GPT-6.1 Sol vs. Claude Opus 5.5: capacidades, costos, contexto y API

¿Tienes que elegir entre GPT-6.1 Sol y Claude Opus 5.5? Empieza por las tareas que necesitas completar y el costo de una solicitud completa. Sol tiene tarifas oficiales por token más bajas para contextos cortos; Opus 5.5 mantiene las tarifas estándar en toda su ventana de contexto de 1M. Las evaluaciones publicadas emplean configuraciones distintas, así que ninguno se impone en todos los casos. A continuación encontrarás las tablas oficiales de tarifas.

Especificaciones y posicionamiento

Dimensión	GPT-6.1 Sol	Claude Opus 5.5
Proveedor	OpenAI	Anthropic
ID de API nativa	gpt-6.1-sol	claude-opus-5-5
Ventana de contexto	1,050,000 tokens	1M tokens
Salida máxima estándar	128,000 tokens	128K tokens
Entrada → salida	Texto e imágenes → texto	Texto e imágenes → texto
Nivel de razonamiento predeterminado	medium	medium
Parámetro de razonamiento	reasoning.effort	output_config.effort
Interfaz nativa de llamadas a herramientas	Responses API	Messages API

Fuentes: página del modelo de OpenAI, descripción general de Opus 5.5. Sol especifica por separado un máximo de entrada de 922,000 tokens. Opus admite 300K tokens de salida mediante Message Batches con una configuración beta específica; ese no es su límite síncrono estándar.

Una ventana anunciada más amplia no se traduce directamente en una cantidad proporcionalmente mayor de documentos útiles. La tokenización y la gestión del contexto varían. Cuenta los tokens de tus propios archivos, reserva capacidad para la salida y prueba la precisión de la recuperación.

Programación y agentes: resultados de pruebas publicados

OpenAI y Anthropic han publicado varias evaluaciones de programación y agentes. La tabla relaciona cada resultado con las principales condiciones de prueba para que puedas juzgar qué conclusiones son pertinentes para tu trabajo.

Prueba	Resultado publicado	A qué se aplica
OpenAI: AutomationBench	Sol en nivel medio: 2.2 puntos por encima de Opus 5.5, con aproximadamente un tercio del costo por tarea	Resultado para este flujo de trabajo y configuración de prueba
OpenAI: GDP.pdf	Sol supera a Opus 5.5 con mecanismos de recuperación, a menos de la mitad del costo por tarea	Importan las tareas con PDF y las condiciones de recuperación
Anthropic: Terminal-Bench 4.0	Opus 5.5: 66.4% en xhigh; la comparación incluye Astra y GPT-5.6 Sol	GPT-6.1 Sol no se evaluó en esta tabla

Los resultados de las pruebas proceden de la evaluación de lanzamiento de Sol de OpenAI y del anuncio de Opus 5.5 de Anthropic. Las cifras de la competencia citadas por OpenAI proceden de informes públicos. Anthropic utilizó distintos niveles de razonamiento y, en algunas tareas con medidas de protección, continuó con otros modelos Claude. Las condiciones de prueba varían, así que analiza cada resultado por separado en lugar de combinarlos en una clasificación general.

Para el trabajo de software, evalúa por separado el éxito de las pruebas, las regresiones de comportamiento, las solicitudes repetidas y el esfuerzo de revisión. Un parche que parece convincente puede seguir siendo costoso de validar o reparar.

Documentos, redacción y fiabilidad factual

La evaluación de PDF ofrece un punto de referencia documentado para Sol. Anthropic destaca el trabajo prolongado y una comunicación más clara, pero sus testimonios y preferencias no demuestran que Opus sea superior para cualquier encargo de redacción.

Usa dos niveles de aceptación. Para evaluar la calidad factual, comprueba las citas, los cálculos, las omisiones y el reconocimiento de la incertidumbre. Para evaluar la expresión, analiza la organización, el tono, la terminología y la facilidad de edición. Dar a ambos modelos las mismas fuentes contradictorias puede resultar más informativo que pedirle a cada uno que «escriba de forma profesional».

Hay pocas pruebas públicas que comparen estos dos modelos en las mismas condiciones para la redacción en chino, la traducción o el trabajo especializado. Si esas tareas son importantes para ti, realiza una revisión ciega con tus propios materiales. Para obtener información reciente, proporciona a ambos modelos las mismas fuentes actualizadas y comprueba sus respuestas y citas.

Visión y uso del ordenador

Ambos aceptan texto e imágenes y generan texto. Sol incluye el uso del ordenador entre sus herramientas. La guía de migración de Opus exige cambios de integración, incluido el rechazo de la herramienta anterior computer_20251124 en Claude API y Google Cloud.

Consulta las puntuaciones de OSWorld junto con la versión de la prueba. OpenAI informa una recompensa parcial sin conexión de 2.0, versión v2026.08.08; Anthropic califica su resultado de recompensa parcial 2.1. Las diferentes versiones y metodologías de puntuación no permiten establecer de manera fiable cuál lleva la delantera a partir de estas cifras.

En su lugar, ejecuta el mismo flujo de trabajo en el navegador y registra las acciones incorrectas, la recuperación, el estado final y la intervención humana. Distingue las modalidades nativas de las herramientas de la plataforma: tener acceso a una herramienta de generación de imágenes no convierte al modelo de razonamiento en un modelo nativo de generación de imágenes.

Precios oficiales de API: contexto corto y largo por separado

Todas las cifras siguientes corresponden a tarifas estándar en dólares estadounidenses por millón de tokens. No son precios de suscripción ni tarifas de PoYo.

