GPT-6 Sol बनाम Claude Opus 5.5: बेंचमार्क, प्राइसिंग, और किसे चुनें

Anthropic के नए मॉडल पर ध्यान सिर्फ लगभग एक घंटे टिका रहा—जैसे ही अधिक कुशल और किफायती फ्रंटियर मॉडलों की दौड़ में एक और दावेदार आ गया। 

उनका Claude Opus 5.5, Claude 5.5 परिवार का पहला मॉडल है, जिसे Opus 5 से कम रनिंग कॉस्ट पर Fable 5.1-स्तरीय प्रदर्शन के रूप में पेश किया गया है।

OpenAI ने बहुत तेजी से जवाब दिया, GPT-6 परिवार के मिड-टियर के रूप में GPT-6 Sol प्रकाशित किया, जिसे फ्लैगशिप GPT-6 Astra जैसी ही विधियों से प्रशिक्षित किया गया है, और इसे इसके पूर्ववर्ती GPT-5.6 Sol की तुलना में आधे API मूल्य पर लॉन्च किया गया।

इस लेख में, मैं प्रदर्शन के कई वर्गों, गार्डरेल्स, और प्राइसिंग में GPT-6 Sol और Claude Opus 5.5 की तुलना करूंगा, और दोनों पर चलाया गया एक हैंड्स-ऑन बिल्ड टेस्ट भी शामिल करूंगा।

संक्षेप में

• Claude Opus 5.5 ने एजेंटिक-कोडिंग बेंचमार्क में मजबूत परिणाम प्रकाशित किए हैं और उन दोनों साझा बेंचमार्क्स में आगे है जो दोनों मॉडल कवर करते हैं।
• सूची मूल्य पर GPT-6 Sol आधी कीमत का है, लेकिन कैश-हेवी एजेंट लूप्स और बहुत लंबी रिक्वेस्ट्स पर यह अंतर घटता है।
• हमारे बिल्ड टेस्ट में, दोनों ने कठिन लॉजिक सही पकड़ा, और Sol ने अधिक पॉलिश्ड गेम शिप किया।
• लंबे समय चलने वाले एजेंटिक कोडिंग के लिए या ऐसे डिप्लॉयमेंट के लिए जिसे तीनों बड़े क्लाउड्स पर चलना हो, Opus 5.5 चुनें।
• बड़े वॉल्यूम पर लागत-संवेदनशीलता, Codex और ChatGPT Work टीमों के लिए, और सीमित बजट पर बिजनेस-ऐप ऑटोमेशन के लिए Sol चुनें।

GPT-6 Sol क्या है?

GPT-6 Sol, OpenAI का मिड-टियर GPT-6 मॉडल है, जो 22 सितंबर, 2026 को GPT-6 Luna के साथ जारी हुआ और फ्लैगशिप GPT-6 Astra के नीचे स्थित है।

इसका बिक्री-बिंदु है Astra का ट्रेनिंग नुस्खा, GPT-5.6 Sol के API मूल्य के आधे पर, साथ ही ऐसा प्रॉम्प्ट कैशिंग जो बातचीत के बीच में reasoning effort या टूल्स के बदलने पर भी बनी रहती है।

हमारा GPT-6 Sol और Luna गाइड लॉन्च कवर करता है, और हमारा GPT-6 Astra API ट्यूटोरियल इस परिवार के async टूल्स और स्टीयरिंग को समझाता है।

Claude Opus 5.5 क्या है?

Claude Opus 5.5, Anthropic का पहला Claude 5.5 मॉडल है, जो 22 सितंबर, 2026 को जारी हुआ, और लंबे समय तक चलने वाले एजेंटिक कोडिंग और नॉलेज वर्क के लिए कंपनी का नया अग्रणी मॉडल है।

इसका बिक्री-बिंदु है Fable-क्लास नतीजे, Opus कीमतों पर: Anthropic कहता है कि यह अधिकांश कामों पर Claude Fable 5.1 की बराबरी करता है, और इसमें Fable-क्लास साइबरसुरक्षा और बायोलॉजी सेफगार्ड्स शामिल हैं।

हमारा Opus 5.5 गाइड लॉन्च कवर करता है, और हमारा Claude Opus 5 API ट्यूटोरियल पिछली पीढ़ी के API को कवर करता है।

GPT-6 Sol बनाम Claude Opus 5.5: आमने-सामने तुलना

करीब-करीब एक साथ रिलीज़ के कारण, किसी भी वेंडर ने अपने लॉन्च टेबल में दूसरे के नए मॉडल को शामिल नहीं किया, इसलिए दोनों मॉडल केवल दो बेंचमार्क्स पर ओवरलैप करते हैं—और Opus 5.5 दोनों में आगे है। Sol का तर्क कीमत और हमारे अपने टेस्ट में इसके प्रदर्शन पर टिका है।

