Claude Sonnet 5.5 怎麼選：與 Sonnet 5 同價、更快，跟 Opus 5.5 該用哪個

先講結論

一句話：日常工作先用 Sonnet 5.5，遇到複雜、開放式的工作再切 Opus 5.5。 這也是 Anthropic 自己在發布頁寫下的分工。

先給一張表：

表裡的數字多數是 Anthropic 自己的測試與選登的客戶說法，第五節會講這代表什麼。

一、9 月 28 日發布了什麼

Sonnet 5.5 是 Claude 5.5 家族第二款，9 月 22 日的 Opus 5.5 是第一款。官方定位：Opus 5.5 為需要仔細判斷的複雜工作而生，Sonnet 5.5 最擅長定義清楚的日常任務、修 bug，以及製作文件、簡報與試算表。

三個官方數字：

• 牌價與 Sonnet 5 相同：每百萬 token 輸入 2 美元、輸出 10 美元。
• 輸出速度快 30% 以上，比較對象是 Sonnet 5。
• 單一任務成本最多低 30%，同樣比 Sonnet 5，原因不是單價降了，而是通常需要少得多的 token 就能做完同樣的事。官方註明這是在自己的測試中得到的結果。

可用性方面，官方列出 Claude 應用程式、Claude Platform（API 代號 claude-sonnet-5-5）、Amazon Web Services、Google Cloud 與 Microsoft 的平台，並提供零資料留存選項；各雲端的模型 ID 與區域請以各家文件為準。

二、跟 Sonnet 5 比：值得直接換

同一價位，速度更快、單任務更省。官方表上列出的每一項基準，Sonnet 5.5 的分數都高於 Sonnet 5，例如 GDPval-AA（真實職業工作任務）約高出 400 分。合作夥伴引言也集中在效率：Balyasny 在自己的 2,441 題金融任務上，每個答案約用 12.1 萬 token，Sonnet 5 則是 49.7 萬。

要提醒的是，表上 Sonnet 5 的個別分數低很多（例如 Terminal-Bench 4.0 為 10.3%），頁面沒說明兩欄的測試條件是否完全可比，所以我不引用「進步幾倍」，只採用幅度較平實的數字。

升級前有兩件事。一件要改設定：如果你原本用「關閉思考」的設定，官方要求先改成新的 between_tools 設定。一件要知道：官方說較高風險的網路安全任務會明確回退到 Sonnet 5 處理，一般的找 bug、修 bug 則不受影響。Sonnet 5 的背景見〈Sonnet 5 深度評測〉。

三、跟 Opus 5.5 比：分數貼近，但官方仍說複雜工作 Opus 較強

先看官方表格裡幾組數字（Sonnet 5.5／Opus 5.5）：

兩點讀法。一，Opus 5.5 發布頁註明，未特別標示的成績是以 adaptive thinking、max effort 跑的；Sonnet 5.5 各列的 effort，官方表只有 FrontierCode 標明，所以這張表不是逐列同 effort 的比較。二，FrontierCode 的 Sonnet 5.5 在 Max 反而低於 Xhigh，官方註腳說，Max 時它較常拆出多個 subagent 跑 code review，在 Cognition 檢視的兩個案例中導致逾時或超出範圍的修改，因而被扣分。

差距確實小，官方還說幾項評測上 Sonnet 5.5 開到 Max effort 時表現與 Opus 5.5 相當。但同一段話後面接著寫：在官方自己與外部測試者的測試中，Opus 5.5 在需要持續判斷的複雜、開放式工作上仍明顯較強。 基準分數差距小，官方文字卻說 Opus 仍較強，這兩件事並存；官方同頁也說，基準分數只呈現模型能力的一個面向。

另有一格要小心解讀：Terminal-Bench 4.0 上 Sonnet 5.5 是 70.6%、Opus 5.5 是 66.4%。但 Opus 那格是 xhigh 的成績，表中沒標明 Sonnet 5.5 的 effort；Opus 5.5 發布頁另註明該項標準誤約 ±2.6 個百分點，且安全機制介入時會改由舊模型完成任務，分數可能被拉低。我不拿這一格說「Sonnet 5.5 贏了」。

比較實用的參考，是官方頁面上創作者 Kevin Ngo 的一句話：由 Opus 5.5 定下遊戲的架構，他會放心讓 Sonnet 5.5 去實作。這是官方選登的客戶說法，不是實驗結果，但和「Opus 規劃、Sonnet 執行」的分工方向一致。Opus 5.5 的價格與用量上限見〈Opus 5.5 vs GPT-6 Sol／Luna 怎麼選〉。

