GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5 : prix, benchmarks et tâches de programmation : comment choisir ?

Conclusion en bref : pour des tâches de programmation API courantes, vous pouvez d’abord essayer GPT-6 Sol. Son prix standard d’entrée/sortie est de $2/$10 par million de token, soit la moitié de celui de Claude Opus 5.5 ; dans la configuration la plus élevée du même système d’évaluation Artificial Analysis (AA), l’indice global d’Opus 5.5 est de 58, contre 48 pour Sol. Les deux modèles ne sont pas dans une relation « même prix, plus performant » : commencez par comparer, sur les tâches de votre propre dépôt, le taux de réussite au premier essai, le nombre de tours, le total de token et les reprises manuelles, puis décidez si vous payez pour les meilleurs résultats d’Opus. Pour des tâches longues plus difficiles, vous pouvez aussi monter vers GPT-6 Astra ou Claude Fable 5.1 ; le prix unitaire et les capacités des quatre modèles ne suivent pas le même ordre de classement.

Nous exploitons PandaNpc, qui prend en charge Codex et Claude Code, ce qui constitue un contexte d’usage produit ; cet article ne présente pas de test des quatre modèles sur une même tâche, et ne fait pas passer les évaluations publiques ci-dessous pour des mesures réalisées sur notre site. Les prix indiqués sont les coûts de l’API des modèles, pas le prix des abonnements aux outils. Informations vérifiées au 23 septembre 2026, montants en dollars américains.

Spécifications des quatre modèles : distinguer d’abord capacité, sortie et niveau par défaut

Pour faciliter la lecture sur mobile, le tableau ci-dessous regroupe OpenAI et Anthropic ; la « sortie maximale » est la limite d’une seule réponse, et la fenêtre de contexte est l’espace total disponible pour l’entrée et la sortie, ce qui ne signifie pas qu’un modèle peut produire une longueur équivalente à chaque fois. Les ID de modèle API peuvent servir directement à vérifier une facture ou une configuration d’évaluation.

Données : Page officielle du modèle GPT-6 Sol, Page officielle du modèle GPT-6 Astra.

Données : Page officielle du modèle Opus 5.5, Page officielle du modèle Fable 5.1. La sortie 300K d’Opus ne s’applique qu’au Batch beta spécifié et à l’en-tête output-300k-2026-03-24, pas à la limite des requêtes interactives ordinaires.

Facturation des quatre modèles : entrée standard, écriture de cache et lecture de cache correspondent à des token différents

Les tableaux ci-dessous donnent des prix en dollars par million de token, c’est-à-dire le prix unitaire de chaque catégorie de token. L’entrée standard najoute pas de « frais d’écriture de cache » ; seuls les token écrits pour la première fois dans le cache utilisent le tarif d’écriture. Après un cache hit, la facturation se fait au tarif de lecture, et la sortie reste facturée séparément. Les deux fournisseurs offrent une remise de 50 % sur les entrées/sorties Batch, mais Batch est traité de manière asynchrone et convient mal aux conversations de programmation qui exigent un retour immédiat.

Sources : Sol, Astra, Grille tarifaire OpenAI, Documentation OpenAI sur la mise en cache des prompts. Dépasser 272K ne signifie pas que seul l’excédent est majoré ; le franchissement du seuil est calculé sur l’ensemble des token d’entrée de la requête, y compris les entrées liées au cache.

Sources : Opus 5.5, Fable 5.1, Tarification Anthropic et règles Batch/cache, Documentation sur le contexte long. Anthropic autorise explicitement le cumul de Batch et des remises de cache ; un cache hit doit respecter la durée de validité correspondante et les conditions de préfixe identique.

Résultats précis des quatre modèles dans un même système d’évaluation

Tous les tableaux ci-dessous proviennent de Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2. Les configurations de test sont GPT-6 Sol max, GPT-6 Astra max, Claude Opus 5.5 et Fable 5.1 en adaptive reasoning max effort avec default fallback activé. Il ne s’agit pas des niveaux par défaut des quatre modèles, en particulier Opus avec medium par défaut et Fable avec high par défaut ; même si deux modèles sont tous deux marqués max, leur consommation réelle de token de raisonnement diffère. AA uniformise les tâches et utilise son propre harness, ce qui permet de comparer les résultats horizontalement dans cette configuration de test ; les scores publiés lors des présentations des fournisseurs ne doivent pas être mélangés dans ce tableau. Liens : Comparaison originale Sol–Opus, Comparaison originale Astra–Fable, Méthodologie AA.

