Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Sol
Quale scegliere e quando
Questi due modelli sono molto simili per struttura: stessa data di rilascio, stesso output massimo di 128,000, input testo-e-immagine e output testo, e $0.2 per milione di letture in cache, ma claude-opus-5-5 costa esattamente 2x gpt-6-sol su entrambi i fronti, a $4/$20 per milione contro $2/$10, con una finestra leggermente più piccola da 1,000,000 di token rispetto a 1,050,000. Scegli claude-opus-5-5 quando desideri la sua modalità thinking sempre attiva, che non può essere disattivata, e il suo knowledge cutoff più recente del 2026-06. Scegli gpt-6-sol per dimezzare il costo dei token, un contesto marginalmente più ampio e l'opzione di disabilitare il thinking per chiamate economiche ad alto volume.
Benchmark
Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Z.ai
Prezzi
| Claude Opus 5.5 | GPT-6 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $4 | $2 | 2× |
| Output / 1M token | $20 | $10 | 2× |
| Lettura cache / 1M token | $0.2 | $0.2 | = |
| Scrittura in cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | nessun addebito separato | - |
Le tariffe provengono dal catalogo live al momento della build; la pagina di ciascun modello riporta la scheda attuale.
Dove si posizionano - prezzo di input per 1M di token rispetto a tutti gli 74 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)
Capacità
| Claude Opus 5.5 | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| Utilizzo dei tool | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | sempre attivo | configurabile |
| Output strutturato | sì | sì |
| Prompt caching | esplicito (contrassegni il prefisso) | implicito (automatico) |
| Durata della cache | 5m default, 1h option | 5-10m, up to 1h |
| Prefisso minimo in cache | 1024 token | 1024 token |
Specifiche
| Claude Opus 5.5 | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo immagine |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-09-22 | 2026-09-22 |
| Cutoff di conoscenza | 2026-06 | 2026-04 |
| Finestra di contesto | 1M | 1.1M |
| Output massimo | 128K | 128K |
| Parametro thinking | output_config.effort | reasoning.effort |
| Valori accettati | output_config.effort
| reasoning.effort
|
| Predefinito | medium | medium |
Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: Claude Opus 5.5 · GPT-6 Sol
Un solo prompt, entrambi i modelli - misurati attraverso il gateway
Claude Opus 5.5 superato · 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.
out 263 tok (+102 ragionamento) latenza 5.7 s
GPT-6 Sol superato · 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.
out 188 tok (+111 ragionamento) latenza 5.0 s
Rispetto dell'istruzione (esattamente tre frasi - contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.
Claude Opus 5.5 superato · 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. […]
out 723 tok (+303 ragionamento) latenza 10.4 s
GPT-6 Sol superato · 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.
out 206 tok (+59 ragionamento) latenza 5.9 s
Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.
Claude Opus 5.5 superato · 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.
out 829 tok (+488 ragionamento) latenza 10.9 s
GPT-6 Sol superato · 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"}
out 227 tok (+185 ragionamento) latenza 5.2 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.
Claude Opus 5.5 superato · 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.
out 1263 tok (+1007 ragionamento) latenza 13.5 s
GPT-6 Sol superato · 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.
out 586 tok (+443 ragionamento) latenza 7.7 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica, e controllo della lunghezza.
Passa dall'uno all'altro con una sola riga
Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto - la coppia di righe evidenziata è l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.
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-sol", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
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-sol", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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-sol", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"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-sol", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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-sol") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual è più economico, Claude Opus 5.5 o GPT-6 Sol?
GPT-6 Sol è più economico per input / 1m token ($2 contro $4, 2.0× di differenza). Altre righe potrebbero indicare il contrario - la tabella sopra riporta la scheda completa, e il costo reale dipende dal tuo mix.
Posso fare un A/B test di Claude Opus 5.5 contro GPT-6 Sol senza due integrazioni?
Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API - il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.
Claude Opus 5.5 e GPT-6 Sol supportano il prompt caching?
Sì - entrambi fatturano le letture in cache a un prezzo inferiore rispetto alla loro tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con warm-prefix costano meno di quanto suggeriscano le tariffe di listino. Le righe esatte per la lettura in cache si trovano nella tabella dei prezzi qui sopra.