GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5: ราคา คะแนน และงานเขียนโค้ดควรเลือกอย่างไร?

สรุปก่อน: งานเขียนโค้ด API ทั่วไปสามารถลอง GPT-6 Sol ก่อนได้ ราคาอินพุต/เอาต์พุตมาตรฐานของมันคือ $2/$10 ต่อล้านโทเค็น ซึ่งเป็นครึ่งหนึ่งของ Claude Opus 5.5; ภายใต้การกำหนดค่าสูงสุดของระบบการประเมินเดียวกันของ Artificial Analysis (AA) ดัชนีรวมของ Opus 5.5 คือ 58 และ Sol คือ 48 ทั้งสองไม่ใช่ความสัมพันธ์แบบ "ราคาเดียวกันแต่แข็งแกร่งกว่า": ก่อนอื่นให้ใช้งานในที่เก็บโค้ดของคุณเองเปรียบเทียบอัตราการผ่านในครั้งเดียว จำนวนรอบ โทเค็นรวม และการแก้ไขด้วยมนุษย์ แล้วจึงตัดสินใจว่าจะจ่ายสำหรับคะแนนที่สูงกว่าของ Opus หรือไม่ งานระยะยาวที่ยากกว่าสามารถลอง GPT-6 Astra หรือ Claude Fable 5.1 ได้ ราคาต่อหน่วยและความสามารถของทั้งสี่โมเดลไม่ได้เรียงลำดับเดียวกัน

เราดำเนินการ PandaNpc ที่รองรับ Codex และ Claude Code ดังนั้นจึงมีกรณีการใช้งานผลิตภัณฑ์; บทความนี้ไม่ได้ทำการทดสอบจริงกับทั้งสี่โมเดลโจทย์เดียวกัน และไม่นำการประเมินสาธารณะด้านล่างมาแอบอ้างว่าเป็นการทดสอบจริงของเว็บไซต์นี้ ราคาหมายถึงค่าใช้จ่าย API ของโมเดล ไม่ใช่ราคาสมัครสมาชิกเครื่องมือ ข้อมูลตรวจสอบ ณ วันที่ 23 กันยายน 2026 สกุลเงินเป็นดอลลาร์สหรัฐ

ข้อมูลจำเพาะของทั้งสี่โมเดล: แยกแยะความจุ เอาต์พุต และระดับเริ่มต้นก่อน

เพื่อความสะดวกในการอ่านบนมือถือ ตารางด้านล่างจัดกลุ่มตาม OpenAI และ Anthropic; "เอาต์พุตสูงสุด" คือ ขีดจำกัดการตอบกลับครั้งเดียว คอนเท็กซ์คือหน้าต่างที่ใช้ได้รวมอินพุตและเอาต์พุต ไม่ได้หมายความว่าทุกครั้งจะให้ความยาวเท่ากัน API model ID สามารถใช้ตรวจสอบบิลหรือการตั้งค่าการประเมินได้โดยตรง

แหล่งข้อมูล: หน้าอย่างเป็นทางการของ GPT-6 Sol, หน้าอย่างเป็นทางการของ GPT-6 Astra

แหล่งข้อมูล: หน้าอย่างเป็นทางการของ Opus 5.5, หน้าอย่างเป็นทางการของ Fable 5.1 เอาต์พุต 300K ของ Opus ใช้ได้เฉพาะกับ Batch beta ที่กำหนดและ header output-300k-2026-03-24 เท่านั้น ไม่ใช่ขีดจำกัดของคำขอแบบโต้ตอบทั่วไป

การคิดค่าบริการของทั้งสี่โมเดล: อินพุตทั่วไป การเขียนแคช และการเข้าถึงแคชเป็นโทเค็นที่แตกต่างกัน

