GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5: Hvordan velge med tanke på pris, benchmarkresultater og programmeringsoppgaver?

Konklusjonen først: For vanlige API-programmeringsoppgaver kan du først prøve GPT-6 Sol. Standardprisen for input/output er $2/$10 per million token, som er halvparten av Claude Opus 5.5; under Artificial Analysis (AA) samme evalueringssystems høyeste konfigurasjon er Opus 5.5s samlede indeks 58, mens Sol er 48. De to forholder seg ikke som «samme pris, sterkere»: bruk først dine egne repositorieoppgaver til å sammenligne gjennomføringsrate ved første forsøk, antall runder, totale tokens og manuelt omarbeid, og avgjør deretter om du vil betale for Opus' høyere resultater. Vanskeligere langvarige oppgaver kan også utforskes med GPT-6 Astra eller Claude Fable 5.1; enhetsprisen og evnene til de fire modellene følger ikke samme rekkefølge.

Vi driver PandaNpc, som støtter Codex og Claude Code, og har derfor produktbruksscenarioer; denne artikkelen har ikke fullført en faktisk test av de fire modellene på samme oppgave, og vi later heller ikke som om de offentlige evalueringene nedenfor er våre egne tester. Priser refererer til modellens API-kostnad, ikke prisen for verktøyabonnement. Kildene er kontrollert per 23. september 2026, og valutaen er amerikanske dollar.

Spesifikasjoner for de fire modellene: Skill først mellom kapasitet, output og standardinnstillinger

For enklere lesing på mobil er tabellen nedenfor gruppert etter OpenAI og Anthropic; «maksimal output» er øvre grense per enkelt svar, og kontekst er vinduet som er tilgjengelig totalt for input og output, og betyr ikke at den hver gang kan produsere like mye lengde. API-modell-ID-en kan brukes direkte til å kontrollere fakturering eller evalueringskonfigurasjon.

Data: GPT-6 Sol offisiell modellside, GPT-6 Astra offisiell modellside.

Data: Opus 5.5 offisiell modellside, Fable 5.1 offisiell modellside. Opus' 300K-output gjelder bare for spesifisert Batch beta og output-300k-2026-03-24-header, ikke som øvre grense for vanlige interaktive forespørsler.

Fakturering for de fire modellene: vanlig input, cache-skriving og cache-treff er ulike tokens

Tabellene nedenfor viser alle dollarpris per million token, og er enhetsprisen for tilsvarende tokenkategori. Vanlig input legger ikke på noen ekstra «cache-skriveavgift»; bare tokens som skrives til cache for første gang, bruker skriveprisen. Etter cache-treff faktureres det etter leseprisen, og output faktureres fortsatt separat. Begge tilbyr 50 % rabatt på Batch input/output, men Batch behandles asynkront og passer ikke for programmeringssamtaler som trenger umiddelbar tilbakemelding.

Kilder: Sol, Astra, OpenAI pristabell, OpenAI cache-dokumentasjon. Over 272K er ikke bare en prisøkning for den overskytende delen; om faktureringen krysser grensen beregnes den ut fra input-token for hele forespørselen, inkludert cache-relatert input.

Kilder: Opus 5.5, Fable 5.1, Anthropics priser og Batch-/cache-regler, dokumentasjon om lang kontekst. Anthropic tillater eksplisitt at Batch- og cacherabatter kombineres; cache-treff må oppfylle tilhørende gyldighetsperiode og samme prefiksbetingelser.

Konkrete resultater for de fire modellene under samme evalueringssystem

Tabellen nedenfor kommer helt fra Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2. Testkonfigurasjonen er GPT-6 Sol max, GPT-6 Astra max, Claude Opus 5.5 og Fable 5.1 alle med adaptiv resonnering max effort og aktivert default fallback. Dette er ikke standardinnstillingene for de fire modellene, særlig ikke Opus' standard medium og Fable standard high; selv om ulike modeller alle er merket max, er det faktiske forbruket av resonneringstokens forskjellig. AA bruker enhetlige oppgaver og sin egen harness, så resultatene kan ses side om side innenfor denne testkonfigurasjonen; resultater fra leverandørenes lanseringer kan ikke blandes inn i denne tabellen. Lenker: Sol–Opus rå sammenligning, Astra–Fable rå sammenligning, AA-metode.

