4个顶级模型到底怎么选
这两天连续测了几轮模型，我越来越确定：选模型不是排座次，而是做任务路由。

先给结论：

• GPT-5.6 Sol：日常默认。开发、分析、写方案，大多数工作先让它跑一版。
• Claude Opus 5：复杂但要求稳定。适合大型代码库、根因分析，以及不能反复返工的高价值任务。
• Claude Fable 5.1：留给最难的 10%。长程研究、架构难题、罕见 bug，需要的是突破上限。
• GPT-6 Astra：留给“做不完”。浏览器、电脑操作、多工具工作流，优势是推进与闭环。

价格也很有意思。当前每百万 input/output tokens：
Sol 是 $4/$20（阶段性促销价），Opus 5 是 $5/$25，Fable 5.1 和 Astra 都是 $10/$50。

但单价不是总成本。真正该算的是：token × 重试次数 + 人工接管 + 工具时间。贵模型一次完成，可能比便宜模型重跑三次更省；简单任务直接上顶配，也可能只是浪费。

我的规则是：先 Sol，重要且模糊换 Opus；想不清上 Fable，做不完上 Astra。

你最常用哪一个？它替你解决的是什么任务？

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