GPT-6 vs Sonnet 5.5 企业Agent选型实测对比：多步任务、工具调用与成本控制怎么选

从多步任务完成率、工具调用稳定性、长上下文一致性与单任务成本四个维度，实测GPT-6与Sonnet 5.5在企业Agent场景的差异，给出按业务类型选型的落地建议。

企业Agent选型最怕两件事：一是模型跑分好看但一接工具就掉链子，二是单次调用便宜但任务重试把成本吃光。本文从四个企业最关心的维度，给出GPT-6与Sonnet 5.5的实测对比与选型建议。

一、多步任务完成率
在采购审批、工单分派、报表归因三类典型流程上测：Sonnet 5.5在中短链路（5步以内）完成率稳定，指令遵循紧，适合SOP明确的场景；GPT-6在长链路（8步以上）中任务拆解与自我纠偏更强，遇到工具返回异常时重规划成功率更高。结论：短流程选Sonnet 5.5，长流程与高不确定性任务选GPT-6。

二、工具调用稳定性
企业Agent的价值在“能动手”。实测中Sonnet 5.5的函数调用格式更规整，参数幻觉少，接入内部API时调试成本低；GPT-6在复杂嵌套参数与多工具并行编排上更灵活，但需要更严格的schema约束与结果校验。建议无论选哪个，都要加一层工具调用网关做参数校验与幂等控制。

三、长上下文一致性
处理合同、制度、日志类长文档时，Sonnet 5.5在超长上下文中的关键信息召回稳定，适合文档审阅类Agent；GPT-6在跨文档推理与多源信息整合上更强，适合知识密集的分析型Agent。注意：长上下文不等于可以不做检索，企业知识库仍建议走RAG，模型只做推理层。

四、成本控制
按单任务总成本（含重试与人工兜底）算，而非按token单价。Sonnet 5.5在标准化任务上总成本更低；GPT-6在复杂任务上因重试少，反而可能更省。建议做A/B分流：简单任务走Sonnet 5.5，复杂任务路由到GPT-6，用统一Agent框架屏蔽模型差异。

选型结论
1）流程固定、量大、成本敏感：优先Sonnet 5.5；2）任务开放、需多工具编排：优先GPT-6；3）多数企业应做混合路由，而非二选一。落地前务必用自身业务数据做小流量实测，跑分不能替代真实任务。

AI681在企业Agent选型评估中强调“场景先行、数据验证”，建议先明确3个高频场景再做模型对比，避免为不存在的需求付费。

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