GPT-5.6 Terra vs Claude Sonnet 5: Prestanda, prissättning och vilken du ska välja

Om du ska välja en mellanklassmodell som ska ligga bakom en agent som körs hela dagen, är de två uppenbara kandidaterna just nu GPT-5.6 Terra och Claude Sonnet 5. Båda är standardmodellen som deras leverantör ger till gratisanvändare, båda levereras med ungefär 1M tokens kontextfönster och båda hamnar inom en dollar från varandra på input-tokens.

I den här artikeln jämför jag GPT-5.6 Terra och Claude Sonnet 5 inom kodnings- och terminalagenter, kunskapsarbete, cybersäkerhet, beteende vid lång kontext, API-kontaktyta och prissättning, så att du kan välja den som passar din arbetsbelastning. För mer djupgående genomgångar av respektive modell, se våra guider till GPT-5.6-familjen och Claude Sonnet 5.

Sammanfattning

• Terra är det starkare valet för terminaldrivna kodningsagenter och verktygstunga pipelines, där dess tokeneffektivitet gör verklig nytta.
• Sonnet 5 är det lugnare valet för arbete med lång kontext och tunga dokument, eftersom priserna är plana över hela fönstret.
• Välj GPT-5.6 Terra om dina agenter lever i ett skal, anropar många verktyg per tur eller om du vill ha billigare output-tokens efter augusti.
• Välj Claude Sonnet 5 om du skickar mycket stora prompts, vill ha förutsägbar debitering per token eller avsiktligt vill ha en modell som avböjer exploateringsarbete.

Vad är GPT-5.6 Terra?

GPT-5.6 Terra är mellannivån i OpenAIs GPT-5.6-familj, som blev allmänt tillgänglig den 9 juli 2026 tillsammans med flaggskeppet Sol och den billigaste nivån, Luna. OpenAI beskriver Terra som det balanserade alternativet för vardagsarbete och noterar att den ungefär motsvarar mini-nivån i tidigare GPT-5-familjer. Den levereras med ett kontextfönster på 1 050 000 tokens, ett outputtak på 128 000 tokens och en kunskapsgräns den 16 februari 2026.

Två saker gör Terra intressant snarare än bara billig. Den ärver Programmatic Tool Calling från Responses-API:et, vilket låter modellen skriva och köra små program i minnet som koordinerar verktyg, snarare än att rundskicka varje verktygssvar genom modellen. Och den 30 juli 2026 sänkte OpenAI priset på Terra med 20%, från $2,50/$15 vid lansering till $2,00/$12 per 1M tokens.

Vi täckte hela familjen i vår guide till GPT-5.6 Sol, Terra och Luna, och om du vill se vad flaggskeppsnivån används till är vår genomgång av hur GPT-5.6 Sol bidrog till att motbevisa Maxwell-konjekturen läsvärd. Det finns också en jämförelse på flaggskeppsnivå i vår Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol.

Vad är Claude Sonnet 5?

Claude Sonnet 5 är Anthropics mellanklassmodell, släppt den 30 juni 2026, och lanserad som den mest agentiska Sonnet de har levererat. Anthropics påstående är att den planerar, kör webbläsare och terminaler, och fungerar autonomt på en nivå som tidigare krävde Opus-klassen, och hamnar nära Opus 4.8 i resonemang, verktygsanvändning, kodning och kunskapsarbete till ett lägre pris.

Den är standardmodellen på Free- och Pro-planerna, och levereras med en uppsättning avsiktliga begränsningar: temperature, top_p och top_k är borttagna, manuell extended thinking ger ett 400-fel och adaptivt tänkande är på som standard. Den använder också en ny tokenizer som genererar cirka 30% fler tokens för samma text än Sonnet 4.6, vilket Anthropic motverkade med introduktionspriser fram till 31 augusti 2026.

Vi gick igenom lanseringssiffrorna i vår guide till Claude Sonnet 5 och jämförde den uppåt mot Anthropics flaggskepp i Claude Opus 5 vs Claude Sonnet 5.

