GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5: الأسعار ونتائج التقييم وكيف تختار لمهام البرمجة؟

الخلاصة أولاً: يمكن لمهام البرمجة العامة عبر API أن تبدأ بتجربة GPT-6 Sol. سعر الإدخال/الإخراج القياسي لديه هو $2/$10 لكل مليون token، وكلاهما نصف سعر Claude Opus 5.5؛ وفي أعلى إعداد ضمن نظام التقييم نفسه لدى Artificial Analysis (AA)، بلغ المؤشر الشامل لـ Opus 5.5 قيمة 58، بينما بلغ Sol قيمة 48. ولا تكون العلاقة بينهما «أقوى بالسعر نفسه»: قارن أولاً باستخدام مهام مستودعك الخاصة معدل النجاح من المحاولة الأولى، وعدد الجولات، وإجمالي token، وإعادة العمل اليدوية، ثم قرر ما إذا كنت ستدفع مقابل النتائج الأعلى لـ Opus. يمكن للمهام الطويلة الأصعب أن تتجه إلى GPT-6 Astra أو Claude Fable 5.1، لكن أسعار الوحدة وقدرات النماذج الأربعة لا تترتب بالترتيب نفسه.

نحن ندير PandaNpc الذي يدعم Codex وClaude Code، لذا لدينا سياق استخدام للمنتج؛ لم يُجرِ هذا المقال اختبارًا فعليًا للنماذج الأربعة على المهمة نفسها، ولا يدّعي أن التقييمات العامة الواردة أدناه هي اختبارات أجراها موقعنا. تشير الأسعار إلى رسوم API للنماذج، لا إلى أسعار اشتراكات الأدوات. تم التحقق من المعلومات في 23 سبتمبر 2026، وجميع العملات بالدولار الأمريكي.

مواصفات النماذج الأربعة: ميّز أولاً بين السعة والإخراج والإعداد الافتراضي

لتسهيل القراءة على الهاتف، يقسّم الجدول التالي النماذج حسب OpenAI وAnthropic؛ «أقصى إخراج» هو الحد الأعلى لاستجابة واحدة، أما السياق فهو النافذة المتاحة لمجموع الإدخال والإخراج، ولا يعني أن كل مرة يمكن أن يُنتج الطول نفسه. يمكن استخدام API model ID مباشرة للتحقق من الفاتورة أو إعداد التقييم.

البيانات: صفحة نموذج GPT-6 Sol الرسمية، صفحة نموذج GPT-6 Astra الرسمية.

البيانات: صفحة نموذج Opus 5.5 الرسمية، صفحة نموذج Fable 5.1 الرسمية. إخراج 300K لدى Opus ينطبق فقط على Batch beta المحدد و header output-300k-2026-03-24، وليس الحد الأعلى لطلبات التفاعل العادية.

تسعير النماذج الأربعة: الإدخال العادي وكتابة الذاكرة المؤقتة والإصابة في الذاكرة هي token مختلفة

جميع القيم في الجدول التالي هي أسعار بالدولار لكل مليون token، وهي سعر الوحدة لفئة الـ token المقابلة. لا يُضاف إلى الإدخال العادي رسم «كتابة الذاكرة المؤقتة»؛ فقط الـ token التي تُكتب في الذاكرة المؤقتة لأول مرة تستخدم سعر الكتابة. بعد إصابة الذاكرة المؤقتة، تُحتسب بسعر القراءة، ويظل الإخراج محتسبًا بشكل منفصل. يقدم كلاهما خصم Batch بنسبة 50% على الإدخال/الإخراج، لكن Batch معالجة غير متزامنة، ولا تناسب محادثات البرمجة التي تحتاج إلى تغذية راجعة فورية.

المصادر: Sol، Astra، جدول أسعار OpenAI، شرح الذاكرة المؤقتة في OpenAI. تجاوز 272K لا يعني إضافة سعر للجزء الزائد فقط؛ يُحتسب عبور الحد وفق إجمالي input token للطلب بأكمله، بما في ذلك الإدخال المرتبط بالذاكرة المؤقتة.

