GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5: कीमत, बेंचमार्क और कोडिंग कार्यों के लिए कौन सा चुनें?

पहले निष्कर्ष: सामान्य API कोडग कार्यों के लिए आप पहले GPT-6 Sol आज़मा सकते हैं। इसकी मक इनपुट/आउटपुट कीमत प्रति मिलियन token $2/$10 है, जो Claude Opus 5.5 की आधी है; Artificial Analysis (AA) के उसी मूल्यांकन तंत्र की सर्वोच्च कॉन्फ़िगरेशन में, Opus 5.5 का समग्र सूचकांक 58 है, Sol का 48। दोनों "समान कीमत पर अधिक मजबूत" संबंध नहीं हैं: पहले अपने ही repository कार्यों से pass rate, rounds, कुल token और manual rework की तुलना करें, फिर तय करें कि Opus के उच्च स्कोर के लिए भुगतान करना है या नहीं। कठिन long-horizon कार्यों के लिए GPT-6 Astra या Claude Fable 5.1 तक जा सकते हैं; चारों मॉडलों की इकाई कीमत और क्षमता एक ही क्रम में नहीं हैं।

हम Codex और Claude Code का समर्थन करने वाले PandaNpc का संचालन करते हैं, इसलिए हमारे पास उत्पाद उपयोग परिदृश्य हैं; इस लेख में चारों मॉडलों का एक ही प्रश्न पर वास्तविक परीक्षण पूरा नहीं किया गया है, और नीचे दिए गए सार्वजनिक मूल्यांकनों को इस साइट के वास्तविक परीक्षण के रूप में प्रस्तुत नहीं किया गया है। कीमतें मॉडल API शुल्क दर्शाती हैं, न कि टूल सदस्यता कीमतें। जानकारी 23 सितंबर 2026 को सत्यापित की गई, सभी मुद्राएँ अमेरिकी डॉलर में हैं।

चार मॉडलों के विनिर्देश: पहले क्षमता, आउटपुट और डिफ़ॉल्ट स्तर को अलग-अलग समझें

मोबाइल पर पढ़ने की सुविधा के लिए, नीचे की तालिकाएँ OpenAI और Anthropic के समूहों में हैं; “अधिकतम आउटपुट” प्रति प्रतिक्रिया सीमा है, संदर्भ इनपुट और आउटपुट मिलाकर उपलब्ध विंडो है, इसका मतलब यह नहीं कि हर बार समान लंबाई आउटपुट होगी। API मॉडल ID का उपयोग सीधे बिल या मूल्यांकन कॉन्फ़िगरेशन जाँचने के लिए किया जा सकता है।

डेटा: GPT-6 Sol आधिकारिक मॉडल पृष्ठ, GPT-6 Astra आधिकारिक मॉडल पृष्ठ।

डेटा: Opus 5.5 आधिकारिक मॉडल पृष्ठ, Fable 5.1 आधिकारिक मॉडल पृष्ठ। Opus का 300K आउटपुट केवल निर्दिष्ट Batch beta और output-300k-2026-03-24 header पर लागू होता है, सामान्य interactive अनुरोध की सीमा नहीं है।

चार मॉडलों की बिलिंग: सामान्य इनपुट, कैश लेखन और कैश हिट अलग token हैं

नीचे दी गई सभी कीमतें प्रति मिलियन token अमेरिकी डॉलर कीमतें हैं, जो संबंधित token श्रेणी की इकाई कीमत हैं। सामान्य इनपुट पर अतिरिक्त “कैश लेखन शुल्क” नहीं जोड़ा जाता; केवल पहली बार कैश में लिखे गए token पर लेखन मूल्य लागू होता है। कैश हिट के बाद पढ़ने की कीमत पर बिलिंग होती है, आउटपुट अलग से शुल्कित रहता है। दोनों कंपनियों में Batch इनपुट/आउटपुट पर 50% छूट है, लेकिन Batch अतुल्यकालिक प्रोसेसिंग है, तत्काल प्रतिक्रिया चाहने वाली कोडिंग बातचीत के लिए उपयुक्त नहीं है।

