GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5: pris, benchmarks och hur väljer man för programmeringsuppgifter?

Först slutsatsen: För vanliga API-programmeringsuppgifter kan du börja med GPT-6 Sol. Dess standardpris för input/output är $2/$10 per miljon token, vilket är hälften av Claude Opus 5.5; i Artificial Analysis (AA) högsta konfiguration inom samma utvärderingssystem är Opus 5.5:s sammansatta index 58 och Sol 48. De står inte i förhållandet "samma pris men starkare": jämför först godkännandegrad, antal rundor, totalt antal token och manuellt omarbete med dina egna repo-uppgifter, och bestäm sedan om du ska betala för Opus högre resultat. För svårare långvariga uppgifter kan du även gå upp till GPT-6 Astra eller Claude Fable 5.1; de fyra modellernas styckpris och förmåga följer inte samma ordning.

Vi driver PandaNpc som stöder Codex och Claude Code, så vi har produktanvändningsscenarier; den här artikeln har inte genomfört ett test med alla fyra modeller på samma uppgift, och vi låtsas inte att de offentliga utvärderingarna nedan är våra egna tester. Priser avser modellernas API-kostnader, inte prenumerationspriser för verktyg. Informationen verifierades 23 september 2026; valutan är amerikanska dollar.

Specifikationer för de fyra modellerna: skilj först på kapacitet, output och standardnivå

För att göra det lättare att läsa på mobil är tabellen nedan grupperad efter OpenAI och Anthropic; "maximal output" är övre gränsen för ett enskilt svar, och kontext är det fönster som är tillgängligt för input och output tillsammans, vilket inte innebär att varje svar kan ha samma längd. API-modell-ID kan användas direkt för att kontrollera fakturering eller utvärderingskonfiguration.

Data: GPT-6 Sol:s officiella modellsida, GPT-6 Astra:s officiella modellsida.

Data: Opus 5.5:s officiella modellsida, Fable 5.1:s officiella modellsida. Opus 300K-output gäller endast för angiven Batch beta och output-300k-2026-03-24 header, inte den vanliga gränsen för interaktiva förfrågningar.

Prissättning för de fyra modellerna: vanlig input, cache-skrivning och cache-träff är olika token

Tabellerna nedan visar pris i USD per miljon token och är styckpriset för respektive token-kategori. Vanlig input lägger inte på någon extra "cache-skrivningsavgift"; endast token som skrivs till cachen för första gången använder skrivpriset. Efter en cache-träff debiteras läspriset, och output debiteras fortfarande separat. Båda företagen har 50 % rabatt på Batch input/output, men Batch är asynkron bearbetning och passar inte för programmeringsdialoger som kräver omedelbar återkoppling.

Källor: Sol, Astra, OpenAI prissättning, OpenAI cache-dokumentation. Över 272K innebär inte att endast överskjutande del får högre pris; om faktureringen passerar gränsen beräknas den utifrån hela förfrågans input-token, inklusive cache-relaterad input.

Källor: Opus 5.5, Fable 5.1, Anthropics priser och Batch-/cacheregler, dokumentation om lång kontext. Anthropic tillåter uttryckligen att Batch- och cacherabatter kombineras; en cache-träff måste uppfylla motsvarande giltighetstid och kravet på samma prefix.

Specifika resultat för de fyra modellerna inom samma utvärderingssystem

Tabellen nedan kommer helt från Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2. Testkonfigurationen är GPT-6 Sol max, GPT-6 Astra max, Claude Opus 5.5 och Fable 5.1 med adaptive reasoning max effort och default fallback aktiverat. Dessa är inte standardnivåerna för de fyra modellerna, särskilt eftersom Opus standard är medium och Fable standard är high; olika modeller har olika faktisk reasoning-token-användning även om alla är märkta max. AA har enhetliga uppgifter och egen harness, så resultaten kan jämföras horisontellt inom denna testkonfiguration; tillverkarnas lanseringsevenemangsresultat kan inte blandas in i denna tabell. Länkar: Sol–Opus råjämförelse, Astra–Fable råjämförelse, AA-metod.

