Wybierasz między GPT-6.1 Sol a Claude Opus 5.5? Zacznij od zadań, które musisz wykonać, i od kosztu pełnego żądania. Sol ma niższe oficjalne stawki za tokeny przy krótkim kontekście; Opus 5.5 zachowuje standardowe stawki w całym oknie kontekstu o rozmiarze 1M. Opublikowane ewaluacje obu modeli przeprowadzono w różnych konfiguracjach, więc żaden z nich nie wygrywa we wszystkim. Oficjalne tabele stawek znajdziesz niżej.
Specyfikacje i pozycjonowanie
| Wymiar | GPT-6.1 Sol | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| Dostawca | OpenAI | Anthropic |
| Natywne ID w API | gpt-6.1-sol | claude-opus-5-5 |
| Okno kontekstu | 1 050 000 tokenów | 1M tokenów |
| Standardowe maksimum wyjścia | 128 000 tokenów | 128K tokenów |
| Wejście → wyjście | Tekst i obrazy → tekst | Tekst i obrazy → tekst |
| Domyślny poziom rozumowania | medium | medium |
| Parametr rozumowania | reasoning.effort | output_config.effort |
| Natywny interfejs wywoływania narzędzi | Responses API | Messages API |
Źródła: strona modelu w OpenAI, przegląd Opus 5.5. Sol osobno podaje maksymalne wejście wynoszące 922 000 tokenów. Opus obsługuje wyjście do 300K przez Message Batches w specjalnej konfiguracji beta; nie jest to jego standardowy limit w trybie synchronicznym.
Większe reklamowane okno nie przekłada się wprost na proporcjonalnie więcej dokumentów, które da się wykorzystać. Tokenizacja i zarządzanie kontekstem są różne. Policz tokeny na własnych plikach, zarezerwuj miejsce na wyjście i przetestuj dokładność wyszukiwania informacji.
Programowanie i agenci: opublikowane wyniki testów
OpenAI i Anthropic opublikowały kilka ewaluacji programowania i agentów. Tabela łączy każdy wynik z kluczowymi warunkami testu, żebyś mógł ocenić, które ustalenia mają znaczenie dla twojej pracy.
| Test | Opublikowany wynik | Zakres zastosowania |
|---|---|---|
| OpenAI: AutomationBench | Sol na poziomie medium: o 2,2 punktu więcej niż Opus 5.5, przy mniej więcej jednej trzeciej kosztu zadania | Wynik dla tego workflow i tej konfiguracji testu |
| OpenAI: GDP.pdf | Sol przed Opus 5.5 z mechanizmami zapasowymi, przy koszcie zadania poniżej połowy | Liczą się zadania na PDF i warunki mechanizmów zapasowych |
| Anthropic: Terminal-Bench 4.0 | Opus 5.5: 66,4% na poziomie xhigh; porównanie obejmuje Astra i GPT-5.6 Sol | GPT-6.1 Sol nie był testowany w tej tabeli |
Wyniki pochodzą z ewaluacji premierowej Sol opublikowanej przez OpenAI oraz z ogłoszenia Opus 5.5 przez Anthropic. Liczby konkurencji w materiałach OpenAI pochodzą z publicznych raportów. Anthropic użył innych poziomów rozumowania, a w niektórych zadaniach objętych zabezpieczeniami kontynuował pracę z innymi modelami Claude. Warunki testów się różnią, więc czytaj każdy wynik osobno, zamiast łączyć je w jeden ogólny ranking.
Przy pracy nad oprogramowaniem oceniaj osobno: powodzenie testów, regresje w zachowaniu, powtarzane promptowanie i nakład pracy na review. Przekonująco wyglądająca poprawka nadal może być kosztowna w weryfikacji lub naprawie.
Dokumenty, pisanie i wiarygodność faktów
Ewaluacja na plikach PDF daje jeden udokumentowany punkt odniesienia dla Sol. Anthropic podkreśla długotrwałą pracę i jaśniejszą komunikację, ale opinie i preferencje, które przytacza, nie dowodzą, że Opus jest lepszy w każdym zadaniu pisarskim.
