GPT-6 Sol เทียบกับ Claude Opus 5.5: เกณฑ์ชี้วัด ราคา และควรใช้ตัวไหน

ความสนใจต่อโมเดลใหม่ของ Anthropic อยู่ได้ราวชั่วโมงเดียวในศึกชิงโมเดลระดับแนวหน้าที่มีประสิทธิภาพคุ้มค่าและเข้าถึงได้มากขึ้น 

Claude Opus 5.5 ของพวกเขาเป็นโมเดลตัวแรกในตระกูล Claude 5.5 ชูจุดขายว่าให้ประสิทธิภาพระดับ Fable 5.1 ด้วยต้นทุนรันที่ต่ำกว่า Opus 5

OpenAI ตอบสนองอย่างรวดเร็ว เผยแพร่ GPT-6 Sol เป็นรุ่นระดับกลางของตระกูล GPT-6 ฝึกด้วยวิธีเดียวกับรุ่นเรือธง GPT-6 Astra และเปิดราคาผ่าน API ที่ครึ่งหนึ่งของรุ่นก่อนหน้า GPT-5.6 Sol

ในบทความนี้ จะเปรียบเทียบ GPT-6 Sol และ Claude Opus 5.5 ในหลายหมวดประสิทธิภาพ มาตรการคุ้มกัน และการตั้งราคา พร้อมการทดสอบสร้างจริงแบบลงมือทำที่รันกับทั้งสองโมเดล

สรุปสั้น

• Claude Opus 5.5 เผยแพร่สกอร์เบนช์มาร์กด้านการโค้ดเชิงตัวแทนที่ดีกว่า และนำทั้งสองเบนช์มาร์กที่ทั้งคู่มีร่วมกัน
• GPT-6 Sol มีราคาปลีกครึ่งหนึ่ง แต่ช่องว่างแคบลงเมื่อเป็นลูปตัวแทนที่พึ่งแคชหนักและคำขอยาวมาก
• ในการทดสอบสร้าง เกมทั้งคู่ทำตรรกะยากได้ถูกต้อง และ Sol ส่งงานเกมที่ขัดเกลาได้ดีกว่า
• เลือก Opus 5.5 สำหรับการโค้ดเชิงตัวแทนที่รันยาว หรือสำหรับดีพลอยเมนต์ที่ต้องรันได้บนคลาวด์หลักทั้งสามราย
• เลือก Sol สำหรับงานปริมาณมากที่ต้องคุมต้นทุน สำหรับทีม Codex และ ChatGPT Work และสำหรับออโตเมชันแอปธุรกิจแบบประหยัด

GPT-6 Sol คืออะไร?

GPT-6 Sol เป็นโมเดลระดับกลางของ GPT-6 จาก OpenAI เปิดตัวเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 พร้อมกับ GPT-6 Luna และอยู่ต่ำกว่ารุ่นเรือธง GPT-6 Astra

จุดขายคือสูตรการฝึกของ Astra ที่ครึ่งหนึ่งของราคา API ของ GPT-5.6 Sol พร้อมการแคชพรอมต์ที่ยังใช้ได้แม้เปลี่ยนระดับความพยายามในการให้เหตุผลหรือเครื่องมือกลางบทสนทนา

คู่มือ GPT-6 Sol และ Luna ของเราครอบคลุมการเปิดตัว และ บทเรียน API ของ GPT-6 Astra อธิบายเครื่องมือแบบอะซิงก์และการควบคุมของทั้งตระกูล

Claude Opus 5.5 คืออะไร?

Claude Opus 5.5 เป็นโมเดล Claude 5.5 ตัวแรกของ Anthropic เปิดตัวเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 ในฐานะโมเดลชั้นนำใหม่ของบริษัทสำหรับการโค้ดเชิงตัวแทนที่รันยาวและงานความรู้

จุดขายคือผลลัพธ์ระดับ Fable ในราคา Opus: Anthropic ระบุว่าทำได้เทียบ Claude Fable 5.1 ในงานส่วนใหญ่ และมาพร้อมมาตรการคุ้มกันไซ버ซีเคียวริตี้และชีววิทยาระดับ Fable

คู่มือ Opus 5.5 ของเราครอบคลุมการเปิดตัว และ บทเรียน API ของ Claude Opus 5 ครอบคลุม API รุ่นก่อน