ตารางด้านล่างทั้งหมดเป็น ราคาดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น ซึ่งเป็นราคาต่อหน่วยของประเภทโทเค็นนั้นๆ อินพุตทั่วไปจะไม่บวก "ค่าธรรมเนียมการเขียนแคช" เพิ่มเติม; เฉพาะโทเค็นที่เขียนเข้าแคชครั้งแรกเท่านั้นที่ใช้ราคาการเขียน หลังจากการเข้าถึงแคชจะคิดตามราคาการอ่าน เอาต์พุตยังคงคิดแยก ทั้งสองบริษัทมีส่วนลด Batch 50% สำหรับอินพุต/เอาต์พุต แต่ Batch เป็นการประมวลผลแบบอะซิงโครนัส ไม่เหมาะสำหรับการสนทนาเขียนโค้ดที่ต้องการผลตอบรับทันที

แหล่งที่มา: Sol, Astra, ตารางราคา OpenAI, คำอธิบายแคช OpenAI การเกิน 272K ไม่ได้บวกเพิ่มเฉพาะส่วนที่เกิน; การคิดค่าบริการว่าข้ามเส้นหรือไม่คำนวณจาก โทเค็นอินพุตของทั้งคำขอ รวมถึงอินพุตที่เกี่ยวข้องกับแคช

แหล่งที่มา: Opus 5.5, Fable 5.1, ราคาและกฎ Batch/แคชของ Anthropic, คำอธิบายคอนเท็กซ์ยาว Anthropic อนุญาตให้ใช้ส่วนลด Batch และแคชร่วมกันได้อย่างชัดเจน; การเข้าถึงแคชต้องเป็นไปตามอายุการใช้งานและเงื่อนไขคำนำหน้าที่เหมือนกัน

คะแนนเฉพาะของทั้งสี่โมเดลภายใต้ระบบการประเมินเดียวกัน

ตารางด้านล่างทั้งหมดมาจาก Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 การตั้งค่าการทดสอบคือ GPT-6 Sol max, GPT-6 Astra max, Claude Opus 5.5 และ Fable 5.1 ใช้ adaptive reasoning max effort และเปิดใช้ default fallback ทั้งหมด พวกมันไม่ใช่ระดับเริ่มต้นของทั้งสี่โมเดล โดยเฉพาะ Opus เริ่มต้นที่ medium, Fable เริ่มต้นที่ high; แม้โมเดลต่างกันจะระบุ max เหมือนกัน ปริมาณโทเค็นการอนุมานจริงก็ต่างกัน AA ใช้งานและ harness ของตนเอง ดังนั้นจึงสามารถดูผลลัพธ์ตามขวางภายในค่าการทดสอบนี้; คะแนนจากการเปิดตัวของผู้ผลิตไม่สามารถปนเข้าในตารางนี้ได้ ลิงก์: การเปรียบเทียบดั้งเดิม Sol–Opus, การเปรียบเทียบดั้งเดิม Astra–Fable, วิธีการของ AA

แหล่งที่มาของค่าตัวเลขแต่ละแถวคือ หน้าเปรียบเทียบโมเดลเวอร์ชันเดียวกันของ AA ทั้งสองหน้าและ หน้า Astra–Fable ตัวอย่างเช่นใน Terminal-Bench 4.0 harness ของ AA เอง Opus 5.5 สูงกว่า Sol 16 เปอร์เซ็นต์; ซึ่งไม่สามารถนำไปคำนวณรวมกับ 66.4% บนเว็บไซต์ Anthropic ได้ เพราะการตั้งค่าการทำงานต่างกัน

แหล่งที่มาของค่าตัวเลขแต่ละแถว: AA Sol–Opus, AA Astra–Fable ความแตกต่างเล็กน้อย 1–2 เปอร์เซ็นต์ไม่ควรตีความเป็นชัยชนะที่แน่นอน; Elo, คะแนนดัชนี และอัตราการผ่านก็ไม่ใช่หน่วยเดียวกัน

