Sonnet 5.5 vs GPT-6.1 Sol: сравнение — цена одна, счёт разный

Для большинства API-нагрузок первой пробуйте GPT-6.1 Sol (gpt-6.1-sol) на уровне medium или high, а Claude Sonnet 5.5 (claude-sonnet-5-5) подключайте там, где он выигрывает: запросы длиннее 272 тыс. входных токенов, агентная работа в терминале на уровнях xhigh и max и длинные ответы потоком, где важна скорость вывода. По прайсу на 28 октября 2026 года обе модели стоят одинаково — $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов, — но одна и та же задача у Sonnet обычно обходится дороже: в индексе Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 в 2,2–7,9 раза в зависимости от уровня рассуждения, а при равном балле около 50 — в 6,9 раза.

Разница в счёте складывается из трёх причин. Русский текст у Sonnet превращается в 1,45 раза больше токенов, чем у Sol; на одном и том же уровне рассуждения (effort) Sonnet пишет больше и чаще перечитывает контекст; а по умолчанию у Sol стоит medium, у Sonnet в API — high. В обратную сторону работает ступень 272 тыс. токенов: если вход у Sol длиннее, весь запрос оплачивается по $4 за вход и $15 за выход, и длинный документ у Sonnet выходит примерно на 28 % дешевле. Перед переходом в любую сторону проверьте две вещи: инструменты у Sol вызываются только через Responses API, а Sonnet кэширует только с явным cache_control — без него агентный цикл с длинным общим контекстом стоит в 10 раз дороже, чем у Sol.

28 октября 2026 года обе модели получили 12 одинаковых задач со скрытыми тестами через шлюз LaoZhang: Sonnet на high решил 11 из 12 за $0,1761, Sol на medium — 12 из 12 за $0,1157, на high — 12 из 12 за $0,1581. Задачи одноходовые и без инструментов, поэтому тест показывает стоимость, токены и время при почти равном результате, а не то, какая модель умнее; качество ниже оценивается по замерам Artificial Analysis. Прямые API Anthropic и OpenAI, Responses API, вызов инструментов, многоходовые агенты, Sol на xhigh и max и Sonnet на уровнях, кроме high, в этом тесте не проверялись.

Sonnet 5.5 или GPT-6.1 Sol: какую модель брать под вашу нагрузку

Если запросы короткие или средние, а нужная планка качества — до 50 баллов AA, начинайте с Sol: на уровнях от low до high он набирает больше, чем Sonnet на тех же уровнях, а задача индекса обходится в 2,2–3,2 раза дешевле. Sonnet стоит ставить первым в трёх случаях: вход больше 272 тыс. токенов Sol, агенты в терминале и автоматизация, где вы готовы платить за xhigh или max, и чат с длинными ответами, которые пользователь читает по мере появления.

Если нужна модель OpenAI ещё дешевле, посмотрите сравнение GPT-6.1 Terra vs Sol: в чем разница, цена задачи и тест в Codex: Terra стоит вдвое меньше Sol по каждой строке прайса. Для массовых простых запросов Sonnet разумнее сравнивать с GPT-6 Luna — это разобрано в материале Sonnet 5.5 vs GPT-6 Luna: сравнение — за что платить в 20 раз, — а если Sonnet не дотягивает по качеству, следующая ступень у Anthropic описана в статье Claude Opus 5.5 или GPT-6.1 Sol (и GPT-6 Sol): выбор для кода. Баллы AA на этих страницах приведены по прежней версии индекса и с цифрами ниже не сравниваются. Если вам нужен не API, а подписка для работы в агенте или приложении, это отдельная покупка со своими лимитами: Claude Code или Codex: стоимость подписки, лимиты и реальный счет API.

Цена одна — почему Sonnet 5.5 дороже и откуда «в 30 раз»

Цена за токен у двух моделей совпадает почти по всем строкам прайса: по странице цен Claude API и странице цен OpenAI API на 28 октября 2026 года вход стоит $2, выход $10, чтение из кэша $0,10, короткая запись в кэш $2,50 за миллион токенов (у Sonnet это запись на 5 минут, у Sol — на 30 минут). Отличаются только длинные запросы (у Sol выше 272 тыс. входных токенов), долгий кэш (у Sonnet 1 час за $4, у Sol 12 часов за $5) и режимы: у Sol есть Fast вдвое дороже, Ultrafast вшестеро дороже и Flex за полцены, у Sonnet 5.5 быстрого режима нет, а Batch за полцены есть у обеих. Поэтому разница в счёте возникает не в тарифе, а в количестве токенов, которое уходит на одну и ту же работу, и зависит от того, как считать.