Zastosuj dwie warstwy akceptacji. Pod kątem faktów sprawdzaj cytowania, obliczenia, pominięcia i przyznawanie się do niepewności. Pod kątem wypowiedzi oceniaj strukturę, ton, terminologię i łatwość redagowania. Dając obu modelom te same sprzeczne źródła, dowiesz się często więcej niż po poleceniu „napisz profesjonalnie”.
Publicznych testów tych dwóch modeli w tych samych warunkach dla pisania po chińsku, tłumaczeń czy pracy specjalistycznej jest niewiele. Jeśli takie zadania są dla ciebie ważne, przeprowadź ocenę w ciemno na własnych materiałach. W przypadku najnowszych faktów daj obu modelom te same aktualne źródła i sprawdź ich odpowiedzi oraz cytowania.
Obraz i obsługa komputera
Oba modele przyjmują tekst i obrazy i zwracają tekst. Sol wymienia obsługę komputera wśród swoich narzędzi. Wytyczne migracji do Opus wymagają zmian w integracji, w tym odrzucają starsze narzędzie computer_20251124 w Claude API i w Google Cloud.
Wyniki OSWorld czytaj razem z wersją testu. OpenAI podaje 2.0 offline partial reward, wydanie v2026.08.08; Anthropic opisuje swój wynik jako 2.1 partial. Różne wersje i metody punktacji nie pozwalają wiarygodnie wyliczyć przewagi na podstawie tych liczb.
Zamiast tego uruchom ten sam workflow w przeglądarce i śledź błędne działania, odzyskiwanie po błędach, stan końcowy i interwencje człowieka. Rozdziel natywne modalności od narzędzi platformy: dostęp do narzędzia generującego obrazy nie czyni z modelu rozumującego modelu, który natywnie zwraca obrazy.
Oficjalne ceny API: osobno krótki i długi kontekst
Wszystkie poniższe liczby to stawki Standard w dolarach amerykańskich za milion tokenów. Nie są to ceny subskrypcji ani wyceny PoYo.
| Opłata | Sol: wejście ≤272K | Sol: wejście >272K | Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| Wejście bez cache | 2.00 | 4.00 | 4.00 |
| Odczyt z cache | 0.10 | 0.20 | 0.20 |
| Zapis do cache | 2.50 | 5.00 | 5.00 (5 min) / 8.00 (1 godz.) |
| Wyjście | 10.00 | 15.00 | 20.00 |
Źródła: cennik API OpenAI, cennik API Anthropic. Stawki Sol dla długiego kontekstu obowiązują dla całego żądania po przekroczeniu progu. Opus zachowuje standardowe stawki w całym zakresie 1M. Czas życia cache i jego działanie są różne, więc zbliżone ceny zapisu nie oznaczają równoważności funkcji.
Dwa przykładowe koszty żądania
Te szacunki przyjmują taką samą liczbę rozliczanych tokenów dla obu modeli, przetwarzanie Standard oraz brak cache, dopłat regionalnych i opłat za narzędzia. Rzeczywiste zadania mogą zużywać inną liczbę tokenów.
| Zakładane użycie | GPT-6.1 Sol | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| 100K wejścia + 10K rozliczanego wyjścia | 0.1×2 + 0.01×10 = $0.30 | 0.1×4 + 0.01×20 = $0.60 |
| 300K wejścia + 10K rozliczanego wyjścia | 0.3×4 + 0.01×15 = $1.35 | 0.3×4 + 0.01×20 = $1.40 |
W pierwszym przykładzie Sol kosztuje o 50% mniej, a w drugim o około 3,6% mniej. Rzeczywiste wydatki zależą też od tokenów rozumowania, trafień w cache, ponownych prób i skutecznego ukończenia zadania.
Przydatna miara przy zakupie to łączny koszt wywołań podzielony przez liczbę zaakceptowanych zadań. Niższe ceny tokenów mogą zostać zniwelowane przez dodatkowe próby lub kosztowne poprawki wykonywane przez człowieka.
