Röviden: a GPT-5.6 Sol API-listaára alacsonyabb, miközben több tudományos mérésen erős. Claude Opus 5 a közölt hosszú ügynöki, számítógép-használati és több kódolási benchmarkon vezet. Általános „győztes” helyett a feladat, a futtatási környezet, a cache és az ellenőrzési költség döntsön.
Frissítve: 2026. szeptember 5. A GPT-5.6 Sol az OpenAI 5.6-os családjának komplex professzionális munkára szánt zászlóshajója; a gpt-5.6 alias erre a modellre mutat. Claude Opus 5 az Anthropic prémium modellje komoly kódoláshoz, dokumentumokhoz és hosszú AI-ügynöki folyamatokhoz.
Forrásaink az OpenAI hivatalos Sol modelloldala, az OpenAI egységes benchmarktáblája és az Anthropic Opus 5 modelloldala. A benchmarkok gyártói mérések; a saját használati tesztet nem helyettesítik.
Ár és termékpozíció
| Szempont | GPT-5.6 Sol | Claude Opus 5 |
|---|---|---|
| Normál API bemenet | 4 USD / 1M token | 5 USD / 1M token |
| Normál API kimenet | 20 USD / 1M token | 25 USD / 1M token |
| Gyártói fő ajánlás | Komplex professzionális munka | Komoly kódolás, ügynökök, tudásmunka |
| Reasoning / effort | none, low, medium, high, xhigh, max | Állítható effort, a feladathoz igazítva |
| Modellazonosító | gpt-5.6-sol | claude-opus-5 |
A Sol normál tokenára mindkét irányban 20%-kal alacsonyabb. Egy 10 millió bemeneti és 2 millió kimeneti tokenes, cache nélküli példában ez listaáron 80 USD a Sollal és 100 USD az Opus 5-tel. A valós számla eltérhet a prompt cache, batch, eszközhívások, szolgáltatási szint és sikertelen ismétlések miatt.
Közös benchmarkok
Az alábbi számok az OpenAI 2026. szeptemberi Astra-bejelentésének táblájából valók. Ez azért használható, mert mindkét vizsgált modellt ugyanazon sorokban közli; ugyanakkor OpenAI-forrás, ezért nem tekinthető független ranglistának.
| Teszt | GPT-5.6 Sol | Claude Opus 5 | Előny |
|---|---|---|---|
| Agents' Last Exam | 53,6% | 55,5% | Opus 5 |
| OSWorld 2.0 offline | 65,7% | 70,2% | Opus 5 |
| AutomationBench | 18,1% | 26,9% | Opus 5 |
| BenchCAD | 83,3% | 82,1% | Sol |
| BrowseComp | 90,4% | 90,8% | Közel azonos |
| Terminal-Bench 4.0 | 37,3% | 52,6% | Opus 5 |
| DeepSWE v1.1 | 72,7% | 73,7% | Közel azonos |
| FrontierCode 1.1 Main | 47,5% | 53,4% | Opus 5 |
| GPQA Diamond | 94,6% | 93,7% | Sol |
| FrontierMath Tier 4 v2 | 83,0% | 73,2% | Sol |
| HealthBench Professional | 60,5% | 56,4% | Sol |
A minta értelmezhető: Opus 5 erős a hosszabb, eszközös és kódoló ügynöki sorokon, Sol pedig több matematikai, tudományos és egészségügyi mérésen vezet, alacsonyabb listaár mellett. A különbség azonban nem mindenhol nagy; BrowseComp és DeepSWE esetén egyetlen futás vagy eltérő harness is módosíthatja a sorrendet.
Mikor érdemes Solt választani?
- Nagy volumenű API-használatnál, ahol a 20%-os listaárkülönbség havi szinten jelentős.
- Ha a munkafolyamat a Responses API OpenAI-eszközeire, strukturált kimenetre vagy meglévő OpenAI-integrációra épül.
- Ha saját tesztjeidben a matematikai, tudományos vagy elemző pontosság a szűk keresztmetszet.
- Ha sok egyszerűbb kérésnél ki akarod kapcsolni a reasoninget, a nehéz feladatoknál pedig feljebb állítanád.
Mikor lehet jobb az Opus 5?
- Hosszú kódolási és hibakeresési feladatoknál, ahol a modellnek több lépésen át kell tervet tartania és ellenőriznie.
- Számítógépet vagy több külső eszközt használó ügynököknél, ha a saját mérésed is visszaigazolja a nyilvános előnyt.
- Összetett dokumentum-, táblázat- és vállalati munkánál, ha a Claude-környezet és az Anthropic cache/batch árazása illeszkedik a rendszeredhez.
- Ha az olcsóbb tokennél többet ér a kevesebb újrapróbálkozás vagy emberi javítás.
Így készíts korrekt házi modelltesztet
- Válassz legalább 20 valódi, korábban már megoldott feladatot.
- Rögzítsd a promptot, az effort szintet, az eszközöket és az időkorlátot.
- Futtass feladatonként többször, mert az egyetlen eredmény zajos.
- Pontozd külön a helyességet, időt, tokenköltséget és emberi javítás perceit.
- A hibákat kategorizáld: tényhiba, kihagyás, rossz eszközhasználat, formátum vagy túlzott költség.
A végső mérőszám legyen például „elfogadott feladat teljes költsége”, ne pusztán tokenár. Így kiderülhet, hogy az olcsóbb modell drágább a javítások miatt — vagy éppen az, hogy a kisebb benchmarkkülönbség nem ér meg 25% magasabb árat.