Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol: Prestanda, priser och vad du ska välja

Om du ska välja en modell för agentiskt arbete under andra halvan av 2026 är kortlistan kort, och de två namnen på den lanserades med två veckors mellanrum. Anthropic släppte Claude Opus 5 den 24 juli, och OpenAI gjorde GPT-5.6 Sol allmänt tillgänglig den 9 juli. Båda är flaggskeppsnivåer, båda riktar sig mot långvariga professionella uppgifter och prissättningen verkar vara i stort sett identisk.

I den här artikeln jämför jag Claude Opus 5 och GPT-5.6 Sol inom kodning, resonemang, datoranvändning, verktygsanvändning, prissättning och åtkomst, så att du kan avgöra vilken som passar ditt arbetsflöde. För fördjupningar om respektive modell, se vår guide till Claude Opus 5 och vår guide till GPT-5.6-familjen.

TL;DR

• Opus 5 är specialisten på nytt resonemang och agentik; GPT-5.6 Sol är den starkare generalisten för terminal och surfning.
• Indatatoken kostar $5 per miljon hos båda. För utdata är Opus 5 17% billigare.
• Välj Opus 5 för genuint nya problem, kodning och datoranvändning. Välj Sol för terminalarbetsflöden, surfande agenter och arbete med cybersäkerhetsförsvar.

Vad är Claude Opus 5?

Claude Opus 5 är Anthropics modell i Opus-skiktet, lanserad den 24 juli 2026, och levererar resultat liknande det högre skiktet Fable 5 till halva priset. Den är ny standardmodell i Claude Max och den starkaste modellen tillgänglig i Claude Pro.

Modellens utmärkande beteende är uthållighet. Anthropics beskrivning är att Opus 5 verifierar sitt eget arbete och itererar tills den lyckas i stället för att stanna vid något som låter rimligt, och den rapporterar en granskningspoäng för felinriktat beteende på 2,3, den lägsta av någon nylig Anthropic-modell. Kontexten sträcker sig till 1M token med ett utdatatak på 128K, och tänkandet är påslaget som standard.

Om du vill bygga med den i stället för att läsa om den, går vår API-guide för Claude Opus 5 igenom hur man konstruerar en buggfixaragent och benchmarkar den över alla fem ansträngningsnivåer.

Vad är GPT-5.6 Sol?

GPT-5.6 Sol är flaggskeppet i OpenAI:s GPT-5.6-familj, som blev allmänt tillgänglig den 9 juli 2026 efter en begränsad förhandsvisning. Familjen har tre nivåer:

• Sol: flaggskeppsmodell med högst prestanda
• Terra: balanserad vardagsmodell
• Luna: kostnadseffektiv variant

OpenAI beskriver Sol som att den levererar toppresultat inom kodning, kunskapsarbete, cybersäkerhet och vetenskap, samtidigt som den förbrukar färre token än modellerna den slår.

Sols rubrikfunktion är ultra, en resonemangsinställning som koordinerar fyra agenter över parallella arbetsflöden som standard. OpenAI lade också till Programmatic Tool Calling i Responses API, vilket låter modellen skriva och köra små program som orkestrerar verktyg och filtrerar mellanliggande data i stället för att skicka varje verktygssvar tillbaka genom modellen.

För mer om familjestrukturen och förbehållen under förhandsvisningen, se vår genomgång av GPT-5.6. Vi har också täckt GPT-5.6 Pros påstådda motexempel till Dinitz-Garg-Goemans-konjekturen, vilket är det mest intressanta någon har gjort med familjen hittills.

Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol: Direkt jämförelse

Här är sammanfattningen innan jag går in på de enskilda dimensionerna.

Nytt resonemang och abstrakta problem

Här skiljer sig modellerna mest markant, så jag börjar där. ARC-AGI-3 ber en modell lösa problem den inte har stött på i träningen, vilket gör det till det närmaste vi har ett test av resonemang snarare än återkallelse.

Opus 5 får 30,2%. GPT-5.6 Sol får 7,78%, även om den är näst bäst på topplistan. Som jämförelse klarar Gemini 3.1 Pro Preview 0,42%. För att sätta Opus 5:s siffra i sammanhang: Opus 4.8 fick 1,5% två månader tidigare, vilket gör detta till en tjugofaldig ökning inom en enda Anthropic-generation.

