
Claude Opus 5.5 kontra GPT-6 Sol: Połowa ceny — dopóki kontekst nie zrobi się długi
- openaiNOWOŚĆOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2237Inteligencja
- openaiNOWOŚĆOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248Inteligencja
- anthropicNOWOŚĆAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258Inteligencja
- grokNOWOŚĆGrok 4.72026-09-2146Inteligencja
- OrcaNOWOŚĆOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $5.00 za 1 mln tokenów · 177 tok/s
- orcaNOWOŚĆOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 za 1 mln tokenów · 1323 tok/s
- deepseekNOWOŚĆDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040Inteligencja
- openaiOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453Inteligencja77Kod
- googleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241Inteligencja76Kod
- qwenQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245Inteligencja76Kod
- anthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153Inteligencja82Kod
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 za 1 mln tokenów · 108 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642Inteligencja72Kod
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 za 1 mln tokenów · 220 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845Inteligencja75Kod
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534Inteligencja68Kod
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1236Inteligencja69Kod
- grokSpaceXAI: Grok 4.62026-08-1244Inteligencja77Kod
- metaMeta: Muse Spark 1.22026-08-0540Inteligencja72Kod
- qwenQwen: Qwen3.8 Max2026-08-0345Inteligencja76Kod
Anthropic i OpenAI wypuścili konkurujące flagowe modele tego samego popołudnia. Claude Opus 5.5 zadebiutował 22 września 2026 r. w cenie 4 USD za milion tokenów wejściowych i 20 USD za milion tokenów wyjściowych, co stanowi obniżkę o 20% w obu pozycjach względem Claude Opus 5. GPT-6 Sol zadebiutował tego samego dnia w cenie 2 USD za milion tokenów wejściowych i 10 USD za milion tokenów wyjściowych, co stanowi obniżkę o równe 50% względem GPT-5.6 Sol, którą OpenAI określiło jako trwałą, a nie promocyjną. Przeczytaj tylko te dwa zdania, a pojedynek wygląda na rozstrzygnięty, zanim się zacznie: model OpenAI jest o połowę tańszy, a połowa ceny to połowa ceny. Przeczytaj resztę obu cenników, a różnica w dużej mierze znika — nie dlatego, że którykolwiek z dostawców coś zmienił, ale dlatego, że oba modele doliczają dopłatę do tego samego rodzaju żądania, a kosztuje ona Sol znacznie większą część jego przewagi, niż kosztuje Anthropic.
Dwie karty stawek, obie z krokiem.
Poniżej 272 000 tokenów wejściowych to najprostsze porównanie w obecnej czołówce:
• Wejście — GPT-6 Sol 2,00 USD za milion vs Claude Opus 5.5 4,00 USD
• Wyjście — GPT-6 Sol $10.00 za milion vs Claude Opus 5.5 $20.00
• Wejście z pamięci podręcznej — GPT-6 Sol około 90% zniżki na część objętą pamięcią podręczną w porównaniu z Claude Opus 5.5: 0,20 USD za milion, mnożnik 5% w odniesieniu do bazowego wejścia
• Kontekst i wyjście — GPT-6 Sol 872K według pomiarów Artificial Analysis, 1M deklarowane gdzie indziej, maks. 128K wyjścia w porównaniu z Claude Opus 5.5 1M i 128K
• Data odcięcia wiedzy — Claude Opus 5.5, czerwiec 2026 vs GPT-6 Sol – nie podano w tych samych kategoriach
Powyżej 272 000 tokenów wejściowych arytmetyka zmienia się po obu stronach i to nie o tę samą wartość. GPT-6 Sol ponownie wycenia całe żądanie — nie nadwyżkę, lecz całe wywołanie — po stawce około dwukrotnie wyższej za dane wejściowe i półtora raza wyższej za dane wyjściowe, co daje około $4.00 na wejściu i $15.00 na wyjściu. Cennik Claude Opus 5.5 nie ma progu dla długiego kontekstu: Anthropic nalicza $4.00 i $20.00 w całym oknie 1M tokenów i twierdzi, że żądanie o rozmiarze 900K tokenów kosztuje tyle samo na token co żądanie o rozmiarze 9K tokenów.
