Claude Opus 5.5 или GPT-6.1 Sol (и GPT-6 Sol): выбор для кода

29 сентября 2026 года OpenAI выпустила GPT-6.1 Sol (gpt-6.1-sol) — обновление GPT-6 Sol с теми же ценами входа и выхода, но вдвое более дешёвым чтением кэша. Сравнивать Claude Opus 5.5 теперь имеет смысл именно с ней. В запросах до 272 тыс. входных токенов Opus ровно вдвое дороже по каждой статье счёта, включая кэш: $0,20 против $0,10 за миллион прочитанных токенов. В запросах длиннее 272 тыс. разница сводится к выходу, $20 против $15 за миллион, и при одинаковом числе токенов Opus не бывает дешевле. Прежние выводы о том, что кэш сжимает надбавку Opus до 1,3–1,6 раза, а длинный запрос из кэша у Opus выходит дешевле, верны только для GPT-6 Sol с кэшем по $0,20; ниже они оставлены как справка для тех, кто остаётся на gpt-6-sol.

Реальный расход токенов у моделей разный. В замерах Artificial Analysis на 30 сентября 2026 года задача индекса у Opus 5.5 стоит в 4,2–8,9 раза дороже, чем у GPT-6.1 Sol на том же уровне рассуждения. Баллы у Opus выше на всех уровнях, кроме low: 51 против 48 на medium, 58 против 52 на max. Но GPT-6.1 Sol на max (52 балла, $0,72 за задачу) обходит Opus на medium (51 балл, $1,34). Рабочее правило такое: GPT-6.1 Sol подходит по умолчанию для массовых агентов, коротких и длинных вызовов и ограниченного бюджета; Opus 5.5 стоит своих денег там, где нужен верх шкалы качества, а неудачная попытка обходится дороже токенов. Кто выгоднее именно у вас, покажет стоимость принятой задачи на небольшом пилоте. Ниже формулы для вашего расхода токенов и порядок такого пилота.

Сколько стоит каждая статья счёта

Claude Opus 5.5 и GPT-6 Sol вышли 22 сентября 2026 года, GPT-6.1 Sol — 29 сентября. У claude-opus-5-5 контекстное окно 1 млн токенов и до 128 тыс. токенов выхода; адаптивное мышление у неё включено всегда, отключить его нельзя, уровень рассуждения (effort) по умолчанию medium (обзор модели у Anthropic). У gpt-6.1-sol окно 1 050 000 токенов, тоже до 128 тыс. токенов выхода, effort настраивается от low до max, по умолчанию medium. Значений none и minimal у новой модели нет, а вызов инструментов работает только через Responses API: Chat Completions поддерживается без инструментов (страница GPT-6.1 Sol у OpenAI).

GPT-6 Sol по-прежнему вызывается и в списке выводимых из эксплуатации моделей не значится, но из таблицы цен OpenAI уже убрана, а её страница отсылает к GPT-6.1 Sol как к более новой модели Sol (страница GPT-6 Sol). В отличие от 6.1 Sol, она поддерживает none.

Стандартные тарифы прямых API в долларах за 1 млн токенов; OpenAI — по состоянию на 30 сентября 2026 года, Anthropic — на 25 сентября:

Источники: цены Claude API и цены OpenAI API.

Две строки в этих прайсах устроены по-разному. У Opus 5.5 нет надбавки за длинный контекст: по словам Anthropic, запрос на 900 тыс. токенов оплачивается по той же ставке, что и запрос на 9 тыс. У GPT-6.1 Sol, как и у GPT-6 Sol, запрос, в котором больше 272 тыс. входных токенов, целиком переходит на длинные тарифы: вход и кэш вдвое дороже, выход в 1,5 раза.

Счёт меняют и режимы обслуживания:

• Пакетная обработка. Batch у Anthropic снижает на 50% цену входа и выхода. У OpenAI Batch и Flex стоят половину стандартного тарифа по всем статьям.
• Быстрый режим. Fast у GPT-6.1 Sol стоит вдвое дороже стандарта. Fast mode у Opus 5.5 обходится в $8 за вход и $40 за выход, работает только в собственном API Anthropic, пока в статусе research preview и с Batch не совмещается.
• Регион обработки. У OpenAI региональная обработка (data residency) добавляет 10%. У Anthropic параметр inference_geo: "us" умножает все статьи на 1,1.
• Инструменты. Встроенные инструменты OpenAI могут оплачиваться за вызов: веб-поиск, например, стоит $10 за 1000 вызовов.

