Claude Opus 5 vs GPT-5.6
Quale scegliere e quando
Stessa tariffa di input di $5, e l'output a $25 di Opus 5 risulta in realtà inferiore ai $30 di GPT-5.6, con GPT-5.6 che conserva un contesto leggermente più ampio di 1.05M-token. Opus 5 imposta di default l'adaptive thinking fatturato come output - pianificalo nel budget o disabilitalo; la leva equivalente di GPT-5.6 è la scala di varianti sol/terra/luna se vuoi la stessa famiglia a un prezzo inferiore.
Benchmark
45 misurati su entrambi, 1 in parità.
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Prezzi
| Claude Opus 5 | GPT-5.6 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $5 | $5 | = |
| Output / 1M token | $25 | $30 | 0.83× |
| Lettura cache / 1M token | $0.5 | $0.5 | = |
| Scrittura in cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | nessun addebito separato | - |
Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.
Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (76, scala logaritmica)
Funzionalità
| Claude Opus 5 | GPT-5.6 | |
|---|---|---|
| Tool use | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | configurabile | configurabile |
| Output strutturato | sì | sì |
| Prompt caching | esplicito (contrassegni tu 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 | GPT-5.6 | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo immagine |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-07-24 | 2026-07-09 |
| Knowledge cutoff | 2026-05 | 2026-02 |
| Finestra di contesto | 1M | 1.1M |
| Output massimo | 128K | 128K |
| Parametro di ragionamento |
| reasoning.effort |
| Valori accettati | thinking.type
effort
| reasoning.effort
|
| Valore di default | thinking on effort
| medium |
Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: Claude Opus 5 · GPT-5.6
Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway
Claude Opus 5 superato · 3 sentences
When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.
out 529 tok latenza 9.0 s
GPT-5.6 superato · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.
out 126 tok (+30 ragionamento) latenza 3.0 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
Claude Opus 5 superato · 8/8 cases
## Fixed version ```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 else: cur = 1 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]
out 1094 tok latenza 16.1 s
GPT-5.6 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: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.
out 277 tok (+93 ragionamento) latenza 4.2 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
Claude Opus 5 superato · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.
out 539 tok latenza 7.6 s
GPT-5.6 superato · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }
out 179 tok (+118 ragionamento) latenza 3.7 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
Claude Opus 5 superato · 123 words, 0 banned, 1 question
**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.
out 1593 tok latenza 19.1 s
GPT-5.6 superato · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.
out 628 tok (+473 ragionamento) latenza 7.3 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 cambiando una sola riga
In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono 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",
# model="gpt-5.6", # 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",
// model: "gpt-5.6", // 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",
# "model": "gpt-5.6", # 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",
// Model: "gpt-5.6", // 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")
// .model("gpt-5.6") // 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 il più economico, Claude Opus 5 o GPT-5.6?
Alla voce Input / 1M token hanno lo stesso prezzo ($5), quindi qui non è il prezzo a decidere: guarda le specifiche e le funzionalità qui sotto.
Posso fare un A/B test di Claude Opus 5 contro GPT-5.6 senza due integrazioni?
Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.
Claude Opus 5 e GPT-5.6 supportano il prompt caching?
Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.