แหล่งที่มายังคงเป็น AA Sol–Opus และ AA Astra–Fable ต้นทุนต่องานเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจากการใช้ในการทดสอบ AA ไม่ใช่ราคาเสนอสำหรับ "ทำงานหนึ่งความต้องการ" ในที่เก็บโค้ดของคุณ การกำหนดค่า max ของ Opus ใช้โทเค็นเอาต์พุตและการอนุมานมากกว่า ซึ่งเป็นหนึ่งในสาเหตุที่ทำให้ช่องว่างของบิลมากกว่าช่องว่างของราคาต่อหน่วย

แผนภูมิจากเว็บไซต์ทางการของทั้งสองบริษัท: ยืนยันข้อสรุปของแต่ละฝ่ายได้ แต่ไม่สามารถประกอบเป็นผลแพ้ชนะในสนามเดียวกันได้

แผนภูมิ DeepSWE v1.1 ของ OpenAI แสดง GPT-6 Sol max ที่ 68.8% ในแผนภูมิ Claude Fable 5 xhigh อยู่ที่ 69.9%; ไม่มี Opus 5.5 แกนนอนคือต้นทุนต่องาน สเกลลอการิทึม ในแผนภูมิ Opus 5 ก็ไม่ใช่ Opus 5.5 เช่นกัน มันแสดงว่า Sol ภายใต้การตั้งค่าที่ OpenAI เปิดเผยมีคะแนนตัวแทนเขียนโค้ดใกล้เคียงโมเดลระดับสูง แต่ไม่สามารถแทนการทดสอบสี่โมเดลในสนามเดียวกันได้

รูปที่ 1: OpenAI "Introducing GPT-6 Sol and Luna" "Coding", 2026-09-22 โมเดลและ effort ให้ยึดตามคำอธิบายในแผนภูมิและเชิงอรรถต้นฉบับ เปิดภาพต้นฉบับเต็มเพื่อดูตัวอักษรเล็ก

แผนภูมิ Terminal-Bench 4.0 ของ Anthropic แสดง Claude Opus 5.5 xhigh ที่ 66.4% ในแผนภูมิ GPT-6 Astra 57.9% ใช้ high ไม่ใช่ GPT-6 Sol เส้นโค้งมีจุดของ effort เริ่มต้นด้วย แต่ไม่สามารถนำตำแหน่งนั้นมาเป็นคะแนน xhigh ได้ harness ของผู้ผลิตที่นี่แตกต่างจาก Terminal-Bench 4.0 ในตาราง AA ด้านบน ไม่สามารถนำ 66.4% ลบด้วย 44% ที่ AA ให้ Sol ได้

รูปที่ 2: Anthropic "Claude Opus 5.5" "Coding", 2026-09-22 แกนนอนคือต้นทุนต่อการลองแต่ละครั้ง สเกลลอการิทึม; ระดับที่แสดง ช่วงสถิติ และข้อจำกัดดูได้ในต้นฉบับ เปิดภาพต้นฉบับเต็มเพื่อดูตัวอักษรเล็ก

ยังมีคะแนนที่ผู้ผลิตแต่ละรายเปิดเผยฝ่ายเดียวแต่ไม่ควรนำมาลบกันโดยตรง: OpenAI รายงาน Sol xhigh ใน AutomationBench 1.0.6 อยู่ที่ 33.2%, max ใน Agents' Last Exam V1 อยู่ที่ 56.4%, xhigh ใน OSWorld 2.0 offline อยู่ที่ 60.5% แหล่งที่มาเดียวกันกับ หน้าเผยแพร่ OpenAI; Anthropic รายงาน Opus 5.5 ใน 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% แหล่งที่มาเดียวกันกับ หน้าเผยแพร่ Anthropic เวอร์ชัน เครื่องมือ effort หรือ harness ของรายการเหล่านี้ไม่ได้รับการยืนยันว่าตรงกับอีกฝ่าย จึงไม่ระบุว่า "นำอยู่เท่าไร" ค่าที่ไม่ได้เปิดเผยของสี่โมเดลในเกณฑ์เดียวกันไม่สามารถคาดเดาเพิ่มได้