GPT-5.6 Terra vs Claude Sonnet 5: Direkt jämförelse

Här är konturerna av de två modellerna sida vid sida innan vi går in på enskilda kapabilitetsområden.

Kodning och terminalagenter

Vanligtvis faller uppdelningen till Anthropics fördel för programmering i ett repo och till OpenAIs fördel för terminalarbete.

Den senare uppdelningen står sig: På Terminal-Bench 2.1 når Terra 87,4%, mot 80,4% för Sonnet 5 i Anthropics lanseringsmaterial, en sjupunkts skillnad på kommandoradsarbetsflöden. Märkbart är att Terra också presterar bättre än Claude Opus 4.8 (78,9%) och Claude Fable 5 (83,1%) i OpenAIs körning av samma utvärdering.

Men för närvarande är båda konkurrerande mellanklassmodeller likvärdiga för repo-kodning. På SWE-Bench Pro, som kör flerstegsfixar mot riktiga repos, rapporterar OpenAI Terra på 63,4% och Anthropic rapporterar Sonnet 5 på 63,2%.

Anthropics egen inramning stödjer uppdelningen. Sonnet 5:s kodningshistoria handlar om uthållighet snarare än toppresultat: tidiga testare beskrev att den slutförde uppgifter där Sonnet 4.6 stannade kort och kontrollerade sitt eget output utan att bli ombedd.

Om din agent lever sitt liv i ett skal har Terra övertaget. Om den lever sitt liv i en kodbas och resonerar om ett fel, säger benchmarksen att du väljer mellan två modeller i samma klass.

Kunskapsarbete och professionella uppgifter

Båda leverantörerna redovisar GDPval-AA v2, ett Elo-liknande mått på kvaliteten i professionellt output, och siffrorna är tillräckligt nära för att vara likvärdiga. OpenAI sätter Terra på 1 593 Elo; Anthropic sätter Sonnet 5 på 1618. OpenAI ger Claude Opus 4.8 1600 Elo i denna utvärdering medan Anthropic ger samma modell 1615, så en 25-poängsskillnad mellan Terra och Sonnet 5 ligger inom metodbruset.

Där Terra har ett obemött anspråk är Agents' Last Exam, en utvärdering av långvariga professionella arbetsflöden över 55 områden. Terra får 50,4%, före GPT-5.5 (46,9%), Claude Opus 4.8 (45,2%) och Claude Fable 5 (40,5%). Anthropic rapporterade inte Sonnet 5 på den utvärderingen, så se det som OpenAIs valda hemmaplan snarare än en dom.

Datoranvändning är det enda stället där jag helt skulle avråda från en direkt jämförelse. OpenAI rapporterar Terra på 50,2% på OSWorld 2.0, medan Anthropic rapporterar Sonnet 5 på 81,2% på OSWorld-Verified. Det är olika utvärderingsuppsättningar med olika poängsättning, och Anthropic justerade uttryckligen hur de kör OSWorld-Verified för denna lansering, så att ställa siffrorna sida vid sida säger ingenting.

Terras praktiska fördel här är tokenredovisning. Notion rapporterade att många agenter som kör GPT-5.5 presterar lika bra på Terra till halva kostnaden och med 16% färre tokens, och Clio rapporterade att Programmatic Tool Calling minskade prompt-tokens med 38% vid flerstegs dokumentanalys utan kvalitetsförlust. Det är partnerpåståenden från leverantören, inte oberoende mätningar, men de är specifika om vad som ändrades.

Cybersäkerhet: två motsatta satsningar

Detta är den största skillnaden i jämförelsen, och det är ett designbeslut snarare än en kapabilitetsolycka.

OpenAI tränade GPT-5.6-familjen för cyberarbete: Terra får 91,8% på Capture-the-Flag-utmaningar, 57,7% på SEC-Bench Pro, 52,9% på ExploitBench och 23,2% på ExploitGym. Två av dessa siffror slår GPT-5.5, det tidigare flaggskeppet, som fick 45,8% på SEC-Bench Pro och 47,9% på ExploitBench.

