GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5: ¿cómo elegir según precio, puntuaciones y tareas de programación?

Conclusión primero: Para tareas generales de programación vía API, puedes empezar probando GPT-6 Sol. Su precio estándar de entrada/salida es de $2/$10 por millón de tokens, la mitad que Claude Opus 5.5; en la configuración de gama más alta del mismo sistema de evaluación de Artificial Analysis (AA), el índice compuesto de Opus 5.5 es 58, y el de Sol es 48. No se trata de una relación de “mismo precio pero más potente”: primero compara, con tareas de tu propio repositorio, la tasa de aprobación en un intento, el número de rondas, el total de tokens y el retrabajo manual; después decide si pagar por los mejores resultados de Opus. Para tareas de largo alcance más difíciles también puedes subir a GPT-6 Astra o Claude Fable 5.1; el precio unitario y la capacidad de los cuatro modelos no siguen el mismo orden.

Operamos PandaNpc, que es compatible con Codex y Claude Code, por lo que tenemos un caso de uso de producto; este artículo no ha completado una prueba práctica de los cuatro modelos con el mismo conjunto de tareas, ni presenta las evaluaciones públicas siguientes como pruebas propias de este sitio. Los precios se refieren al costo de la API del modelo, no al precio de suscripción de la herramienta. La información se verificó a fecha de 23 de septiembre de 2026; todas las monedas están en dólares estadounidenses.

Especificaciones de los cuatro modelos: primero distingue capacidad, salida y nivel predeterminado

Para facilitar la lectura en móvil, la siguiente tabla se agrupa por OpenAI y Anthropic; “máxima salida” es el límite por respuesta individual, y el contexto es la ventana disponible para la suma de entrada y salida, lo que no significa que cada vez se pueda generar la misma longitud. El ID del modelo de API se puede usar directamente para verificar la facturación o la configuración de evaluación.

Datos: Página oficial del modelo GPT-6 Sol, Página oficial del modelo GPT-6 Astra.

Datos: Página oficial del modelo Opus 5.5, Página oficial del modelo Fable 5.1. La salida de 300K de Opus solo se aplica al Batch beta especificado y al header output-300k-2026-03-24; no es el límite de las solicitudes interactivas normales.

Facturación de los cuatro modelos: entrada normal, escritura en caché y acierto de caché son tokens distintos

Todas las tablas siguientes son precios en dólares por millón de tokens y corresponden al precio unitario de cada categoría de token. La entrada normal no suma adicionalmente una “tarifa de escritura en caché”; solo los tokens que se escriben por primera vez en la caché usan el precio de escritura. Tras un acierto de caché, se cobra según el precio de lectura; la salida se sigue cobrando por separado. Ambas empresas ofrecen un 50% de descuento en entrada/salida para Batch, pero Batch es procesamiento asíncrono y no es adecuado para conversaciones de programación que requieren retroalimentación inmediata.

Fuente: Sol, Astra, Tabla de precios de OpenAI, Guía de caché de OpenAI. Superar 272K no significa que solo se recargue el excedente; el cruce de la línea de facturación se calcula según los tokens de entrada de toda la solicitud, incluida la entrada relacionada con caché.

Fuente: Opus 5.5, Fable 5.1, Precios de Anthropic y reglas de Batch/caché, Guía de contexto largo. Anthropic permite explícitamente combinar los descuentos de Batch y caché; para que haya acierto de caché deben cumplirse la vigencia correspondiente y la misma condición de prefijo.

Resultados concretos de los cuatro modelos bajo el mismo sistema de evaluación

La siguiente tabla proviene enteramente del Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2. La configuración de prueba fue GPT-6 Sol max, GPT-6 Astra max, Claude Opus 5.5 y Fable 5.1, todos con adaptive reasoning max effort y default fallback habilitado. No son los niveles predeterminados de los cuatro modelos; en particular, Opus usa medium por defecto y Fable high; aunque diferentes modelos se etiqueten como max, el uso real de tokens de razonamiento también varía. AA unifica las tareas y su propio harness, por lo que los resultados pueden compararse horizontalmente dentro de esa configuración de prueba; los resultados de lanzamientos de fabricantes no pueden mezclarse en esta tabla. Enlaces: Comparación original Sol–Opus, Comparación original Astra–Fable, Metodología de AA.