Radvisa värden kommer från de två AA-jämförelsesidorna för samma modellversion och Astra–Fable-sidan. Till exempel i AA:s egen Terminal-Bench 4.0-harness är Opus 5.5 16 procentenheter högre än Sol; detta kan inte blandas med Anthropics webbplats 66,4 %, vars körningsinställningar är annorlunda.

Radvisa värden kommer från: AA Sol–Opus, AA Astra–Fable. Små skillnader på 1–2 procentenheter bör inte tolkas som ett stabilt avgörande; Elo, indexpoäng och passeringsfrekvens är inte heller samma enhet.

Källor är fortfarande AA Sol–Opus och AA Astra–Fable. Uppgiftskostnaden är ett viktat medelvärde av AA:s testanvändning, inte ett pris för att "slutföra ett krav" i ditt repo. Opus max-konfiguration förbrukar mer output- och reasoning-token, vilket är en av anledningarna till att fakturaskillnaden är större än styckprisskillnaden.

Båda företagens officiella diagram: kan verifiera respektive slutsats, men kan inte sättas ihop till en gemensam vinnare

OpenAI:s DeepSWE v1.1-diagram visar GPT-6 Sol max på 68,8 %, och Claude Fable 5:s xhigh i diagrammet på 69,9 %; Opus 5.5 finns inte med. X-axeln är kostnad per uppgift, på logaritmisk skala. Opus 5 i diagrammet är inte heller Opus 5.5. Det visar att Sol under OpenAI:s publicerade inställningar har programmeringsagentresultat nära högklassiga modeller, men det kan inte ersätta ett test med alla fyra modeller på samma uppgift.

Figur 1: OpenAI "Introducing GPT-6 Sol and Luna", "Coding", 2026-09-22. Modeller och effort enligt teckenförklaring och fotnoter i originaltexten. Öppna hela originalbilden för att se detaljerna.

Anthropics Terminal-Bench 4.0-diagram visar Claude Opus 5.5 xhigh på 66,4 %. GPT-6 Astra i diagrammet är 57,9 % med high, inte GPT-6 Sol. Kurvan har också punkter för standard-effort, men deras position kan inte betraktas som xhigh-poäng. Tillverkarens harness här skiljer sig från AA-tabellens Terminal-Bench 4.0 ovan, så man kan inte dra 44 % som AA ger Sol från 66,4 %.

Figur 2: Anthropic "Claude Opus 5.5", "Coding", 2026-09-22. X-axeln är kostnad per försök, på logaritmisk skala; nivåer, statistiska intervall och begränsningar i diagrammet finns i originaltexten. Öppna hela originalbilden för att se detaljerna.

Det finns också resultat som publicerats ensidigt av tillverkare men som inte lämpligen subtraheras direkt: OpenAI rapporterar AutomationBench 1.0.6 för Sol xhigh som 33,2 %, Agents' Last Exam V1 för max som 56,4 %, OSWorld 2.0 offline för xhigh som 60,5 %, med samma källa OpenAI:s lanseringssida; Anthropic rapporterar FrontierCode v1.1 Main för Opus 5.5 som 54,4 %, CursorBench 4.0 som 57,8 %, GDPval-AA v2.1 som 1846 Elo, Humanity's Last Exam with tools som 67,7 %, med samma källa Anthropic:s lanseringssida. Dessa projekts versioner, verktyg, effort eller harness har inte bekräftats vara identiska med motpartens, därför listar vi inte "hur mycket bättre". Opublicerade värden med samma mått för de fyra modellerna kan inte gissas.

Hur mycket kostar samma uppgiftsvolym? Fem exempel som kan räknas om

Nedan delas input in i tre ömsesidigt uteslutande token-kategorier: vanlig input, första cache-skrivning och efterföljande cache-läsning, plus output. Varje rad är en förfrågan och inkluderar inte verktygsanrop, plattformsavgifter eller extra rundor; outputen ligger under den vanliga gränsen på 128K per förfrågan. Priserna beräknas enligt de officiella priserna ovan, så du kan ersätta token-antalen med dina egna usage-loggar.

