新規 無料登録で、呼び出し 10 回分(最大 $1)をお試しいただけます。カード登録は不要です。

Claude Sonnet 5.5 vs GPT-6 Sol

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

価格面では、この2つはほぼ同じ条件です。どちらも入力100万トークンあたり$2、出力100万あたり$10で、最大出力トークンは128000、テキストと画像の入力に対してテキストを返します。キャッシュ読み取りはclaude-sonnet-5-5が半額で、$0.1対$0.2です。実際の違いは制御とコンテキストです。claude-sonnet-5-5は完全にはオフにできないadaptive thinkingを使い、1000000トークンのウィンドウと2026-06の知識カットオフを持ちます。一方gpt-6-solは、レイテンシ重視や短い回答のトラフィック向けにthinkingをオフにでき、1050000トークンを提供しますが、カットオフは2026-04です。

ベンチマーク

Claude Sonnet 5.5:ベンダーがベンチマークスコアを公表していません。

平均超えGPT-6 Sol比較できるのは 4 件のみ
Claude Sonnet 5.5 GPT-6 Sol 測定された他モデル 他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし
DeepSWE 1.1
N/A
68.8%
OSWorld 2.0 offline set, partial
N/A
60.5%
Agents' Last Exam
N/A
56.4%

ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai

料金

Claude Sonnet 5.5 GPT-6 Sol Δ
入力 / 100 万トークン $2 $2 =
出力 / 100 万トークン $10 $10 =
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.1 $0.2 0.5×
キャッシュ書き込み 1.25x (5m) / 2x (1h) 追加料金なし -

ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。

両モデルの位置:100 万トークンあたりの入力料金(この課金単位のチャットモデル全 77 件、対数スケール)

対応機能

Claude Sonnet 5.5 GPT-6 Sol
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 常時オン 設定可能
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシュ 明示(プレフィックスを自分で指定) 自動(暗黙的)
キャッシュ保持時間 5m default, 1h option 5-10m, up to 1h
キャッシュ対象の最小プレフィックス 1024 トークン 1024 トークン

仕様

Claude Sonnet 5.5 GPT-6 Sol
入力モダリティ テキスト 画像 テキスト 画像
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-09-28 2026-09-22
知識カットオフ 2026-06 2026-04
コンテキストウィンドウ 1M 1.1M
最大出力 128K 128K
思考パラメータ thinking.type reasoning.effort
指定可能な値
thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
デフォルト adaptive, effort high medium

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: Claude Sonnet 5.5 · GPT-6 Sol

1 つのプロンプトを両モデルで実行(ゲートウェイ経由で測定)

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

Claude Sonnet 5.5 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.

出力 205 tok レイテンシ 3.6 s

GPT-6 Sol 合格 · 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.

出力 188 tok (+111 思考) レイテンシ 5.0 s

指示への忠実さ(ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件)、読み手に合わせた書き分け(CFO 向けの語り口)、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。

プロンプト This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. チェック 修正がテストを通る

Claude Sonnet 5.5 合格 · 8/8 cases

**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]

出力 444 tok レイテンシ 6.7 s

GPT-6 Sol 合格 · 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.

出力 206 tok (+59 思考) レイテンシ 5.9 s

修正が本当に正しいか(実行して確かめられる)、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. チェック 有効な JSON、スキーマに完全一致

Claude Sonnet 5.5 合格 · 5/5 fields, guidance null

Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.

出力 300 tok レイテンシ 3.5 s

GPT-6 Sol 合格 · 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"}

出力 227 tok (+185 思考) レイテンシ 5.2 s

スキーマの遵守(存在しないフィールドを作らない)、ハルシネーションを誘う条件への耐性(guidance は明示的に伏せてある)、構造化出力の実現方法の違い。

プロンプト Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. チェック 120 語、禁止語 0

Claude Sonnet 5.5 合格 · 122 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.

出力 266 tok レイテンシ 3.8 s

GPT-6 Sol 合格 · 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.

出力 586 tok (+443 思考) レイテンシ 7.7 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ)、文体の癖、長さの制御。

1 行の変更で切り替え

以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5-5",
    # model="gpt-6-sol",  # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

よくある質問

Claude Sonnet 5.5 と GPT-6 Sol ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンはどちらも同じ($2)なので、価格は決め手になりません。以下の仕様と対応機能を見比べてください。

Claude Sonnet 5.5 と GPT-6 Sol の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?

はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、請求額を直接比較できます。

Claude Sonnet 5.5 と GPT-6 Sol はプロンプトキャッシュに対応していますか?

はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。

関連する比較

当社の実測レポートより