งานปริมาณเดียวกันต้องจ่ายเท่าไร? ห้าตัวอย่างที่คำนวณซ้ำได้

ด้านล่างแบ่งอินพุตออกเป็นสามประเภทโทเค็นที่ไม่ทับซ้อนกัน: อินพุตทั่วไป การเขียนแคชครั้งแรก และการอ่านแคชในภายหลัง แล้วบวกเอาต์พุต แต่ละแถวเป็น คำขอหนึ่งครั้ง ไม่รวมการเรียกเครื่องมือ ค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์มเพิ่มเติม หรือรอบเพิ่มเติม; เอาต์พุตทั้งหมดต่ำกว่าขีดจำกัด 128K ของคำขอทั่วไป ราคาคำนวณตามราคาอย่างเป็นทางการด้านบน ดังนั้นสามารถแทนจำนวนโทเค็นตามบันทึกการใช้งาน (usage log) ของคุณได้

ตัวอย่างการคำนวณ: A ของ Sol = 0.1×$2 + 0.05×$10 = $0.70 B ของ Opus 5m = 0.2×$5 + 0.05×$4 + 0.02×$20 = $1.60; C ของ Opus = 0.2×$0.20 + 0.05×$4 + 0.02×$20 = $0.64 อินพุตของ Sol ใน E 300K เกิน 272K แล้ว คิดทั้งครั้งที่อินพุต $4 เอาต์พุต $15; Astra เทียบเท่าคือ $20/$75 คอนเท็กซ์ 1M ของ Opus/Fable คงราคาต่อหน่วยมาตรฐาน B กับ C เป็นคำขอที่เขียนก่อนแล้วอ่านทีหลังที่แตกต่างกัน; C ต้องแน่ใจว่าแคชยังมีผลอยู่ ระยะเวลาเก็บแคชของ OpenAI กับกลไกคิดค่าบริการ 5m/1h ของ Anthropic ต่างกัน ไม่สามารถนำค่าธรรมเนียมการเขียนของ B ไปบวกผิดกับทุกคำขอของ C ได้ หลักฐาน: ราคาสองโมเดลของ OpenAI, กฎราคาของ Anthropic

เมื่อนำไปใช้ในเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดจริง จะแบ่งงานอย่างไร?

Sol ใช้สำหรับการวนซ้ำประจำวันก่อน การแบ่งย่อยความต้องการ การแก้ไขเล็กน้อยในที่เก็บโค้ดที่มีอยู่ แพตช์การทดสอบ และงานที่ตรวจสอบซ้ำเป็นชุดได้ ให้ Sol จัดการก่อน แล้วบันทึกอัตราความสำเร็จของงาน จำนวนครั้งที่ต้องแก้ไขใหม่ และโทเค็นรวม ราคาต่อหน่วยต่ำของมันตรงไปตรงมาที่สุดในตัวอย่าง A–D ที่ไม่เกิน 272K; ข้อได้เปรียบด้านราคาของคำขอยาวมากจะลดลง

Opus 5.5 จัดการงานตัวแทนที่ยากต่อการบรรจบในครั้งเดียว การทดสอบในสนามเดียวกันของ AA ให้คะแนนสูงกว่าในงานภาพรวม เทอร์มินัล และงานความรู้ แต่ภายใต้การกำหนดค่า max ต้นทุนเฉลี่ยต่องานก็สูงขึ้นอย่างชัดเจนเช่นกัน สามารถสร้างพื้นฐานในเครื่องด้วย medium เริ่มต้นหรือ effort ที่คุณใช้จริงก่อน แล้วจึงเพิ่มระดับสำหรับโจทย์ยาก อย่านำผลลัพธ์ max ของ AA มาเป็นประสบการณ์เริ่มต้น

