GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5: Pris, score og kodningsopgaver – hvordan vælger man?

Konklusion først: Til almindelige API-kodningsopgaver kan man først prøve GPT-6 Sol. Dens standardpris for input/output er $2/$10 per million token, hvilket er halvdelen af Claude Opus 5.5; under samme evalueringssystem Artificial Analysis (AA) i topkonfiguration er Opus 5.5's samlede indeks 58, mens Sol er 48. De to er ikke et forhold med “samme pris, men stærkere”: sammenlign først gennemførselsraten ved første forsøg, antal runder, samlede token og manuelt omarbejde på dine egne repository-opgaver, og beslut derefter, om du vil betale for Opus' højere resultater. Sværere langvarige opgaver kan man også gå op til GPT-6 Astra eller Claude Fable 5.1; de fire modellers enhedspriser og evner er ikke i samme rækkefølge.

Vi driver PandaNpc, som understøtter Codex og Claude Code, og har derfor produktbrugsscenarier; denne artikel har ikke udført en test af de fire modeller på samme opgave og fremstiller heller ikke de offentlige evalueringer nedenfor som vores egen test. Priser refererer til model-API-omkostninger, ikke værktøjsabonnementspriser. Kilder er verificeret den 23. september 2026; alle valutaer er i amerikanske dollar.

Specifikationer for de fire modeller: Forstå først kapacitet, output og standardindstillinger

For nem læsning på mobil er tabellen nedenfor grupperet efter OpenAI og Anthropic; “maksimalt output” er grænsen for et enkelt svar, og kontekst er det samlede tilgængelige vindue for input og output og betyder ikke, at hvert svar kan producere lige så langt output. API-model-ID'er kan bruges direkte til at kontrollere fakturering eller evalueringskonfiguration.

Data: GPT-6 Sol officielle modelside, GPT-6 Astra officielle modelside.

Data: Opus 5.5 officielle modelside, Fable 5.1 officielle modelside. Opus' 300K-output gælder kun for det angivne Batch beta og headeren output-300k-2026-03-24, ikke som grænse for almindelige interaktive anmodninger.

Prisfastsættelse for de fire modeller: Almindeligt input, cache-skrivning og cache-hit er forskellige token

Tabellerne nedenfor viser alle USD-priser per million token og er enhedsprisen for den pågældende token-kategori. Almindeligt input tillægges ikke ekstra “cache-skrivningsgebyr”; kun token, der skrives til cachen for første gang, bruger skriveprisen. Efter et cache-hit faktureres der efter læseprisen, og output faktureres stadig separat. Begge har 50 % Batch-rabat på input/output, men Batch behandles asynkront og er ikke egnet til kodningsdialoger, der kræver øjeblikkelig feedback.

Kilder: Sol, Astra, OpenAI-prisliste, OpenAI-cachedokumentation. Over 272K er ikke kun en merpris for den overskydende del; om grænsen overskrides, beregnes ud fra input-token for hele anmodningen, inklusive cache-relateret input.

Kilder: Opus 5.5, Fable 5.1, Anthropic-priser og Batch-/cacheregler, dokumentation om lang kontekst. Anthropic tillader udtrykkeligt, at Batch- og cacherabatter kombineres; et cache-hit skal opfylde den tilsvarende gyldighedsperiode og betingelsen om samme præfiks.

Specifikke resultater for de fire modeller under samme evalueringssystem

Tabellen nedenfor kommer alle fra Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2. Testkonfigurationen er GPT-6 Sol max, GPT-6 Astra max, Claude Opus 5.5 og Fable 5.1 alle med adaptive reasoning max effort og aktiveret default fallback. De er ikke de fire modellers standardindstillinger, især Opus' standard medium og Fable's standard high; selv om forskellige modeller alle er markeret max, er det faktiske forbrug af reasoning-token forskelligt. AA ensretter opgaver og egen harness, så resultaterne kan ses på tværs inden for denne testkonfiguration; producenternes launch-resultater kan ikke blandes ind i denne tabel. Links: Sol–Opus oprindelige sammenligning, Astra–Fable oprindelige sammenligning, AA-metode.