Les valeurs ligne par ligne proviennent des deux pages de comparaison AA de modèles de même version et de la page Astra–Fable. Par exemple, dans le harness Terminal-Bench 4.0 d’AA lui-même, Opus 5.5 dépasse Sol de 16 points de pourcentage ; ce chiffre ne peut pas être combiné avec les 66.4 % du site officiel d’Anthropic, dont les réglages d’exécution sont différents.

Les valeurs ligne par ligne proviennent de : AA Sol–Opus, AA Astra–Fable. Les petits écarts de 1–2 points de pourcentage ne doivent pas être interprétés comme une victoire solide ; Elo, score d’indice et taux de réussite ne sont pas non plus des unités de même nature.

Sources toujours : AA Sol–Opus et AA Astra–Fable. Le coût par tâche est une moyenne pondérée de l’usage dans les tests AA, pas le prix de la « réalisation d’un besoin » dans votre dépôt. La configuration max d’Opus consomme plus de token de sortie et de raisonnement, ce qui explique en partie un écart de facture supérieur à l’écart de prix unitaire.

Graphiques des deux sites officiels : ils confirment leurs conclusions respectives, mais ne permettent pas de composer un duel en conditions identiques

Le graphique DeepSWE v1.1 d’OpenAI donne GPT-6 Sol max à 68.8 %, et Claude Fable 5 xhigh à 69.9 % sur le graphique ; Opus 5.5 n’y figure pas. L’axe horizontal est le coût par tâche, sur une échelle logarithmique. L’Opus 5 du graphique n’est pas non plus Opus 5.5. Cela montre que Sol, dans les réglages publiés par OpenAI, obtient des résultats d’agent de programmation proches de modèles haut de gamme, mais ne remplace pas un test des quatre modèles dans les mêmes conditions.

Figure 1 : OpenAI « Introducing GPT-6 Sol and Luna » « Coding », 2026-09-22. Les modèles et l’effort suivent la légende et les notes de bas de page du document original. Ouvrir l’image originale complète pour lire les petits caractères.

Le graphique Terminal-Bench 4.0 d’Anthropic donne Claude Opus 5.5 xhigh à 66.4 %. Sur ce graphique, GPT-6 Astra est à 57.9 % avec high, et non GPT-6 Sol. La courbe comporte aussi des points pour l’effort par défaut, mais leur position ne doit pas être prise pour un score xhigh. Le harness du fournisseur est ici différent du Terminal-Bench 4.0 du tableau AA ci-dessus ; on ne peut pas soustraire 66.4 % des 44 % attribués à Sol par AA.

Figure 2 : Anthropic « Claude Opus 5.5 » « Coding », 2026-09-22. L’axe horizontal est le coût par tentative, sur une échelle logarithmique ; les niveaux, intervalles statistiques et limitations indiqués dans le graphique figurent dans le document original. Ouvrir l’image originale complète pour lire les petits caractères.

D’autres scores sontés unilatéralement par les fournisseurs et ne doivent pas être soustraits directement : OpenAI indique pour Sol xhigh 33.2 % sur AutomationBench 1.0.6, 56.4 % pour max sur Agents' Last Exam V1, et 60.5 % pour xhigh sur OSWorld 2.0 offline, source identique à la page de publication OpenAI ; Anthropic indique pour Opus 5.5 54.4 % sur FrontierCode v1.1 Main, 57.8 % sur CursorBench 4.0, 1846 Elo sur GDPval-AA v2.1, et 67.7 % sur Humanity's Last Exam with tools, source identique à la page de publication Anthropic. Les versions, outils, effort ou harness de ces éléments ne sont pas confirmés comme identiques à ceux de l’autre partie ; nous n’indiquons donc pas « de combien de points tel modèle mène ». Les valeurs non publiées pour les quatre modèles selon le même protocole ne peuvent pas être devinées.

Combien faut-il dépenser pour un même volume de tâches ? Cinq exemples recalculables

Ci-dessous, les entrées sont réparties en trois catégories de token mutuellement exclusives : entrée standard, première écriture de cache et lecture de cache ultérieure, auxquelles s’ajoute la sortie. Chaque ligne correspond à une requête, sans appel d’outil, frais de plateforme ni tour supplémentaire ; toutes les sorties restent sous la limite de 128K d’une requête ordinaire. Les prix sont calculés selon les tarifs officiels ci-dessus, de sorte que vous pouvez remplacer les nombres de token d’après vos propres journaux d’usage.