कोडिंग और एजेंटिक वर्कफ़्लोज़

Opus 5.5 के एजेंटिक-कोडिंग नंबर मजबूत हैं, और Sol की पोस्ट उन्हें सीधे चुनौती नहीं देती। Anthropic ने Opus 5.5 को Terminal-Bench 4.0, FrontierCode, और CursorBench पर रिपोर्ट किया; OpenAI ने Sol को DeepSWE पर रिपोर्ट किया और FrontierCode पर इसके नतीजे को केवल इतना कहा कि यह xhigh effort पर Claude Fable 5.1 से मेल खाता है। Anthropic Fable 5.1 को FrontierCode पर 50.3% रखता है जबकि Opus 5.5 54.4% है, तो अगर दोनों दावे सही हैं, तो दोनों वेंडर्स द्वारा उल्लेखित एकमात्र कोडिंग बेंचमार्क पर Sol, Opus 5.5 से लगभग चार अंक पीछे बैठता है।

दोनों वेंडर साझा स्कोर की बजाय लंबे-क्षितिज किस्सों पर निर्भर हैं। Anthropic के आंतरिक HAProxy री-राइट (C से Rust) में Opus 5.5 ने 9.5 घंटे में पूरा किया जबकि Fable 5.1 को 12 घंटे लगे, 51% कम लागत पर। OpenAI का तर्क प्रति-टास्क लागत है: Sol, DeepSWE पर Fable 5 के स्कोर से लगभग एक अंक के भीतर आता है, लगभग 80% कम लागत पर।

इन तालिकाओं को थोड़े संदेह के साथ देखने के दो कारण:

• Anthropic ने Opus 5.5 को प्रोडक्शन सेफगार्ड्स के साथ चलाया, और कहता है कि रीरूट हुई साइबरसुरक्षा और बायोलॉजी टास्क्स ने शायद इसके स्कोर नीचे खींचे।
• OpenAI की प्रति-टास्क लागत तुलना Sol को xhigh या max पर Claude मॉडलों के अलग-अलग effort स्तरों से जोड़ती है।

कागज पर, Opus 5.5 मजबूत कोडिंग मॉडल है; नीचे दिया गया हमारा एकल बिल्ड टेस्ट वह जगह है जहां यह अंतर दिखा नहीं।

बिजनेस वर्कफ़्लोज़ और कंप्यूटर उपयोग

Opus 5.5 उन दोनों साझा बेंचमार्क्स में आगे है, और AutomationBench का अंतर इस लेख का सबसे साफ नंबर है: 47 बिजनेस टूल्स पर काम करने वाले एजेंट्स के Zapier टेस्ट में Opus 5.5 के लिए 40.0% बनाम Sol के लिए 33.2%।

Sol की काट है बिल: OpenAI, Sol को Claude Opus 5 के मुकाबले प्रति-टास्क लागत के 9% पर बेहतर बताता है, हालांकि यह तुलना पिछले Opus से है, इससे नहीं।

स्कोर पर Opus 5.5 सशक्त एजेंट है; हर टिकट पर चलाने लायक Sol है।

नॉलेज वर्क और तथ्यात्मक विश्वसनीयता

यहाँ Opus 5.5 के पास एकमात्र क्रॉस-वेंडर नंबर है: GDPval-AA v2.1 पर 1846 Elo, Anthropic की तालिका में GPT-6 Astra और GPT-5.6 Sol के स्कोर से आगे; स्वयं Sol सूचीबद्ध नहीं है। Anthropic के रिपोर्ट-लेखन टेस्ट में, जहाँ कोई भी गढ़ा हुआ आँकड़ा रन फेल कर देता है, Opus 5.5 की 18 में से 16 रिपोर्ट पास हुईं, और न Fable 5.1 और न Opus 5 एक बार भी पास हुए।

Sol का साक्ष्य अपने पूर्ववर्ती के मुकाबले है: OpenAI के आंतरिक factuality सेट पर, Sol, GPT-5.6 Sol की तुलना में लगभग आधी गलतियाँ करता है। Artificial Analysis के AA-Omniscience टेस्ट भी सहमत हैं, एक शर्त के साथ: Sol की hallucination दर 92% से 60% पर आ गई, जबकि इसने सवालों के 83% ही जवाब दिए, अपने पूर्ववर्ती के 99% के मुकाबले।

दोनों अपने पूर्ववर्तियों से अधिक सतर्क हैं; प्रतिद्वंद्वी के मुकाबले इसे दिखाने वाला केवल Opus 5.5 है।