Jag vill vara försiktig med vad ett 4x-glapp på ett benchmark betyder. ARC-AGI-3 är avsiktligt fientligt mot memorering, och 30,2% är fortfarande en majoritet misslyckanden. Men om ditt arbete innefattar problem som inte liknar något i en träningskorpus är detta den enskilt mest relevanta siffran i hela jämförelsen, och det är inte jämnt.

Kodning och agentisk ingenjörskonst

Kodning är där resultaten är uppdelade i stället för att en modell sopar banan. Varje leverantör leder på de benchmark som den valt att betona, vilket är precis vad man kan förvänta sig och exakt varför du bör läsa förbi rubrikpåståendena.

Mönstret är tydligt när du skiljer repository-arbete från terminalarbete. Opus 5 tar SWE-Bench Pro med nästan 15 poäng och mer än fördubblar Opus 4.8:s Frontier-Bench-poäng, som mäter agentisk mjukvaruingenjörskonst på uppgifter som att återskapa en maskindel i FreeCAD från en ritning. Anthropics eget exempel är värt att citera: utan sätt att visa ritningen skrev Opus 5 en egen datorseende-pipeline för att extrahera geometrin från råa pixlar, och ingen konkurrerande modell löste det på fem försök.

Sol äger terminalen, men marginalen är lägre än i tidigare versioner. Den är jämbördig med Opus 5 på Terminal-Bench 2.1, men går upp till 91,9% med ultra aktiverat. Sol tar också DeepSWE v1.1, det långhorisontella ingenjörstestet på verkliga kodbaser, med 3,9 poäng samtidigt som den använder mindre än hälften av Fable 5:s utdatatoken och ungefär en tredjedel lägre kostnad.

En sak som vårt praktiska arbete tillför här: när vi byggde en buggfixaragent med Opus 5 och körde den över alla fem ansträngningsnivåer, fixade low buggen i alla tre körningar, medan max misslyckades i en av tre. Den misslyckade körningen returnerade en schemavalid men helt tom rapport, med noll verktygsanrop och fältet för rotorsak satt till "b0". Lärdomen är att en strukturerad utdata garanterar struktur, inte substans, och högre ansträngning är inte automatiskt bättre. Fullständiga detaljer finns i vår Opus 5 API-guide.

Min slutsats: om dina agenter lever i ett skal och du har råd med ultra har Sol ett litet övertag. Om de lever i ett repository och behöver resonera om arkitektur över många filer har Opus 5 det. Ingen modell är en solklar vinnare i kategorin ”kodning”, och alla leverantörspåståenden som säger annat väljer benchmark med omsorg.

Datoranvändning och surfning

Datoranvändning är viktigt om du bygger något som styr ett GUI, och uppdelningen liknar den i kodningen.

Opus 5 tar OSWorld 2.0 med 70,6% mot Sols 62,6%, ett glapp på 8 poäng. Anthropic hävdar också att Opus 5 överträffar Fable 5:s bästa OSWorld-resultat till bara drygt en tredjedel av kostnaden, vilket är den mer intressanta inramningen eftersom Fable 5 kostar $10 per miljon indatatoken mot Opus 5:s $5.

Surfning är i praktiken oavgjort. Opus 5 rapporterar 90,8% på BrowseComp; Sol rapporterar 90,4%, stigande till 92,2% med ultra över sexton parallella agenter. Än en gång är det ultra som gör skillnaden här.

Sols OSWorld-resultat kommer med ett token-effektivitetsanspråk värt att notera: OpenAI säger att den överträffar Opus 4.8 samtidigt som den använder 85% färre utdatatoken. Det är en jämförelse mot Anthropics föregående generation snarare än mot Opus 5, så det kan inte tillämpas på denna matchup, men det signalerar att Sols väg för datoranvändning är ovanligt billig per uppgift.

Verktygsanvändning och automatisering

Verktygsanvändning är dimensionen där glappet i abstrakt förmåga blir till slutförda affärsuppgifter, och Opus 5 leder tydligt.

På Zapiers AutomationBench, som mäter om en modell kan bära en affärsuppgift från start till mål, får Opus 5 26,0% mot Sols 18,1%. Anthropic rapporterar att dess godkännandefrekvens är ungefär 1,5x nästa bästa modell till samma kostnad per uppgift, och att även på lägsta ansträngningsnivån klarar Opus 5 fler uppgifter än någon annan modell.

