Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol: benchmarks, prijzen en welke je moet kiezen

Als je in de tweede helft van 2026 een model kiest voor agentisch werk, is de shortlist kort, en de twee namen daarop zijn met twee weken verschil gelanceerd. Anthropic bracht Claude Opus 5 uit op 24 juli en OpenAI maakte GPT-5.6 Sol algemeen beschikbaar op 9 juli. Beide zijn vlaggenschipniveaus, beide mikken op langdurige professionele taken en de prijzen lijken vrijwel identiek.

In dit artikel vergelijk ik Claude Opus 5 en GPT-5.6 Sol op coderen, redeneren, computergebruik, toolgebruik, prijs en toegang, zodat je kunt bepalen wat het beste bij je workflow past. Voor een diepere blik op elk model afzonderlijk, zie onze Claude Opus 5-gids en onze GPT-5.6-familiegids.

TL;DR

• Opus 5 is de specialist in novel reasoning en agentisch werk; GPT-5.6 Sol is de sterkere generalist voor terminal- en browseworkflows.
• Inputtokens kosten bij beide $5 per miljoen. Voor output is Opus 5 17% goedkoper.
• Kies Opus 5 voor echt nieuwe problemen, coderen en computergebruik. Kies Sol voor terminalworkflows, browseagents en werk aan cybersecuritydefensie.

Wat is Claude Opus 5?

Claude Opus 5 is het Opus-tiermodel van Anthropic, uitgebracht op 24 juli 2026, en levert resultaten vergelijkbaar met de hoger geprijsde Fable 5 tegen de helft van de prijs. Het is het nieuwe standaardmodel op Claude Max en het sterkste model dat beschikbaar is op Claude Pro.

Het onderscheidende gedrag van het model is volharding. Anthropic’s framing is dat Opus 5 zijn eigen werk verifieert en blijft itereren tot het slaagt, in plaats van te stoppen bij iets wat plausibel klinkt, en het rapporteert een auditscore voor misaligned gedrag van 2,3, de laagste van alle recente Anthropic-modellen. De context gaat tot 1M tokens met een outputplafond van 128K, en denken staat standaard aan.

Wil je ermee bouwen in plaats van erover te lezen? Onze Claude Opus 5 API-tutorial doorloopt het bouwen van een bug-fixing agent en het benchmarken ervan over alle vijf inspanningsniveaus.

Wat is GPT-5.6 Sol?

GPT-5.6 Sol is het vlaggenschip van OpenAI’s GPT-5.6-familie, die na een beperkte preview op 9 juli 2026 algemeen beschikbaar werd. De familie kent drie niveaus:

• Sol: vlaggenschipmodel met de hoogste prestaties
• Terra: gebalanceerd alledaags model
• Luna: kostenefficiënte optie

OpenAI beschrijft Sol als state-of-the-art voor coderen, kenniswerk, cybersecurity en wetenschap, terwijl het minder tokens verbruikt dan de modellen die het verslaat.

De headlinefeature van Sol is ultra, een redeneerinstelling die standaard vier agents coördineert over parallelle werkstromen. OpenAI voegde ook Programmatic Tool Calling toe in de Responses API, waarmee het model kleine programma’s kan schrijven en uitvoeren die tools orkestreren en intermediaire data filteren, in plaats van elke toolrespons terug door het model te routeren.

Voor meer over de familiestructuur en de kanttekeningen uit de previewperiode, zie onze GPT-5.6-analyse. We bespraken ook GPT-5.6 Pro’s vermeende tegenvoorbeeld van de Dinitz-Garg-Goemans-conjectuur, het interessantste wat tot nu toe met de familie is gedaan.

Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol: rechtstreekse vergelijking

Hier is de samenvatting voordat ik de afzonderlijke dimensies in ga.

Novel reasoning en abstracte problemen

Hier lopen de twee modellen het scherpst uiteen, dus ik begin ermee. ARC-AGI-3 vraagt een model om problemen op te lossen die het niet in training is tegengekomen, waardoor het de beste test is die we hebben voor redeneren in plaats van herinneren.

Opus 5 scoort 30,2%. GPT-5.6 Sol scoort 7,78%, hoewel het tweede staat op het leaderboard. Ter vergelijking: Gemini 3.1 Pro Preview haalt 0,42%. Om het cijfer van Opus 5 te duiden: Opus 4.8 scoorde twee maanden eerder 1,5%, wat dit tot een sprong van een factor twintig binnen één Anthropic-generatie maakt.