Где двойная надбавка Opus сохраняется, а где сжимается

Удобнее всего считать по четырём статьям. Обозначим миллионы оплаченных токенов: U — свежий вход, W — запись в кэш, R — чтение из кэша, O — выход (вместе с рассуждением). Тогда при стандартных тарифах:

• Opus 5.5 = 4·U + 5·W + 0,2·R + 20·O (запись в кэш на 5 минут);
• GPT-6.1 Sol, запрос до 272 тыс. = 2·U + 2,5·W + 0,1·R + 10·O;
• GPT-6.1 Sol, запрос свыше 272 тыс. = 4·U + 5·W + 0,2·R + 15·O.

Из этих формул следуют два правила, которые проще запомнить, чем таблицу.

Короткие запросы. Opus = 2 × GPT-6.1 Sol, ровно и при любом составе счёта. Каждая статья у Opus вдвое дороже, поэтому доля кэша на соотношение не влияет: агентный цикл, который почти целиком читает контекст из кэша, стоит у Opus вдвое больше так же, как и короткий вызов без кэша.

Запросы свыше 272 тыс. Opus − GPT-6.1 Sol = 5·O. Свежий вход, запись в кэш и чтение кэша стоят одинаково, выход у Opus дороже на $5 за миллион. Разница никогда не бывает отрицательной, то есть при тех же токенах Opus в длинном запросе не дешевле, а дороже ровно на стоимость выхода. Если используется часовая запись в кэш у Anthropic ($8), к стороне Opus добавьте ещё 3·W.

С GPT-6 Sol, где чтение кэша стоит $0,20 в коротком запросе и $0,40 в длинном, правила были другими: Opus = 2 × Sol − 0,2·R, а в запросах свыше 272 тыс. Opus − Sol = 5·O − 0,2·R, и Opus выходил дешевле, когда токенов чтения из кэша было более чем в 25 раз больше, чем токенов выхода. Для gpt-6.1-sol оба правила уже не работают.

Пять гипотетических примеров при одинаковом числе оплаченных токенов у обеих моделей:

Запись в кэш в этих примерах не учитывается. С GPT-6 Sol запрос на 800 тыс. токенов выходил у Opus дешевле ($0,75 против $0,80); с GPT-6.1 Sol он на $0,10 дороже, и это ровно 5 × 0,02 млн токенов выхода. Главное допущение таблицы — одинаковое число токенов, а в жизни его нет: модели по-разному рассуждают и по-разному режут текст на токены, об этом раздел ниже. Поэтому таблица показывает устройство тарифов, а не ваш будущий счёт.

Из того же расчёта видно, почему промах кэша так бьёт по бюджету: токен, который должен был прийти из кэша, у Opus стоит $4 вместо $0,20, у GPT-6.1 Sol — $2 вместо $0,10, то есть у обеих в 20 раз дороже. Как это выглядит в реальных сессиях, разобрано в статье Claude Code cache miss и стоимость токенов.

Чтобы подставить собственные логи, достаточно короткого скрипта. Порог 272 тыс. проверяется для каждого запроса отдельно, поэтому считать нужно по запросам, а не по суммам за день:

# Стандартные тарифы, $ за 1 млн токенов: OpenAI на 30.09.2026, Anthropic на 25.09.2026
RATES = {
    "claude-opus-5-5": {"short": {"u": 4.00, "w": 5.00, "r": 0.20, "o": 20.00}},  # запись в кэш на 5 минут
    "gpt-6.1-sol": {
        "short": {"u": 2.00, "w": 2.50, "r": 0.10, "o": 10.00},
        "long": {"u": 4.00, "w": 5.00, "r": 0.20, "o": 15.00},  # весь запрос, если вход > 272 тыс.
    },
    "gpt-6-sol": {  # предыдущая модель, для сравнения
        "short": {"u": 2.00, "w": 2.50, "r": 0.20, "o": 10.00},
        "long": {"u": 4.00, "w": 5.00, "r": 0.40, "o": 15.00},
    },
}

def request_cost(rates, u, w, r, o):
    return (rates["u"] * u + rates["w"] * w + rates["r"] * r + rates["o"] * o) / 1_000_000

def bill(model, requests):
    """requests: список запросов с оплаченными токенами u, w, r, o из usage этой модели."""
    table = RATES[model]
    total = 0.0
    for q in requests:
        prompt = q["u"] + q["w"] + q["r"]  # допущение: кэш входит в порог 272 тыс.
        rates = table["long"] if "long" in table and prompt > 272_000 else table["short"]
        total += request_cost(rates, **q)
    return total