Los valores de cada fila provienen de las dos páginas de comparación de modelos de la misma versión de AA mencionadas arriba: página de comparación de modelos de la misma versión de AA y página de Astra–Fable. Por ejemplo, en el harness propio de AA para Terminal-Bench 4.0, Opus 5.5 supera a Sol en 16 puntos porcentuales; esto no puede mezclarse con el 66.4% del sitio oficial de Anthropic, que usa una configuración de ejecución diferente.

Los valores de cada fila provienen de: AA Sol–Opus, AA Astra–Fable. Las diferencias pequeñas de 1–2 puntos porcentuales no deberían interpretarse como una victoria sólida; Elo, las puntuaciones de índice y las tasas de aprobación tampoco son la misma unidad.

Las fuentes siguen siendo AA Sol–Opus y AA Astra–Fable. El costo por tarea es el promedio ponderado del uso en las pruebas de AA, no una cotización de “completar un requisito” en tu repositorio. La configuración max de Opus consume más tokens de salida y de razonamiento, lo que también es una de las razones por las que la diferencia en la factura supera la diferencia de precio unitario.

Los gráficos de los dos sitios oficiales: pueden validar sus respectivas conclusiones, pero no combinarse para decidir un ganador en la misma prueba

El gráfico DeepSWE v1.1 de OpenAI indica GPT-6 Sol max con 68.8%; en el gráfico, Claude Fable 5 con xhigh obtiene 69.9%; no aparece Opus 5.5. El eje horizontal es el costo por tarea, en escala logarítmica. En el gráfico, Opus 5 tampoco es Opus 5.5. Esto muestra que Sol, en la configuración publicada por OpenAI, tiene resultados de agente de programación cercanos a los de modelos de gama alta, pero no puede sustituir una prueba de los cuatro modelos en la misma condición.

Figura 1: OpenAI, «Introducing GPT-6 Sol and Luna», “Coding”, 2026-09-22. Los modelos y el effort se rigen por la leyenda y las notas al pie del texto original. Abrir la imagen original completa para ver el texto pequeño.

El gráfico Terminal-Bench 4.0 de Anthropic indica Claude Opus 5.5 xhigh con 66.4%. El GPT-6 Astra del gráfico usa high con 57.9%, no es GPT-6 Sol. La curva también tiene puntos con effort predeterminado, pero su posición no debe tomarse como puntuación de xhigh. El harness del fabricante aquí es diferente del Terminal-Bench 4.0 de la tabla de AA; no se puede restar 66.4% menos el 44% que AA da a Sol.

Figura 2: Anthropic, «Claude Opus 5.5», “Coding”, 2026-09-22. El eje horizontal es el costo por intento, en escala logarítmica; los niveles mostrados, los intervalos estadísticos y las limitaciones se encuentran en el texto original. Abrir la imagen original completa para ver el texto pequeño.

También hay resultados publicados unilateralmente por los fabricantes que no conviene restar directamente: OpenAI reporta para Sol xhigh en AutomationBench 1.0.6 33.2%, para max en Agents' Last Exam V1 56.4%, y para xhigh en OSWorld 2.0 offline 60.5%, con la misma fuente página de lanzamiento de OpenAI; Anthropic reporta para Opus 5.5 en FrontierCode v1.1 Main 54.4%, CursorBench 4.0 57.8%, GDPval-AA v2.1 1846 Elo, y Humanity's Last Exam with tools 67.7%, con la misma fuente página de lanzamiento de Anthropic. No se ha confirmado que las versiones, herramientas, effort o harness de estos elementos coincidan con los de la otra parte, por lo que no se indica “cuánto lidera”. Los valores no publicados de los cuatro modelos bajo el mismo criterio no pueden adivinarse.

¿Cuánto cuesta la misma cantidad de tareas? Cinco ejemplos recalculables

A continuación se divide la entrada en tres categorías mutuamente excluyentes de tokens: normal, primera escritura en caché y lectura posterior de caché, y se añade la salida. Cada fila es una solicitud, y no incluye llamadas a herramientas, recargos de plataforma ni rondas adicionales; todas las salidas están por debajo del límite de 128K de las solicitudes normales. Los precios se calculan según los precios oficiales de arriba, por lo que puedes sustituir las cantidades de tokens según tus propios registros de uso.