Ik wil voorzichtig zijn met wat een 4x verschil op één benchmark betekent. ARC-AGI-3 is bewust vijandig tegenover memorisatie, en 30,2% is nog steeds merendeels falen. Maar als je werk problemen omvat die niet lijken op iets in een trainingscorpus, is dit het meest relevante getal in de hele vergelijking, en het verschil is groot.

Coderen en agentische engineering

Bij coderen zijn de resultaten verdeeld in plaats van dat één model alles wint. Elke leverancier leidt op de benchmarks die het heeft benadrukt, precies wat je zou verwachten en precies waarom je verder moet lezen dan de headlineclaims.

Het patroon is helder zodra je repositorywerk loskoppelt van terminalwerk. Opus 5 pakt SWE-Bench Pro met bijna 15 punten en meer dan een verdubbeling van de Frontier-Bench-score van Opus 4.8, die agentische software-engineering meet op taken zoals het reconstrueren van een machineonderdeel in FreeCAD vanuit een technische tekening. Het voorbeeld van Anthropic is het citeren waard: zonder een manier om de tekening te bekijken, schreef Opus 5 zijn eigen computervisie-pijplijn om de geometrie uit ruwe pixels te halen, en geen enkel concurrerend model loste het in vijf pogingen op.

Sol is heer en meester in de terminal, maar de marge is kleiner dan in eerdere versies. Het staat gelijk met Opus 5 op Terminal-Bench 2.1, maar stijgt naar 91,9% met ultra ingeschakeld. Sol wint ook DeepSWE v1.1, de langetermijn engineeringtest op echte codebases, met 3,9 punten, terwijl het minder dan de helft van de outputtokens van Fable 5 gebruikt en ongeveer een derde minder kost.

Één ding dat ons hands-on werk hier toevoegt: toen we een bug-fixing agent bouwden met Opus 5 en die over alle vijf inspanningsniveaus draaiden, repareerde low effort de bug in alle drie runs, terwijl max effort in één van de drie faalde. Die mislukte run leverde een schema-geldig maar volledig hol rapport op, met nul toolcalls en een root cause-veld ingesteld op "b0". De les: gestructureerde output garandeert structuur, geen inhoud, en hogere inspanning is niet automatisch beter. Volledige details staan in onze Opus 5 API-tutorial.

Mijn lezing: als je agents in een shell leven en je je ultra kunt veroorloven, heeft Sol een lichte voorsprong. Als ze in een repository leven en over architectuur over veel bestanden moeten redeneren, heeft Opus 5 dat. Geen van beide modellen wint schoon op "coderen" als categorie, en elke leveranciersclaim die anders zegt, kiest zijn benchmarks.

Computergebruik en browsen

Computergebruik is relevant als je iets bouwt dat een GUI aanstuurt, en het splitst op dezelfde manier als coderen.

Opus 5 wint OSWorld 2.0 met 70,6% tegen Sol’s 62,6%, een verschil van 8 punten. Anthropic claimt ook dat Opus 5 Fable 5’s beste OSWorld-resultaat overtreft tegen iets meer dan een derde van de kosten, wat de interessantere framing is, aangezien Fable 5 $10 per miljoen inputtokens kost tegen $5 voor Opus 5.

Browsen is feitelijk een gelijkspel. Opus 5 rapporteert 90,8% op BrowseComp; Sol rapporteert 90,4%, oplopend tot 92,2% met ultra over zestien parallelle agents. Opnieuw maakt ultra hier het verschil.

Sol’s OSWorld-resultaat gaat gepaard met een opmerkelijke token-efficiëntieclaim: OpenAI zegt dat het Opus 4.8 overtreft met 85% minder outputtokens. Dat is een vergelijking met de vorige generatie van Anthropic en niet met Opus 5, dus het is niet toepasbaar op deze matchup, maar het signaleert wel dat Sol’s computergebruiksroute per taak ongewoon goedkoop is.

Toolgebruik en automatisering

Toolgebruik is de dimensie waar de kloof in abstracte capaciteiten verandert in afgeronde zakelijke taken, en Opus 5 leidt daar duidelijk.

Op Zapier’s AutomationBench, die meet of een model een zakelijke taak van begin tot eind kan uitvoeren, scoort Opus 5 26,0% tegen Sol’s 18,1%. Anthropic meldt dat het slagingspercentage ongeveer 1,5x dat van het op één na beste model is bij dezelfde kosten per taak, en dat Opus 5 zelfs op de laagste inspanningsstand meer taken haalt dan elk ander model.

Zapiers CEO Wade Foster beschrijft een specifieke run: Opus 5 nam een ruwe account-health-workbook en voerde een churn-preventiesequentie end-to-end uit, markeerde risicorekeningen, alarmeerde de juiste eigenaar en maakte een samenvatting voor retention operations. Vorige modellen slaagden niet; Opus 5 haalde 100%.