Beräkningsexempel: A för Sol = 0,1×$2 + 0,05×$10 = $0.70. B för Opus 5m = 0,2×$5 + 0,05×$4 + 0,02×$20 = $1.60; C för Opus = 0,2×$0.20 + 0,05×$4 + 0,02×$20 = $0.64. E för Sol input 300K har överskridit 272K, hela förfrågan räknas med $4 input och $15 output; Astra motsvarar $20/$75. Opus/Fable 1M-kontext behåller standardpriset. B och C är olika förfrågningar där man först skriver och sedan läser; C måste säkerställa att cachen fortfarande är giltig. OpenAI:s cachebevarandetid och Anthropics 5m/1h-faktureringsmekanism skiljer sig, så B:s skrivavgift kan inte felaktigt läggas till varje C-förfrågan. Underlag: OpenAI:s priser för de två modellerna, Anthropics prisregler.

Hur fördelar arbetet i ett verkligt programmeringsarbetsflöde?

Låt Sol köra den dagliga iterationen först. Kravnedbrytning, små ändringar i befintliga repos, testpatchar och arbete som kan granskas i batch kan först hanteras av Sol; registrera sedan uppgiftern framgångsfrekvens, antal omarbetningar och totalt antal token. Dess låga styckpris är mest direkt i exempel som A–D som inte passerar 272K; prisfördelen minskar vid mycket långa förfrågningar.

Opus 5.5 hanterar agentuppgifter som är svåra att få att konvergera i ett försök. AA:s gemensamma test ger den högre resultat inom sammansatta, terminal- och kunskapsuppgifter, men genomsnittskostnaden per uppgift är också klart högre i max-konfigurationen. Börja med standard medium eller den effort du faktiskt använder för att skapa en lokal baslinje, och höj nivån för svåra problem. Betrakta inte AA:s max-resultat som standardupplevelsen.

Astra och Fable 5.1 är högre nivåer. Astra är konkurrenskraftig i AA:s AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0 och GDP.pdf, och Fable 5.1 är starkare på vissa mätvärden för långvarigt kunskapsarbete, men bådas grundpris för input/output på $10/$50 är betydligt högre än Sol. Fables cache-läsning är $0.25, lägre än Astras $1.00; om man upprepat läser ett stort prefix kan kostnadsordningen ändras. För svåra uppgifter rekommenderas att göra ett litet urval fyrmodellsacceptanstest på samma repo-krav och välja efter "kostnaden för en uppgift som slutförs framgångsrikt och kan mergas", inte efter en enskild rankningspoäng.

I PandaNpc är Codex och Claude Code två tillgängliga Agent Engine. När du väljer ingång måste du också beakta dina befintliga prenumerationer eller API-kanaler, verktygsbehörigheter, repo-kontext och teamets granskningsprocess; modellens API-pris kan inte direkt omvandlas till verktygsprenumerationskvoter. Den här artikeln visar offentliga specifikationer och utvärderingar och hävdar inte någon uppmätt rangordning av de fyra modellerna i PandaNpc.

Vanliga frågor (FAQ)

Är Sol alltid hälften så dyrt som Opus 5.5? Endast standard-API:ts input- och outputstyckpris är hälften vardera. Input över 272K, cache-skrivning/läsning, faktiska reasoning-token, antal rundor och verktygsavgifter förändrar fakturan för hela uppgiften. Scenario E ovan har redan fört de båda modellernas pris per förfrågan nära varandra till $1.50 och $1.60.

Bevisar de två officiella programmeringsdiagrammen vem som vinner? Nej. OpenAI:s diagram har inte Opus 5.5, Anthropics diagram har inte Sol, och benchmark och harness skiljer sig också. För att se resultat för alla fyra modeller på samma uppgift, se AA v4.3.2-tabellen med fast konfiguration; för att besluta om ditt eget verktygsval måste du köra om dina egna repo-uppgifter.

Kan cache och Batch kombineras? Anthropics prisdokumentation stöder uttryckligen kombination; huruvida cache faktiskt träffas beror på prefix, giltighetstid och förfrågningsinställningar. OpenAI:s två modellers Batch är 50 % av standardpriset; kontrollera den specifika fakturan mot motsvarande API-användningslogg.