Tallene for hver rad kommer fra de to ovennevnte AA-sammenligningssidene for samme modellversjoner og Astra–Fable-siden. For eksempel i AAs egen Terminal-Bench 4.0 harness er Opus 5.5 16 prosentpoeng høyere enn Sol; dette kan ikke regnes sammen med Anthropics nettsteds 66,4 %, som har andre kjøreinnstillinger.

Tallene for hver rad kommer fra: AA Sol–Opus, AA Astra–Fable. Små forskjeller på 1–2 prosentpoeng bør ikke tolkes som en solid seier; Elo, indekspoeng og gjennomføringsrate er heller ikke samme type enhet.

Kildene er fortsatt AA Sol–us og AA Astra–Fable. Oppgavekostnaden er et vektet gjennomsnitt av AA-testforbruket, ikke en pris for å «fullføre ett behov» i ditt repositorium. Opus' max-konfigurasjon bruker flere output- og resonneringstokens, noe som også er en av grunnene til at forskjellen i regningen overstiger forskjellen i enhetspris.

De to selskapenes offisielle diagrammer: kan bekrefte egne konklusjoner, men kan ikke settes sammen til en felles seier

OpenAIs DeepSWE v1.1-diagram viser GPT-6 Sol max på 68,8 %, og Claude Fable 5s xhigh i diagrammet er 69,9 %; det finnes ingen Opus 5.5. X-aksen er kostnad per oppgave, på logaritmisk skala. Opus 5 i diagrammet er heller ikke Opus 5.5. Det viser at Sol under OpenAIs publiserte innstillinger har programmeringsagentresultater nær modeller på høyere nivå, men kan ikke erstatte en felles test av de fire modellene.

Figur 1: OpenAI «Introducing GPT-6 Sol and Luna» «Coding», 2026-09-22. Modeller og effort følger tegnforklaringen og fotnotene i originalteksten. Åpne hele originalbildet for å se liten skrift.

Anthropics Terminal-Bench 4.0-diagram viser Claude Opus 5.5 xhigh på 66,4 %. GPT-6 Astra i diagrammet er 57,9 % med high, ikke GPT-6 Sol. Kurven har også punkter for standard effort, men plasseringen kan ikke tolkes som en xhigh-poengsum. Leverandørens harness her er forskjellig fra Terminal-Bench 4.0 i AA-tabellen ovenfor, og man kan ikke trekke AAs 44 % for Sol fra 66,4 %.

Figur 2: Anthropic «Claude Opus 5.5» «Coding», 2026-09-22. X-aksen er kostnad per forsøk, på logaritmisk skala; viste nivåer, statistiske intervaller og begrensninger finnes i originalteksten. Åpne hele originalbildet for å se liten skrift.

Det finnes også resultater som er publisert ensidig av leverandørene, men som ikke bør trekkes direkte fra hverandre: OpenAI rapporterer at Solxhighpå AutomationBench 1.0.6 er **33,2 %**,maxpå Agents' Last Exam V1 er **56,4 %**, ogxhigh` på OSWorld 2.0 offline er 60,5 %, med samme kilde som OpenAIs lanseringsside; Anthropic rapporterer at Opus 5.5 på FrontierCode v1.1 Main er 54,4 %, CursorBench 4.0 57,8 %, GDPval-AA v2.1 1846 Elo, og Humanity's Last Exam with tools 67,7 %, med samme kilde som Anthropics lanseringsside. Versjoner, verktøy, effort eller harness for disse prosjektene er ikke bekreftet å være identiske med motpartens, så vi oppgir ikke «hvor mye foran». Ikke-publiserte tall for de fire modellene under samme oppsett kan ikke gjettes.

Hvor mye koster det for samme oppgavemengde? Fem eksempler du kan regne på nytt

Nedenfor deles input inn i tre gjensidig utelukkende tokentyper: vanlig input, første cache-skriving og påfølgende cache-lesing, pluss output. Hver rad er én forespørsel, uten verktøykall, plattformtillegg eller ekstra runder; alle output er under 128K-grensen for vanlige forespørsler. Prisene beregnes etter de offisielle prisene ovenfor, så du kan erstatte tokentallene basert på dine egne usage-logger.

