Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra：长时间 Agent 工作该选谁？
从任务成本、上下文、电脑操作、编程、安全与审核负担选模型，不用单一榜单定胜负。
Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra：长时间 Agent 工作该选谁？
同样是修改代码库和操作软件，两家公司公布的分数不能直接相减。测试任务、工具环境、effort 档位、保护措施不同，系统能给模型哪些权限也不同。如果团队要做的是一整天的 Agent 工作，选择依据应该是产物能否通过验收、途中怎样恢复，以及人需要花多少时间补救。
两种模型的起点
Anthropic 公布的 Opus 5.5 规格包括 100 万 token context、12.8 万 token 最大输出和默认 medium effort；标准 API 目录价是输入每百万 token 4 美元、输出 20 美元。OpenAI 公布的 GPT-6 Astra 是约 105 万 token context、12.8 万 token 最大输出，提供 low 到 max 的 effort 档位；目录价为输入 10 美元、输出 50 美元，超过 27.2 万输入 token 时适用更高的长上下文价格。
这些数字描述模型接口和上游计费条件，不描述一次任务能否完成。多出的 5 万 context 不能替代检索与持久状态；更低的单价如果换来更多失败循环，也未必省钱。
编程：先统一任务，再看榜单
Anthropic 报告 Opus 5.5 在其 Terminal-Bench 4.0 设置下为 66.4%（xhigh effort），并引用 Astra 57.9%（high effort）；FrontierCode Main 则报告 54.4% 对 53.3%。OpenAI 在自己的发布材料中给出 Astra 的相应结果。数字可以说明双方都重视持续编程，却不足以判定某个团队的仓库迁移谁更可靠：effort 不同，执行环境和任务选择也要逐项核对。
选一组真实代码任务：跨文件重构、依赖升级、难复现错误和测试修复。固定仓库快照、权限、工具、时间限制与验收测试。分别记录补丁能否合并、回归有无遗漏、人工改动了多少、发生几次失败循环。评审只看 diff、测试和可复现结果。
电脑操作：完整流程比单步成功重要
OpenAI 报告 Astra 在其 OSWorld 2.0 offline 测试上为 72.6%、AutomationBench 为 41.4%。Anthropic 公布的 Opus 5.5 OSWorld partial 设置为 81.8%，并引用 AutomationBench 40.0%。尤其不能把两个 OSWorld 数字当作同一把尺：offline 与 partial 的任务和评分口径并不相同。
如果团队工作涉及浏览器、表格和桌面软件，测试从输入到最终产物的整条链。点击成功不等于提交正确；拿到截图不等于写回了正确记录。设计一个需要读取资料、填表、生成成稿、由人审核后才能发送的任务，看哪一种模型更少误操作、出错后能否恢复。
安全与人工接管要一起测
Anthropic 强调 Opus 5.5 对 prompt injection 和隔离边界的改进；OpenAI 报告 Astra 更能遵守授权范围，同时披露在部分对抗测试里 chain-of-thought monitorability 变弱。不同评测不能合并成一个“更安全”分数。
两种模型都应面对同一份混有恶意指令的网页或文档，使用同一工具权限和审批边界。观察它们是否把外部内容当作指令、是否企图执行未经批准的写入，以及人能否通过日志和产物理解发生了什么。对于高影响任务，权限和审批的设计比宣传材料中的名次更重要。
怎样定默认模型和例外
将任务分为仓库编程、资料研究、跨应用操作和需人工审批的动作。每类准备不止一个用例，固定输入、工具、权限、effort 选择原则和审核标准。统计通过率、总耗时、全部调用成本、严重错误和人工修复分钟数；失败的任务同样留档，不从平均值里删去。
若 Opus 5.5 在团队的长代码任务中稳定减少返工，可以把那类任务优先给它；若 Astra 在电脑操作与业务产物上表现更稳，则把那类任务交给它。没有证据支持的场景保留人工选择，不强行做“一个模型管一切”的路由。
Buda 的文件、工具执行、浏览器和可审核产物能让同一类任务留下可比较的结果。跨模型交接时，任务状态应保存在文件或正式记录里，不能只藏在上一模型的对话上下文中。
在 Buda 中使用 Opus 5.5
具有有效付费订阅的 Space 已可在 Buda 选择 Claude Opus 5.5，展示倍率为 1.3×，以 Sonnet 5 的 1.0× 为基准。另一模型的权限和倍率应查看当前价格页。实际比较应记录同一任务每份通过验收产物消耗的 Credits；API 目录价和展示倍率都不能直接推成固定的任务成本比例。