المصادر: Opus 5.5، Fable 5.1، أسعار Anthropic وقواعد Batch/الذاكرة المؤقتة، شرح السياق الطويل. تسمح Anthropic صراحةً بجمع خصومات Batch والذاكرة المؤقتة؛ ويجب أن تستوفي إصابة الذاكرة المؤقتة مدة الصلاحية المطابقة وشرط البادئة نفسها.

النتائج المحددة للنماذج الأربعة ضمن نظام التقييم نفسه

الجدول التالي مأخوذ بالكامل من Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2. إعداد الاختبار هو GPT-6 Sol max، وGPT-6 Astra max، وClaude Opus 5.5 وFable 5.1 كلاهما adaptive reasoning max effort مع تفعيل default fallback. هذه ليست الإعدادات الافتراضية للنماذج الأربعة، خصوصًا أن Opus افتراضيًا medium وFable افتراضيًا high؛ وحتى إذا كانت النماذج المختلفة كلها بعلامة max، فإن استهلاك token الاستدلال الفعلي يختلف. توحّد AA المهام وharness الخاص بها، لذلك يمكن النظر إلى النتائج أفقيًا ضمن إعداد الاختبار هذا؛ ولا يمكن خلط نتائج إعلانات الشركات في هذا الجدول. الروابط: مقارنة Sol–Opus الأصلية، مقارنة Astra–able الأصلية، منهجية AA.

مصادر القيم في كل صف هي صفحتا مقارنة النماذج نفسها من AA المذكورتان أعلاه: صفحة مقارنة AA وصفحة Astra–Fable. على سبيل المثال، في harness Terminal-Bench 4.0 الخاص بـ AA نفسه، يتفوق Opus 5.5 على Sol بـ 16 نقطة مئوية؛ ولا يمكن خلط ذلك مع 66.4% الواردة في موقع Anthropic الرسمي، إذ تختلف إعدادات التشغيل.

مصادر القيم في كل صف: AA Sol–Opus، AA Astra–Fable. الفروق الصغيرة من 1–2 نقطة مئوية لا ينبغي تفسيرها كانتصار مستقر؛ كما أن Elo ونقاط المؤشر ومعدل النجاح ليست الوحدة نفسها.

المصادر لا تزال AA Sol–Opus وAA Astra–Fable. تكلفة المهمة هي متوسط مرجّح لاستهلاك اختبار AA، وليست عرض سعر لـ «إنجاز متطلب واحد» في مستودعك. يستهلك إعداد max في Opus مزيدًا من output token وreasoning token، وهذا أحد أسباب كون الفرق في الفاتورة أكبر من فرق سعر الوحدة.

الرسوم البيانية على موقعي الشركتين: تتحقق من استنتاج كل منهما، لكنها لا تُجمّع لتحديد فائز في المواجهة نفسها

يعرض مخطط DeepSWE v1.1 من OpenAI أن GPT-6 Sol max يحقق 68.8%، بينما يحقق Claude Fable 5 بإعداد xhigh نسبة 69.9%؛ ولا يظهر Opus 5.5. المحور الأفقي هو التكلفة لكل مهمة، بمقياس لوغاريتمي. كما أن Opus 5 في المخطط ليس Opus 5.5. يوضح ذلك أن Sol، في الإعدادات المعلنة من OpenAI، يحقق نتائج وكيل برمجة قريبة من نماذج الفئة العليا، لكنه لا يغني عن اختبار الموديلات الأربعة في المواجهة نفسها.

الشكل 1: OpenAI «Introducing GPT-6 Sol and Luna» «Coding»، 2026-09-22. يُعتمد على مفتاح الرسم وحواشي النص الأصلي لتحديد النماذج وeffort. افتح الصورة الكاملة لقراءة النص الصغير.

