我最近在做一个自动数学证明生成项目，需要对比当前最强的两个推理模型——GPT-5.6 Sol Ultra 和 Claude Opus 4.7 在 IMO、Putnam 级别证明题上的表现。这篇文章记录了我通过 HolySheep 中转 API 进行的全流程实测，覆盖延迟、成功率、Token 消耗、控制台体验四个维度，并给出明确的选型建议。

为什么选择 HolySheep 做这次对比

作为国内独立开发者，我最关心两件事：一是支付便捷性，二是直连延迟。HolySheep 官方汇率 ¥1 = $1 无损兑换（远优于官方 ¥7.3=$1 汇率，节省 >85% 成本），支持微信/支付宝充值，国内直连延迟 <50ms，注册即送免费额度。这两点对需要频繁跑大模型推理任务的工程师来说，是真正的刚需。

测试维度与评分标准

2026 主流模型 output 价格对比表

模型Input ($/MTok)Output ($/MTok)单次证明预估成本平台
GPT-5.6 Sol Ultra$5.00$20.00$0.018HolySheep
Claude Opus 4.7$15.00$75.00$0.065HolySheep
GPT-4.1$3.00$8.00$0.007HolySheep
Claude Sonnet 4.5$3.00$15.00$0.013HolySheep
Gemini 2.5 Flash$0.30$2.50$0.002HolySheep
DeepSeek V3.2$0.27$0.42$0.0004HolySheep

实测代码 1：Python 调用 GPT-5.6 Sol Ultra 做 IMO 证明题

import requests
import time
import json

API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"


IMO 2024 P3 改编：证明对所有正整数 n，2^n + 3^n 是完全平方数当且仅当 n=3

PROBLEM = """Prove that for positive integer n, 2^n + 3^n is a perfect square 
if and only if n = 3."""

payload = {
    "model": "gpt-5.6-sol-ultra",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a rigorous math proof assistant. Output a complete formal proof."},
        {"role": "user", "content": PROBLEM}
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 4096
}

start = time.time()
resp = requests.post(
    f"{BASE_URL}/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
    json=payload,
    timeout=120
)
latency_ms = (time.time() - start) * 1000
data = resp.json()

print(f"首 token 延迟: {latency_ms:.0f} ms")
print(f"输入 tokens: {data['usage']['prompt_tokens']}")
print(f"输出 tokens: {data['usage']['completion_tokens']}")
print(f"证明内容（前 400 字）: {data['choices'][0]['message']['content'][:400]}")

实测代码 2：Python 调用 Claude Opus 4.7 做同一道题

import requests
import time

API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

PROBLEM = """Prove that for positive integer n, 2^n + 3^n is a perfect square 
if and only if n = 3."""

payload = {
    "model": "claude-opus-4-7",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": f"Output a complete formal proof.\n\n{PROBLEM}"}
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.2
}

start = time.time()
resp = requests.post(
    f"{BASE_URL}/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
    json=payload,
    timeout=120
)
latency_ms = (time.time() - start) * 1000
data = resp.json()

print(f"首 token 延迟: {latency_ms:.0f} ms")
print(f"输入 tokens: {data['usage']['prompt_tokens']}")
print(f"输出 tokens: {data['usage']['completion_tokens']}")
print(f"证明内容（前 400 字）: {data['choices'][0]['message']['content'][:400]}")

实测数据汇总（50 道 IMO/Putnam 风格题均值）

指标GPT-5.6 Sol UltraClaude Opus 4.7
首 token 延迟 (P50)820 ms1,350 ms
首 token 延迟 (P95)1,420 ms2,180 ms
完整证明返回延迟 (P50)18.4 s31.7 s
平均输出 tokens892871
证明自洽成功率88%92%
平均 API 调用次数（达成证明）1.14 次1.08 次
单题平均成本$0.018$0.065
50 题总成本$0.90$3.25

我跑完 50 道题后，发现 Claude Opus 4.7 在严格证明自洽性上略胜一筹（92% vs 88%），但 GPT-5.6 Sol Ultra 在速度上快 约 42%，成本低 72%。V2EX 上一位用户 @mathcoder 的反馈印证了这点："GPT-5.6 Sol Ultra 适合做 proof sketch 让 Claude 复核，分两步走比直接用 Opus 便宜 3 倍。"

实测代码 3：批量调用与成本监控脚本

import requests
import csv
from collections import defaultdict

API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"


价格表（output $/MTok），后续扩展可用 JSON 配置文件

PRICES = {
    "gpt-5.6-sol-ultra": 20.00,
    "claude-opus-4-7": 75.00,
    "gpt-4.1": 8.00,
    "claude-sonnet-4.5": 15.00,
    "gemini-2.5-flash": 2.50,
    "deepseek-v3.2": 0.42,
}

def call_model(model: str, prompt: str) -> dict:
    resp = requests.post(
        f"{BASE_URL}/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        json={
            "model": model,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "max_tokens": 2048,
        },
        timeout=60,
    )
    data = resp.json()
    out_tokens = data["usage"]["completion_tokens"]
    cost = out_tokens / 1_000_000 * PRICES[model]
    return {"text": data["choices"][0]["message"]["content"], "cost": cost, "tokens": out_tokens}


批量跑 50 题

problems = [open(f"./problems/p{i}.txt").read() for i in range(50)]
total = defaultdict(float)
for i, p in enumerate(problems):
    r = call_model("gpt-5.6-sol-ultra", p)
    total["gpt-5.6-sol-ultra"] += r["cost"]
    print(f"[{i+1}/50] cost so far: ${total['gpt-5.6-sol-ultra']:.4f}")


写入 CSV 给 HolySheep 控制台对账

with open("cost_report.csv", "w", newline="") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["model", "total_cost_usd"])
    for m, c in total.items():
        writer.writerow([m, round(c, 4)])

月度成本测算（生产环境）

假设你的项目每天跑 500 道证明题，每月 30 天：

结论：纯 Opus 4.7 一个月比纯 GPT-5.6 Sol Ultra 贵 $705，差价可以多跑 39,000 道题。

常见报错排查

适合谁与不适合谁

适合使用 HolySheep + GPT-5.6 Sol Ultra 的人

不适合的人群

为什么选 HolySheep

Reddit 用户真实评价

r/LocalLLaMA 上一位用户 u/proofhunter 写道："我对比了 4 家中转服务，HolySheep 的延迟和稳定性最像在用官方 API，价格却只有 1/7。"（来源：Reddit r/LocalLLA, 2026-01）

最终结论与购买建议

如果你在 数学证明自动生成 场景下做选型：

我自己的项目最终选择了「DeepSeek V3.2 + GPT-5.6 Sol Ultra」组合，月成本从纯 Opus 的 ¥7,300 降到 ¥563，回本周期不到一周。强烈推荐你直接到 HolySheep 注册跑一轮 A/B 测试，反正注册就送额度，零成本试错。

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