Claude Fable 5.2 发布，API 价格较前代降低 20%，输入每百万 token 8 美元、输出 40 美元。其在最高推理强度下以 65 分登顶 Artificial Analysis 智能指数，编程评测表现提升，但单任务成本 26.54 美元、耗时 46.4 分钟。官方建议日常编程使用 Opus 5.5，复杂长任务再用 Fable 5.2；快速模式价格翻倍。

OpenAI发布GPT-6.1 Terra，称其在科学编程和电脑操作任务上接近Opus 5.5且成本更低。作者自建三项测试：发布分诊两者打平；细胞追踪Terra得分更高；大表格任务Terra完成而Opus因超输出上限未作答。Terra总成本约为Opus的12%，耗时更短，但大表格数值仍有错误，结果不具可重复性。

Anthropic发布Sonnet 5.5，价格仅为Opus 5.5的一半。相同提示测试显示：Sonnet 5.5在代码修复和并发测试中更准、更快、更便宜，15次运行全部通过，总成本比Opus 5.5低约36%；Opus 5.5在智能体测试中更快、更省。建议硬编码任务默认用Sonnet 5.5并调高输出上限，智能体循环仍用Opus 5.5。

Databricks 通过 Unity Gateway 和 CLI，让超万名员工在新模型（如 Opus 5.5、GPT-6 Sol）发布首日即可试用，并标记为实验性。三天内依据基准测试、用户反馈和成本追踪确认性价比，随后转为正式模型。Opus 5.5 每会话成本降低 29%，将设为 Claude Code 默认；GPT-6 Sol 成本降低 48%，将纳入智能路由。

Databricks借助Unity Gateway和CLI，让1.2万名员工在新模型发布首日即可试用。通过实验标签、预算控制和成本追踪，团队在三天内评估了Opus 5.5与GPT-6 Sol的效率前沿。结果显示，Opus 5.5质量更高、成本降低29%，将设为Claude Code默认模型；GPT-6 Sol成本降低48%，将纳入智能路由。

Claude Code任务成本由轮次、缓存读取、输出token和模型选择构成。Opus 5.5较Opus 5输入输出便宜20%，缓存读取便宜60%。日常建议用中等effort让模型自检，卡住再升high，两次失败换Fable 5.1，搜索类子代理用Sonnet或Haiku。可用/usage查看实际用量，自行测量最可靠。

Anthropic发布Opus 5.5，跑分与价格均优于Fable 5.1，但社区用户仍用Fable做规划审查，因其在陌生任务中判断更稳。跑分难测真实项目能力，且存在污染问题。实际工作流正形成分工：Fable规划审查，Opus执行实现，兼顾性能与成本。