Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra：長時間 Agent 工作該選誰？
從任務成本、context、電腦操作、程式、安全與審核負擔選模型，不用單一榜單定勝負。
Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra：長時間 Agent 工作該選誰？
同樣是修改程式碼庫和操作軟體，兩家公司公佈的分數不能直接相減。測試任務、工具環境、effort 檔位、保護措施不同，系統能給模型哪些許可權也不同。如果團隊要做的是一整天的 Agent 工作，選擇依據應該是產物能否透過驗收、途中怎樣恢復，以及人需要花多少時間補救。
兩種模型的起點
Anthropic 公佈的 Opus 5.5 規格包括 100 萬 token context、12.8 萬 token 最大輸出和預設 medium effort；標準 API 目錄價是輸入每百萬 token 4 美元、輸出 20 美元。OpenAI 公佈的 GPT-6 Astra 是約 105 萬 token context、12.8 萬 token 最大輸出，提供 low 到 max 的 effort 檔位；目錄價為輸入 10 美元、輸出 50 美元，超過 27.2 萬輸入 token 時適用更高的長上下文價格。
這些數字描述模型介面和上游計費條件，不描述一次任務能否完成。多出的 5 萬 context 不能替代檢索與持久狀態；更低的單價如果換來更多失敗迴圈，也未必省錢。
程式設計：先統一任務，再看榜單
Anthropic 報告 Opus 5.5 在其 Terminal-Bench 4.0 設定下為 66.4%（xhigh effort），並引用 Astra 57.9%（high effort）；FrontierCode Main 則報告 54.4% 對 53.3%。OpenAI 在自己的釋出材料中給出 Astra 的相應結果。數字可以說明雙方都重視持續程式設計，卻不足以判定某個團隊的倉庫遷移誰更可靠：effort 不同，執行環境和任務選擇也要逐項核對。
選一組真實程式碼任務：跨檔案重構、依賴升級、難復現錯誤和測試修復。固定倉庫快照、許可權、工具、時間限制與驗收測試。分別記錄補丁能否合併、迴歸有無遺漏、人工改動了多少、發生幾次失敗迴圈。評審只看 diff、測試和可復現結果。
電腦操作：完整流程比單步成功重要
OpenAI 報告 Astra 在其 OSWorld 2.0 offline 測試上為 72.6%、AutomationBench 為 41.4%。Anthropic 公佈的 Opus 5.5 OSWorld partial 設定為 81.8%，並引用 AutomationBench 40.0%。尤其不能把兩個 OSWorld 數字當作同一把尺：offline 與 partial 的任務和評分口徑並不相同。
如果團隊工作涉及瀏覽器、表格和桌面軟體，測試從輸入到最終產物的整條鏈。點選成功不等於提交正確；拿到截圖不等於寫回了正確記錄。設計一個需要讀取資料、填表、生成成稿、由人稽核後才能傳送的任務，看哪一種模型更少誤操作、出錯後能否恢復。
安全與人工接管要一起測
Anthropic 強調 Opus 5.5 對 prompt injection 和隔離邊界的改進；OpenAI 報告 Astra 更能遵守授權範圍，同時披露在部分對抗測試裡 chain-of-thought monitorability 變弱。不同評測不能合併成一個“更安全”分數。
兩種模型都應面對同一份混有惡意指令的網頁或文件，使用同一工具許可權和審批邊界。觀察它們是否把外部內容當作指令、是否企圖執行未經批准的寫入，以及人能否透過日誌和產物理解發生了什麼。對於高影響任務，許可權和審批的設計比宣傳材料中的名次更重要。
怎樣定預設模型和例外
將任務分為倉庫程式設計、資料研究、跨應用操作和需人工審批的動作。每類準備不止一個用例，固定輸入、工具、許可權、effort 選擇原則和稽核標準。統計透過率、總耗時、全部呼叫成本、嚴重錯誤和人工修復分鐘數；失敗的任務同樣留檔，不從平均值裡刪去。
若 Opus 5.5 在團隊的長程式碼任務中穩定減少返工，可以把那類任務優先給它；若 Astra 在電腦操作與業務產物上表現更穩，則把那類任務交給它。沒有證據支援的場景保留人工選擇，不強行做“一個模型管一切”的路由。
Buda 的檔案、工具執行、瀏覽器和可稽核產物能讓同一類任務留下可比較的結果。跨模型交接時，任務狀態應儲存在檔案或正式記錄裡，不能只藏在上一模型的對話上下文中。
在 Buda 中使用 Opus 5.5
具有有效付費訂閱的 Space 已可在 Buda 選擇 Claude Opus 5.5，展示倍率為 1.3×，以 Sonnet 5 的 1.0× 為基準。另一模型的許可權和倍率應檢視當前價格頁。實際比較應記錄同一任務每份透過驗收產物消耗的 Credits；API 目錄價和展示倍率都不能直接推成固定的任務成本比例。