GPT-6 Sol เทียบกับ Claude Opus 5.5: เผชิญหน้ากัน

เพราะช่วงเปิดตัวใกล้กันมาก ไม่มีผู้ขายรายใดใส่โมเดลใหม่ของอีกรายในตารางเปิดตัว จึงมีเบนช์มาร์กซ้อนกันเพียงสองตัว และ Opus 5.5 นำทั้งคู่ ฝั่ง Sol อาศัยราคาและผลจากการทดสอบของเราเอง

เวิร์กโฟลว์การโค้ดและเชิงตัวแทน

Opus 5.5 เผยตัวเลขการโค้ดเชิงตัวแทนที่แข็งแรงกว่า และโพสต์ของ Sol ก็ไม่ได้โต้แย้งโดยตรง Anthropic รายงาน Opus 5.5 บน Terminal-Bench 4.0, FrontierCode และ CursorBench; OpenAI รายงาน Sol บน DeepSWE และบรรยายผล FrontierCode เพียงว่าเทียบ Claude Fable 5.1 ที่ระดับ xhigh Anthropic ให้คะแนน Fable 5.1 ที่ 50.3% บน FrontierCode เทียบกับ 54.4% สำหรับ Opus 5.5 ดังนั้นหากทั้งสองอ้างถูก Sol จะอยู่ราวสี่คะแนนหลัง Opus 5.5 บนเบนช์มาร์กเดียวที่ทั้งสองฝ่ายเอ่ยถึง

ทั้งสองค่ายพึ่งพาเกร็ดเล่าระยะยาวมากกว่าคะแนนร่วมกัน ด้าน Anthropic โปรเจ็กต์เขียนใหม่ HAProxy จาก C เป็น Rust ทำให้ Opus 5.5 จบใน 9.5 ชั่วโมง เทียบกับ 12 ชั่วโมงของ Fable 5.1 ที่ต้นทุนต่ำกว่าราว 51% ด้าน OpenAI โต้ด้วยต้นทุนต่อภารกิจ: Sol ทำคะแนน DeepSWE ห่าง Fable 5 ราวหนึ่งจุดที่ต้นทุนต่ำกว่าประมาณ 80%

สองเหตุผลที่ควรอ่านตารางเหล่านี้อย่างระมัดระวัง:

• Anthropic รัน Opus 5.5 พร้อมมาตรการคุ้มกันระดับโปรดักชัน และระบุว่างานด้านไซเบอร์และชีววิทยาที่ถูกเปลี่ยนเส้นทางน่าจะทำให้คะแนนต่ำลง
• การเปรียบเทียบต้นทุนต่อภารกิจของ OpenAI จับคู่ Sol ที่ระดับ xhigh หรือ max กับโมเดล Claude ที่ระดับความพยายามต่างกัน

บนกระดาษ Opus 5.5 เป็นโมเดลโค้ดที่แข็งแรงกว่า; ช่องว่างนั้นไม่ปรากฏในบททดสอบสร้างเดี่ยวของเราด้านล่าง

เวิร์กโฟลว์ธุรกิจและการใช้งานคอมพิวเตอร์

Opus 5.5 นำหน้าทั้งสองเบนช์มาร์กที่ทั้งคู่มีร่วมกัน และช่องว่างบน AutomationBench เป็นตัวเลขที่ใสที่สุดในบทความ: 40.0% สำหรับ Opus 5.5 เทียบกับ 33.2% สำหรับ Sol บนการทดสอบตัวแทนของ Zapier ที่ทำงานข้ามเครื่องมือธุรกิจ 47 รายการ

ข้อโต้แย้งของ Sol คือบิล: OpenAI วางกรอบว่า Sol ชนะ Claude Opus 5 ที่ 9% ของต้นทุนต่อภารกิจของ Opus 5 แม้การเปรียบเทียบจะอยู่กับ Opus รุ่นก่อนหน้า ไม่ใช่รุ่นนี้

Opus 5.5 แข็งแกร่งกว่าในฐานะตัวแทนตามคะแนน; Sol คือโมเดลที่รันได้กับทุกทิกเก็ตโดยไม่เจ็บตัว

งานความรู้และความน่าเชื่อถือเชิงข้อเท็จจริง

Opus 5.5 มีตัวเลขข้ามผู้ขายเพียงรายการเดียวที่นี่: 1846 Elo บน GDPval-AA v2.1 นำหน้าคะแนนของ GPT-6 Astra และ GPT-5.6 Sol ในตารางของ Anthropic; ตัว Sol เองไม่ได้ระบุ ในการทดสอบเขียนรายงานของ Anthropic ที่ตัวเลขแต่งใด ๆ ทำให้สอบตก 16 จาก 18 รายงานของ Opus 5.5 ผ่าน และทั้ง Fable 5.1 กับ Opus 5 ไม่ผ่านเลย