गार्डरेल्स और API सीमाएँ

Sol का API कम बाधित है, और Opus 5.5 अधिक सुपरवाइज़्ड है।

Opus 5.5 में thinking को बंद करके नहीं चलाया जा सकता, फोर्स्ड टूल यूज़ को अस्वीकार करता है, और thinking ब्लॉक्स को उसी मॉडल और बातचीत से बाँधता है जिसने उन्हें उत्पन्न किया, इसलिए संपादित संदर्भ 31 अगस्त, 2026 के बाद बनाए गए खातों पर 400 त्रुटि देता है। अधिकांश साइबरसुरक्षा कार्य उसके Cyber Verification Program के बाहर Opus 4.8 पर रीरूट होते हैं, और बायोलॉजी कार्य के लिए उसका Life Sciences Verification Program चाहिए।

Sol की सीढ़ी none से max तक चलती है, बातचीत के बीच में effort बदले जा सकते हैं बिना कैश तोड़े, और OpenAI, GPT-5.6 Sol की तुलना में इसके कोडिंग कार्य के बारे में कम भ्रामक दावों की रिपोर्ट करता है।

यह सौदा सोच-समझ कर किया गया है: Opus 5.5 ने containment सीमाएँ पार करने का प्रयास Opus 5 की तुलना में लगभग 85% कम बार किया, जो अनअटेंडेड एजेंट्स के लिए मायने रखता है।

कीमत: आप वास्तव में क्या चुकाते हैं

हेडलाइन रेट्स पर Opus 5.5, Sol से ठीक दोगुना है, लेकिन वे दो तंत्र, जिनके लिए एजेंट वास्तव में भुगतान करते हैं, पैटर्न तोड़ते हैं: कैश रीड्स की कीमत एक समान है, और Sol 272K टोकन से ऊपर पर एक सरचार्ज जोड़ देता है, जो Anthropic नहीं लेता।

टोकन दरें, साथ-साथ

प्रीमियम इनपुट, आउटपुट, और कैश राइट्स में एक समान है, इसलिए यह हर वर्कलोड शेप को बराबर चोट पहुँचाता है—जब तक कैशिंग या लंबा कॉन्टेक्स्ट तस्वीर में नहीं आता। कैश्ड रीड्स अपवाद हैं, और Anthropic कहता है कि वे एजेंटिक और कोडिंग कार्य की लागत का अधिकांश हिस्सा बनाते हैं। कोई भी वेंडर reasoning टोकन के लिए अलग दर प्रकाशित नहीं करता, इसलिए उन्हें आउटपुट दर पर बजट करें।

वास्तविक वर्कलोड की लागत

थ्रेशहोल्ड-से-ऊपर वाली पंक्ति हेडलाइन है: एक बार जब हर रिक्वेस्ट थ्रेशहोल्ड पार करती है, Sol का सरचार्ज इसका बिल Opus 5.5 से केवल 8% के भीतर ले आता है, इसलिए लंबे-कॉन्टेक्स्ट वाली रीट्रीवल पाइपलाइन को Sol चुनने पर लगभग कोई छूट नहीं मिलती। कैश-भारी लूप अलग वजह से अंतर 33% तक लाता है: 1,000 कैश्ड रीड्स की कीमत दोनों मॉडलों पर एक समान है, और केवल ताजे टोकन 2x प्रीमियम ढोते हैं।

दोनों मॉडल अलग टोकनाइज़र इस्तेमाल करते हैं, और किसी वेंडर ने साझा वर्कलोड के लिए टोकन काउंट प्रकाशित नहीं किए, इसलिए इन टोटल्स को बिल की बजाय दर तुलना की तरह देखें। Anthropic यह तो कहता है कि Opus 5.5 प्रति-टास्क Opus 5 से कम टोकन इस्तेमाल करता है, पर Sol के मुकाबले कैसा है—यह नहीं।

GPT-6 Sol और Claude Opus 5.5 ने कैसा प्रदर्शन किया

दो वेंडरों के बेंचमार्क, जिन्होंने एक-दूसरे के मॉडल का परीक्षण नहीं किया, सीमित मायने रखते हैं, इसलिए मैंने दोनों पर एक बिल्ड टास्क, एक जैसे प्रॉम्प्ट और एक जैसे टूलिंग के साथ चलाया।

