Claude Sonnet 5.5 vs GPT-6 Sol
Qual usar e quando
No preço, os dois são quase equivalentes: ambos cobram $2 por milhão de tokens de entrada e $10 por milhão de saída, com 128000 tokens de saída máxima e entrada de texto e imagem que retorna texto, e claude-sonnet-5-5 corta pela metade a tarifa de leitura de cache, $0.1 contra $0.2. A diferença real está no controle e no contexto: claude-sonnet-5-5 usa raciocínio adaptativo que não pode ser desligado por completo e oferece uma janela de 1000000 tokens com corte de conhecimento em 2026-06, enquanto gpt-6-sol permite desligar o raciocínio para tráfego sensível à latência ou de respostas curtas e oferece 1050000 tokens, embora seu corte seja 2026-04.
Benchmarks
Claude Sonnet 5.5: o provedor não publicou resultados de benchmark.
Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai
Preços
| Claude Sonnet 5.5 | GPT-6 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $2 | $2 | = |
| Saída / 1M tokens | $10 | $10 | = |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.1 | $0.2 | 0.5× |
| Escrita de cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | sem cobrança separada | - |
Tarifas do catálogo em tempo real, lidas no momento do build; a página de cada modelo traz a tabela de preços atual.
Onde cada um fica: preço de entrada por 1M tokens entre os 77 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| Claude Sonnet 5.5 | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | sempre ativo | configurável |
| Saída estruturada | sim | sim |
| Cache de prompts | explícito (você marca o prefixo) | implícito (automático) |
| Tempo de vida do cache | 5m default, 1h option | 5-10m, up to 1h |
| Prefixo mínimo em cache | 1024 tokens | 1024 tokens |
Especificações
| Claude Sonnet 5.5 | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem | texto imagem |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-09-28 | 2026-09-22 |
| Corte de conhecimento | 2026-06 | 2026-04 |
| Janela de contexto | 1M | 1.1M |
| Saída máxima | 128K | 128K |
| Parâmetro de raciocínio | thinking.type | reasoning.effort |
| Valores aceitos | thinking.type
| reasoning.effort
|
| Padrão | adaptive, effort high | medium |
As especificações são transcritas da documentação de cada provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: Claude Sonnet 5.5 · GPT-6 Sol
Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway
Claude Sonnet 5.5 passou · 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.
saída 205 tok latência 3.6 s
GPT-6 Sol passou · 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.
saída 188 tok (+111 raciocínio) latência 5.0 s
Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.
Claude Sonnet 5.5 passou · 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. […]
saída 444 tok latência 6.7 s
GPT-6 Sol passou · 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.
saída 206 tok (+59 raciocínio) latência 5.9 s
Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.
Claude Sonnet 5.5 passou · 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.
saída 300 tok latência 3.5 s
GPT-6 Sol passou · 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"}
saída 227 tok (+185 raciocínio) latência 5.2 s
Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) e diferenças no caminho de saída estruturada.
Claude Sonnet 5.5 passou · 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.
saída 266 tok latência 3.8 s
GPT-6 Sol passou · 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.
saída 586 tok (+443 raciocínio) latência 7.7 s
Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.
Troque de um para o outro mudando uma linha
Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.
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", # descomente esta linha, comente a linha acima
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-sonnet-5-5",
// model: "gpt-6-sol", // descomente esta linha, comente a linha acima
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-sonnet-5-5",
# "model": "gpt-6-sol", # descomente esta linha, comente a linha acima
"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-sonnet-5-5",
// Model: "gpt-6-sol", // descomente esta linha, comente a linha acima
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-sonnet-5-5")
// .model("gpt-6-sol") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Perguntas frequentes
Qual é mais barato, Claude Sonnet 5.5 ou GPT-6 Sol?
Na linha “Entrada / 1M tokens”, os dois custam o mesmo ($2); o preço não decide este caso. Veja as especificações e capacidades abaixo.
Posso fazer um teste A/B de Claude Sonnet 5.5 contra GPT-6 Sol sem duas integrações?
Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.
Claude Sonnet 5.5 e GPT-6 Sol suportam cache de prompts?
Sim. Os dois cobram as leituras de cache abaixo da tarifa de entrada, então cargas de trabalho com prefixo já em cache custam menos do que os preços de tabela sugerem. Os valores exatos de leitura de cache estão na tabela de preços acima.