Anthropic gick åt andra hållet. Sonnet 5 tränades inte avsiktligt på cybersäkerhetsuppgifter, och på en utvärdering av exploit-utveckling byggd med Mozilla mot sårbarheter i Firefox 147 producerade den aldrig en fungerande exploit alls, och fick 0,0%. Anthropic levererar Sonnet 5 med realtids-skydd för cyber aktiverade som standard och rekommenderar Opus 4.8 för cyberarbete som behöver minskade skyddsräcken.

För de flesta läsare är detta en funktion hos Sonnet 5, inte en svaghet. Om du bygger en produkt där en modell som försöker generera exploits är en risk, är en modell som konsekvent avböjer ett säkrare beroende. Om du arbetar med defensiv säkerhet ligger Terra inom OpenAIs Daybreak Trusted Access for Cyber-program, och enskilda medlemmar behöver hårdvarubaserade passnycklar aktiverade senast den 1 september för att behålla åtkomst till de mest cyberkapabla modellerna.

Värt att flagga friktionskostnaden på OpenAIs sida också. OpenAI säger att GPT-5.6 Sols cyberskydd blockerar ungefär tio gånger så mycket potentiellt skadlig aktivitet som tidigare modeller, och de lade till ett försök-igen-på-en-modell-med-lägre-kapabilitet-alternativ i ChatGPT och Codex just för att godartade förfrågningar fastnar. Reddit-trådar på Anthropics sida rapporterar samma klagomål: Sonnet 5 blockerar ofarligt säkerhetsundervisningsinnehåll, så ingen av leverantörerna har löst överblockeringsproblemet.

Kontextfönster och arbete med lång kontext

Formellt sett är dessa två desamma: Terra publicerar ett kontextfönster på 1 050 000 tokens med ett outputtak på 128 000 tokens, och Sonnet 5 levereras med ett 1M-fönster med ett outputtak på 128K. Det som skiljer är vad som händer när du faktiskt fyller det.

Terra har publicerade hämtningstal över fönstret. På OpenAI MRCR v2 8-needle får den 89,6% i bandet 256K–512K och 72,5% i bandet 512K–1M, nära Sols 91,5% och 73,8% och långt över Lunas 41,3%. Det betyder att du ungefär kan förvänta dig att modellen hittar dolda detaljer i 9 av 10 fall inom ett 512k-dokument, vilket gör den till en mycket pålitlig följeslagare för kunskapsextraktion. Anthropic publicerade inte jämförbara needle-hämtningstal för Sonnet 5 vid lansering.

Debiteringsbeteendet är den mer betydelsefulla skillnaden. Prompts över 272K input-tokens på Terra prissätts till 2x input och 1,5x output för hela förfrågan, inte bara överstigande del. Sonnet 5 har inget publicerat tillägg för lång kontext, så dess satser gäller över hela fönstret. Jag sätter siffror på det i prissättningsavsnittet, eftersom det avgör vilken modell som är billigast.

Kontaktyta: ansträngning, tänkande och API-begränsningar

Båda modellerna exponerar en ratt för resonemangs-ansträngning och divergerar sedan kraftigt i hur mycket annat du får röra.

Sonnet 5 tog bort temperature, top_p och top_k helt, och anrop som sätter dessa returnerar ett 400-fel. Manuell extended thinking returnerar också 400; du får adaptivt tänkande på som standard, eller så stänger du av tänkande helt.

Sonnet 5 stöder inte heller Priority Tier på Anthropics plattform, vilket spelar roll om ditt team förlitar sig på det för latensgarantier på Opus eller Sonnet 4.6 idag. Anthropic höjde ratelimitar över Chat, Cowork, Claude Code och Claude Platform för att absorbera den tyngre tokenanvändning som högre ansträngningsnivåer ger.

Terras kontaktyta är bredare i en annan riktning. Funktionerna som är värda att känna till:

• Programmatic Tool Calling i Responses-API:et, som kör koordineringsprogram i minnet och är kompatibelt med Zero Data Retention.

• En multiagent-beta i Responses-API:et, som låter modellen köra samtidiga subagenter och syntetisera deras arbete i en förfrågan.

• max-inställningen för ansträngning, växlarbar av alla användare med GPT-5.6-åtkomst i ChatGPT Work och Codex.

