请对比分析Opus 5、Fable 5和GPT-5.6 Sol在成本与性能表现上的差异，适用于AI模型选择研究报告

你好呀，你提到的四个模型里目前公开资料里暂未收录GLM-5.3的相关数据，我们先基于已有的公开信息，把Opus 5、Fable 5、GPT-5.6 Sol三者的成本和性能表现给你做清晰的对比参考：

一、API成本对比（按每百万token计算）

1. GPT-5.6 Sol：输入5美元、输出30美元，定价仅为Fable 5的59%左右，比Fable 5便宜43.5% 【4】 。
2. Claude Opus 5：输入5美元、输出25美元，和此前的Opus 4.8定价保持一致，仅为Fable 5的一半 【10】 。
3. Claude Fable 5：输入10美元、输出50美元，定价是三者里最高的 【9】 。

二、核心性能表现对比

1. GPT-5.6 Sol
   它的DeepSWE v1.1得分达到72.7%，是三者里最高的，编程相关能力表现突出；上下文窗口达到1M tokens，远高于Fable 5的200K，非常适合10万字以上的长上下文场景 【5】 【10】 。同时它的代码输出非常简洁，代码行数仅为Opus旧版本的1/5，C++写法和真人手搓风格高度相似，很适合需要长期维护的项目 【6】 。不过它在ARC-AGI 3测试中仅拿到7.8%的成绩，远低于Opus 5的表现 【13】 。
2. Claude Opus 5
   它的综合场景表现非常均衡：Frontier-Bench v0.1得分43.3%、GDPval-AA v2得分1861、OSWorld 2.0达到70.6%，这三项成绩都超过了另外两个模型；IMO 2026测试中不靠外部工具就拿到了42分满分，ARC-AGI 3得分30.2%遥遥领先。最高思考模式下它的CursorBench 3.2成绩和Fable 5峰值差距不到0.5%，成本却只有后者的一半，在知识工作、计算机操作、业务流程自动化等企业场景里综合性价比极强，还能自主补全测试环境、定位代码底层bug，自主纠错能力非常突出 【10】 【13】 。
3. Claude Fable 5
   它的综合智能指数59.9是三者里最高的，在大部分传统基准测试里曾经是SOTA级别，SWE-Bench Pro得分80.3%，比GPT-5.5高出21.7个百分点 【5】 【9】 。不过后续推出的Opus 5在多项测试里已经追平甚至部分超越它的表现，它的长上下文能力仅为200K，远低于另外两个模型，且定价偏高，更适合不差钱、极度追求顶尖综合智能的用户选择 【5】 。

如果后续有GLM-5.3的公开评测数据，我们也可以再补充完整对比维度~