Astra กับ Fable 5.1 เป็นระดับที่สูงขึ้น Astra มีผลงานที่แข่งขันได้ใน AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0 และ GDP.pdf ของ AA ส่วน Fable 5.1 แข็งแกร่งกว่าในบางตัวชี้วัดของงานความรู้ระยะยาว แต่ราคาอินพุต/เอาต์พุตพื้นฐาน $10/$50 ของทั้งสองสูงกว่า Sol อย่างมีนัยสำคัญ การอ่านแคชของ Fable อยู่ที่ $0.25 ต่ำกว่าของ Astra ที่ $1.00; หากอ่านคำนำหน้าขนาดใหญ่ซ้ำ ลำดับต้นทุนอาจเปลี่ยน สำหรับงานยากแนะนำให้ทำการตรวจรับตัวอย่างเล็กของทั้งสี่โมเดลกับความต้องการในที่เก็บโค้ดเดียวกัน เลือกตาม "ต้นทุนของงานที่ทำสำเร็จและรวมได้" ไม่ใช่เลือกตามคะแนนจากตารางเดียว

ใน PandaNpc, Codex และ Claude Code เป็น Agent Engine สองแบบที่ใช้ได้ เมื่อเลือกทาง้องดูการสมัครสมาชิกหรือช่อง API ที่คุณมีอยู่ สิทธิ์เครื่องมือ คอนเท็กซ์ในที่เก็บโค้ด และกระบวนการตรวจสอบของทีมด้วย; ราคา API ของโมเดลไม่สามารถแปลงเป็นโควตาการสมัครสมาชิกเครื่องมือได้โดยตรง บทความนี้แสดงข้อมูลจำเพาะและการประเมินที่เปิดเผยต่อสาธารณะ ไม่ได้อ้างอิงอันดับการทดสอบจริงของทั้งสี่โมเดลภายใน PandaNpc

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Sol ถูกกว่า Opus 5.5 ครึ่งหนึ่งเสมอหรือไม่? เฉพาะราคาต่อหน่วยอินพุตและเอาต์พุตของ API มาตรฐานเท่านั้นที่เป็นครึ่งหนึ่ง การเกิน 272K อินพุต การเขียน/อ่านแคช โทเค็นการอนุมานจริง จำนวนรอบ และค่าธรรมเนียมเครื่องมือ ล้วนเปลี่ยนบิลของงานทั้งงานได้ สถานการณ์ E ด้านบนทำให้ราคาต่อครั้งของทั้งสองใกล้กันเป็น $1.50 และ $1.60 แล้ว

แผนภูมิเขียนโค้ดอย่างเป็นทางการสองภาพพิสูจน์ได้ไหมว่าใครชนะ? ไม่ได้ แผนภูมิ OpenAI ไม่มี Opus 5.5 แผนภูมิ Anthropic ไม่มี Sol และเกณฑ์มาตรฐานกับ harness ก็ต่างกัน หากต้องการดูผลลัพธ์สี่โมเดลในสนามเดียวกัน ให้ดูตารางการกำหนดค่าคงที่ของ AA v4.3.2; หากต้องการตัดสินใจเลือกเครื่องมือของตนเอง ต้องรันงานในที่เก็บโค้ดของคุณเองซ้ำ

แคชกับ Batch ใช้ร่วมกันได้ไหม? เอกสารราคาของ Anthropic รองรับการใช้ร่วมกันอย่างชัดเจน; การเข้าถึงแคชจริงหรือไม่ขึ้นอยู่กับคำนำหน้า อายุการใช้งาน และการตั้งค่าคำขอ Batch ของสองโมเดล OpenAI เป็น 50% ของอัตรามาตรฐาน สำหรับบิลที่เฉพาะเจาะจงโปรดตรวจสอบกับบันทึกการใช้งาน API ที่เกี่ยวข้อง