Skal du vælge mellem GPT-6.1 Sol og Claude Opus 5.5? Start med de opgaver, du skal have løst, og prisen for en hel anmodning. Sol har lavere officielle tokenpriser ved kort kontekst; Opus 5.5 beholder standardpriserne i hele sit kontekstvindue på 1 mio. tokens. Deres offentliggjorte evalueringer bruger forskellige opsætninger, så ingen af dem vinder universelt. De officielle pristabeller finder du nedenfor.
Specifikationer og positionering
| Dimension | GPT-6.1 Sol | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| Udbyder | OpenAI | Anthropic |
| Native API-ID | gpt-6.1-sol | claude-opus-5-5 |
| Kontekstvindue | 1.050.000 tokens | 1 mio. tokens |
| Maksimalt standardoutput | 128.000 tokens | 128K tokens |
| Input → output | Tekst og billeder → tekst | Tekst og billeder → tekst |
| Standard ræsonnementsindsats | medium | medium |
| Ræsonnementsparameter | reasoning.effort | output_config.effort |
| Native grænseflade til værktøjskald | Responses API | Messages API |
Kilder: OpenAI's modelside og Opus 5.5-overblikket. Sol angiver separat et maksimalt input på 922.000 tokens. Opus understøtter 300K output via Message Batches med en bestemt betakonfiguration; det er ikke dens standardgrænse for synkrone kald.
Et større annonceret vindue giver ikke direkte proportionalt flere brugbare dokumenter. Tokenisering og konteksthåndtering er forskellige. Tæl tokens på dine egne filer, reservér plads til output, og test, hvor præcist modellen finder oplysninger.
Kodning og agenter: offentliggjorte testresultater
OpenAI og Anthropic har offentliggjort flere evalueringer af kodning og agenter. Tabellen parrer hvert resultat med de vigtigste testbetingelser, så du kan vurdere, hvilke fund der er relevante for dit arbejde.
| Test | Offentliggjort resultat | Hvor det gælder |
|---|---|---|
| OpenAI: AutomationBench | Sol på medium: 2,2 point over Opus 5.5 til cirka en tredjedel af opgaveprisen | Resultat for dette workflow og denne testopsætning |
| OpenAI: GDP.pdf | Sol over Opus 5.5 med fallbacks til under halvdelen af opgaveprisen | PDF-opgaver og fallback-betingelser har betydning |
| Anthropic: Terminal-Bench 4.0 | Opus 5.5: 66,4 % på xhigh; sammenligningen omfatter Astra og GPT-5.6 Sol | GPT-6.1 Sol blev ikke testet i denne tabel |
Testresultaterne stammer fra OpenAI's evaluering ved lanceringen af Sol og Anthropics annoncering af Opus 5.5. OpenAI's tal for konkurrenterne kommer fra offentlige rapporter. Anthropic brugte andre ræsonnementsniveauer og fortsatte ved nogle opgaver med sikkerhedsspærring med andre Claude-modeller. Testbetingelserne er forskellige, så læs hvert resultat for sig i stedet for at samle dem i én samlet rangliste.
Til softwarearbejde bør du score testsucces, adfærdsmæssige regressioner, gentagne prompts og tid til gennemgang hver for sig. En overbevisende patch kan stadig være dyr at validere eller rette.
Dokumenter, skrivning og faktuel pålidelighed
PDF-evalueringen giver Sol ét dokumenteret referencepunkt. Anthropic fremhæver langvarigt arbejde og tydeligere kommunikation, men deres udtalelser og præferencer viser ikke, at Opus er overlegen til alle skriveopgaver.
Brug to lag af accepttest. For faktuel kvalitet skal du kontrollere citater, beregninger, udeladelser og om usikkerhed erkendes. For udtryk skal du vurdere opbygning, tone, terminologi og redigerbarhed. At give begge modeller de samme modstridende kilder kan være mere oplysende end at bede hver af dem om at "skrive professionelt".
Der er kun lidt offentlig testning af de to modeller under samme betingelser til kinesisk skrivning, oversættelse eller specialistopgaver. Hvis de opgaver er vigtige for dig, så lav en blind gennemgang med dit eget materiale. Til nye fakta skal du give begge modeller de samme opdaterede kilder og kontrollere deres svar og citater.
Syn og computerbrug
Begge modtager tekst og billeder og returnerer tekst. Sol nævner computerbrug blandt sine værktøjer. Opus' migrationsvejledning kræver ændringer i integrationen, herunder afvisning af det ældre værktøj computer_20251124 på Claude API og Google Cloud.
Læs OSWorld-scorer sammen med testversionen. OpenAI rapporterer 2,0 offline delvis belønning, udgave v2026.08.08; Anthropic betegner sit resultat som 2.1 delvis. De forskellige versioner og scoringsmetoder understøtter ikke en pålidelig føring, der udregnes ud fra disse tal.
Kør i stedet det samme browserworkflow, og følg forkerte handlinger, genopretning, sluttilstand og menneskelig indgriben. Hold native modaliteter adskilt fra platformens værktøjer: adgang til et billedgenereringsværktøj gør ikke ræsonnementsmodellen til en model med native billedoutput.