# Пример: один запрос на 800 тыс. токенов, в основном из кэша
q = [{"u": 50_000, "w": 0, "r": 750_000, "o": 20_000}]
for m in RATES:
    print(m, round(bill(m, q), 2))  # 0.75, 0.65, 0.8

Для реального сравнения передавайте каждой модели её собственные логи: одинаковые токены во всех вызовах bill нужны только для упражнения с тарифами.

Порог 272 тыс. токенов: почему «для длинных документов» не значит «Sol»

Рассуждение кажется очевидным: у GPT-6.1 Sol окно 1 050 000 токенов, значит, для длинных документов он подходит лучше. Разница в окне с Opus 5.5 — 50 тыс. токенов, около 5%. Для документа на 300–900 тыс. токенов важнее другое: как только вход одного запроса превышает 272 тыс., у Sol весь этот запрос оплачивается по длинным тарифам. Свежий вход, запись и чтение кэша сравниваются с Opus, а на треть дешевле остаётся только выход.

В таблице — тарифы GPT-6.1 Sol: до порога каждая статья счёта вдвое ниже, чем у Opus, после порога совпадает с ним во всём, кроме выхода. Оговорка о том, что длинный запрос с тяжёлым кэшем у Opus может оказаться дешевле, относится только к GPT-6 Sol: там чтение кэша за порогом стоило $0,40 против $0,20 у Opus. У 6.1 Sol за порогом оно те же $0,20.

Отсюда два практических вывода для работы с длинными документами:

• Если документ целиком лежит в каждом запросе и переиспользуется через кэш (анализ кодовой базы, длинный договор с десятками вопросов), тарифы у моделей почти сравнялись: запрос на 800 тыс. токенов из примера выше стоит $0,75 у Opus и $0,65 у GPT-6.1 Sol. Здесь выбор решают качество ответов и то, сколько токенов выхода и рассуждения тратит каждая модель. Ценового довода в пользу Opus в таких запросах больше нет.
• Если документ режется на фрагменты и каждый запрос остаётся меньше 272 тыс. токенов (поиск по базе, RAG), у GPT-6.1 Sol сохраняется двукратное преимущество по всем статьям, включая кэш. DataCamp приводит пример для GPT-6 Sol: 10 млн входа и 1 млн выхода запросами до порога стоят $30 у Sol и $60 у Opus, а запросами свыше порога — $55 и $60. Кэша в этом примере нет, а ставки свежего входа и выхода у 6.1 Sol те же, поэтому для неё цифры не меняются.

Одна оговорка про сам порог. OpenAI пишет, что для запросов длиннее 272 тыс. входных токенов вдвое дорожают «вход и кэш», то есть закэшированная часть длинного запроса тоже переоценивается. Из этой формулировки разумно заключить, что порог считается по всему входу запроса вместе с кэшированными токенами. Прямо это в документации не сказано, поэтому после первого длинного запроса сверьте начисление в консоли.

Почему стоимость задачи расходится с прайсом в разы

Artificial Analysis прогоняет модели через свой индекс (версия 4.3.2, десять наборов задач) на каждом уровне рассуждения и публикует балл и среднюю стоимость одной задачи индекса. Эта стоимость складывается из свежего входа, чтения и записи кэша, токенов рассуждения и ответа, то есть отражает реальный расход токенов. Opus измерен в режиме адаптивного рассуждения с резервной моделью по умолчанию. Данные на 30 сентября 2026 года (сравнение GPT-6.1 Sol и Claude Opus 5.5 у Artificial Analysis):

Для сравнения: у GPT-6 Sol в тех же замерах было 40 баллов за $0,25 на medium и 48 за $1,05 на max (страница GPT-6 Sol у Artificial Analysis). Новая модель на каждом из этих уровней и сильнее, и дешевле.