Cargo	Sol: entrada ≤272K	Sol: entrada >272K	Opus 5.5
Entrada sin caché	2.00	4.00	4.00
Lectura de caché	0.10	0.20	0.20
Escritura en caché	2.50	5.00	5.00 (5m) / 8.00 (1h)
Salida	10.00	15.00	20.00

Fuentes: precios de API de OpenAI, precios de API de Anthropic. Las tarifas de contexto largo de Sol se aplican a toda la solicitud una vez superado el umbral. Opus mantiene las tarifas estándar en toda la ventana de 1M. La duración y el funcionamiento de la caché varían, así que unos precios de escritura similares no demostrarían que las funciones sean equivalentes.

Costo de dos solicitudes de ejemplo

Estas estimaciones usan la misma cantidad de tokens facturables para ambos modelos, procesamiento estándar y ninguna caché, tarifa premium regional ni cargo por herramientas. Las tareas reales pueden usar cantidades distintas de tokens.

Uso supuesto	GPT-6.1 Sol	Claude Opus 5.5
100K de entrada + 10K de salida facturable	0.1×2 + 0.01×10 = $0.30	0.1×4 + 0.01×20 = $0.60
300K de entrada + 10K de salida facturable	0.3×4 + 0.01×15 = $1.35	0.3×4 + 0.01×20 = $1.40

Sol cuesta un 50% menos en el primer ejemplo y alrededor de un 3.6% menos en el segundo. El gasto real también depende de los tokens de razonamiento, las lecturas de caché, los reintentos y la finalización correcta.

Un indicador útil para decidir qué comprar es el gasto total por invocación dividido entre las tareas aceptadas. Un precio más bajo por token puede verse contrarrestado por intentos adicionales o correcciones humanas costosas.

Controles de razonamiento y esfuerzo de migración

Ambos ofrecen low, medium, high, xhigh y max, pero que las etiquetas coincidan no demuestra que los presupuestos de cómputo sean equivalentes. Sol rechaza none y minimal; Opus 5.5 mantiene activado el razonamiento adaptativo.

Las llamadas a herramientas de Sol usan Responses; las solicitudes de Chat Completions no pueden incluir herramientas. Opus rechaza los valores forzados tool_choice de any o un tool con nombre, y las aplicaciones deben gestionar los bloques de razonamiento conservados y cómo se muestran. Cambiar la cadena del modelo no basta para garantizar que el ciclo del agente funcione.

Comprueba los parámetros de las solicitudes, la gestión de los resultados de las herramientas, la validación de las salidas estructuradas, los rechazos y los tiempos de espera. Después, prueba una tarea completa de varios turnos. Si utilizas un proveedor de enrutamiento, valida las capacidades que ofrece su punto de conexión real en lugar de dar por hecho que todas las funciones nativas son compatibles.

Velocidad, acceso e implementación

Ambos proveedores ofrecen modos de procesamiento, pero sus afirmaciones sobre velocidad suelen comparar un modelo con su propia línea de base. Para comparar Sol y Opus directamente, prueba las mismas tareas en la misma región e incluye en el tiempo total la espera en cola, el razonamiento, la ejecución de herramientas y el trabajo adicional.

La documentación de Opus incluye Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud y Microsoft Foundry entre las vías de acceso. Sol documenta la residencia de datos en EE. UU. y la UE; Fast no está disponible para la residencia en la UE.

Revisa el contrato, la región, la política de retención y las funciones del punto de conexión concretos. Las evaluaciones de seguridad de los proveedores utilizan sistemas diferentes y no son certificaciones de cumplimiento intercambiables. Los permisos de la aplicación siguen siendo responsabilidad independiente del equipo de ingeniería.

Evaluación a través de PoYo

Consulta las páginas de PoYo para Claude Opus 5.5 y GPT-6.1 Sol. Al 30 de septiembre de 2026, la página de Sol indica «próximamente». Antes de probarlos a través de PoYo, consulta en cada página la disponibilidad, los precios, el almacenamiento en caché, las condiciones para contextos largos y las herramientas compatibles; pueden diferir de las API nativas.

Para ver otras opciones, visita la página de proveedores de OpenAI de PoYo y la colección de API de chat con IA.

Cómo elegir por dónde empezar

Usa tus prioridades para decidir qué modelo probar primero:

Prioridad	Evaluación sugerida
Costo oficial por token para contextos cortos	Empieza por las tarifas más bajas de entrada y salida de Sol
Entradas muy largas frecuentes	Prueba ambos; el recargo de Sol reduce la ventaja de sus tarifas
Herramientas de Claude o implementación en la nube ya existentes	Mantén Opus como referencia y ten en cuenta el costo de migración
Integración existente con Responses	Mantén Sol como referencia y valida el ciclo de las herramientas
Redacción en chino, especializada o investigación interna	Haz revisiones ciegas con materiales representativos
Interacción de baja latencia	Mide el tiempo hasta la primera salida útil, la finalización completa y la latencia de cola

Puedes empezar con un piloto pequeño de 20–50 tareas reales, entradas, herramientas y presupuestos fijos, y varias ejecuciones por modelo. Conserva los casos fallidos. Antes de una implementación más amplia, amplía las pruebas y compara las tasas de éxito, las facturas y el esfuerzo de revisión.

Para obtener más contexto, lee nuestra guía de funciones de GPT-6.1 Sol y el resumen de OpenAI DevDay 2026.