Połącz to wszystko, a kolejność odwraca się w nieoczekiwanym miejscu. W przypadku wywołania z długim kontekstem stawki za dane wejściowe zbiegają się na poziomie około 4 USD w obu modelach — przewaga Sola polegająca na o połowę niższej cenie danych wejściowych znika całkowicie — podczas gdy w przypadku danych wyjściowych różnica zmniejsza się z dwukrotnej do około 15 USD wobec 20 USD, co daje 25% przewagi, a nie 50%. Sol nadal jest tańszy. Nie jest już jednak wystarczająco tani, by być jedyną liczbą w decyzji, a powód jest taki, że te dwie dopłaty mają różne kształty: model Anthropic pobiera stałą stawkę, która przypadkiem jest wyższa, a OpenAI pobiera karę, która najbardziej uderza dokładnie w obciążenia agentowe, czytające repozytoria i zestawy dokumentów, dla których obie firmy sprzedają te modele.

Niezależny wynik, który jest jedynym porównaniem w tych samych warunkach

Żadna z tabel premier nie zawiera nowego modelu drugiej strony — obie powstały, zanim pojawiły się premiery z tego samego dnia — więc materiał producenta nie może w ogóle uszeregować tych dwóch. Artificial Analysis może, ponieważ uruchamia każdy model w jednej opublikowanej konfiguracji:
• Indeks Inteligencji — Claude Opus 5.5 58, miejsce #1 na 210 vs GPT-6 Sol 48, miejsce #18
• Etykieta konfiguracji — oba oceniane przy maksymalnym wysiłku; Claude Opus 5.5 dodatkowo oznaczony jako „Default Fallback”
• Szybkość generowania — GPT-6 Sol 113,3 tokenów/s, 38. miejsce w porównaniu z Claude Opus 5.5, który nie został jeszcze opublikowany
• Czas do pierwszego tokenu — GPT-6 Sol 142,74 s wobec mediany na tablicy wyników wynoszącej 3,83 s; Claude Opus 5.5 jeszcze nie został opublikowany
• Cena — GPT-6 Sol 2,00 USD / 10,00 USD za milion vs Claude Opus 5.5 4,00 USD / 20,00 USD
Dziesięć punktów indeksu i siedemnaście miejsc to największa różnica w dowolnym obecnym zestawieniu Claude kontra OpenAI i po raz drugi w tym miesiącu przemawia przeciw tańszemu modelowi — ten sam wzorzec pojawił się, gdy GPT-6 Sol zmierzył się z Claude Opus 5 we wcześniejszym porównaniu i przegrał o trzy punkty przy 60% niższym koszcie. Wiersz dotyczący szybkości działa w drugą stronę i ma większe znaczenie, niż się wydaje: 113,3 tokena na sekundę to około dwukrotnie więcej niż osiąga flagowy GPT-6 Astra i najszybszy wynik w tej grupie. W połączeniu z 142-sekundowym czasem do pierwszego tokena daje to profil modelu, który długo myśli, a potem szybko pisze, co słabo pasuje do wszystkiego, co interaktywne, a rozsądnie do długich uruchomień bez nadzoru.
Obie wartości mają to samo zastrzeżenie, co wartości dostawców: to pomiary przy maksymalnym wysiłku, a domyślne ustawienie żadnego z modeli w wersji produkcyjnej nie odpowiada maksymalnemu wysiłkowi. Claude Opus 5.5 domyślnie ustawia się na średni w skali wysiłku od niskiego do maksymalnego; GPT-6 Sol udostępnia skalę od braku do maksymalnego. Indeks maksymalnego wysiłku to uczciwy sposób porównywania pułapów i mylący sposób przewidywania rachunku.
Co się psuje, gdy przełączasz się w obie strony?
Opór związany z migracją jest tu asymetryczny i warto o tym wiedzieć przed podjęciem któregokolwiek z tych kroków.