Kilderne til rækkeværdierne er de to ovenstående AA-sammenligningssider for samme version og Astra–Fable-siden. For eksempel i AA's egen Terminal-Bench 4.0 harness er Opus 5.5 16 procentpoint højere end Sol; dette kan ikke blandes med Anthropics officielle 66,4 %, hvis kørselsindstillinger er anderledes.

Kilderne til rækkeværdierne: AA Sol–Opus, AA Astra–Fable. Små forskelle på 1–2 procentpoint bør ikke fortolkes som en sikker sejr; Elo, indekspoint og gennemførselsrate er heller ikke samme enhed.

Kilderne er stadig AA Sol–Opus og AA Astra–Fable. Opgaveomkostningen er et vægtet gennemsnit af AA-testforbruget, ikke et tilbud på “at fuldføre et krav” i dit repository. Opus' max-konfiguration bruger flere output- og reasoning-token, hvilket også er en af grundene til, at regningsforskellen overstiger forskellen i enhedspriser.

De to officielle diagrammer: Kan bekræfte hver deres konklusion, men kan ikke sammensættes til en fælles vinder

OpenAIs DeepSWE v1.1-diagram viser GPT-6 Sol max på 68,8 %, hvor Claude Fable 5's xhigh er 69,9 %; der er ikke Opus 5.5. Den vandrette akse er omkostning pr. opgave, logaritmisk skala. I diagrammet er Opus 5 heller ikke Opus 5.5. Det viser, at Sol under OpenAIs offentliggjorte indstillinger har kodningsagent-resultater tæt på high-end-modeller, men kan ikke erstatte en fælles test af de fire modeller.

Figur 1: OpenAI《Introducing GPT-6 Sol and Luna》 “Coding”, 2026-09-22. Modeller og effort er i henhold til forklaringen og fodnoterne i originalteksten. Åbn det fulde originalbillede for at læse de små bogstaver.

Anthropics Terminal-Bench 4.0-diagram viser Claude Opus 5.5 xhigh på 66,4 %. I diagrammet bruger GPT-6 Astra 57,9 % med high, ikke GPT-6 Sol. Kurven har også punkter for standard-effort, men deres placering kan ikke betragtes som xhigh-score. Producentens harness her er forskellig fra Terminal-Bench 4.0 i AA-tabellen ovenfor, og man kan ikke trække AA's 44 % for Sol fra 66,4 %.

Figur 2: Anthropic《Claude Opus 5.5》 “Coding”, 2026-09-22. Den vandrette akse er omkostning pr. forsøg, logaritmisk skala; viste niveauer, statistiske intervaller og begrænsninger fremgår af originalteksten. Åbn det fulde originalbillede for at læse de små bogstaver.

Der er også resultater, som kun producenten har offentliggjort, og som ikke bør trækkes direkte fra hinanden: OpenAI rapporterer Sol xhigh på AutomationBench 1.0.6 som 33,2 %, max på Agents' Last Exam V1 som 56,4 %, xhigh på OSWorld 2.0 offline som 60,5 %, med samme kilde som OpenAI-udgivelsessiden; Anthropic rapporterer Opus 5.5 på FrontierCode v1.1 Main 54,4 %, CursorBench 4.0 57,8 %, GDPval-AA v2.1 1846 Elo, Humanity's Last Exam with tools 67,7 %, med samme kilde som Anthropic-udgivelsessiden. Disse projekters versioner, værktøjer, effort eller harness er ikke bekræftet identiske med den anden parts, derfor angives ikke “hvor meget foran”. Ikke-offentliggjorte sammenlignelige værdier for fire modeller kan ikke gættes.

Hvad koster det ved samme opgavemængde? Fem eksempler der kan genberegnes

Nedenfor opdeles input i tre gensidigt udelukkende token-kategorier: almindeligt input, første cache-skrivning og efterfølgende cache-læsning, plus output. Hver række er én anmodning uden værktøjskald, platformsgebyrer eller ekstra runder; output er alle under 128K-grænsen for almindelige anmodninger. Priserne beregnes efter de officielle priser ovenfor, så tokenantal kan erstattes med dine egne usage-logfiler.