• Explicitta cache-brytgränser med minst 30 minuters cache-liv, cachade läsningar med 90% rabatt och cache-skrivningar till 1,25x okachad input-taxa.

• Funktionsanrop, strukturerade svar, hostad shell, kodtolk och datoranvändning på Responses-API:et, utan stöd för finjustering.

En asymmetri att notera: OpenAIs ultra-inställning koordinerar fyra agenter parallellt, men varje publicerad ultra-benchmark tillhör Sol, inte Terra. Utgå inte från att mellannivån ger samma multiagent-vinster förrän någon publicerar Terra Ultra-siffror.

Prissättning: vad du faktiskt betalar

Terra och Sonnet 5 ligger för närvarande inom en dollar från varandra på input, vilket gör arbetsbelastningens form, inte listpriset, till det som avgör din faktura.

Tokenpriser sida vid sida

Terras $2,00/$12,00 återspeglar 20%-sänkningen som OpenAI genomförde den 30 juli 2026, ned från $2,50/$15,00 vid lansering. Cachade input-läsningar på Terra kostar $0,20 per 1M, och Anthropic stödjer prompt-caching för Sonnet 5 utan att redovisa en Sonnet-specifik taxa i sitt lanseringsmaterial.

Eftersom Anthropic debiterar tänkande-tokens till output-taxa är körning av Sonnet 5 på extra hög ansträngning en direkt multiplikator på din dyraste rad. Det är det absolut enklaste sättet att spräcka en budget som dimensionerats på input-volym.

Vad en verklig arbetsbelastning kostar

Formeln är enkel: (volym ÷ 1M) × pris, summerat över input och output. Jag har räknat på tre arbetsbelastningsprofiler till standardpriser, valda för att var och en isolerar en mekanism där dessa två modeller faktiskt skiljer sig.

Den tredje raden är fyndet. Ingenting ändras i den totala volymen mellan rad två och tre, bara storleken på varje enskild förfrågan, och Terras 272K-tillägg vänder en kostnadsfördel på 41% till en kostnadsnackdel på 29%. Om du rutinmässigt stoppar in 300K tokens av avtalstext eller repository-kontext i ett enda anrop, är Terras lägre listpris missvisande.

Raden för genereringstunga arbetsbelastningar vänder också om du köper före september. Med Sonnet 5:s introduktionspriser $2,00/$10,00 kostar den arbetsbelastningen $42 mot Terras $50, så Sonnet 5 är $8 billigare tills standardpriserna börjar gälla den 1 september 2026. Anthropic satte det introduktionsfönstret för att göra migrering från Sonnet 4.6 ungefär kostnadsneutral, vilket är värt att minnas innan du bygger en budget på det.

Varför samma uppgift kostar olika mycket

Dessa priser blir bara en faktura om båda modellerna förbrukar samma antal tokens för samma arbete, och det gör de oftast inte. Terra och Sonnet 5 använder olika tokenizers från olika leverantörer, så identisk text ger olika antal input-tokens för respektive modell innan någon av dem svarar.

Ingen av leverantörerna har publicerat en mellanmodellsräkning av tokens, så jag kan inte ge dig en justerad siffra. Det som finns är föregångaruttalanden som inte säger något om Terra kontra Sonnet 5:

• Anthropic dokumenterar att Sonnet 5:s nya tokenizer producerar cirka 30% fler tokens än Sonnet 4.6, och
• Notion rapporterade att Terra använder 16% färre tokens än GPT-5.5.

Mitt råd är att betrakta tabellen ovan som en prisjämförelse snarare än en prognos, och att mäta dina egna tokenantal på ett representativt urval innan du förbinder dig. Justeringen av Sonnet 5:s tokenizer överraskade i synnerhet team vid lansering, med Simon Willisons recension och molnkonsulter som båda flaggade det som den största migrationsöverraskningen.

När du ska välja GPT-5.6 Terra vs Claude Sonnet 5

Så här faller beslutet ut över de scenarier jag förväntar mig att de flesta läsare befinner sig i.

Välj GPT-5.6 Terra om...