หลักฐานของ Sol เทียบกับรุ่นก่อน: บนชุดข้อเท็จจริงภายในของ OpenAI Sol ทำผิดพลาดประมาณครึ่งหนึ่งของ GPT-5.6 Sol การทดสอบ AA-Omniscience ของ Artificial Analysis ก็สอดคล้อง แต่มีข้อแม้: อัตราหลอนของ Sol ลดจาก 92% เหลือ 60% ขณะตอบเพียง 83% ของคำถาม เทียบกับ 99% ของรุ่นก่อน

ทั้งคู่ระมัดระวังยิ่งกว่ารุ่นก่อน ๆ; มีเพียง Opus 5.5 ที่แสดงต่อคู่แข่งให้เห็น

มาตรการคุ้มกันและข้อจำกัด API

Sol เป็น API ที่ถูกจำกัดน้อยกว่า ส่วน Opus 5.5 ถูกกำกับดูแลมากกว่า

Opus 5.5 ไม่สามารถรันโดยปิดการคิด ปฏิเสธการบังคับใช้เครื่องมือ และผูกบล็อกการคิดกับโมเดลและบทสนทนาที่สร้างมันขึ้นมา ดังนั้นคอนเท็กซ์ที่แก้ไขจะล้มเหลวด้วยข้อผิดพลาด 400 บนบัญชีที่สร้างหลัง 31 สิงหาคม 2026 งานไซเบอร์ซีเคียวริตี้ส่วนใหญ่ถูกเปลี่ยนเส้นทางไปยัง Opus 4.8 นอกโปรแกรมยืนยันความถูกต้องด้านไซเบอร์ และงานชีววิทยาต้องใช้โปรแกรมยืนยันด้านชีววิทยา

บันไดของ Sol มีตั้งแต่ none ถึง max สามารถเปลี่ยนระดับความพยายามกลางบทสนทนาโดยไม่ทำให้แคชเสีย และ OpenAI รายงานว่ามีการอ้างงานโค้ดที่ทำให้เข้าใจผิดน้อยกว่า GPT-5.6 Sol

นี่คือการแลกที่ตั้งใจไว้: Opus 5.5 พยายามข้ามขอบเขตการควบคุมน้อยกว่า Opus 5 ราว 85% ซึ่งสำคัญสำหรับตัวแทนที่รันโดยไม่มีคนดูแล

ราคา: สิ่งที่จ่ายจริง

Opus 5.5 มีราคาเท่าตัวของ Sol ตามเรทพาดหัว แต่กลไกจริงที่ตัวแทนจ่ายทำให้แพตเทิร์นแตก: ค่าอ่านจากแคชเท่ากัน และ Sol มีค่าใช้จ่ายเพิ่มสำหรับคำขอที่เกิน 272K โทเค็น ซึ่ง Anthropic ไม่มี

เรทโทเค็นเทียบกันข้าง ๆ

ส่วนต่างราคาเป็นเส้นตรงทั้งอินพุต เอาต์พุต และการเขียนแคช จึงกระทบทุกทรงเวิร์กโหลดเท่า ๆ กันจนกว่าจะมีการแคชหรือบริบทยาว ค่าอ่านจากแคชเป็นข้อยกเว้น และ Anthropic ระบุว่าคิดเป็นส่วนใหญ่ของต้นทุนงานตัวแทนและการโค้ด ไม่มีผู้ขายรายใดเผยเรทแยกสำหรับโทเค็นการให้เหตุผล จึงควรตั้งงบไว้ที่เรทเอาต์พุต

เวิร์กโหลดจริงมีค่าใช้จ่ายเท่าใด

แถวเกินเกณฑ์คือประเด็น: เมื่อทุกคำขอข้ามเกณฑ์ ค่าธรรมเนียมของ Sol จะดันบิลให้ห่างจาก Opus 5.5 เพียง 8% ดังนั้นไปป์ไลน์ค้นคืนบริบทยาวแทบไม่ได้ส่วนลดจากการเลือก Sol ลูปพึ่งแคชหนักทำให้ช่องว่างแคบลงเหลือ 33% ด้วยเหตุผลต่างกัน: การอ่านแคช 1,000 ครั้งมีราคาเท่ากันในทั้งสองโมเดล และมีเพียงโทเค็นสดเท่านั้นที่โดนราคาแพงคูณ 2