Beregningseksempel: A med Sol = 0,1×$2 + 0,05×$10 = $0,70. B med Opus 5m = 0,2×$5 + 0,05×$4 + 0,02×$20 = $1,60; C med Opus = 0,2×$0,20 + 0,05×$4 + 0,02×$20 = $0,64. E med Sol: input 300K har overskredet 272K, hele anmodningen beregnes med $4 input, $15 output; Astra svarer til $20/$75. Opus/Fable's 1M-kontekst holder standardenhedsprisen. B og C er forskellige anmodninger med først skrivning og derefter læsning; C skal sikre, at cachen stadig er gyldig. OpenAIs cache-opbevaringsperiode og Anthropics 5m/1h-faktureringsmekanisme er forskellige; B's skrivegebyr må ikke fejlagtigt lægges til C's hver anmodning. Grundlag: OpenAI's priser for de to modeller, Anthropicsregler.

Hvordan fordeles arbejdet i en faktisk kodningsworkflow?

Lad Sol køre den daglige iteration først. Kravnedbrydning, små ændringer i eksisterende repositories, testrettelser og arbejde, der kan revideres i bulk, kan først overlades til Sol, og derefter registreres opgavens succesrate, antal gange der laves om og samlede token. Dens lave enhedspris er mest direkte i eksempler som A–D, der ikke overskrider 272K; prisfordelen ved meget lange anmodninger bliver mindre.

Opus 5.5 håndterer agent-opgaver, der er svære at få til at konvergere i ét forsøg. AA's fælles test giver den højere resultater på samlet indeks, terminal og vidensarbejde, men gennemsnitsomkostningen pr. opgave er også markant højere under max-konfigurationen. Etabler først en lokal baseline med standard medium eller den effort, du faktisk bruger, og opgrader derefter til sværere opgaver. Brug ikke AA's max-resultater som standardoplevelsen.

Astra og Fable 5.1 er opgraderingsniveauer. Astra er konkurrencedygtig på AA's AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0 og GDP.pdf, og Fable 5.1 er stærkere på nogle indikatorer for langvarigt vidensarbejde, men begge har en grundpris for input/output på $10/$50, som er betydeligt højere end Sol. Fable's cachelæsning koster $0,25, lavere end Astra's $1,00; hvis et stort præfiks læses gentagne gange, kan omkostningsrækkefølgen ændre sig. Til svære opgaver anbefales det at lave en lille prøveaccept af de fire modeller på samme repository-krav og vælge efter “omkostningen ved en opgave, der gennemføres med succes og kan merges”, ikke efter en enkelt benchmarkscore.

I PandaNpc er Codex og Claude Code to tilgængelige Agent Engine. Når du vælger indgang, skal du også se på dine eksisterende abonnementer eller API-kanaler, værktøjsrettigheder, repository-kontekst og teamets reviewproces; model-API-priser kan ikke direkte omregnes til værktøjsabonnementskvoter. Denne artikel viser offentlige specifikationer og evalueringer og hævder ikke at have en målt rangordning af de fire modeller i PandaNpc.

FAQ

Er Sol altid halvt så dyr som Opus 5.5? Kun standard-API'ets input- og outputenhedspris er hver halvt så høj. Input over 272K, cache-skrivning/-læsning, faktiske reasoning-token, antal runder og værktøjsgebyrer ændrer alle regningen for hele opgaven. Scenarie E ovenfor har allerede bragt de to enkeltpriser tættere på hinanden, til $1,50 og $1,60.

Kan de to officielle kodningsdiagrammer bevise, hvem der vinder? Nej. OpenAIs diagram har ikke Opus 5.5, Anthropics diagram har ikke Sol, og benchmark og harness er også forskellige. For at se fælles resultater for de fire modeller, se AA v4.3.2's faste konfigurationstabel; for at beslutte dit eget værktøjsvalg, skal du gentage testen på dine egne repository-opgaver.

Kan cache og Batch kombineres? Anthropics prisdokumentation understøtter udtrykkeligt kombination; om cachen faktisk rammes, afhænger af præfiks, gyldighedsperiode og anmodningsindstillinger. For OpenAI's to modeller er Batch 50 % af standardprisen; den konkrete regning bør verificeres mod de tilsvarende API-brugslogs.