GPT-6 Astra 和 Opus 5.5 怎麼選？獨立排行榜、價格與哪些工作交給誰

老闆決定明年要替團隊買一套 AI 訂閱，會議上只問了一句：ChatGPT 還是 Claude？九月剛好兩邊都推出了新旗艦，OpenAI 在 9 月 3 日發表 GPT-6 Astra，Anthropic 在 9 月 22 日推出 Claude Opus 5.5。三週過去，各種排行榜與實測已經足夠讓人做判斷，只是答案不會是一句「選哪家」。

整理獨立排行榜與實測之後，大方向是這樣的：瀏覽器操作與業務、營運類流程，Opus 5.5 略勝，而且每個任務的成本比較低；行銷、客服、財務流程，Astra 仍然領先。要做出好看的東西，例如網頁、3D、動畫，Opus 5.5 多數時候贏，代價是 token 用得多；Astra 的特色則是省 token、步驟少。對大多數公司來說，團隊已經在用哪一套工具，往往比模型差那幾個百分點更重要，最好的做法是拿自己的十個流程兩邊都試。

先看基本差異

兩個模型的定位很接近，都是主打能長時間做事、能操作電腦的旗艦模型，差別在價格、方案與搭配的工具。

價格上，Astra 的單價是 Opus 5.5 的 2.5 倍。OpenAI 同一週也推出了便宜很多的 GPT-6 Sol（輸入 2 美元、輸出 10 美元）與 GPT-6 Luna（輸入 0.1 美元、輸出 0.5 美元）（Simon Willison 整理）。不過單價不等於每個任務的成本，這點後面會細講。

獨立排行榜：誰贏、贏多少

各家自己公布的跑分，測試環境不同，很難放在一起比；例如同樣是 OSWorld 電腦操作測試，OpenAI 公布 Astra 72.6%，用的是離線子集，Anthropic 公布 Opus 5.5 81.8%，又是另一套計分。比較可信的是第三方用同一套方法測兩家的排行榜，目前有三個值得看。

Zapier 的 AutomationBench 用 657 個模擬真實業務流程的任務，看最後的系統狀態對不對。9 月 27 日的版本裡，Opus 5.5 以 42.47% 排第一，每題成本 1.44 美元；Astra 以 41.4% 排第二，每題 1.73 美元。拆開看領域，Astra 在行銷、客服、財務三類任務仍是第一，業務與營運則是 Opus 5.5 領先。

Browserbase 的瀏覽器代理評測差距更明顯。兩者的準確率只差 2 個百分點，Opus 5.5 是 89%、Astra 是 87%，速度也差不多，都是五分多鐘一題；但每題成本 Opus 5.5 約 0.51 美元，Astra 約 3.07 美元，差了六倍。

圖：Browserbase 瀏覽器代理評測：兩者準確率只差 2 個百分點、速度相近，但每題成本 Astra 約是 Opus 5.5 的六倍（截圖來源：Browserbase（Stagehand））

第三個是柏克萊大學團隊維護的 Agents' Last Exam，測的是更長、更專業的工作流程。Opus 5.5 搭配 Claude Code 的通過率 38.2%，Astra 搭配 Codex 是 34.2%；但 Astra 的總耗時少了約三十六小時，輸入 token 只用了約 5.8 億，Opus 5.5 則是 42 億。Astra 發表時宣稱在這個榜上第一，那是 Opus 5.5 推出之前的事。

圖：Agents' Last Exam 專業工作流程排行：Opus 5.5 通過率較高，Astra 的總耗時與輸入 token 則明顯較少（截圖來源：Agents' Last Exam）

第三方機構 Artificial Analysis 的綜合智力指數也有類似變化：Astra 發表後與 Claude Fable 5.1 並列 53 分，Opus 5.5 推出後以 58 分拿下第一（Artificial Analysis）。這些差距都不大，而且排行榜每週都在變，拿來看趨勢可以，當成採購依據就太薄了。

要做出好看的東西：網頁、3D、動畫

這是兩者差異最明顯的地方。threejseval 讓各模型用同一個 prompt 做 15 種 Three.js 網頁 3D 場景，再由真人盲測投票。9 月 27 日的排名裡，Opus 5.5（High）以 2077 分第一，Astra（Medium）1902 分第二；Opus 贏了 15 題中的 10 題，艾菲爾鐵塔、收割機、窗簾這幾題則是 Astra 比較好。

圖：threejseval 網頁 3D 盲測：Opus 5.5（High）分數最高、成本也高，GPT-6 Astra（Medium）以約三成的成本排第二（截圖來源：threejseval）

但看圖的橫軸就知道代價：Opus 5.5 每題平均用掉約 123 萬 token、2.61 美元，Astra 只用約 5.7 萬 token、0.76 美元。把 Opus 5.5 降到 Medium，分數 1886、每題 1.17 美元，跟 Astra 差不多，成本仍然高一些。

