GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5: Benchmarks, prissättning och vad du ska välja

Uppmärksamheten på Anthropics nya modell varade bara i ungefär en timme i jakten på mer effektiva och prisvärda frontlinjemodeller. 

Deras Claude Opus 5.5 är den första modellen i familjen Claude 5.5, lanserad som prestanda i nivå med Fable 5.1 till en lägre driftkostnad än Opus 5.

OpenAI svarade mycket snabbt och publicerade GPT-6 Sol som mellanskiktet i GPT-6-familjen, tränad med samma metoder som flaggskeppet GPT-6 Astra och lanserad till halva API-priset jämfört med föregångaren GPT-5.6 Sol.

I den här artikeln jämför jag GPT-6 Sol och Claude Opus 5.5 inom många prestandakategorier, skyddsräcken och prissättning, och jag inkluderar ett praktiskt bygga-test jag körde på båda.

TL;DR

• Claude Opus 5.5 publicerar starkare agentiska kodningsbenchmarks och leder båda de benchmarks som modellerna faktiskt delar.
• GPT-6 Sol kostar hälften så mycket till listpris, men gapet krymper i cache-tunga agentloopar och vid mycket långa förfrågningar.
• I vårt bygga-test fick båda till den svåra logiken, och Sol levererade det mer polerade spelet.
• Välj Opus 5.5 för långvarig agentisk kodning eller för en driftsättning som måste köras på alla tre stora moln.
• Välj Sol för kostnadskänslig volym, för Codex- och ChatGPT Work-team, och för affärsautomatisering med begränsad budget.

Vad är GPT-6 Sol?

GPT-6 Sol är OpenAIs mellannivåmodell i GPT-6, släppt den 22 september 2026 tillsammans med GPT-6 Luna och positionerad under flaggskeppet GPT-6 Astra.

Försäljningsargumentet är Astras träningsrecept till halva GPT-5.6 Sols API-pris, med prompt-caching som överlever ändringar mitt i samtal avseende resonemangsinsats eller verktyg.

Vår guide till GPT-6 Sol och Luna täcker lanseringen, och vår GPT-6 Astra API-handledning går igenom familjens asynkrona verktyg och styrning.

Vad är Claude Opus 5.5?

Claude Opus 5.5 är Anthropics första Claude 5.5-modell, släppt den 22 september 2026, som företagets nya ledande modell för långvarig agentisk kodning och kunskapsarbete.

Försäljningsargumentet är resultat i Fable-klass till Opus-priser: Anthropic säger att den matchar Claude Fable 5.1 på det mesta, och den levereras med cybersäkerhets- och biologiskapsguardrails i Fable-klass.

Vår guide till Opus 5.5 täcker lanseringen, och vår Claude Opus 5 API-handledning täcker föregående generations API.

GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5: Direkt jämförelse

På grund av de snäva lanseringstiderna tog ingen leverantör med den andras nya modell i sin lanseringstabell, så modellerna överlappar bara på två benchmarks, och Opus 5.5 leder båda. Sols argument vilar på priset och på hur den stod sig i vårt eget test.

Kodning och agentiska arbetsflöden

Opus 5.5 publicerar starkare agentiska kodningssiffror, och Sols inlägg bestrider dem inte direkt. Anthropic rapporterar Opus 5.5 på Terminal-Bench 4.0, FrontierCode och CursorBench; OpenAI rapporterar Sol på DeepSWE och beskriver dess FrontierCode-resultat endast som att matcha Claude Fable 5.1 vid xhigh-insats. Anthropic sätter Fable 5.1 på 50,3% på FrontierCode mot 54,4% för Opus 5.5, så om båda påståenden håller, ligger Sol runt fyra poäng bakom Opus 5.5 på den enda kodningsbenchmark som båda leverantörer nämner.

Båda leverantörerna lutar sig mot långhorisontella anekdoter snarare än delade siffror. Anthropics interna omskrivning av HAProxy från C till Rust lät Opus 5.5 bli klar på 9,5 timmar mot 12 för Fable 5.1 till 51% lägre kostnad. OpenAIs argument är kostnad per uppgift: Sol hamnar inom ungefär en poäng från Fable 5:s DeepSWE-resultat till cirka 80% lägre kostnad.

Två skäl att ta dessa tabeller med en nypa salt:

• Anthropic körde Opus 5.5 med produktionsskydd aktiverade och säger att omdirigerade uppgifter inom cybersäkerhet och biologi sannolikt sänkte dess resultat.
• OpenAIs jämförelser av kostnad per uppgift parar Sol vid xhigh eller max mot Claude-modeller på andra insatsnivåer.

På pappret är Opus 5.5 den starkare kodningsmodellen; vårt enda bygga-test nedan är där det glappet inte syntes.

Affärsarbetsflöden och datoranvändning

Opus 5.5 leder båda benchmarks som modellerna delar, och AutomationBench-gapet är den renaste siffran i artikeln: 40,0% för Opus 5.5 mot 33,2% för Sol på Zapiers test av agenter som arbetar över 47 affärsverktyg.

Sols motargument är fakturan: OpenAI framställer Sol som att slå Claude Opus 5 till 9% av Opus 5:s kostnad per uppgift, även om den jämförelsen gäller föregående Opus, inte denna.

Opus 5.5 är den starkare agenten på poäng; Sol är den du har råd att köra på varje ärende.