स्रोत: Sol, Astra, OpenAI मूल्य सूची, OpenAI कैश दस्तावेज़। 272K से अधिक होने पर केवल अतिरिक्त हिस्से पर अधिक शुल्क नहीं लगता; रेखा पार होने की बिलिंग पूरे अनुरोध के इनपुट token पर आधारित होती है, जिसमें कैश-संबंधित इनपुट भी शामिल हैं।

स्रोत: Opus 5.5, Fable 5.1, Anthropic मूल्य और Batch/कैश नियम, लंबे संदर्भ विवरण। Anthropic स्पष्ट रूप से Batch और कैश छूट को एक साथ लागू करने की अनुमति देता है; कैश हिट के लिए संबंधित वैधता अवधि और समान prefix शर्तें पूरी होनी चाहिए।

एक ही मूल्यांकन प्रणाली में चारों मॉडलों के ठोस स्कोर

नीचे की सभी तालिकाएँ Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 से हैं। परीक्षण कॉन्फ़िगरेशन है: GPT-6 Sol max, GPT-6 Astra max, Claude Opus 5.5 और Fable 5.1 सभी adaptive reasoning max effort हैं और default fallback सक्रिय है। ये चारों मॉडलों के डिफ़ॉल्ट स्तर नहीं हैं, विशेष रूप से Opus का डिफ़ॉल्ट medium, Fable का डिफ़ॉल्ट high है; अलग-अलग मॉडलों में भले ही सभी max अंकित हों, वास्तविक reasoning token खपत भी अलग होती है। AA कार्यों और अपने harness को एकसमान रखता है, इसलिए इस परीक्षण कॉन्फ़िगरेशन के भीतर परिणामों की तुलना की जा सकती है; विक्रेता लॉन्च इवेंट के स्कोर इस तालिका मेंहीं मिलाए जा सकते। लिंक: Sol–Opus मूल तुलना, Astra–Fable मूल तुलना, AA पद्धति।

प्रत्येक पंक्ति के मान उपरोक्त दो AA समान संस्करण मॉडल तुलना पृष्ठ और Astra–Fable पृष्ठ से हैं। उदाहरण के लिए AA के अपने Terminal-Bench 4.0 harness में, Opus 5.5, Sol से 16 प्रतिशत अंक अधिक है; इसे Anthropic की आधिकारिक वेबसाइट के 66.4% के साथ मिलाकर नहीं गिना जा सकता, क्योंकि उनके रन सेटिंग अलग हैं।

प्रत्येक पंक्ति के मान का स्रोत: AA Sol–Opus, AA Astra–Fable। 1–2 प्रतिशत अंकों के छोटे अंतर को निश्चित जीत-हार नहीं मानना चाहिए; Elo, सूचकांक अंक और सफलता दर भी एक ही इकाई नहीं हैं।

स्रोत अभी भी AA Sol–Opus और AA Astra–Fable हैं। कार्य लागत AA परीक्षण उपयोग का भारित औसत है, आपके repository में “एक आवश्यकता पूरी करने” का कोट नहीं। Opus का max कॉन्फ़िगरेशन अधिक आउटपुट और reasoning token खर्च करता है, यह भी बिल अंतर के इकाई कीमत अंतर से बड़े होने का एक कारण है।

दोनों कंपनियों की आधिकारिक वेबसाइट के चार्ट: अपने-अपने निष्कर्ष सत्यापित कर सकते हैं, एक ही मुकाबले का नतीजा नहीं बना सकते

OpenAI का DeepSWE v1.1 चार्ट GPT-6 Sol max के लिए 68.8% दिखाता है, चार्ट में Claude Fable 5 का xhigh 69.9% है; Opus 5.5 नहीं है। क्षैतिज अक्ष प्रति कार्य लागत है, लघुगणकीय पैमाने पर। चार्ट में Opus 5 भी Opus 5.5 नहीं है। यह दर्शाता है कि OpenAI द्वारा प्रकाशित सेटिंग में Sol के कोडिंग agent स्कोर उच्च-स्तरीय मॉडल के निकट हैं, लेकिन यह चारों मॉडलों के एक साथ परीक्षण का विकल्प नहीं है।

चित्र 1: OpenAI “Introducing GPT-6 Sol and Luna” “Coding”, 2026-09-22। मॉडल और effort के लिए चार्ट के legend और मूल पाठ के footnotes मान्य हैं। पूरा मूल चित्र खोलकर बारीक अक्षर देखें।