Sol’s tegenzet is architectonisch in plaats van score-gebaseerd. Programmatic Tool Calling in de Responses API laat Sol kleine programma’s schrijven die tools coördineren, intermediaire resultaten filteren en de volgende actie kiezen terwijl het werk vordert, waardoor toolzware taken met minder modelrondes doorgaan. Dat is een echte efficiëntiemechaniek, maar het is een andere claim dan meer taken correct afronden, en AutomationBench meet dat laatste.

Cybersecurity en wetenschap

Hier hebben de twee leveranciers bewust tegengestelde keuzes gemaakt, en dit zal voor sommige lezers de doorslag geven.

Anthropic heeft Opus 5 niet getraind op ciber-/cybertaken. Het stelt duidelijk dat Opus 5 de grens in dual-use-capaciteiten niet verlegt en achterblijft bij Mythos 5 in zowel biologisch onderzoek als offensieve cybersecurity. Op OSS-Fuzz identificeert Opus 5 kwetsbaarheden met een snelheid die dicht bij Mythos 5 ligt, maar het blijft ver achter bij het ontwikkelen van exploits ervoor. De cyberclassifiers van Opus 5 blokkeren binaire kwetsbaarheidsscans, penetratietests en exploitgeneratie, al verwacht Anthropic dat ze ongeveer 85% minder vaak ingrijpen dan die van Fable 5.

OpenAI ging de andere kant op. Sol wordt beschreven als OpenAI’s sterkste cybersecuritymodel, en de cijfers zijn fors:

• ExploitBench: 73,5% versus 47,9% voor GPT-5.5 bij een vergelijkbaar outputtokenbudget
• ExploitGym: 24,9% onder een limiet van twee uur, oplopend tot 33,7% bij zes uur, tegen 15,1% piek voor GPT-5.5
• SEC-Bench Pro: 71,2% versus 45,8% voor GPT-5.5, met verbeterde latency
• Capture-the-Flag: 96,7%

Beide leveranciers zetten hier poorten op. OpenAI leidt geavanceerde defensieve capaciteiten via Daybreak’s Trusted Access for Cyber, vereist vanaf 1 september hardware-ondersteunde passkeys voor blijvende toegang tot zijn meest cybercapabele modellen en zegt dat Sol’s cybersafeguards ongeveer tien keer meer potentieel schadelijke activiteit blokkeren dan eerdere modellen. Anthropic runt een Cyber Verification Program dat ingeschreven ondernemingen en onderzoekers een minder beperkte Opus 5-build biedt.

Op wetenschap verslaat Opus 5 Opus 4.8 op elk van Anthropic’s life sciences-evaluaties, met de grootste winst in organische chemie (10,2 procentpunt op het afleiden van moleculaire structuren uit spectroscopiedata) en eiwitsequentie-functievoorspelling (7,7 punten). Sol rapporteert 28,7% op GeneBench Pro tegen 12% voor GPT-5.5 en 59,9% op LifeSciBench. Er is geen gedeelde benchmark, dus dit is geen vergelijking; het zijn twee leveranciers die hun eigen huiswerk op verschillende examens nakijken.

Prijzen

Input- en cached-read-tarieven zijn exact gelijk bij de standaardcontext, wat een variabele uit de beslissing haalt. Wat overblijft is een outputpremie van 20% op Sol, plus een toeslag voor lange context die alleen Sol rekent.

Tokenprijzen naast elkaar

Het volledige kostenverschil bij korte context valt op generatie, dus Sol’s premie bijt het hardst bij uitgebreide redenering en langvormige output. Het krimpt bij retrievalwerk waarbij je veel meer tokens in dan uit verstuurt, tot het punt waar Sol’s toeslag voor lange context het overneemt.

Beide modellen bieden nu een Snelmodus tegen ongeveer de dubbele standaardprijs voor circa 2,5× de snelheid. OpenAI heeft Sol’s oude Priority Processing op 30 juli 2026 in Snelmodus ondergebracht, dus deze hefboom is symmetrisch en geen onderscheidende factor.

Wat een echte workload kost

Tarieven per miljoen tokens zijn lastig om tegen te budgetteren, en één vaste verhouding verbergt het belangrijkste deel van deze vergelijking: het verschil tussen deze twee modellen hangt volledig af van de vorm van de workload. Hier zijn drie representatieve vormen tegen standaardtarieven, zonder caching of batchkortingen.