Баллы индекса — не доля решённых задач, а стоимость задачи индекса — не ваш производственный счёт. Но соотношение показательно. Тарифы у Opus в запросах до порога ровно вдвое выше, а задача дороже в 4–9 раз. Значит, на этих задачах Opus тратит примерно в 2–4,5 раза больше токенов в пересчёте на тарифы. Artificial Analysis показывает это и напрямую: на medium Opus выдаёт в среднем 26 тыс. токенов выхода на задачу против 8 тыс. у GPT-6.1 Sol, на max — 119 тыс. против 38 тыс. Реальная разница в цене задачи больше прайсовой, а не меньше.

Из этой таблицы полезно сделать два вывода.

Сравнивайте одинаковые уровни. Если в сравнении GPT-6.1 Sol на xhigh стоит рядом с Opus на medium, такая пара ничего не говорит ни о качестве, ни о цене: effort меняет и балл, и расход в несколько раз.

Посмотрите на равные деньги. Opus на low набирает 42 балла за $0,55, а GPT-6.1 Sol на xhigh — 51 за $0,39. Opus на medium даёт 51 балл за $1,34, GPT-6.1 Sol на max — 52 за $0,72, почти вдвое дешевле. При сопоставимом бюджете на задачу 6.1 Sol теперь впереди, тогда как у GPT-6 Sol при равном бюджете разница сводилась к нескольким баллам в ту или другую сторону. За Opus остаётся верх шкалы: 54–58 баллов на high, xhigh и max GPT-6.1 Sol не набирает ни на одном уровне, его потолок — 52.

Ту же механику показывает единичный тест DataCamp (23 сентября 2026 года), проведённый ещё с GPT-6 Sol: игра в духе тетриса в одном HTML-файле, уровень high, одна попытка. GPT-6 Sol сделал 6 ходов, потратил 120 226 токенов, из них 8 123 на рассуждение, и обошёлся в $0,26. Opus 5.5 уложился в 3 хода и 107 958 токенов, но 22 551 из них ушли на рассуждение по цене выхода, итог — $0,87. Это одна задача и другая версия Sol, но вывод о механике общий: меньше ходов не значит дешевле, если модель дольше думает.

Сравнивать «одинаковое число токенов» мешают и токенизаторы. Они у вендоров разные, и официального коэффициента пересчёта между Claude и OpenAI нет. Anthropic сообщает только, что начиная с Claude 4.7 её токенизатор выдаёт примерно на 30% больше токенов на тот же текст, чем Claude Sonnet 4.6 и более ранние модели; это сравнение внутри линейки Claude. Поэтому в пилоте сравнивайте оплаченные токены из ответов каждого API, а не пересчитывайте одни в другие.

Со скоростью картина двойственная. По замерам Artificial Analysis на 30 сентября Opus 5.5 генерирует текст быстрее: 72 токена в секунду на medium, 78 на xhigh и 92 на max против 59–66 у GPT-6.1 Sol. Но до ответа Opus дольше думает: первый токен ответа у него появляется через 12,7 с на low и 23 с на medium, у GPT-6.1 Sol — через 2,1 и 5,7 с. Целиком задачу индекса на medium 6.1 Sol проходит в среднем за 136 с, Opus — за 219 с. Для интерактивных подсказок в редакторе это заметно. Для многочасового автономного агента важнее число попыток до принятого результата.

GPT-5.6 Sol, GPT-6 Sol и «на 40% дешевле»: чьи это цифры

В анонсе Opus 5.5 есть таблица бенчмарков, которую легко принять за сравнение с GPT-6 Sol. Но в колонке OpenAI там стоит GPT-5.6 Sol, предыдущее поколение. Например, Terminal-Bench 4.0 — 66,4% у Opus на xhigh против 37,3% у GPT-5.6 Sol; CursorBench 4.0 — 57,8% против 41,7%; GDPval-AA v2.1 — 1846 против 1588 Elo; AutomationBench — 40,0% против 28,8%. Результаты Opus в этой таблице получены на уровне max, если не указано иное, и с защитными механизмами, которые при срабатывании переключают запрос на Opus 4.8 или Opus 5; цифры GPT взяты из отчётов OpenAI (анонс Anthropic). О GPT-6 Sol и GPT-6.1 Sol эти строки напрямую ничего не говорят. Сама Anthropic в том же анонсе признаёт, что разрыв в бенчмарках стал менее надёжным ориентиром для реальной работы.