至於「出錯代價高就用 Opus」，官方並沒有這樣說；同一頁選登的 Box 引言，反而說 Sonnet 5.5 會讓金融與醫療客戶有信心用在最敏感的工作。這是對未來使用的期待，不是已驗證的結果。這類任務建議用自己的驗收流程，把兩個模型各跑一遍再決定。

四、成本怎麼算：單價一半，不等於帳單一半

牌價上，Sonnet 5.5 的輸入、輸出與快取寫入都是 Opus 5.5 的一半，但快取讀取兩者相同，都是每百萬 token 0.20 美元。Opus 5.5 發布頁說，快取讀取占了 agent 與編程工作成本的大宗。

假設情境（數字是我設的，非官方資料）：一次任務有 100 萬 token 快取讀取、20 萬輸入、5 萬輸出。

• Sonnet 5.5：0.20＋0.40＋0.50＝1.10 美元。
• Opus 5.5：0.20＋0.80＋1.00＝2.00 美元。Sonnet 約是 Opus 的 55%。

如果快取讀取變成 1,000 萬 token，其他不變：Sonnet 5.5 是 2.90 美元，Opus 5.5 是 3.80 美元，Sonnet 約是 Opus 的 76%。快取讀取占比越高，半價的優勢就越被稀釋。

還有一層：每個任務用掉多少 token，會隨 effort 而變。官方自己說，Sonnet 5.5 在較低的 effort 單任務成本較低、最適合搭配 Opus 5.5；到了較高的 effort，兩者表現可以相近，成本也會相近。所以「用便宜的那個」不是固定答案。建議挑幾個你自己的真實任務，兩個模型各跑一遍，記下 token 用量、花費與人工修正次數再決定。

速度也要小心讀。官方的「快 30% 以上」是拿各自的上一代比，沒有 Sonnet 5.5 對 Opus 5.5 的數字；官方頁面只列出 Opus 5.5 有最高約 2.5 倍速的 Fast 模式（輸入 8 美元、輸出 40 美元），未見 Sonnet 5.5 的對應選項。訂閱用戶也一樣：官方只說用量取決於對話長度、所選模型與所用功能，沒有公布 Sonnet 與 Opus 的用量差，所以我不寫「用 Sonnet 比較省額度」。

五、這篇的限制

1. 多數數字是 Anthropic 自己的測試與選登說法。 官方註腳明載由第三方 Artificial Analysis 執行的是 GDPval-AA 與 AA-Briefcase，但跑的是官方註明有 bug 的預先發布版本（官方預期影響若有也很小，且會低估 Sonnet 5.5），並由官方頁面挑選呈現；Sonnet 5.5 與 Opus 5.5 發布當天，我沒有看到在正式版上對兩者做的獨立頭對頭實測。
2. 同家族比較相對乾淨，但不等於公平。 兩者列在同一張表上，但 effort 設定不同（見第三節），單任務成本也不同。
3. 官方表上也有 GPT-6 Sol 一欄，但那是 Anthropic 自己整理的，部分項目因 OpenAI 沒公開成績而改列上一代。本篇不做跨家結論。
4. 選型表是我依官方數字與定位整理的建議，不是實驗結論。

收尾

Sonnet 5.5 讓日常工作的預設答案更明確：同樣的錢，更快、更省 token，官方表上多項基準已貼近 Opus 5.5。需要 Opus 5.5 的，是複雜、開放、要靠持續判斷的工作。

如果只記一條：先用 Sonnet 5.5，卡住了再升 Opus 5.5，升之前先確認是不是 effort 開太低。

資料來源與查核說明：本文所有價格、速度、成本、基準分數與可用性，逐句對照 Anthropic 官方頁面原文：Sonnet 5.5 發布頁（anthropic.com/claude-sonnet-5-5）、Claude Sonnet 產品頁、牌價頁（anthropic.com/pricing）、Opus 5.5 發布頁（anthropic.com/claude-opus-5-5）與 Sonnet 5 發布頁（含 2026 年 8 月 10 日的價格更正註記），查核日期均為 2026 年 9 月 29 日。文中標示「官方」的皆為 Anthropic 頁面的說法，其中部分基準由第三方執行、由官方引用，文中已個別標明。第四節的成本算式為本文自設的假設情境，非官方資料。方案內容與定價可能持續調整，實際請以官方頁面為準。