抽取） | 都不是——用 Luna | 比 Sol 便宜二十倍，见 GPT-6 Luna |
| 一个出错代价很高的难题 | Opus 5.5 | 一次会话多花 $0.20，比返工便宜 |
大多数团队实际的做法是两个都留着：便宜的做默认，贵的在 /model 里按任务切。一个 TeamoRouter Key 两个都覆盖。
一个 Key 怎么在两者间切换
在控制台创建 Key；两个模型的 API 地址相同。
Codex CLI 用 Sol（~/.codex/config.toml）：
model_provider = "teamorouter"
model = "gpt-6-sol"
[model_providers.teamorouter]
name = "TeamoRouter"
base_url = "https://api.teamorouter.com/v1"
env_key = "OPENAI_API_KEY"
wire_api = "responses"
Claude Code 用 Opus 5.5（环境变量）：
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.teamorouter.com
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的 TeamoRouter Key"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=claude-opus-5-5
一个脚本里两个都用——OpenAI 兼容格式下只改 model 字段：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.teamorouter.com/v1", api_key="你的KEY")
draft = client.chat.completions.create(model="gpt-6-sol", messages=[...]) # 起草——便宜
review = client.chat.completions.create(model="claude-opus-5-5", messages=[...]) # 复核——贵，但只跑一次
分步教程：GPT-6 Sol 在 Codex 里、Opus 5.5 在 Claude Code 里。
付款
两个模型从同一个 TeamoRouter 余额扣，只按用掉的 token 计。支付宝、微信、USDT，境外卡走 Stripe；细节见计费问题。
常见问题
能在 Codex 里跑 Opus 5.5、在 Claude Code 里跑 Sol 吗？ 通过网关技术上可以，但会丢掉 agent 为原生模型设计的那部分能力。更简单的做法是保持「agent + 原生模型」的搭配，把任务在两个 agent 之间分。
GPT-6 Astra 呢？ 那是 OpenAI 的旗舰（$10 / $50），价位在 Opus 5.5 之上。任务需要最高档模型的话，该比的是 Astra 和 Opus 5.5；Sol 在这对里是「常规任务便宜好几倍」的选项。
两个都有缓存吗？ 都有。请求里重复的部分（系统提示、仓库）按缓存读取价计，两个模型都比普通输入便宜好几倍。见计费问题。
请求限制一样吗？ 不一样，按模型设，见速率限制页。
下一步
- GPT-6 Sol API 怎么用
- Claude Opus 5.5 API 怎么用
- 创建 API Key——一个 Key 两个模型