Claude Opus 5.5 vs GPT-6.1 Sol
Cuál usar y cuándo
Estos dos están muy igualados en estructura: ambos admiten texto e imagen de entrada, devuelven texto, limitan la salida a 128,000 tokens y mantienen el pensamiento activado, con ventanas de contexto de 1,000,000 de tokens para claude-opus-5-5 y 1,050,000 para gpt-6.1-sol. La diferencia más clara es la tarifa: gpt-6.1-sol cuesta $2 en entrada y $10 en salida frente a los $4 y $20 de claude-opus-5-5, exactamente la mitad en ambos tramos, además de $0.1 frente a $0.2 por lecturas de caché. Elija gpt-6.1-sol para optimizar costos a escala; elija claude-opus-5-5, que Anthropic posiciona para codificación agéntica de larga duración y trabajo de conocimiento, si desea esa línea y su límite de conocimiento más reciente de 2026-06.
Benchmarks
GPT-6.1 Sol: el proveedor no ha publicado resultados de benchmarks.
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Z.ai
Precios
| Claude Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $4 | $2 | 2× |
| Salida / 1M tokens | $20 | $10 | 2× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.2 | $0.1 | 2× |
| Escritura en caché | 1.25x (5m) / 2x (1h) | sin cargo por separado | - |
Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.
Dónde se sitúan - precio de entrada por 1M de tokens en todos los 76 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)
Capacidades
| Claude Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control de pensamiento | siempre activo | siempre activo |
| Salida estructurada | sí | sí |
| Caché de prompt | explícito (marcas el prefijo) | implícito (automático) |
| Tiempo de vida de la caché | 5m default, 1h option | 5-10m, up to 1h |
| Prefijo mínimo en caché | 1024 tokens | 1024 tokens |
Especificaciones
| Claude Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen | texto imagen |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-09-22 | 2026-09-29 |
| Límite de conocimiento | 2026-06 | 2026-04 |
| Ventana de contexto | 1M | 1.1M |
| Salida máxima | 128K | 128K |
| Parámetro de pensamiento | output_config.effort | reasoning.effort |
| Valores aceptados | output_config.effort
| reasoning.effort
|
| Predeterminado | medium | medium |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Claude Opus 5.5 · GPT-6.1 Sol
Un prompt, ambos modelos - medido a través del gateway
Claude Opus 5.5 superado · 3 sentences
When we turned on reasoning, the model began "thinking out loud" before each answer, generating thousands of internal working tokens that users never see but that we are billed for just like the final response. Those hidden tokens are charged at the output rate, typically the most expensive rate, so the same question with the same visible answer now costs roughly twice as much or more. We can bring the bill back down without losing the quality gains by capping the reasoning budget and reserving reasoning mode for the complex tasks that actually benefit from it.
salida 263 tok (+102 pensamiento) latencia 5.7 s
GPT-6.1 Sol superado · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.
salida 144 tok (+54 pensamiento) latencia 6.6 s
Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.
Claude Opus 5.5 superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The original code counted *matching adjacent pairs* rather than *items in a run*. Both `cur` and `best` started at 0, and `cur` reset to 0 on a mismatch, so a run of length *n* was reported as *n − 1*. For a single-element list the loop never executes, so it returned 0 instead of 1. For `[5, 5]` it returned 1 instead of 2. The fix treats every element as the start of a run of length 1: `best` and `cur` start at 1, and `cur` resets to 1 (not 0) when the value changes. An explicit check returns 0 for an empty list. The "misses runs at the last index" reports are the same off-by-one bug rather than a separate one. […]
salida 723 tok (+303 pensamiento) latencia 10.4 s
GPT-6.1 Sol superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.
salida 189 tok latencia 6.3 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
Claude Opus 5.5 superado · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` **Judgment calls to check:** - **quarter**: Kept as "September quarter" rather than "Q3", since the fiscal calendar isn't stated. The text mentions an upcoming "Q4 close," so it may be fiscal Q3, but that's not certain. - **revenue_usd_m**: The text says only "412 for the topline." It doesn't state currency or units, and the figure is on a constant-currency basis, not reported USD. USD millions is an assumption. Use `null` if you need strictly stated values. - **growth_pct**: The source says "eleven and change," so the true figure is slightly above 11. 11 is an approximation. - **guidance**: Guidance was explicitly withheld. I recorded that rather than `null`, since the text addresses it directly.
salida 829 tok (+488 pensamiento) latencia 10.9 s
GPT-6.1 Sol superado · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }
salida 345 tok (+285 pensamiento) latencia 10.2 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
Claude Opus 5.5 superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we're launching Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway. Why pay twice for the same context? Our gateway now stores repeated prompt prefixes, system instructions, and document chunks, then reuses them whether your request goes to OpenAI, Anthropic, Google, or an open-source model. Teams running retrieval pipelines or long agent loops can cut token costs by up to 60 percent and trim latency on every cached call. Setup takes one configuration flag; no code changes are required. Cache rules respect tenant boundaries, expire on your schedule, and log every hit for audit review. Dashboards show savings by provider, route, and application in real time. Cross-Provider Prompt Caching is available on all Pro and Enterprise plans. Turn it on today.
salida 1263 tok (+1007 pensamiento) latencia 13.5 s
GPT-6.1 Sol superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]
salida 588 tok (+435 pensamiento) latencia 13.9 s
Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.
Cambia entre ellos con una línea
Ambos IDs están en cada pestaña a continuación - el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-5-5",
# model="gpt-6.1-sol", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "claude-opus-5-5",
// model: "gpt-6.1-sol", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-opus-5-5",
# "model": "gpt-6.1-sol", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "claude-opus-5-5",
// Model: "gpt-6.1-sol", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("claude-opus-5-5")
// .model("gpt-6.1-sol") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, Claude Opus 5.5 o GPT-6.1 Sol?
GPT-6.1 Sol es más barato en entrada / 1m tokens ($2 vs $4, con una diferencia de 2.0×). Otras filas pueden indicar lo contrario - la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.
¿Puedo hacer pruebas A/B de Claude Opus 5.5 frente a GPT-6.1 Sol sin dos integraciones?
Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API - el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.
¿Admiten Claude Opus 5.5 y GPT-6.1 Sol caché de prompts?
Sí - ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.