Claude Opus 5.5 nie jest zamiennikiem typu drop-in dla Claude Opus 5. Myślenia nie można już wyłączyć, więc kod, który ustawiał ścieżkę bez myślenia, zwróci błąd lub po cichu zmieni działanie. Wymuszone użycie narzędzi zwraca błąd. Bloki myślenia są powiązane z modelem i konwersacją, które je wytworzyły, więc nie można ich odtworzyć w innych modelach. Starsze computer_20251124 narzędzie do obsługi komputera nie jest akceptowane w Claude API ani Google Cloud. Osobno: tekst między wywołaniami narzędzi jest teraz zwracany wewnątrz bloków myślenia, które przy domyślnym ustawieniu wyświetlania są puste, więc aplikacja strumieniująca ten tekst jako postęp po prostu zamilknie między wywołaniami, nie rzucając żadnego wyjątku.
Skala wysiłku GPT-6 Sol jest bardziej elastyczna z tych dwóch: można ją zmienić w trakcie rozmowy bez unieważniania pamięci podręcznej promptów, co oznacza, że tani pierwszy przebieg i kosztowna ponowna próba na tym samym kontekście to obsługiwany wzorzec, a nie taki, który psuje pamięć podręczną. To autentyczna przewaga inżynieryjna dla każdego, kto prowadzi warstwowe rozumowanie w ramach jednej sesji, i najmocniejszy argument za Sol, który nie pojawia się w żadnej tabeli cen.
Uruchamiając oba i decydując na podstawie własnych liczb
Uczciwe stanowisko w tej konfrontacji jest takie, że tabele dostawców nie mogą jej rozstrzygnąć, a niezależny indeks rozstrzyga jedynie kwestię górnego pułapu. Co pozostaje, to pytanie o obciążenie — jak długo faktycznie działają twoje konteksty i ile kosztuje nieudana próba — a to da się zmierzyć na własnym ruchu, a nie udowadniać na podstawie komunikatu prasowego.
Oba modele można kierować z OrcaRouter w cenie katalogowej dostawcy z 0% marży: GPT-6 Sol w cenie OpenAI $2.00 / $10.00, a Claude Opus 5.5 w cenie Anthropic $4.00 / $20.00. Ponieważ przekazanie jest dokładne, a ceny zmieniają się w dniu, w którym zmieniają je dostawcy, stosunek, który zmierzysz na środowisku testowym, jest stosunkiem, który płacisz na produkcji — bez warstwy marży do ponownego wyliczania. Jeden klucz obsługuje oba, więc reguła routingu, która kieruje wywołania poniżej 272K do Sol, a wywołania z długim kontekstem do tego modelu, który wygrywa w Twoich ewaluacjach, to zmiana konfiguracji, a nie druga integracja — a automatyczne przełączanie awaryjne sprawia, że premierę tego samego dnia po którejkolwiek stronie możesz obciążyć częścią ruchu, a nie zakładem, który podejmujesz całym pipeline'em.

Wersja tego, która przetrwa kontakt z rachunkiem
GPT-6 Sol jest tańszym modelem w każdym wierszu cennika, w każdej konfiguracji, i to nie podlega dyskusji. Nie wytrzymuje natomiast założenie, że „połowa ceny” to liczba, względem której należy planować: przy wywołaniu z długim kontekstem stawki za wejście spotykają się na poziomie około 4 USD, a różnica w stawkach za wyjście zwęża się do jednej czwartej, co jest inną decyzją niż ta, którą opisują strony premiery. Zestaw to z dziesięciopunktową różnicą w indeksie, siedemnastoma pozycjami w rankingu i zmierzonym czasem do pierwszego tokenu wynoszącym 142 sekundy, a podział nasuwa się sam dla większości obciążeń — Sol jako domyślny model do dużego wolumenu przy krótkich i średnich kontekstach, Claude Opus 5.5 tam, gdzie kontekst się wydłuża albo zadanie jest na tyle trudne, że ponowna próba kosztuje więcej niż różnica w cenie tokenów. Błędem, którego warto uniknąć, jest wybieranie jednego z nich wyłącznie na podstawie stawki z nagłówka, ponieważ to druga liczba na każdej karcie stawek rozstrzyga o przypadku, dla którego oba modele zostały zbudowane.
Porównane w tym artykule2
Wykryto na podstawie tego artykułu · Benchmarki: Artificial Analysis · aktualizowane codziennie