Anthropic का Terminal-Bench 4.0 चार्ट Claude Opus 5.5 xhigh के लिए 66.4% दिखाता है। चार्ट में GPT-6 Astra 57.9% high के साथ है, GPT-6 Sol नहीं। वक्र में डिफ़ॉल्ट effort के बिंदु भी हैं, लेकिन उनकी स्थिति को xhigh स्कोर नहीं माना जा सकता। यहाँ विक्रेता का harness AA की ऊपर की तालिका के Terminal-Bench 4.0 से अलग है, इसलिए 66.4% से AA द्वारा Sol को दिए गए 44% को घटाया नहीं जा सकता।

चित्र 2: Anthropic “Claude Opus 5.5” “Coding”, 2026-09-22। क्षैतिज अक्ष प्रति प्रयास लागत है, लघुगणकीय पैमाने पर; चार्ट में दिए गए स्तर, सांख्यिकीय अंतराल और सीमाएँ मूल पाठ में देखें। पूरा मूल चित्र खोलकर बारीक अक्षर देखें।

इसके अलावा विक्रेता द्वारा एकतरफा जारी किए गए स्कोर हैं जिन्हें सीधे घटाना उचित नहीं है: OpenAI ने Sol xhigh के AutomationBench 1.0.6 को 33.2%, max के Agents' Last Exam V1 को 56.4%, xhigh के OSWorld 2.0 offline को 60.5% बताया है, स्रोत वही OpenAI प्रकाशन पृष्ठ है; Anthropic ने Opus 5.5 के 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% बताया है, स्रोत वही Anthropic प्रकाशन पृष्ठ है। इन परियोजनाओं के संस्करण, टूल, effort या harness का दूसरे पक्ष के समान होना प्रमाणित नहीं है, इसलिए “कितना आगे” नहीं दिया गया है। अप्रकाशित चारों मॉडलों के समान मानदंड वाले मान अनुमान से नहीं भरे जा सकते।

समान कार्य मात्रा में कितना खर्च होगा? पाँच पुनः-गणना योग्य उदाहरण

नीचे इनपुट को सामान्य, पहली कैश लेखन, और बाद की कैश पढ़ाई—तीन परस्पर-अनन्य token श्रेणियों में बाँटा गया है, फिर आउटपुट जोड़ा गया है। प्रत्येक पंक्ति एक अनुरोध है, जिसमें टूल कॉल, प्लेटफ़ॉर्म अतिरिक्त शुल्क या अतिरिक्त राउंड शामिल नहीं हैं; आउटपुट सामान्य अनुरोध की 128K सीमा से कम हैं। कीमतें ऊपर की आधिकारिक कीमतों के अनुसार गणना की गई हैं, इसलिए अपने usage लॉग के अनुसार token संख्याएँ बदली जा सकती हैं।

गणना उदाहरण: A के Sol = 0.1×$2 + 0.05×$10 = $0.70। B के Opus 5m = 0.2×$5 + 0.05×$4 + 0.02×$20 = $1.60; C के Opus = 0.2×$0.20 + 0.05×$4 + 0.02×$20 = $0.64। E के Sol इनपुट में 300K पहले ही 272K से अधिक है, पूरे अनुरोध पर $4 इनपुट, $15 आउटपुट गिना जाएगा; Astra के लिए संबंधित $20/$75 है। Opus/Fable का 1M संदर्भ मानक इकाई कीमत बनाए रखता है। B और C पहले लिखने फिर पढ़ने के अलग अनुरोध हैं; C में यह सुनिश्चित करना होगा कि कैश अभी वैध है। OpenAI की कैश retention अवधि और Anthropic की 5m/1h बिलिंग व्यवस्था अलग हैं, B के लेखन शुल्क को C के प्रत्येक अनुरोध पर गलती से नहीं जोड़ा जा सकता। आधार: OpenAI दो मॉडलों की कीमतें, Anic मूल्य नियम।

वास्तविक कोडिंग वर्कफ़्लो में रखें, तो काम कैसे बाँटें?