Kunskapsarbete och faktamässig tillförlitlighet

Opus 5.5 håller den enda korsleverantörssiffran här: 1846 Elo på GDPval-AA v2.1, före GPT-6 Astra och GPT-5.6 Sol i Anthropics tabell; Sol själv listas inte. I Anthropics rapportskrivningstest, där vilken påhittad siffra som helst underkänner körningen, klarade 16 av 18 Opus 5.5-rapporter testet, och varken Fable 5.1 eller Opus 5 klarade en enda gång.

Sols bevis gäller mot sin egen föregångare: på OpenAIs interna faktasätt gör Sol ungefär hälften så många misstag som GPT-5.6 Sol. Artificial Analysis AA-Omniscience-test håller med, med en hake: Sols hallucinationsfrekvens föll från 92% till 60% medan den bara besvarade 83% av frågorna mot föregångarens 99%.

Båda är mer försiktiga än sina föregångare; endast Opus 5.5 har visat det mot en konkurrent.

Skyddsräcken och API-begränsningar

Sol är det mindre begränsade API:et, och Opus 5.5 är det mer övervakade.

Opus 5.5 kan inte köras med avstängt tänkande, avvisar framtvingad verktygsanvändning och binder thinking-block till modellen och konversationen som skapade dem, så redigerad kontext ger fel 400 på konton skapade efter 31 augusti 2026. De flesta cybersäkerhetsuppgifter omdirigeras till Opus 4.8 utanför dess Cyber Verification Program, och arbete inom biologi kräver dess Life Sciences Verification Program.

Sols stege går från none till max, insatsen kan ändras mitt i samtal utan att cachen bryts, och OpenAI rapporterar färre vilseledande påståenden om dess kodningsarbete än GPT-5.6 Sol.

Avvägningen är medveten: Opus 5.5 försökte korsa inneslutningsgränser ungefär 85% mer sällan än Opus 5, vilket spelar roll för obevakade agenter.

Prissättning: vad du faktiskt betalar

Opus 5.5 kostar exakt dubbelt mot Sol på huvudpriserna, men de två mekanismer som agenter faktiskt betalar för bryter mönstret: cache-läsningar kostar samma, och Sol lägger på ett tillägg över 272K tokens som Anthropic inte gör.

Tokenpriser sida vid sida

Premien är platt över indata, utdata och cache-skrivningar, så den drabbar alla arbetsbelastningsformer lika tills caching eller lång kontext kommer in i bilden. Cacheade läsningar är undantaget, och Anthropic säger att de utgör huvuddelen av kostnaden för agentiskt arbete och kodning. Ingen av leverantörerna publicerar separat pris för resonemangstokens, så budgetera dem till utdata-priset.

Vad en verklig arbetslast kostar

Raden över tröskeln är rubriken: när varje förfrågan passerar tröskeln lyfter Sols tillägg dess nota till inom 8% av Opus 5.5, så en återhämtningspipeline med lång kontext får nästan ingen rabatt för att välja Sol. Den cache-tunga loopen krymper gapet till 33% av en annan orsak: de 1 000 cacheade läsningarna kostar samma på båda modellerna, och bara de nya tokenen bär 2x-premien.

Modellerna använder olika tokenizer, och ingen leverantör har publicerat tokenantal för en delad arbetslast, så behandla dessa totaler som en prisjämförelse snarare än en faktura. Anthropic säger att Opus 5.5 använder färre token per uppgift än Opus 5, men inte hur den står sig mot Sol.

Hur GPT-6 Sol och Claude Opus 5.5 presterade

Benchmark från två leverantörer som aldrig testade varandras modell räcker bara så långt, så jag körde ett bygguppdrag mot båda med identisk prompt och identiska verktyg.

Testet

Jag bad båda bygga en Tetris-klon i en enda fil på en 12×24-bräda med en twist: gravitationen vänder var 20:e sekund. Två saker som prompten kräver gör det svårt: efter en vändning måste bitarna falla mot taket och låsa på en andra stapel där, med fulla rader som rensas på endera stapeln, och celler som redan är låsta får aldrig flytta sig.

Båda modellerna kördes i OpenCode med identisk fast verktygsyta: bara fil-läsning, sökning och redigering, ingen shell och inget nätverk. Båda kördes på high resonemangsinsats, ett försök var, inga omtag, och prompten levererades byte-för-byte till en ny session.

En asymmetri att ha i åtanke: high ligger två steg under taket på båda stegarna, men Sols stege har ett extra none-steg längst ner, så high är dess fjärde av sex inställningar och Opus 5.5:s tredje av fem.

Detta var prompten:

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.

Jag registrerade kostnaden och betygsatte båda enligt följande tre bedömningsmallar, med poäng från 1 till 5:

• Flip-mekanik: När gravitationen vänder, faller bitar verkligen uppåt, landar i taket och rensas där, medan den gamla stapeln står kvar?
• Spelkomplettering: Är det ett komplett, spelbart Tetris under twisten?
• Visuell kvalitet och känsla: Är det mjukt och läsbart, och ser vändningen avsiktlig ut snarare än glitchig?

Vad GPT-6 Sol producerade

Sol tog 6 varv och 9 verktygsanrop: den listade, sökte och läste den tomma arbetsytan innan den skrev en 22 KB index.html, och patchade den sedan en gång till. Resultatet har egen branding, "Fall / Rise, a game of shifting ground", med en gravitationspanel som byter färg från bärnsten till teal vid flippen, en nedräkning till nästa inversion och ett regelkort i marginalen.

Det gör vad det ska och fungerar smidigt och stabilt: golvstapeln står kvar vid flippen, bitar stiger och låser i taket, rader rensas på båda staplarna och soft drop känns responsiv, vilket gjorde det roligare av de två att spela.