Blender 的同題測試也是一樣的模式。有人讓兩個模型都開最高效能做同一個簡單任務，成品「幾乎一樣」，Astra 花 43 分鐘、輸出 6.1 萬 token，Opus 5.5 花 1 小時 57 分、輸出 50.7 萬 token；另一位 3D 創作者做角色綁定與動畫時比較喜歡 Opus 的成果，但重建一個卡通場景時，認為 GPT-6 做得明顯比較好。寫過 Astra 長篇評測的 Matt Shumer 也有類似觀察：Claude 在視覺品味上仍然領先，Astra 則在後端與程式碼審查上比較強（原文）。產品發表影片方面，社群裡把 Opus 5.5 跟 Astra 並列比較的案例，多半偏好 Opus 的設計感，但都是單一使用者的非盲測比較。

實務上的建議是：要給客戶看、講究美感的產出，先試 Opus 5.5；量大、預算有限、只要夠用就好的，Astra 或 Opus 的 Medium 等級就夠了。還有一個提醒，Simon Willison 用 Opus 5.5 最高的 max 等級做一張向量圖，兩次都把 12.8 萬個輸出 token 全用在思考上、沒交出結果，一般工作開到 High 就好。

成本不是只看單價

Astra 的單價貴 2.5 倍，但它用的 token 少很多，所以實際每個任務的成本要看工作類型。上面幾個排行榜剛好說明了這件事：業務流程與瀏覽器操作，Opus 5.5 每題比較便宜；網頁 3D 這種會讓 Opus 大量思考的工作，Astra 反而便宜。

訂閱方案的額度也要一起看。Astra 在 Plus 方案每 5 小時大約只能用 5 到 45 則訊息，$200 美元的 Pro 方案還在 9 月 10 日因為需求太大暫停新訂閱。我們自己在〈GPT-6 Astra 強在哪裡〉的實測裡，讓 Astra 四個小時設完一套 CRM，同時也燒完 Pro 方案一週的額度。Opus 5.5 這邊，一位獨立開發者用 20 美元的 Claude 方案做了 8 支宣傳影片，用掉一週額度的 22%；另一位 Three.js 講師花 8 小時做一款島嶼遊戲，用掉 200 美元方案一週額度的 59%。這些都是個案，但方向很清楚：不管選哪家，重度使用都要預期額度會先用完，而不是帳單先嚇到人。

更省錢的做法是分工，不要所有事都丟給旗艦模型。我們在〈Jev 是什麼〉寫過自己的例子：官網導覽員原本讓寫回答的大模型同時決定要不要換頁，後來把這個判斷交給專門做決定的小模型，一次約 0.3 到 0.5 秒，訪客到達正確頁面的時間從九到十秒縮到四秒左右，寫回答才交給大模型。怎麼設計這種分工，〈LLM 帳單越用越貴怎麼救〉有完整做法。

安全與可控性

兩家都宣稱新模型更安全，但公開的比較數字不多。OpenAI 的 GPT-6 Astra 系統卡裡，外部紅隊 Gray Swan 的間接提示注入測試顯示，攻擊者重試 15 次時 Astra 約 8.5% 會被攻破，同一張圖裡 Anthropic 的上一代 Claude Opus 5 是 4.8%，Opus 5.5 沒有在這張圖裡。Anthropic 則說 Opus 5.5 是自家自動化行為稽核裡表現最好的模型，這是廠商自評。

操作層面，Astra 在 ChatGPT 裡預設會在重要動作前要求確認，系統懷疑它誤解指令時也會暫停任務；Anthropic 的 Claude in Chrome 則用分類器自動核准判斷為安全的動作。兩種設計各有取捨，但對企業來說結論相同：權限要自己設計，付款、寄信、刪資料這類動作不管用哪個模型都要人確認。權限怎麼分層，可以參考〈讓 AI Agent 接上你的工作工具〉。

情境選型：哪些工作交給誰

工具鏈這件事值得多說一句。模型是跑在 Claude Code、Codex 這類工具裡面的，團隊累積的設定、skill 和工作習慣都綁在工具上。我們在〈三大 AI Coding Agent 完整比較〉比過這幾套工具的差異，建議先選工具，再在工具支援的模型裡挑；團隊的 skill 怎麼整理成可以帶著走的格式，可以看〈把同事煉化成技能包〉。

最後，排行榜是別人的題目。真正要決定之前，挑十個公司裡最常做、最花時間的流程，兩個模型各跑一輪，記下完成率、花的時間和額度，比任何排行榜都準。這樣的小規模試跑怎麼設計、怎麼算投報，〈AI 流程自動化的投報怎麼算〉有整理。如果想更進一步，讓系統依任務自動分派給不同模型，就是把 Agent 接進公司系統的題目了，可以參考我們的 AI Agent 開發。

整體來說，九月這兩個新旗艦沒有誰全面勝出。Opus 5.5 在多數獨立測試裡小幅領先、單價也便宜，Astra 則在特定流程與 token 效率上占優。選哪一個，最後要回到自己的工作、自己的工具和自己的預算。

資料來源與查證日期

• 官方：Anthropic：Claude Opus 5.5、OpenAI：GPT-6 Astra 系統卡、OpenAI Help Center：Astra 用量
• 排行榜：Zapier AutomationBench、Browserbase 瀏覽器代理評測、Agents' Last Exam、Artificial Analysis、threejseval
• 價格與實測整理：Simon Willison、Matt Shumer 的 Astra 評測

本文價格、方案與排行榜數字查證於 2026 年 9 月 27 日。排行榜為即時資料，新模型與重跑都會改變排名；各實測案例為作者自述，我們未重現。

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