• Dina agenter lever i ett skal. Sjupunktsgapet på Terminal-Bench 2.1 är den största publicerade kodningsskillnaden mellan dessa två modeller.
• Du anropar många verktyg per tur. Programmatic Tool Calling håller mellanliggande data utanför modellens kontext, och PlayCo rapporterade 63,5% färre totala tokens och 50,1% färre modellomgångar på strukturerat scenkonstruktionsarbete.
• Du arbetar med defensiv cyber. Terras 57,7% på SEC-Bench Pro och 52,9% på ExploitBench är en annan klass än Sonnet 5:s avsiktliga vägran.
• Du behöver billigare output-tokens. Efter augusti 2026 går Sonnet 5:s pris till $15 per 1M jämfört med Terras $12.
• Du vill ha dokumenterade hämtningstal för lång kontext, som 72,5% på MRCR v2 i bandet 512K–1M.

Välj Claude Sonnet 5 om...

• Dina prompts eller filkontext är stora. Platt prissättning upp till 1M tokens slår Terras 272K-stup, och skillnaden är en sväng på 29% på en månad med 10M input.
• Du vill ha en modell som avböjer cyberarbete per design. Anthropics egen bedömning är att Sonnet 5 har väsentligt sämre cyberförmåga än Opus 4.8 och Mythos 5, vilket för de flesta produktteam är det önskade beteendet.
• Du är redan i Claude-ekosystemet. Sonnet 5 är standard på Free och Pro och körs i Claude Code.
• Du vill ha en enda ratt snarare än en inställningspanel. Adaptivt tänkande plus ansträngningsnivåer är en mindre yta att resonera om än ansträngning plus max plus ultra plus verktygsanropslägen.

Om kostnaden är den bindande begränsningen är de tre genomräknade arbetsbelastningarna det snabbaste sättet att se vilken sida du hamnar på: $50 mot $63 under en genereringstung månad, $32 mot $45 vid hämtning under tröskel, och $58 mot $45 när varje förfrågan passerar 272K input-tokens.

Så kommer du igång med GPT-5.6 Terra och Claude Sonnet 5

Båda modellerna är allmänt tillgängliga idag, och båda är modellerna som deras leverantörer delar ut gratis, så att testa dem kostar inget mer än tid.

Göra ditt första API-anrop

Detta är separata SDK:er, så att byta mellan dem är mer än en modellsträng. Båda anropen är tillräckligt korta för att skillnaden ska synas direkt.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-terra",  # swap for gpt-5.6-sol or gpt-5.6-luna
    input="Refactor this pytest fixture to avoid module-level state.",
)
print(response.output_text)

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5",  # no temperature/top_p/top_k on this model
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this pytest fixture to avoid module-level state."}],
)
print(message.content.text)

Om du porterar befintlig Anthropic-kod, kom ihåg att ta bort temperature, top_p, top_k och all manuell konfiguration för extended thinking först, eftersom Sonnet 5 returnerar 400 i stället för att ignorera dem.

För hela setup-vägen på Anthropics sida går vår kompletta guide till Claude API djupare än vad som är rimligt här. För att komma igång på GPT-sidan är vår kurs Working with the OpenAI API den bästa startpunkten.

Avslutande tankar

En mening: Terra är den bättre mellanklassmodellen för terminalagenter och verktygstäta pipelines, och Sonnet 5 är den bättre för stora prompts och team som vill ha en mindre yta att resonera om.

Det jag tycker är mest intressant är att båda leverantörerna valde mellannivån som gratisstandard, och sedan gjorde motsatta satsningar på vad en mellanklassmodell ska avböja. OpenAI tränade Terra för cyberarbete och lade den skarpaste kapabiliteten bakom identitetsverifiering och hårdvarubaserade passnycklar. Anthropic tränade Sonnet 5 att inte göra det alls, och lade sedan skydd ovanpå. Inget av angreppssätten är uppenbart rätt, och båda skapar verklig friktion för legitimt arbete.

Om du vill bygga upp bakgrunden för att fatta dessa beslut själv i stället för att läsa någon annans benchmarktabell, rekommenderar jag att börja med vår AI Fundamentals-skill track.