Самый большой разрыв дают агентные задачи, и дело в них не в цене вывода. В индексе AA задача Sonnet на max стоит $10,02, из них $7,17 приходится на входную сторону — $4,88 на чтение из кэша и $2,27 на запись, — и только $2,85 на вывод; у Sol на max из $1,27 на вход уходит $0,59, на вывод $0,68. За весь прогон индекса на max Sonnet прочитал 30,6 млрд входных токенов, Sol — 1,92 млрд, почти в 16 раз меньше. Sonnet делает больше шагов и на каждом заново читает накопленный контекст, поэтому даже дешёвое чтение из кэша складывается в большую сумму.

Цифру «в 30 раз дороже» из заголовка обсуждения на Reddit о 3D-задачах ни один из этих способов счёта не воспроизводит: максимальный разрыв за задачу в индексе AA — 7,9 раза. Ближе всего к ней подходит агентный цикл, в котором у Sonnet не включён кэш, а отдельная задача, на которой одна модель сделала много лишних шагов, может дать и больше. Единичный пример не заменяет подсчёта по вашим задачам.

Уровни effort: баллы AA v5.0, цена и время задачи

На каждом уровне рассуждения, от low до max, Sol набирает в индексе Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 больше баллов, чем Sonnet, и тратит на задачу меньше денег — по данным страницы сравнения Claude Sonnet 5.5 и GPT-6.1 Sol на Artificial Analysis на 28 октября 2026 года. Догнать Sol на high (50,2) Sonnet может только на xhigh (49,6), и тогда задача у него стоит $4,09 против $0,59 и идёт вдвое дольше. На максимуме модели почти равны — 54,2 у Sonnet и 54,5 у Sol, — но и разрыв в цене задачи там самый большой.

AA Intelligence Index v5.0, баллы без округления до целых, стоимость и время одной задачи индекса по прайсу вендоров. Все уровни Sonnet AA помечает как «with fallback» (в сводке — «Default Fallback»); значение метки на странице сравнения не раскрыто.

Сравнивать «по умолчанию с по умолчанию» значит сравнивать разные уровни. В API Sonnet 5.5 по умолчанию работает на high (в Claude Code и приложениях Claude — на medium), Sol — на medium. В такой паре Sol набирает больше (46,1 против 41,1) и обходится в 4,6 раза дешевле. Что меняется на каждом уровне Sonnet и сколько он стоит относительно Sonnet 5, описано в материале Claude Sonnet 5.5: цены по уровням effort и переход с Sonnet 5.

Если на других страницах вы видели иные баллы — например, что Sonnet на max набирает 56 и обходит Sol с его 52, — это прежняя версия индекса, v4.3.2. В октябре 2026 года Artificial Analysis перешла на v5.0: добавила HLE-Diamond, FrontierCode 2.0 и Terminal-Bench-Science, убрала GDPval-AA, SciCode, AA-LCR и HLE, и лидер на максимальном уровне сменился. Баллы двух версий между собой не сравниваются.

Где сильнее каждая модель: подтесты AA от Terminal-Bench до CritPt

Sonnet 5.5 выигрывает у Sol в агентной работе на высоких уровнях и в многонедельных офисных проектах с файлами; Sol сильнее в знаниях и науке и на уровнях low и medium впереди во всех подтестах индекса, кроме AA-Briefcase. Ниже — оба верхних рабочих уровня из того же замера AA на 28 октября 2026 года.

Из таблицы следует правило выбора. Если ваша задача похожа на Terminal-Bench или AutomationBench и вы готовы включить xhigh или max, Sonnet даёт лучший результат: в Terminal-Bench 4.0 он обходит Sol уже на xhigh (57,1 % против 54,0 %), а в AutomationBench — только на max. В FrontierCode Sonnet впереди лишь на max, и то на 1,1 пункта, а на high отстаёт на 11, поэтому для правок кода в репозитории на рабочих уровнях выгоднее Sol. Там, где важны точные факты и научные рассуждения, Sol лучше на всех уровнях, и разница большая: в AA-Omniscience на high 41,0 против 18,7. Ответы по длинным документам (GDP.pdf) тоже за Sol — 32,0 % против 25,2 % на high; единственное исключение в научной части — Terminal-Bench-Science на xhigh, где Sonnet впереди на 1,9 пункта.