يعرض مخطط Terminal-Bench 4.0 من Anthropic أن Claude Opus 5.5 بإعداد xhigh يحقق 66.4%. أما GPT-6 Astra في المخطط فيحقق 57.9% باستخدام high، وليس GPT-6 Sol. يحتوي المنحنى أيضًا على نقاط effort الافتراضي، لكن لا يمكن اعتبار موضعها نتيجة xhigh. إن harness الشركة هنا يختلف عن Terminal-Bench 4.0 في جدول AA أعلاه، ولا يمكن طرح 44% التي منحتها AA لـ Sol من 66.4%.

الشكل 2: Anthropic «Claude Opus 5.5» «Coding»، 2026-09-22. المحور الأفقي هو التكلفة لكل محاولة، بمقياس لوغاريتمي؛ راجع النص الأصلي لمعرفة الإعدادات المعروضة وفترات الثقة والقيود. افتح الصورة الكاملة لقراءة النص الصغير.

وهناك أيضًا نتائج معلنة من شركة واحدة لا ينبغي طرحها مباشرة: أعلنت OpenAI أن Sol xhigh يحقق في AutomationBench 1.0.6 نسبة 33.2%، وأن max يحقق في Agents' Last Exam V1 نسبة 56.4%، وأن xhigh يحقق في OSWorld 2.0 offline نسبة 60.5%، والمصدر هو صفحة إعلان OpenAI نفسها؛ وأعلنت Anthropic أن Opus 5.5 يحقق في FrontierCode v1.1 Main نسبة 54.4%، وفي CursorBench 4.0 نسبة 57.8%، وفي GDPval-AA v2.1 نتيجة 1846 Elo، وفي Humanity's Last Exam with tools نسبة 67.7%، والمصدر هو صفحة إان Anthropic نفسها. لم يُثبت أن إصدارات هذه العناصر أو أدواتها أو effort أو harness لديها متطابق مع الطرف الآخر، لذلك لا نذكر «مقدار التقدم». ولا يمكن تخمين القيم غير المعلنة للنماذج الأربعة بالمعيار نفسه.

كم ستدفع لكمية المهام نفسها؟ خمسة أمثلة قابلة لإعادة الحساب

في ما يلي، نقسّم الإدخال إلى ثلاث فئات token متنافية: إدخال عادي، وكتابة أولى إلى الذاكرة المؤقتة، وقراءة لاحقة من الذاكرة المؤقتة، ثم نضيف الإخراج. كل صف هو طلب واحد، ولا يشمل استدعاءات الأدوات أو رسوم المنصة الإضافية أو جولات إضافية؛ وجميع كميات الإخراج أقل من الحد الأعلى 128K للطلبات العادية. حُسبت الأسعار وفق الأسعار الرسمية أعلاه، لذا يمكن استبدال أعداد token وفق سجلات usage الخاصة بك.

مثال حسابي: Sol في A = 0.1×$2 + 0.05×$10 = $0.70. Opus 5m في B = 0.2×$5 + 0.05×$4 + 0.02×$20 = $1.60؛ Opus في C = 0.2×$0.20 + 0.05×$4 + 0.02×$20 = $0.64. إدخال Sol في E هو 300K وقد تجاوز 272K، لذا يُحسب الطلب بأكمله بسعر إدخال $4 وإخراج $15؛ ويقابله في Astra $20/$75. يحافظ سياق 1M لدى Opus/Fable على سعر الوحدة القياسي. B وC طلبان مختلفان: كتابة أولى ثم قراءة لاحقة؛ ويجب أن تتأكد في C من أن الذاكرة المؤقتة ما زالت صالحة. تختلف مدة الاحتفاظ بالذاكرة المؤقتة لدى OpenAI وآلية تسعير 5m/1h لدى Anthropic، ولا يجوز إضافة رسم الكتابة في B خطأً إلى كل طلب في C. الاستناد: أسعار نموذجي OpenAI، قواعد أسعار Anthropic.