У OpenAI в анонсе GPT-6.1 Sol есть собственное сравнение с Opus 5.5, и оно тоже выбрано вендором. По данным компании, в GDP.pdf GPT-6.1 Sol набирает больше, чем Opus 5.5 с резервными моделями, на всех проверенных уровнях усилий на рассуждения, при стоимости задачи более чем вдвое ниже. В AutomationBench 1.0.6 на medium она на 2,2 пункта выше при примерно трети стоимости, а в Terminal-Bench Science 0.1 на max средняя задача стоит $5,47 против $23,21 у Opus. Результаты Opus OpenAI взяла из публичных отчётов (анонс GPT-6.1 Sol). Сводный индекс Artificial Analysis выше ставит Opus на первое место по баллам и 6.1 Sol на первое по цене задачи. Оба утверждения могут быть верны одновременно: вендор выбирает наборы, где его модель сильнее, а индекс усредняет десять разных.

Так же легко неверно прочитать фразу «Opus 5.5 на 40% дешевле». Anthropic сравнивает его с Opus 5: по тестам компании на типичных нагрузках при настройках по умолчанию он обходится на 40% дешевле, вход и выход подешевели на 20%, чтение кэша — на 60%. К GPT-6 Sol и GPT-6.1 Sol эта экономия отношения не имеет.

Путаница поколений касается и выбора модели в инструментах. GPT-6 Sol и GPT-5.6 Sol остаются доступны, поэтому в Codex и API проверяйте точный идентификатор gpt-6.1-sol. Что меняется при переходе с gpt-6-sol, от уровней рассуждения до вызова инструментов, разобрано в статье GPT-6.1 Sol: цена, доступ и что менять при переходе с GPT-6 Sol. Если вы выбираете внутри линейки OpenAI, помогут материалы GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra и GPT-6 Sol: какую модель выбрать и, для более дешёвой Luna на однотипных задачах, GPT-6 Sol, Luna, Astra и GPT-5.6 Terra: что выбрать для работы. Если Opus 5.5 не справляется и вы думаете о более дорогой модели Anthropic, смотрите Claude Fable 5.1 или Opus 5.5: что выбрать и когда стоит доплатить.

Claude Code и Codex: лимиты подписки не следуют из цен API

Если вы работаете не через API, а по подписке, тарифы за токены на выбор влияют косвенно. OpenAI говорит об этом прямо: цены API не связаны с лимитами подписки, и оценивать по ним число включённых задач не стоит.

• GPT-6.1 Sol в ChatGPT доступен в Work и Codex на планах Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu; в обычном чате его нет, на Free и Go тоже. В Enterprise и Edu модель выключена, пока её не включит администратор. В терминале — codex --model gpt-6.1-sol. Выбор модели в интерфейсе не даёт доступа, если его нет у рабочего пространства (документация ChatGPT по моделям).
• Opus 5.5 доступен в приложениях Claude на Pro, Max, Team и Enterprise и в Claude Code начиная с версии 2.1.280. Надёжнее указывать полный идентификатор claude-opus-5-5: значение псевдонима opus зависит от провайдера.

Лимиты считаются по-разному. Для Plus и Standard Business OpenAI публикует ориентиры в локальных сообщениях за пять часов: от 15 до 160 для GPT-6.1 Sol и от 15 до 150 для GPT-6 Sol. Pro теперь продаётся за $100, $200 или $500 в месяц, и пятичасового лимита на нём, по словам OpenAI, сейчас нет. Компания подчёркивает, что это оценки, а не фиксированные лимиты: расход зависит от модели и задачи, облачные задачи расходуют больше локальных сообщений, возможны и недельные ограничения (цены ChatGPT и Codex). В кредитах Codex GPT-6.1 Sol стоит 50, 2,5 и 250 кредитов за 1 млн входных, кэшированных и выходных токенов (у GPT-6 Sol кэш — 5 кредитов). Anthropic вместе с Opus 5.5 подняла пятичасовые лимиты на Pro, Max, Team и Enterprise с оплатой за место, но числа не опубликовала. Сопоставимой цифры сообщений для Opus в Claude Code нет, поэтому сказать по документации, какая подписка «растянется» дольше, нельзя: лимиты каждый продукт задаёт сам, из цен API они не выводятся.