Bij output-gestuurd werk loopt de outputpremie van 20% vrijwel rechtstreeks door en is Sol ongeveer 19% duurder. Bij korte retrievalwerk is het verschil bijna gesloten tot zo’n 7%, omdat de output een afrondingsverschil is tegen een identiek inputtarief.

De derde rij is degene om te onthouden. Zodra een verzoek boven 272K inputtokens komt, geldt Sol’s toeslag van 2× input en 1,5× output voor het hele verzoek, terwijl Opus 5 vlak blijft tot 1M; de premie krimpt dus niet op schaal, maar verdubbelt de rekening bijna. Voor retrieval-zwaar of groot-contextwerk weegt die omkering zwaarder dan de headline-outputpremie.

Waarom dezelfde taak verschillende bedragen kost

Twee dingen zorgen ervoor dat identiek werk hier verschillende rekeningen oplevert, naast de headline-tarieven:

• Sol’s toeslag voor lange context. Elk verzoek boven 272K inputtokens wordt gefactureerd op 2× input en 1,5× output voor het hele verzoek, dus één oversized prompt zet Sol in een hogere tariefgroep die Opus 5 nooit heeft. Dit is een tariefschakelaar, geen tokenverschil, en is al verwerkt in de derde workloadrij hierboven.
• Sol ultra. Ultra kent geen tariefpremie en wordt gefactureerd tegen dezelfde $5/$30 als basis-Sol, maar de multi-agent, high-effortmodus verbruikt veel meer tokens per taak, wat een agentische job ruwweg tot de drievoudige kosten van basis-Sol kan stuwen bij dezelfde tarieven. Dat veelvoud is een gerapporteerde schatting, geen gemeten waarde.

Die kanttekening geldt in het algemeen voor de outputzijde. De efficiëntieclaims in omloop vergelijken bijna allemaal met andere modellen: Sol zou minder dan de helft van Fable 5’s outputtokens gebruiken op de Coding Agent Index, en Anthropic meldt dat Opus 5 26% minder tokens genereert dan Opus 4.8 bij maximale redenering. Beide zijn vergelijkingen met voorgangers en kunnen de cijfers hierboven niet aanpassen. 

Wanneer kies je Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol

De resultaten per dimensie mappen vrij netjes op workloads, dus hier is de beslisgids voordat ik beide kanten toelicht.

Kies Claude Opus 5 als...

• Je problemen echt nieuw zijn. De ARC-AGI-3-kloof is het grootste enkele resultaat in deze vergelijking en mapt direct op onderzoek en alles waar het antwoord niet in een trainingscorpus staat.
• Je agents taken moeten afronden, niet alleen proberen. De voorsprong op AutomationBench is het sterkste signaal in dit artikel over voltooiing in plaats van capaciteit.
• Je met lange contexten werkt. 1M tokens als zowel standaard als maximum, zonder toeslagniveau, is een helderder verhaal dan welk cijfer dan ook dat OpenAI heeft gepubliceerd voor Sol’s contexthandling.
• Alignment een expliciete eis is. De auditscore van 2,3 voor misaligned gedrag is Anthropic’s beste tot nu toe, met de laagste deceptieratio’s en de laagste vatbaarheid om tot misbruik te worden verleid.

Kies GPT-5.6 Sol als...

• Je complexe agents draait die in een shell leven. Sol’s ultra-modus duwt het naar de top van de 
• Je defensieve securitywerk doet. De cijfers op ExploitBench, ExploitGym en SEC-Bench Pro zijn groot, en de classifiers van Opus 5 blokkeren exploitgeneratie actief, dus dit is geen close call.
• Je ingebouwde orkestratie van parallelle agents wilt. ultra coördineert standaard vier agents en duwde BrowseComp naar 92,2% bij zestien agents, en de multi-agent-bèta in de Responses API laat je vergelijkbare patronen zelf bouwen.

Slotgedachten

Met twee weken ertussen maakten de twee leveranciers tegengestelde keuzes: Opus 5 jaagt novel reasoning en taakvoltooiing na, terwijl Sol inzet op terminalwerk, browsen en defensieve security, met een outputpremie van 20%.

Kies Opus 5 als je problemen echt nieuw zijn, je agents moeten afronden in plaats van proberen, of je werkt met lange contexten waar de vlakke 1M-prijs Sol’s toeslag verslaat; kies Sol als je agents in een shell leven, je exploitreproductiewerk doet dat Opus 5 by design blokkeert, of je je ultra kunt veroorloven om de terminal- en browsingleaderboards te toppen.

Op de meeste andere dimensies is de kloof kleiner dan de marketing van beide leveranciers suggereert, dus match het model met je dominante workload in plaats van de headlinebenchmark.