Claude Haiku 5.5 vs GPT-6 Sol
Lequel choisir, et quand
gpt-6-sol coûte $2 en entrée et $10 en sortie, avec des lectures en cache à $0.2 ; claude-haiku-5-5 coûte $0.1 et $0.5, avec des lectures en cache à $0.01, soit 20x moins sur chaque tarif. Les deux acceptent le texte et l'image, autorisent 128000 tokens en sortie, permettent de désactiver le raisonnement et offrent environ un million de tokens de contexte (1050000 et 1000000). Les deux facturent aussi davantage les prompts longs : claude-haiku-5-5 passe à 5x au-delà de 100000 tokens, et gpt-6-sol relève ses tarifs au-delà de 272000. Choisissez claude-haiku-5-5 lorsque le coût par requête est décisif, et gpt-6-sol lorsque vous voulez le niveau équilibré d'OpenAI.
Benchmarks
Claude Haiku 5.5 : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai
Tarifs
| Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M de tokens | $0.1 | $2 | 0.05× |
| Sortie / 1M de tokens | $0.5 | $10 | 0.05× |
| Lecture de cache / 1M de tokens | $0.01 | $0.2 | 0.05× |
| Écriture de cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | pas de frais distincts | - |
Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.
Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 78 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)
Capacités
| Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| Appel d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | configurable | configurable |
| Sortie structurée | oui | oui |
| Mise en cache des prompts | explicite (vous indiquez le préfixe) | implicite (automatique) |
| Durée de vie du cache | 5m default, 1h option | 5-10m, up to 1h |
| Préfixe minimal mis en cache | 1024 tokens | 1024 tokens |
Spécifications
| Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image | texte image |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Date de sortie | 2026-10-07 | 2026-09-22 |
| Coupure des connaissances | 2026-06 | 2026-04 |
| Fenêtre de contexte | 1M | 1.1M |
| Sortie maximale | 128K | 128K |
| Paramètre de réflexion | output_config.effort | reasoning.effort |
| Valeurs acceptées | output_config.effort
| reasoning.effort
|
| Valeur par défaut | medium | medium |
Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : Claude Haiku 5.5 · GPT-6 Sol
Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle
Claude Haiku 5.5 réussi · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.
sortie 332 tok (+159 réflexion) latence 2.9 s
GPT-6 Sol réussi · 3 sentences
Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.
sortie 188 tok (+111 réflexion) latence 5.0 s
Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.
Claude Haiku 5.5 réussi · 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 bug is that `cur` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]
sortie 1012 tok (+591 réflexion) latence 6.0 s
GPT-6 Sol réussi · 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 `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.
sortie 206 tok (+59 réflexion) latence 5.9 s
La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.
Claude Haiku 5.5 réussi · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.
sortie 725 tok (+572 réflexion) latence 4.6 s
GPT-6 Sol réussi · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":null,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}
sortie 227 tok (+185 réflexion) latence 5.2 s
Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.
Claude Haiku 5.5 réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.
sortie 2164 tok (+1929 réflexion) latence 9.9 s
GPT-6 Sol réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.
sortie 586 tok (+443 réflexion) latence 7.7 s
Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.
Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne
Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format de requête.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-haiku-5-5",
# model="gpt-6-sol", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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-haiku-5-5",
// model: "gpt-6-sol", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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-haiku-5-5",
# "model": "gpt-6-sol", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
"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-haiku-5-5",
// Model: "gpt-6-sol", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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-haiku-5-5")
// .model("gpt-6-sol") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Lequel est le moins cher, Claude Haiku 5.5 ou GPT-6 Sol ?
Claude Haiku 5.5 est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.1 contre $2, soit un écart de 20×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.
Puis-je faire un test A/B entre Claude Haiku 5.5 et GPT-6 Sol sans deux intégrations ?
Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.
Claude Haiku 5.5 et GPT-6 Sol prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?
Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.