टेस्ट

मैंने दोनों से 12×24 बोर्ड पर एक सिंगल-फ़ाइल Tetris क्लोन बनाने को कहा, एक ट्विस्ट के साथ: हर 20 सेकंड में ग्रैविटी पलटती है। दो बातें जो प्रॉम्प्ट मांगता है, इसे कठिन बनाती हैं: फ्लिप के बाद, पीसेज़ को छत की ओर गिरना होगा और वहाँ बने दूसरे स्टैक पर लॉक होना होगा, और दोनों स्टैक्स पर फुल रो क्लीयर होनी चाहिए, और जो सेल पहले से लॉक हैं, वे कभी न हिलें।

दोनों मॉडल OpenCode के अंदर एक जैसे पिन किए गए टूल सरफेस पर चले: सिर्फ फ़ाइल रीडिंग, सर्चिंग, और एडिटिंग; कोई शेल नहीं और कोई नेटवर्क नहीं। दोनों high reasoning effort पर चले, एक–एक प्रयास, कोई रिट्राई नहीं, और प्रॉम्प्ट बाइट-टू-बाइट एक नई सेशन को दिया गया।

ध्यान रखने लायक एक विषमता: high दोनों सीढ़ियों पर छत से दो पायदान नीचे बैठता है, पर Sol की सीढ़ी के नीचे एक अतिरिक्त none पायदान है, इसलिए high उसके छह में चौथा और Opus 5.5 के पाँच में तीसरा है।

यह था प्रॉम्प्ट:

Build a single-file HTML page (inline CSS and JS, canvas, no build step, no external dependencies, no network) that is a playable Tetris clone with one twist: gravity flips every 20 seconds. It needs:
- a 12×24 board, the seven tetrominoes, rotation, left/right movement, soft drop, hard drop, line clears, a score, and a game-over state, controlled with the arrow keys and the space bar;
- the twist: every 20 seconds the direction of gravity flips between down and up. Pieces then fall toward the ceiling, land on the stack that has formed there, and full rows clear on either stack. Pieces already locked in place never move when gravity flips;
- a visible gravity indicator (an arrow showing the current direction) and a countdown to the next flip, both always on screen;
- a fixed starting position: the board loads with the same flat four-row stack already locked on the floor (a few gaps, no complete rows), so the flip has a stack to leave behind;
- a fixed seed for the piece sequence, so two loads produce the same game;
- autoplay on load: with no key pressed, a simple built-in player plays at the normal starting speed of about one row per second, sliding each piece without rotating into the column where the stack it is falling toward is currently lowest (the leftmost such column on a tie) and letting it fall — never a hard drop — so pieces are seen falling the moment the page opens. Any key press hands control to the keyboard for the rest of the game;
- the whole board, indicator and countdown fit in one viewport of about 1440×900 without scrolling.

Ship it as one working file named `index.html`. Do not install packages. Do not open, screenshot, or headless-render the page (no Playwright, Puppeteer, or Chrome). Do not ask me clarifying questions — make reasonable assumptions and note them briefly in a comment at the top of the file.

मैंने लागत दर्ज की और दोनों को निम्न तीन रुब्रिक्स पर 1 से 5 तक अंक दिए:

• फ्लिप मैकेनिक्स: जब ग्रैविटी पलटती है, क्या पीसेज़ सचमुच ऊपर गिरते हैं, छत पर लैंड करते हैं, और वहाँ क्लीयर होते हैं, जबकि पुराना स्टैक अपनी जगह रहता है?
• गेम पूर्णता: क्या ट्विस्ट के नीचे यह एक पूरा, खेलने योग्य Tetris है?
• दृश्य गुणवत्ता और फील: क्या यह स्मूद और पठनीय है, और फ्लिप ग्लिची लगने के बजाय जानबूझकर किया हुआ लगता है?

GPT-6 Sol ने क्या बनाया

Sol ने 6 टर्न और 9 टूल कॉल लिए: इसने खाली वर्कस्पेस को लिस्ट, सर्च और रीड किया, फिर 22 KB का index.html लिखा, और उसके बाद एक बार और पैच किया। जो निकला, उसका अपना ब्रांडिंग था—"Fall / Rise, a game of shifting ground"—एक ग्रैविटी पैनल के साथ जो फ्लिप पर एम्बर से टील में रंग बदलता है, अगली इन्वर्ज़न तक की काउंटडाउन, और मार्जिन में एक रूल कार्ड।

यह वैसा ही करता है जैसा इसे करना चाहिए और स्मूद तथा स्थिरता से काम करता है: फ्लिप पर फ्लोर स्टैक अपनी जगह रहता है, पीसेज़ ऊपर उठते हैं और छत पर लॉक होते हैं, दोनों स्टैक्स पर रो क्लीयर होती हैं, और सॉफ्ट ड्रॉप रेस्पॉन्सिव लगता है, जिससे इसे खेलना दोनों में ज्यादा मज़ेदार रहा।