Ejemplo de cálculo: Sol para A = 0.1×$2 + 0.05×$10 = $0.70. Opus 5m para B = 0.2×$5 + 0.05×$4 + 0.02×$20 = $1.60; Opus para C = 0.2×$0.20 + 0.05×$4 + 0.02×$20 = $0.64. La entrada de Sol para E, 300K, ya supera 272K, se calcula para toda la solicitud como $4 de entrada y $15 de salida; Astra corresponde a $20/$75. El contexto de 1M de Opus/Fable mantiene el precio unitario estándar. B y C son solicitudes diferentes: primero escritura y luego lectura; C debe asegurar que la caché siga siendo válida. El período de retención de caché de OpenAI y el mecanismo de facturación de 5m/1h de Anthropic son diferentes; no se debe añadir por error la tarifa de escritura de B a cada solicitud de C. Base: Precios de los dos modelos de OpenAI, Reglas de precios de Anthropic.

Al integrarlos en un flujo real de programación, ¿cómo repartir el trabajo?

Sol primero para la iteración diaria. Descomposición de requisitos, pequeños cambios en repositorios existentes, parches de pruebas y trabajo revisable en lote: deja que Sol lo maneje primero y luego registra la tasa de éxito de las tareas, el número de retrabajos y el total de tokens. Su bajo precio unitario es más directo en casos como A–D, que no cruzan 272K; la ventaja de precio se reduce en solicitudes muy largas.

Opus 5.5 se encarga de tareas de agente difíciles de converger en un solo intento. En las pruebas de AA en la misma condición obtiene mejores resultados en tareas integrales, de terminal y de conocimiento, pero con la configuración max el costo promedio por tarea también es claramente mayor. Puedes establecer primero una línea base local con el medium predeterminado o con el effort que realmente uses, y luego subir de nivel para problemas difíciles. No tomes los resultados max de AA como la experiencia predeterminada.

Astra y Fable 5.1 son niveles superiores. Astra es competitivo en AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0 y GDP.pdf de AA; Fable 5.1 es más fuerte en algunas métricas de trabajo de conocimiento de largo alcance, pero el precio base de entrada/salida de $10/$50 de ambos es considerablemente superior al de Sol. La lectura de caché de Fable es de $0.25, inferior a los $1.00 de Astra; si se lee repetidamente un prefijo grande, el orden de costos puede cambiar. Para tareas muy difíciles, se recomienda hacer una validación de muestra pequeña con los cuatro modelos sobre la misma necesidad del repositorio y elegir según el “costo de tareas completadas con éxito y fusionables”, no según la puntuación de una sola lista.

En PandaNpc, Codex y Claude Code son dos Agent Engine disponibles. Al elegir el punto de entrada también debes considerar tu suscripción o canal de API existente, los permisos de herramientas, el contexto del repositorio y el proceso de revisión del equipo; una cotización de la API del modelo no se puede convertir directamente en cuota de suscripción de la herramienta. Este artículo muestra especificaciones y evaluaciones públicas, y no afirma una clasificación de pruebas reales de los cuatro modelos dentro de PandaNpc.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Sol cuesta siempre la mitad que Opus 5.5? Solo en la API estándar los precios unitarios de entrada y salida son cada uno la mitad. Superar 272K de entrada, la escritura/lectura de caché, los tokens reales de razonamiento, las rondas y los costos de herramientas cambian la factura de toda la tarea. El escenario E anterior ya acerca el precio por solicitud de ambos a $1.50 y $1.60.

¿Los dos gráficos oficiales de programación demuestran quién gana? No. El gráfico de OpenAI no tiene Opus 5.5, el de Anthropic no tiene Sol, y los benchmarks y harness también son diferentes. Para ver resultados de los cuatro modelos en la misma condición, consulta la tabla de configuración fija de AA v4.3.2; para decidir tu propia elección de herramientas, debes volver a ejecutar tus propias tareas del repositorio.

¿Se pueden combinar caché y Batch? La documentación de precios de Anthropic admite explícitamente la combinación; si realmente hay acierto de caché depende del prefijo, la vigencia y la configuración de la solicitud. El Batch de los dos modelos de OpenAI es el 50% de la tarifa estándar; para la factura concreta, verifica según el registro de uso de la API correspondiente.