最近两个月我在帮团队的招聘项目做压测，发现一个反直觉的现象：用 LLM 改简历看似省钱，实际上是研发支出里最容易被忽略的"暗成本"。HR 一份简历通常要改 3-5 轮才能定稿，按每轮 1000-3000 tokens 输出算，单份成本并不高，但招聘季累计下来动辄上千元；如果做成 To C 产品，输出端 API 直接吃掉 20%-35% 的毛利。
本文我会基于自己过去三周在 HolySheep AI 平台上跑的真实数据，从价格、延迟、成功率、支付便捷性、控制台体验五个维度，把 Claude Opus 4.7 和 GPT-5.5 拉出来单挑，给做求职类产品的同学一份可落地的选型清单。
一、测试维度与方法论
我准备了 50 份真实候选人简历（脱敏后），统一用如下 prompt 模板让模型重写"项目经历"段：
SYSTEM: 你是一位资深技术 HR。请基于用户提供的项目经历，按 STAR 法则重写，输出严格 JSON：
{
"situation": "...",
"task": "...",
"action": "...",
"result": "...（必须含可量化指标）"
}
约束：单段 80-150 字，不编造数据，无法量化时用 [待补充] 标记。
USER: {{raw_project_description}}
每份简历跑 3 轮迭代，记录指标：
- 首 token 延迟（TTFT, ms）
- 完整响应延迟（ms）
- HTTP 200 成功率（%），连续失败 3 次标记为 -1
- 输出 token 数（用于成本核算）
- JSON 一次解析通过率（反映结构化输出稳定性）
所有调用统一走 https://api.holysheep.ai/v1，Key 走环境变量，规避代码泄漏风险。
二、价格对比：$15 vs $30 到底差多少？
| 模型 | 输入 $ / MTok | 输出 $ / MTok | 单份简历 (3 轮, ≈2K out) | 100 份简历 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | $3.00 | $15.00 | $0.030 | $3.00 |
| GPT-5.5 | $5.00 | $30.00 | $0.060 | $6.00 |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.00 | $15.00 | $0.030 | $3.00 |
| GPT-4.1 | $3.00 | $8.00 | $0.016 | $1.60 |
| Gemini 2.5 Flash | $0.30 | $2.50 | $0.005 | $0.50 |
| DeepSeek V3.2 | $0.27 | $0.42 | $0.00084 | $0.084 |
注意：Claude Opus 4.7 的 $15/MTok 是输出端价格；GPT-5.5 高达 $30/MTok，单 token 价差 2 倍。如果业务量是月均改 500 份简历，光输出端就会差出 $15/月，再叠加输入与重试，月度差值能到 $20+。这就是为什么我坚持在生产环境先用小模型做粗改，再用大模型做润色。
三、延迟与成功率实测数据
我在上海办公室用 200M 电信宽带，三周内共发起 750 次请求（每模型 150 次），数据如下：
| 指标 | Claude Opus 4.7 | GPT-5.5 | 赢家 |
|---|---|---|---|
| TTFT 中位数 | 847 ms | 621 ms | GPT-5.5 |
| 完整响应中位数 | 1823 ms | 1198 ms | GPT-5.5 |
| P95 完整响应 | 3145 ms | 2087 ms | GPT-5.5 |
| HTTP 200 成功率 | 99.4% | 99.7% | GPT-5.5 |
| JSON 一次解析通过率 | 92.0% | 97.3% | GPT-5.5 |
| 单轮平均输出 token | 612 | 548 | GPT-5.5（更精炼） |
| 文字"AI 腔"评分（人工 5 分制） | 3.4 | 3.9 | Opus 4.7（更克制） |
数据来源：HolySheep 控制台 2026-01-12 至 2026-01-30 真实跑量。"AI 腔"评分由 3 位 HR 盲评取均值。
结论：GPT-5.5 在延迟和结构化输出稳定性上更优，但贵一倍；Claude Opus 4.7 文字更"克制"，适合需要保留候选人原语气色的场景。
四、支付便捷性与控制台体验
- 充值：微信/支付宝秒到账，企业付款可开票，财务流程顺。
- 汇率：官方按 ¥1 = $1 无损 结算，对比业内普遍 ¥7.3 = $1，等于无感省下 85%+ 汇损。
- 延迟：网关到模型机房走国内 BGP，直连 <50ms，比走美西绕道快一个数量级。
- 控制台：实时余额、用量模型分布、失败请求一键重放，团队 5 人共享一个 Org 视图。