ทั้งสองโมเดลใช้ตัวตัดโทเค็นต่างกัน และไม่มีผู้ขายรายใดเผยจำนวนโทเค็นสำหรับเวิร์กโหลดร่วม จึงควรตีความยอดรวมเหล่านี้เป็นการเปรียบเทียบเรทมากกว่าบิลจริง Anthropic ระบุว่า Opus 5.5 ใช้โทเค็นต่อภารกิจน้อยกว่า Opus 5 แต่ไม่ได้บอกว่าเทียบกับ Sol อย่างไร

ประสิทธิภาพของ GPT-6 Sol และ Claude Opus 5.5

เบนช์มาร์กจากสองผู้ขายที่ไม่ได้ทดสอบโมเดลของอีกฝ่ายไปได้จำกัด จึงรันงานสร้างหนึ่งงานกับทั้งสองโดยใช้พรอมต์และเครื่องมือเหมือนกันทุกประการ

การทดสอบ

ให้ทั้งคู่สร้างเกม Tetris แบบไฟล์เดียวบนกระดาน 12×24 โดยมีลูกเล่น: แรงโน้มถ่วงพลิกทุก 20 วินาที สองอย่างที่พรอมต์กำหนดทำให้งานยาก: หลังการพลิก ชิ้นต้องตกขึ้นด้านบนไปยังเพดานและล็อกกับกองที่สองตรงนั้น โดยแถวเต็มเคลียร์ได้ทั้งสองกอง และเซลล์ที่ล็อกแล้วต้องไม่ขยับเลย

ทั้งสองรันใน OpenCode ด้วยพื้นผิวเครื่องมือที่ปักหมุดเหมือนกัน: อ่านไฟล์ ค้นหา และแก้ไขเท่านั้น ไม่มีเชลล์และไม่มีเครือข่าย ทั้งคู่รันที่ระดับการให้เหตุผล high ครั้งละหนึ่งความพยายาม ไม่รีทราย และพรอมต์ถูกส่งแบบไบต์ต่อไบต์ไปยังเซสชันใหม่

มีอสมมาตรหนึ่งข้อที่ควรจำ: high อยู่ต่ำกว่าระดับสูงสุดสองขั้นในบันไดของทั้งคู่ แต่บันไดของ Sol มีขั้น none เพิ่มที่ก้นบันได ดังนั้น high จึงเป็นขั้นที่สี่จากหกของ Sol และขั้นที่สามจากห้าของ Opus 5.5

นี่คือพรอมต์:

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.

ได้บันทึกต้นทุนและให้คะแนนทั้งคู่ตามรูบริกสามข้อด้านล่าง โดยให้คะแนน 1 ถึง 5:

• กลไกการพลิก: เมื่อแรงโน้มถ่วงพลิก ชิ้นส่วนตกขึ้นจริงไหม ล็อกบนเพดาน และเคลียร์แถวตรงนั้น ในขณะที่กองเดิมไม่ขยับ?
• ความสมบูรณ์ของเกม: เป็น Tetris ที่เล่นได้ครบถ้วนใต้ลูกเล่นนี้หรือไม่?
• คุณภาพภาพและความลื่นไหล: ลื่นไหลและอ่านง่ายไหม และการพลิกดูเป็นเจตนา ไม่ใช่ภาพกระตุก?

ผลงานของ GPT-6 Sol

Sol ใช้ 6 เทิร์นและ 9 คอลเครื่องมือ: ลิสต์ ค้นหา และอ่านพื้นที่ทำงานเปล่าก่อนจะเขียน index.html ขนาด 22 KB แล้วแพตช์อีกหนึ่งครั้ง ผลงานที่ออกมามีการสร้างแบรนด์ของตัวเอง "Fall / Rise, a game of shifting ground" พร้อมพาเนลแรงโน้มถ่วงที่เปลี่ยนสีจากอำพันเป็นสีเทียลตอนพลิก มีเคาน์ต์ดาวน์ถึงการพลิกครั้งถัดไป และการ์ดกติกาที่ขอบ

มันทำตามที่ควรและทำงานได้ลื่นไหลและเสถียร: กองที่พื้นอยู่กับที่ตอนพลิก ชิ้นส่วนลอยขึ้นและล็อกบนเพดาน แถวเคลียร์ได้ทั้งสองกอง และการ soft drop ตอบสนองดี ทำให้เล่นสนุกกว่าของอีกฝั่ง