Officielle API-priser: opdelt i kort og lang kontekst
Alle tal nedenfor er standardpriser i amerikanske dollar pr. million tokens. Det er ikke abonnementspriser eller tilbud fra PoYo.
| Omkostning | Sol: input ≤272K | Sol: input >272K | Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| Input uden cache | 2.00 | 4.00 | 4.00 |
| Cache-læsning | 0.10 | 0.20 | 0.20 |
| Cache-skrivning | 2.50 | 5.00 | 5.00 (5m) / 8.00 (1h) |
| Output | 10.00 | 15.00 | 20.00 |
Kilder: OpenAI API pricing, Anthropic API pricing. Sols priser for lang kontekst gælder for hele anmodningen, så snart tærsklen overskrides. Opus beholder standardpriserne op til 1 mio. Cachens levetid og adfærd er forskellige, så ens skrivepriser betyder ikke, at funktionerne er ligeværdige.
To eksempler på prisen for en anmodning
Disse overslag bruger de samme afregnelige tokenmængder for begge modeller, Standard-behandling og ingen cache, regionalt tillæg eller værktøjsgebyrer. Rigtige opgaver kan bruge andre mængder tokens.
| Antaget forbrug | GPT-6.1 Sol | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| 100K input + 10K afregneligt output | 0.1×2 + 0.01×10 = $0.30 | 0.1×4 + 0.01×20 = $0.60 |
| 300K input + 10K afregneligt output | 0.3×4 + 0.01×15 = $1.35 | 0.3×4 + 0.01×20 = $1.40 |
Sol er 50 % billigere i det første eksempel og cirka 3,6 % billigere i det andet. Det faktiske forbrug afhænger også af ræsonnement-tokens, cache-hits, nye forsøg og vellykket gennemførelse.
Et nyttigt indkøbsmål er det samlede forbrug pr. kald divideret med godkendte opgaver. Lavere tokenpriser kan blive opvejet af ekstra forsøg eller dyre manuelle rettelser.
Ræsonnementskontrol og migrationsindsats
Begge tilbyder low, medium, high, xhigh og max, men ens betegnelser betyder ikke ens beregningsbudgetter. Sol afviser none og minimal; Opus 5.5 holder adaptiv tænkning slået til.
Sols værktøjskald bruger Responses; Chat Completions-anmodninger kan ikke indeholde værktøjer. Opus afviser gennemtvungne tool_choice-værdier som any eller et navngivet tool, og programmer skal håndtere bevarede tænkeblokke og visningen af dem. Det er ikke nok at skifte modelstrengen for at sikre en agentløkke, der virker.
Tjek anmodningsparametre, håndtering af værktøjsresultater, validering af strukturerede outputs, afvisninger og timeouts. Test derefter en hel opgave over flere ture. Hvis du bruger en routing-udbyder, så validér de funktioner, dens faktiske endpoint udstiller, i stedet for at antage fuld paritet med de native funktioner.
Hastighed, adgang og udrulning
Begge udbydere tilbyder behandlingstilstande, men deres hastighedspåstande sammenligner som regel en model med dens egen baseline. For at sammenligne Sol og Opus direkte skal du teste de samme opgaver i den samme region og medregne ventetid i kø, ræsonnement, værktøjskørsel og omarbejde i den forløbne tid.
Opus' dokumentation nævner blandt andet Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud og Microsoft Foundry som adgangsveje. Sol dokumenterer dataophold i USA og EU, hvor Fast ikke er tilgængelig ved dataophold i EU.
Gennemgå den faktiske kontrakt, region, opbevaringspolitik og endpoint-funktioner. Udbydernes sikkerhedsevalueringer bruger forskellige systemer og kan ikke bruges i flæng som compliance-certificeringer. Programmets tilladelser er fortsat et særskilt teknisk ansvar.
Evaluering via PoYo
Se PoYo's sider for Claude Opus 5.5 og GPT-6.1 Sol. Pr. 30. september 2026 står der "kommer snart" på Sol-siden. Før du tester via PoYo, bør du tjekke hver side for adgang, priser, caching, vilkår for lang kontekst og understøttede værktøjer; de kan afvige fra de native API'er.
For flere muligheder kan du gennemse PoYo's side for udbyderen OpenAI og samlingen AI-chat-API.
Sådan vælger du et udgangspunkt
Brug dine prioriteter til at afgøre, hvilken model du skal prøve først:
| Prioritet | Foreslået evaluering |
|---|---|
| Officiel tokenpris ved kort kontekst | Start med Sols lavere input- og outputpriser |
| Hyppige meget lange inputs | Test begge; Sols tillæg indsnævrer prisfordelen |
| Eksisterende Claude-værktøjer eller cloud-udrulning | Behold Opus som baseline, og regn migrationsomkostningen med |
| Eksisterende Responses-integration | Behold Sol som baseline, og validér værktøjsløkken |
| Kinesisk, specialiseret skrivning eller intern research | Lav blinde gennemgange på repræsentativt materiale |
| Interaktion med lav svartid | Mål første brugbare output, fuld gennemførelse og hale-svartid |
Du kan starte med et lille pilotprojekt på 20-50 rigtige opgaver med faste inputs, værktøjer og budgetter og flere kørsler pr. model. Gem de mislykkede tilfælde. Før en bredere udrulning udvider du testen og sammenligner succesrater, regninger og tid til gennemgang.
Læs mere i vores funktionsguide til GPT-6.1 Sol og opsummeringen af OpenAI DevDay 2026.