Regneeksempler: A for Sol = 0,1×2 + 0,05×$10 = $0.70. B for Opus 5m =0,2×$5 + 0,05×$4 + 0,02×$20 = $.60; C for Opus = 0,2×$0.20 + 0,05×4 + 0,02×$20 = $0.64. E for Sol har input 300K som allerede overstiger 272K, og hele forespørselen regnes med $4 input, $15 output; Astra tilsvarer $20/$75. Opus/Fable med 1M-kontekst beholder standard enhetspris. B og C er forskjellige forespørsler der den ene skriver og den andre leser; C må sikre at cachen fortsatt er gyldig. OpenAIs cache-oppbevaringsperiode og Anthropics 5m/1t-faktureringsmekanisme er forskjellige, og Bs skriveavgift kan ikke feilaktig legges til hver C-forespørsel. Grunnlag: OpenAIs priser for begge modeller, Anthropics prisregler.

Hvordan fordele oppgavene i en faktisk programmeringsarbeidsflyt?

La Sol kjøre den daglige itereringen først. Kravnedbryting, små endringer i eksisterende repositorier, testpatche og arbeid som kan gjennomgås i batch, kan først håndteres av Sol, og deretter kan du registrere oppgavesuksessrate, antall omarbeid og totale tokens. Den lave enhetsprisen er mest direkte i eksempler som A–D, som ikke krysser 272K; fordelene ved svært lange forespørsler blir mindre.

Opus 5.5 håndterer agentoppgaver som er vanskelige å få til å konvergere i ett forsøk. AAs felles test gir den høyere resultater på samlet ytelse, terminal og kunnskapsarbeid, men gjennomsnittskostnaden per oppgave under max-konfigurasjonen er også klart høyere. Du kan først etablere en lokal baseline med standard medium eller den efforten du faktisk bruker, og deretter øke nivået for vanskelige oppgaver. Ikke behandle AAs max-resultater som standardopplevelsen.

Astra og Fable 5.1 er nivåene for å gå høyere. Astra er konkurransedyktig på AAs AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0 og GDP.pdf, og Fable 5.1 er sterkere på enkelte målinger for langvarig kunnskapsarbeid, men begge har en grunnpris på $10/$50 for input/output som er betydelig høyere enn Sol. Fables cache-lesing er $0.25, lavere enn Astras $1.00; hvis et stort prefiks leses gjentatte ganger, kan kostnadskkefølgen endres. For svært vanskelige oppgaver anbefales det å gjøre en liten akseptansetest av de fire modellene på samme repositoriebehov, og velge etter «kostnaden for oppgaver som fullføres og kan merges», ikke etter en enkelt rangeringstabell.

I PandaNpc er Codex og Claude Code to tilgjengelige Agent Engine. Når du velger inngang, må du også se på dine eksisterende abonnementer eller API-kanaler, verktøytillatelser, repositoriekontekst og teamets gjennomgangsprosess; modell-API-priser kan ikke direkte konverteres til verktøyabonnementskvoter. Denne artikkelen viser offentlige spesifikasjoner og evalueringer, og påstår ikke en faktisk rangering av de fire modellene i PandaNpc.

FAQ

Er Sol alltid halvparten så billig som Opus 5.5? Bare for standard API er enhetsprisen for input og output halvparten hver. Input over 272K, cache-skriving/lesing, faktiske resonneringstokens, runder og verktøykostnader vil alle endre regningen for hele oppgaven. Scenario E ovenfor har allerede brakt enkeltprisen for de to nærmere hverandre, til $1.50 og $1.60.

Kan de to offisielle programmeringsdiagrammene bevise hvem som vinner? Nei. OpenAIs diagram har ikke Opus 5.5, Anthropics diagram har ikke Sol, og benchmarkene og harnessen er også forskjellige. Hvis du vil se resultater for de fire modellene i samme test, se tabellen med fast konfigjon for AA v4.3.2; hvis du skal bestemme ditt eget verktøyvalg, må du kjøre dine egne repositorieoppgaver på nytt.

Kan cache og Batch kombineres? Anthropics prisdokumentasjon støtter eksplisitt kombinasjon; om cachen faktisk treffes avhenger av prefiks, gyldighetsperiode og forespørselsinnstillinger. Batch for begge OpenAI-modellene er 50 % av standardprisen; kontroller den konkrete regningen mot bruksloggen for den aktuelle APIen.