عند دمجها في سير عمل البرمجة الفعلي، كيف نوزّع الأدوار؟

ابدأ بـ Sol في التكرارات اليومية. تفكيك المتطلبات، والتعديلات الصغيرة في مستودع قائم، ورقعات الاختبار، والأعمال القابلة للمراجعة بالجملة، اتركها أولاً لـ Sol، ثم سجّل معدل نجاح المهام وعدد مرات إعادة العمل وإجمالي token. يظهر سعر وحدته المنخفض بأكثر مباشرة في أمثلة A–D التي لا تتجاوز 272K؛ أما في الطلبات الطويلة جدًا فتتقلص ميزة السعر.

يتولى Opus 5.5 مهام الوكيل التي يصعب أن تصل إلى نتيجة من المحاولة الأولى. تمنحه اختبارات AA في المواجهة نفسها نتائج أعلى في المهام الشاملة والطرفية والمعرفية، لكن متوسط تكلفة المهمة في إعداد max أعلى بوضوح أيضًا. يمكنك أولاً بناء خط أساس محلي باستخدام medium الافتراضي أو effort الذي تستخدمه فعليًا، ثم رفع الإعداد للمهام الصعبة. لا تعامل نتائج max لدى AA كتجربة افتراضية.

Astra وFable 5.1 هما فئتا الارتقاء. يقدم Astra أداءً منافسًا في AutomationBench-AA وTerminal-Bench 4.0 وGDP.pdf لدى AA، وتتفوق Fable 5.1 في بعض مؤشرات العمل المعرفي الطويل المدى، لكن سعر الإدخال/الإخراج الأساسي $10/$50 لكل منهما أعلى بكثير من Sol. قراءة الذاكرة المؤقتة لدى Fable هي $0.25، أقل من $1.00 لدى Astra؛ وإذا تكررت قراءة بادئة كبيرة، فقد يتغير ترتيب التكلفة. للمهام الصعبة جدًا، يُنصح بإجراء قبول بعينة صغيرة للنماذج الأربعة على متطلب المستودع نفسه، والاختيار وفق «تكلفة المهمة المكتملة بنجاح والقابلة للدمج»، لا وفق درجة قائمة تصنيف واحدة.

في PandaNpc، يُعد Codex وClaude Code محركي Agent متاحين. عند اختيار نقطة الدخول، يجب أيضًا مراعاة اشتراكك الحالي أو قناة API، وأذونات الأدوات، وسياق المستودع، وعملية مراجعة الفريق؛ ولا يمكن تحويل أسعار API للنماذج مباشرة إلى حصة اشتراك الأداة. يعرض هذا المقال مواصفات وتقييمات عامة، ولا يدّعي وجود ترتيب فعلي للنماذج الأربعة داخل PandaNpc.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

هل Sol أرخص دائمًا بنصف سعر Opus 5.5؟ فقط سعر الوحدة للإدخال والإخراج في API القياسي هو نصف السعر في كل منهما. إن تجاوز الإدخال 272K، وكتابة/قراءة الذاكرة المؤقتة، وreasoning token الفعلية، وعدد الجولات، ورسوم الأدوات، كلها تغيّر فاتورة المهمة بأكملها. السيناريو E أعلاه قرّب سعر الطلب الواحد لكليهما إلى $1.50 و$1.60.

هل يثبت المخططان الرسميان للبرمجة من الفائز؟ لا. مخطط OpenAI لا يضم Opus 5.5، ومخطط Anthropic لا يضم Sol، كما أن المعيار وharness مختلفان. لرؤية نتائج النماذج الأربعة في المواجهة نفسها، انظر إلى جدول الإعداد الثابت في AA v4.3.2؛ ولاتخاذ قرار بشأن اختيار أداتك، أعد تشغيل مهام مستودعك الخاصة.

هل يمكن الجمع بين الذاكرة المؤقتة وBatch؟ تدعم وثائق أسعار Anthropic الجمع صراحةً؛ أما إصابة الذاكرة المؤقتة فعليًا فتعتمد على البادئة ومدة الصلاحية وإعدادات الطلب. يساوي Batch لدى نموذجي OpenAI 50% من السعر القياسي؛ وللتحقق من الفاتورة المحددة، راجع سجلات استخدام API المقابلة.