Sol पहले रोज़मर्रा के पुनरावर्तन चलाए। आवश्यकता विभाजन, मौजूदा repository में छोटे बदलाव, परीक्षण पैच और बैच में समीक्षा योग्य काम पहले Sol को दें, फिर कार्य सफलता दर, रीवर्क संख्या और कुल token रिकॉर्ड करें। इसकी कम इकाई कीमत A–D जैसे 272K न पार करने वाले उदाहरणों में सबसे सीधी है; अत्यधिक लंबे अनुरोधों में कीमत लाभ घट जाएगा।

Opus 5.5 उन agent कार्यों को संभाले जो एक बार में तय होना कठिन है। AA के एक-साथ परीक्षण में समग्र, terminal और ज्ञान कार्यों पर इसे अधिक स्कोर मिले हैं, लेकिन max कॉन्फ़िगरेशन में प्रति कार्य औसत लागत भी स्पष्ट रूप से अधिक है। पहले डिफ़ॉल्ट medium या आपके वास्तविक उपयोग वाले effort से स्थानीय baseline बनाएँ, फिर कठिन समस्याओं पर स्तर बढ़ाएँ। AA के max परिणाम को डिफ़ॉल्ट अनुभव न मानें।

Astra और Fable 5.1 उच्च-स्तरीय विकल्प हैं। Astra, AA के AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0 और GDP.pdf पर प्रतिस्पर्धात्मक प्रदर्शन करता है, Fable 5.1 लंबी अवधि के ज्ञान कार्य के कुछ संकेतकों में अधिक मजबूत है, लेकिन दोनों की $10/$50 बुनियादी इनपुट/आउटपुट कीमत Sol से काफी अधिक है। Fable का कैश पढ़ना $0.25 है, जो Astra के $1.00 से कम है; यदि बड़े prefix को बार-बार पढ़ा जाए, तो लागत क्रम बदल सकता है। कठिन कार्यों के लिए सुझाव है कि एक ही repository आवश्यकता पर चारों मॉडलों का छोटा-नमूना स्वीकृति परीक्षण करें, और “सफलतापूर्वक पूरा हुआ और merge योग्य कार्य की लागत” के आधार पर चुनें, किसी एक लीडरबोर्ड स्कोर के आधार पर नहीं।

PandaNpc में, Codex और Claude Code दो उपलब्ध Agent Engine हैं। प्रवेश बिंदु चुनते समय आपके मौजूदा subscription या API channel, टूल अनुमतियाँ, repository संदर्भ और टीम समीक्षा प्रक्रिया भी देखें; मॉडल API की कीमत को सीधे टूल subscription कोटा में नहीं बदला जा सकता। इस लेख में सार्वजनिक विनिर्देश और मूल्यांकन दिखाए गए हैं, PandaNpc में चारों मॉडलों की वास्तविक रैंकिंग का दावा नहीं किया गया है।

FAQ

क्या Sol निश्चित रूप से Opus 5.5 से आधा सस्ता है? केवल मानक API के इनपुट और आउटपुट की इकाई कीमत आधी-आधी है। 272K से अधिक इनपुट, कैश लेखन/पढ़ना, वास्तविक reasoning token, राउंड और टूल शुल्क पूरे कार्य का बिल बदल सकते हैं। ऊपर परिदृश्य E में दोनों की प्रति-बार कीमत $1.50 और $1.60 तक करीब आ गई है।

क्या आधिकारिक दो कोडिंग चार्ट किसी की जीत साबित कर सकते हैं? नहीं। OpenAI के चार्ट में Opus 5.5 नहीं है, Anthropic के चार्ट में Sol नहीं है, और बेंचमार्क व harness भी अलग हैं। चारों मॉडलों के एक-साथ परिणाम देखने के लिए AA v4.3.2 की निश्चित कॉन्फ़िगरेशन तालिका देखें; अपने टूल चयन का निर्णय लेने के लिए अपने repository कार्यों को फिर से चलाएँ।

क्या कैश और Batch एक साथ लागू हो सकते हैं? Anthropic के मूल्य दस्तावेज़ स्पष्ट रूप से एक साथ लागू करने का समर्थन करते हैं; वास्तव में कैश हिट होगा या नहीं, यह prefix, वैधता अवधि और अनुरोध सेटिंग पर निर्भर करता है। OpenAI के दोनों मॉडलों में Batch मानक दर का 50% है, विशिष्ट बिल के लिए संबंधित API उपयोग रिकॉर्ड से मिलान करें।