Sterowanie rozumowaniem i nakład pracy przy migracji
Oba modele oferują low, medium, high, xhigh i max, ale takie same nazwy nie oznaczają takich samych budżetów obliczeniowych. Sol odrzuca none i minimal; Opus 5.5 zawsze ma włączone adaptacyjne myślenie.
Wywołania narzędzi w Sol idą przez Responses; żądania Chat Completions nie mogą zawierać narzędzi. Opus odrzuca wymuszone wartości tool_choice w postaci any lub nazwanego narzędzia (tool), a aplikacje muszą obsługiwać zachowane bloki myślenia i ich wyświetlanie. Sama zmiana nazwy modelu nie gwarantuje działającej pętli agenta.
Sprawdź parametry żądań, obsługę wyników narzędzi, walidację ustrukturyzowanych odpowiedzi, odmowy i timeouty. Następnie przetestuj całe zadanie wieloetapowe. Gdy korzystasz z dostawcy routingu, zweryfikuj możliwości, które faktycznie udostępnia jego endpoint, zamiast zakładać pełną zgodność funkcji z natywnymi API.
Szybkość, dostęp i wdrożenie
Obaj dostawcy oferują tryby przetwarzania, ale ich deklaracje szybkości zwykle porównują model z jego własnym punktem odniesienia. Aby porównać Sol i Opus bezpośrednio, przetestuj te same zadania w tym samym regionie i wlicz do czasu kolejkowanie, rozumowanie, wykonywanie narzędzi i poprawki.
Dokumentacja Opus wymienia wśród dróg dostępu Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud i Microsoft Foundry. Sol dokumentuje rezydencję danych w USA i w UE, przy czym tryb Fast jest niedostępny przy rezydencji w UE.
Sprawdź rzeczywistą umowę, region, politykę retencji i funkcje endpointu. Dostawcy oceniają bezpieczeństwo różnymi systemami, a ich wyniki nie zastępują certyfikatów zgodności. Uprawnienia w aplikacji pozostają osobnym zadaniem inżynierskim.
Ocena przez PoYo
Zobacz strony PoYo dla Claude Opus 5.5 i GPT-6.1 Sol. Na dzień 30 września 2026 roku strona Sol wyświetla informację „wkrótce”. Zanim zaczniesz testy przez PoYo, sprawdź na każdej stronie dostęp, ceny, cache, warunki dla długiego kontekstu i obsługiwane narzędzia; mogą się one różnić od natywnych API.
Inne opcje znajdziesz na stronie dostawcy OpenAI w PoYo i w kolekcji API czatu AI.
Wybór punktu startowego
Na podstawie swoich priorytetów zdecyduj, który model wypróbować najpierw:
| Priorytet | Sugerowana ewaluacja |
|---|---|
| Oficjalny koszt tokenów przy krótkim kontekście | Zacznij od niższych stawek Sol za wejście i wyjście |
| Częste, bardzo długie dane wejściowe | Przetestuj oba; dopłata Sol zmniejsza przewagę w stawkach |
| Istniejące narzędzia Claude lub wdrożenie w chmurze | Zostaw Opus jako punkt odniesienia i uwzględnij koszt migracji |
| Istniejąca integracja z Responses | Zostaw Sol jako punkt odniesienia i zweryfikuj pętlę narzędzi |
| Pisanie po chińsku, teksty specjalistyczne lub wewnętrzny research | Przeprowadź oceny w ciemno na reprezentatywnych materiałach |
| Interakcja z niskim opóźnieniem | Zmierz pierwszy użyteczny fragment wyniku, pełne ukończenie i opóźnienie w ogonie rozkładu |
Możesz zacząć od małego pilotażu na 20–50 prawdziwych zadaniach, z ustalonymi danymi wejściowymi, narzędziami i budżetami oraz kilkoma uruchomieniami na model. Zachowaj przypadki niepowodzeń. Przed szerszym wdrożeniem rozszerz test i porównaj odsetek sukcesów, rachunki i nakład pracy na review.
Więcej kontekstu znajdziesz w naszym przewodniku po funkcjach GPT-6.1 Sol i w podsumowaniu OpenAI DevDay 2026.