Zapiers vd Wade Foster beskriver en specifik körning: Opus 5 tog en rå arbetsbok för kontohälsa och utförde en avhoppsförebyggande sekvens från början till slut, flaggade riskkonton, larmade rätt ägare och sammanfattade för retentionsteamet. Tidigare modeller klarade inte testet; Opus 5 nådde 100%.

Sols motdrag är arkitektoniskt snarare än poängbaserat. Programmatic Tool Calling i Responses API låter Sol skriva små program som koordinerar verktyg, filtrerar mellanresultat och väljer nästa åtgärd efterhand som arbetet fortskrider, vilket innebär att verktygstunga uppgifter går framåt med färre rundor till modellen. Det är en verklig effektivitetsmekanism, men det är ett annat påstående än att slutföra fler uppgifter korrekt, och AutomationBench mäter det senare.

Cybersäkerhet och vetenskap

Detta är dimensionen där de två leverantörerna gjort medvetet motsatta val, och det kommer att avgöra matchningen för vissa läsare i sig.

Anthropic har inte tränat Opus 5 på cyberuppgifter. De säger uttryckligen att Opus 5 inte flyttar fram gränsen för dubbla användningsområden och ligger bakom Mythos 5 i både biologisk forskning och offensiv cybersäkerhet. På OSS-Fuzz identifierar Opus 5 sårbarheter i takt nära Mythos 5 men ligger långt efter i att utveckla exploateringar för dem. Opus 5:s cyberklassificerare blockerar binärbaserad sårbarhetsskanning, intrångstestning och exploitgenerering, även om Anthropic förväntar sig att de ingriper cirka 85% mer sällan än Fable 5:s.

OpenAI valde motsatt riktning. Sol beskrivs som OpenAI:s starkaste cybersäkerhetsmodell, och siffrorna är stora:

• ExploitBench: 73,5% jämfört med GPT-5.5:s 47,9% vid jämförbar utdata-tokenbudget
• ExploitGym: 24,9% under ett tvåtimmarstak, stigande till 33,7% med sex timmar, mot GPT-5.5:s topp på 15,1%
• SEC-Bench Pro: 71,2% jämfört med GPT-5.5:s 45,8%, med förbättrad latens
• Capture-the-Flag: 96,7%

Båda leverantörerna begränsar detta. OpenAI kanaliserar avancerad defensiv förmåga via Daybreaks Trusted Access for Cyber, kräver hårdvarubaserade passkeys senast den 1 september för fortsatt åtkomst till sina mest cyberskickliga modeller och säger att Sols cyberskydd blockerar ungefär tio gånger mer potentiellt skadlig aktivitet än tidigare modeller. Anthropic driver ett Cyber Verification Program som ger anslutna företag och forskare en mindre begränsad Opus 5-byggnad.

Inom vetenskap slår Opus 5 Opus 4.8 på varenda en av Anthropics livsvetenskapliga utvärderingar, med de största förbättringarna i organisk kemi (10,2 procentenheter på att härleda molekylstrukturer från spektroskopidata) och prediktion av proteinsekvens-funktion (7,7 punkter). Sol rapporterar 28,7% på GeneBench Pro mot GPT-5.5:s 12% och 59,9% på LifeSciBench. Det finns inget gemensamt benchmark, så detta är inte en jämförelse; det är två leverantörer som rättar sitt eget läxförhör på olika prov.

Prissättning

Indata- och cacheläsningspriserna matchar exakt vid standardkontext, vilket tar bort en variabel ur beslutet. Kvar är en 20% premiumpåslag på Sol för utdata, plus ett långkontexttillägg som bara Sol tar ut.

Tokenpriser sida vid sida

Hela kostnadsgapet vid kort kontext ligger på genereringen, så Sols premium biter hårdast vid utförligt resonemang och lång form. Det krymper vid hämtarbete där du skickar in långt fler token än du får ut, fram till punkten där Sols långkontexttillägg tar över.

Båda modellerna erbjuder nu ett Snabbläge till ungefär dubbla standardpriset för cirka 2,5× hastigheten. OpenAI bakade in Sols tidigare Priority Processing i Snabbläge den 30 juli 2026, så detta reglage är symmetriskt mellan de två och ingen differentiator.

Vad en verklig arbetslast kostar

Priser per miljon token är svåra att budgetera mot, och ett enda fast förhållande döljer den viktigaste delen av denna jämförelse: gapet mellan dessa två modeller beror helt på arbetslastens form. Här är tre representativa former till standardpriser, utan caching eller mängdrabatter.