Подробнее о том, как считать подписку против оплаты по токенам, — в статье Claude Code или Codex: стоимость подписки, лимиты и реальный счет API. Что делать, когда лимит Codex закончился, разобрано в материале Лимит Codex в ChatGPT Plus: 15–160 сообщений за 5 часов и credits, а о новой цене Opus и сбросе лимита подписки — в статье Claude Opus 5.5: цена API и как сбросить лимит подписки.

Пилот на своих задачах: стоимость принятой задачи

Ни прайс, ни индекс не скажут, сколько попыток понадобится каждой модели на вашем коде. Это измеряется только на своих задачах. Удобная единица — принятая задача: результат, который прошёл заранее записанные критерии приёмки (тесты зелёные, изменены только нужные файлы, требования и формат соблюдены). Её стоимость считается так:

стоимость принятой задачи = (оплата API за все попытки, включая неудачные повторы и платные вызовы инструментов + время ревью × ставка ревьюера) ÷ число принятых задач.

Порядок пилота:

1. Задачи. Возьмите 10–20 реальных задач того класса, по которому принимаете решение: исправление бага с тестами, рефакторинг модуля, разбор длинного документа. Критерии приёмки запишите до запуска.
2. Одинаковые условия. Тот же промпт, тот же снимок репозитория, те же инструменты, одинаковый уровень рассуждения (medium против medium, high против high), одинаковый лимит попыток, одна политика кэширования и один режим обслуживания (например, Standard без Batch и Fast, без региональной надбавки). У GPT-6.1 Sol нижний уровень — low; если раньше вы гоняли GPT-6 Sol на none, начните с low.
3. Журнал по каждому вызову. Идентификатор модели, effort, дата, режим обслуживания и оплаченные токены из usage: у Anthropic это input_tokens, cache_creation_input_tokens, cache_read_input_tokens и output_tokens, у OpenAI в Responses API — input_tokens, input_tokens_details.cached_tokens, input_tokens_details.cache_write_tokens и output_tokens (рассуждение входит в выход). Отмечайте запросы, где вход превысил 272 тыс. токенов.
4. Все попытки. Учитывайте неудачные запуски и платные вызовы инструментов, засекайте время ревью.
5. Сверка. Посчитайте счёт по журналу скриптом выше и сравните с тем, что за этот день показала консоль каждого провайдера. Если цифры расходятся, ищите промахи кэша, запросы за порогом 272 тыс. или платные инструменты.

Что в результате должно поменять выбор по умолчанию:

• Стоимость принятой задачи у Opus не выше, чем у GPT-6.1 Sol. Надбавку за токены окупают меньшее число повторов и более короткое ревью. Для этого класса задач Opus 5.5 можно ставить по умолчанию.
• GPT-6.1 Sol дешевле, а принятых задач у обеих моделей примерно поровну. По умолчанию GPT-6.1 Sol, а Opus остаётся эскалацией для задач, которые Sol не закрыл за отведённые попытки.
• Opus закрывает задачи, которые Sol не принимает ни за какой бюджет попыток. Такой класс задач направляйте на Opus независимо от тарифа, остальные — на Sol.
• Opus тратит в разы больше токенов при сравнимом качестве. Прежде чем отказываться от него, повторите прогон на уровень ниже: по данным Artificial Analysis, задача Opus стоит от $0,55 на low до $5,98 на max, то есть effort меняет расход больше чем в десять раз.
• В нагрузке много длинных запросов свыше 272 тыс. Ставки там различаются только на выходе, поэтому сравнивайте фактический выход и рассуждение по журналу. Если вы остаётесь на GPT-6 Sol, для неё по-прежнему действует правило «чтения из кэша более чем в 25 раз больше, чем выхода», при котором Opus дешевле.

Что выбрать по умолчанию

Если коротко: начинайте с GPT-6.1 Sol там, где задач много и каждая дешёвая, и с Opus 5.5 там, где нужен верх шкалы качества и одна неудачная попытка стоит больше, чем разница в токенах. А спор «кто умнее» решайте не по прайсу и не по чужой таблице бенчмарков, а по стоимости принятой задачи на своих данных.