신규 무료로 가입하고 10회 호출해 보세요. 최대 $1, 카드 등록 불필요.

Claude Sonnet 5.5 vs GPT-6 Sol

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

가격 면에서 두 모델은 거의 같습니다. 둘 다 입력 100만 토큰당 $2, 출력 100만당 $10이고 최대 출력은 128000 토큰이며 텍스트와 이미지 입력에 텍스트를 반환합니다. 캐시 읽기는 claude-sonnet-5-5가 절반으로 $0.1 대 $0.2입니다. 실제 차이는 제어와 컨텍스트입니다. claude-sonnet-5-5는 완전히 끌 수 없는 adaptive thinking을 사용하고 1000000 토큰 윈도우와 2026-06 지식 컷오프를 갖춘 반면, gpt-6-sol은 지연에 민감하거나 짧은 답변 트래픽을 위해 thinking을 끌 수 있고 1050000 토큰을 제공하지만 컷오프는 2026-04입니다.

벤치마크

Claude Sonnet 5.5: 공급자가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.

평균 상회GPT-6 Sol비교 가능 4개뿐
Claude Sonnet 5.5 GPT-6 Sol 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
N/A
68.8%
OSWorld 2.0 offline set, partial
N/A
60.5%
Agents' Last Exam
N/A
56.4%

공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai

가격

Claude Sonnet 5.5 GPT-6 Sol Δ
입력 / 1M 토큰 $2 $2 =
출력 / 1M 토큰 $10 $10 =
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.1 $0.2 0.5×
캐시 쓰기 1.25x (5m) / 2x (1h) 별도 요금 없음 -

빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 77개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

기능

Claude Sonnet 5.5 GPT-6 Sol
도구 사용 지원 지원
사고 제어 항상 켜짐 설정 가능
구조화된 출력 지원 지원
프롬프트 캐싱 명시적(접두사 직접 지정) 암시적(자동)
캐시 수명 5m default, 1h option 5-10m, up to 1h
최소 캐시 접두사 1024 토큰 1024 토큰

사양

Claude Sonnet 5.5 GPT-6 Sol
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-28 2026-09-22
지식 컷오프 2026-06 2026-04
컨텍스트 윈도우 1M 1.1M
최대 출력 128K 128K
사고 파라미터 thinking.type reasoning.effort
허용 값
thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
기본값 adaptive, effort high medium

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Claude Sonnet 5.5 · GPT-6 Sol

같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 검증 정확히 3문장

Claude Sonnet 5.5 통과 · 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.

출력 205 tok 지연 시간 3.6 s

GPT-6 Sol 통과 · 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.

출력 188 tok (+111 사고) 지연 시간 5.0 s

지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 수정 후 테스트 통과

Claude Sonnet 5.5 통과 · 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. […]

출력 444 tok 지연 시간 6.7 s

GPT-6 Sol 통과 · 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.

출력 206 tok (+59 사고) 지연 시간 5.9 s

수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 유효한 JSON, 스키마와 정확히 일치

Claude Sonnet 5.5 통과 · 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.

출력 300 tok 지연 시간 3.5 s

GPT-6 Sol 통과 · 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"}

출력 227 tok (+185 사고) 지연 시간 5.2 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 120단어, 금지어 0개

Claude Sonnet 5.5 통과 · 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.

출력 266 tok 지연 시간 3.8 s

GPT-6 Sol 통과 · 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.

출력 586 tok (+443 사고) 지연 시간 7.7 s

제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.

코드 한 줄로 모델 전환

아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.

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",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

자주 묻는 질문

Claude Sonnet 5.5 vs GPT-6 Sol, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

두 모델의 입력 / 1M 토큰 요금이 같습니다($2). 가격만으로는 가릴 수 없으니 아래 사양과 기능을 확인하세요.

연동을 두 번 하지 않고도 Claude Sonnet 5.5 vs GPT-6 Sol A/B 테스트를 할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.

Claude Sonnet 5.5, GPT-6 Sol 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.

관련 비교

직접 측정한 자료