Exemples de calcul : A pour Sol = 0.1×$2 + 0.05×$10 = $0.70. B pour Opus 5m = 0.2×$5 + 0.05×$4 + 0.02×$20 = $1.60 ; C pour Opus = 0.2×$0.20 + 0.05×$4 + 0.02×$20 = $0.64. Pour E, l’entrée de Sol 300K dépasse déjà 272K ; toute la requête est facturée à $4 en entrée et $15 en sortie ; Astra correspond à $20/$75. Le contexte 1M d’Opus/Fable conserve le tarif standard. B et C sont des requêtes différentes, la première écrite puis la seconde lue ; C suppose que le cache est encore valide. La durée de conservation du cache d’OpenAI et le mécanisme de facturation 5m/1h d’Anthropic diffèrent : il ne faut pas ajouter à tort les frais d’écriture de B à chaque requête de C. Sources : Prix des deux modèles OpenAI, Règles tarifaires Anthropic.

Dans un vrai flux de travail de programmation, comment répartir les rôles ?

Sol pour l’itération quotidienne d’abord. Pour la décomposition des besoins, les petites modifications dans un dépôt existant, les patchs de test et le travail vérifiable par lots, commencez par Sol, puis notez le taux de réussite des tâches, le nombre de reprises et le total de token. Son prix unitaire bas est le plus direct dans les exemples A–D qui ne dépassent pas 272K ; sur des requêtes très longues, son avantage de prix se réduit.

Opus 5.5 pour les tâches d’agent difficiles à faire converger en une seule fois. Les tests AA en conditions identiques lui donnent de meilleurs résultats en synthèse, sur le terminal et sur le travail de connaissance, mais en configuration max, le coût moyen par tâche est aussi nettement plus élevé. Vous pouvez d’abord établir une base locale avec le medium par défaut ou l’effort que vous utilisez réellement, puis monter d’un cran pour les problèmes difficiles. Ne prenez pas les résultats max d’AA pour l’expérience par défaut.

Astra et Fable 5.1 sont des options pour aller plus loin. Astra est compétitif dans AA sur AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0 et GDP.pdf ; Fable 5.1 est plus fort sur certains indicateurs de travail de connaissance de longue durée, mais leurs prix de base d’entrée/sortie de $10/$50 sont nettement supérieurs à ceux de Sol. La lecture de cache de Fable est à $0.25, contre $1.00 pour Astra ; si vous relisez souvent un grand préfixe, l’ordre des coûts peut changer. Pour les tâches très difficiles, il est conseillé de faire valider les quatre modèles sur un petit échantillon de besoins issus du même dépôt, et de choisir selon le « coût d’une tâche réussie et fusionnable », pas selon le score d’un seul classement.

Dans PandaNpc, Codex et Claude Code sont deux Agent Engine disponibles. Le choix du point d’entrée dépend aussi de vos abonnements ou canaux API existants, des permissions d’outils, du contexte du dépôt et du processus de revue d’équipe ; le tarif de l’API d’un modèle ne se convertit pas directement en quota d’abonnement à un outil. Cet article présente des spécifications et évaluations publiques et ne prétend pas établir un classement des quatre modèles testés dans PandaNpc.

FAQ

Sol est-il toujours deux fois moins cher qu’Opus 5.5 ? Uniquement pour le prix unitaire d’entrée et de sortie de l’API standard, qui est chaque fois de moitié. Au-delà de 272K d’entrée, les écritures/lectures de cache, les token de raisonnement réels, les tours et les frais d’outils modifient la facture de toute la tâche. Le scénario E ci-dessus rapproche déjà les deux prix par requête à $1.50 et $1.60.

Les deux graphiques officiels de programmation prouvent-ils qui gagne ? Non. Le graphique OpenAI ne contient pas Opus 5.5, celui d’Anthropic ne contient pas Sol, et les benchmarks comme les harness diffèrent. Pour voir les résultats des quatre modèles dans les mêmes conditions, consultez le tableau à configuration fixe d’AA v4.3.2 ; pour choisir votre outil, refaites plutôt vos propres tâches sur votre dépôt.

Peut-on cumuler cache et Batch ? La documentation tarifaire d’Anthropic le permet explicitement ; le fait de toucher réellement le cache dépend du préfixe, de la durée de validité et des réglages de la requête. Pour les deux modèles OpenAI, Batch représente 50 % du tarif standard ; pour la facture exacte, vérifiez les enregistrements d’usage de l’API correspondante.