Vid genererings-tungt arbete slår 20% premie på utdata nästan rakt igenom, och Sol blir cirka 19% dyrare. Vid kort hämtarbete är det nästan utjämnat till omkring 7%, eftersom utdata är en avrundning jämfört med en identisk indatahastighet.

Den tredje raden är den att notera. När en begäran passerar 272K indatatoken tillämpar Sols tillägg 2× indata och 1,5× utdata på hela begäran medan Opus 5 ligger platt till 1M, så premien krymper inte i skala; den nästan fördubblar notan. För hämtningstungt eller stor-kontextarbete betyder den vändningen mer än premie på utdata i rubriken.

Varför samma uppgift kostar olika mycket

Två saker gör att identiskt arbete ger olika räkningar här, utöver rubrikpriserna:

• Sols långkontexttillägg. Alla begäranden över 272K indatatoken faktureras till 2× indata och 1,5× utdata för hela begäran, så en enda för stor prompt flyttar Sol till en högre prisnivå som Opus 5 aldrig har. Detta är ett prislägesbyte, inte en skillnad i token, och det återspeglas redan i den tredje arbetslastraden ovan.
• Sol ultra. Ultra har ingen pris-premie, det faktureras till samma $5/$30 som bas-Sol, men dess multiagent-, högansträngningsläge förbrukar många fler token per uppgift, vilket kan driva en agentisk uppgift till ungefär tredubbla kostnaden för bas-Sol till samma priser. Den multipeln är en rapporterad uppskattning, inte en uppmätt siffra.

Den brasklappen gäller utdata generellt. Effektivitetsanspråken i omlopp jämför nästan alla mot andra modeller: Sol använder enligt uppgift mindre än hälften av Fable 5:s utdatatoken på Coding Agent Index, och Anthropic rapporterar att Opus 5 genererar 26% färre token än Opus 4.8 vid maxresonemang. Båda är jämförelser mot föregångare, och ingen kan justera siffrorna ovan. 

När du ska välja Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol

Dimensionsresultaten mappar ganska rent till arbetslaster, så här är beslutsguiden innan jag utvecklar varje sida.

Välj Claude Opus 5 om...

• Dina problem är faktiskt nya. Glappet i ARC-AGI-3 är det största enskilda resultatet i denna jämförelse, och det mappar direkt till forskningsarbete och allt där svaret inte finns i en träningskorpus.
• Du behöver agenter som slutför uppgifter, inte bara försöker. Försprånget på AutomationBench är den starkaste signalen i artikeln om avslut snarare än kapabilitet.
• Du arbetar över långa kontexter. 1M token som både standard och max, utan tilläggsnivå, är en renare historia än någon siffra OpenAI har publicerat för Sols kontexthantering.
• Alignment är ett uttalat krav. Granskningspoängen 2,3 för felinriktat beteende är Anthropics bästa hittills, med lägst grad av deception och lägst mottaglighet för att luras till felanvändning.

Välj GPT-5.6 Sol om...

• Du kör komplexa agenter som lever i ett skal. Sols ultra-läge driver den till toppen av 
• Du arbetar med defensiv säkerhet. Siffrorna på ExploitBench, ExploitGym och SEC-Bench Pro är stora, och Opus 5:s klassificerare blockerar aktivt exploitgenerering, så detta är inget jämnt lopp.
• Du vill ha inbyggd orkestrering av parallella agenter. ultra koordinerar fyra agenter som standard och drev upp BrowseComp till 92,2% vid sexton agenter, och multiagent-betan i Responses API låter dig bygga liknande mönster själv.

Avslutande tankar

Med två veckors mellanrum gjorde leverantörerna motsatta satsningar: Opus 5 jagar nytt resonemang och uppgiftsslutförande, medan Sol lutar sig in i terminalarbete, surfning och defensiv säkerhet, med ett premiepåslag på 20% för utdata.

Välj Opus 5 om dina problem är genuint nya, dina agenter behöver slutföra snarare än försöka, eller om du arbetar över långa kontexter där dess platta 1M-prissättning slår Sols tillägg; välj Sol om dina agenter lever i ett skal, du gör reproduktion av exploater som Opus 5 blockerar per design, eller om du har råd med ultra för att toppa terminal- och surfningstopplistorna.

På de flesta andra dimensioner är gapet mindre än någon av leverantörernas marknadsföring antyder, så matcha modellen till din dominerande arbetslast snarare än till rubrik-benchmark.