Claude Sonnet 5.5 和 Opus 5.5：54.2 对 58.4 怎么选

同一系列的两档

Opus 5.5 在 2026 年 9 月 22 日发布，Sonnet 5.5 在 9 月 28 日发布。两者上下文都是 100 万 token，最大输出都是 12.8 万，自适应思考默认开启。差别在定位：Opus 做长时智能体编码与知识工作，Sonnet 做日常编码、Bug 修复与文档。

两个模型的名字只差一个词，定位和价格差一档，配置里写错的情况并不少见。先记住 58.4 对 54.2 这组数，后面的价格表都围着它转。

智能分 58.4 对 54.2，差 4.2 分，相对差距 7.7%。单次调用看不出这 4 分，多步任务里会累积：一步差一点，十步之后回头重做的概率更高。这是 Opus 官方价贵一倍的理由，也是唯一值得为它多付钱的地方。

Sonnet 的努力程度五档可调，档位越高，回答前的思考越长，输出 token 越多，账单跟着输出价走。日常任务把档位固定在中档，比每次手动调更省，也更稳定。

官方价两倍，站内价可能反过来

官方 $4/$20 对 $2/$10，正好两倍。站内每个模型能走的分组不一样，折算之后就未必了：

最低档这一行是重点。Sonnet 5.5 最低只能走 Kiro Plan 0.45x，折算 $0.9/$4.5；Opus 5.5 有 Kiro 0.15x，折算 $0.6/$3，比 Sonnet 的最低价还低三分之一。

同一个分组里，比例又回到两倍：Kiro Plan 0.45x 下 Opus 是 $1.8/$9，Sonnet 是 $0.9/$4.5。所以"哪个更便宜"没有统一答案，取决于你手上真实可用的是哪个分组，而不是官网标价。

输出侧的比例还会放大差距。同样 100 万输出 token，Opus 0.15x 是 $3，Sonnet 0.45x 是 $4.5，差 $1.5；换成输出密集的长文任务，这笔差额会成倍出现。

每分钟成本

按每分钟 2 万输入、4 千输出估算，这是连续编码 agent 的常见节奏：

差距来自两处：倍率，和同倍率下的两倍价。Opus 走 0.15x 时每分钟 $0.024，Sonnet 走 0.45x 是 $0.036，前者便宜三分之一；Opus 只能走 0.45x 时每分钟 $0.072，正好是 Sonnet 的两倍。Sonnet 走 Claude Max 0.85x 的 $0.068，和 Opus 走 Kiro Plan 0.45x 几乎一样——跨分组比价最容易踩的坑就在这里。

一天按 6 小时算，最省和最贵的组合差三倍。按每月 22 个工作日跑，差距会变成一笔需要走预算的支出。把这张表的单价乘上自己日志里的 token 分布，才是能报给财务的数。

任务怎么分

分三种情况看。

Kiro 0.15x 可用：主力全放 Opus。它的实付价低于 Sonnet 的任何分组，没有理由为了省钱降档，4.2 分算是白拿的。

只有 Kiro Plan 0.45x：Sonnet 承担日常量，Opus 留给跨模块重构、长链智能体、结果要很久才能验证的任务。同组贵一倍，4.2 分要花在刀刃上。

Claude Max 0.85x 及以上：逻辑一样，Sonnet 做量、Opus 做难题。企业档 1.4x 的单价已经高过官方价，除非有合规或结算要求，否则没必要走。

判断标准不是"哪个模型更强"，而是"这一步错了要花多少时间重来"。格式化、单文件修改、文档改写，错了立刻能看出来，用 Sonnet；跨服务改接口、迁移数据、连续十几步的工具调用，错了半天才发现，用 Opus。

两个模型共用同一个 base_url 和同一把 key，切换只改 model 字段。把模型名放进环境变量，按任务类型分派，比在代码里写死再改要省事。

接入

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-...", base_url="https://ai.idcidiot.com/v1")

# 默认主力；Kiro 0.15x 额度用完时改成 claude-sonnet-5-5
resp = client.chat.completions.create(
    model=os.getenv("CLAUDE_MODEL", "claude-opus-5-5"),
    messages=[{"role": "user", "content": "修掉 tests/ 里失败的用例，只改必要的地方"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

模型页：Claude Sonnet 5.5、Claude Opus 5.5。分组倍率会调整，下单前以价格页为准，其他模型在模型总览里按上下文和价格筛。

先各跑 30 个真实任务，把通过率和每分钟成本并排放在一张表里，再定主力与备用。