Тест 28 октября 2026 года: 12 задач, токены, кэш и время

В тесте 28 октября 2026 года обе модели решили почти всё, и Sonnet оказался дороже Sol на medium в 1,52 раза, а Sol на high — в 1,11 раза, зато отвечал быстрее. Задачи шли через шлюз LaoZhang: Sonnet — через Anthropic Messages с thinking: {type: "adaptive"} и output_config: {effort: "high"}, Sol — через Chat Completions без указания уровня (то есть на medium) и с reasoning_effort: "high". Набор — код со скрытыми тестами (разбор выражений и строк CSV, сравнение версий semver и диапазоны в стиле npm), текстовые задачи с точным ответом, сводка статьи на 6 723 слова и вопросы о двух несуществующих функциях стандартной библиотеки Python; по одной попытке на задачу, без системных инструкций и без инструментов.

Единственный промах Sonnet — формат: в сводке из пяти пунктов первый пункт занял 26 слов при лимите 25, и как раз в этом вызове модель не стала размышлять; блоки размышлений вернулись в 8 задачах из 12. Обе модели во всех трёх конфигурациях ответили, что придуманных функций в стандартной библиотеке нет, и прошли все 36 тестов на диапазоны версий. Без двух задач с длинным документом Sonnet дороже Sol на medium уже в 1,83 раза: на коротких задачах сильнее сказывается то, что он пишет больше — 10 945 выходных токенов против 6 162. Время зависит от шлюза и нагрузки: один вызов Sol на high занял 150,6 с при 514 выходных токенах.

Тот же прогон измерил разницу токенизаторов на одинаковом тексте. Первые 6 000 знаков русского текста (статьи блога о Claude Haiku 5.5 и GPT-6 Luna) Sonnet посчитал как 2 967 входных токенов, Sol — как 2 051, то есть в 1,45 раза меньше. На шести языках отношение составило от 1,29 для японского до 1,65 для корейского, для Python-кода — 1,46, а английская статья на 6 723 слова дала 15 335 токенов у Sonnet против 10 106 у Sol. GPT-6 Luna на каждом образце вернула ровно столько же токенов, сколько Sol. OpenAI не называет токенизатор GPT-6.x, а в библиотеке tiktoken сопоставления для gpt-6 нет, поэтому точное число для Sol даёт только эндпоинт /v1/responses/input_tokens из руководства OpenAI по подсчёту токенов.

Sol записывал кэш сам. В обоих запросах с документом примерно на 10 тыс. токенов ответ содержал cache_write_tokens — 10 103 и 10 195, — хотя никаких настроек кэша в запросе не было, а запись оплачивается по $2,50 за миллион, в 1,25 раза дороже обычного входа. Тот же документ, отправленный примерно через 5,5 минуты уже с reasoning_effort: "high", снова записал кэш и не прочитал из него ни одного токена; почему, по ответу не видно. Sonnet без cache_control не кэшировал ничего.

Ещё одно наблюдение касается размышлений Sonnet через шлюз. 26 октября 2026 года запросы к Sonnet 5.5 через тот же шлюз без параметров thinking и effort вернули ноль блоков размышлений в 9 задачах из 9, а с thinking: {type: "adaptive"} и high — в 7 из 9. По документации Anthropic отсутствие thinking у Sonnet 5.5 означает адаптивные размышления на high, но прямой API Anthropic в этих прогонах не проверялся. Практический вывод: при вызове через любой прокси или агрегатор задавайте thinking и effort явно.

Сколько будет стоить ваша нагрузка: 8 расчётов для русского текста

Для коротких запросов и документов до 272 тыс. токенов Sonnet дороже Sol в 1,2–1,4 раза, для документов длиннее — дешевле примерно на 28 %, в агентном цикле с кэшем дороже в 1,29 раза, а без cache_control — в 10,6 раза. Расчёт сделан 28 октября 2026 года по прайсу Anthropic и OpenAI. Объёмы указаны в токенах Sol; вход Sonnet получен умножением на 1,45 — отношение, измеренное для русского текста (2 967 ÷ 2 051). Выходных токенов у обеих моделей взято поровну, хотя на практике Sonnet пишет больше, как видно и в тесте выше, и в замерах AA, так что для него это оценка снизу. В агентном цикле общий префикс на 100 тыс. токенов записывается в кэш на первом шаге и читается на остальных 49; у Sol это автоматический кэш на 30 минут, у Sonnet — cache_control на 5 минут, и паузы между шагами короче этих сроков.

Ступень 272 тыс. — самое резкое место прайса. На странице модели GPT-6.1 Sol в документации OpenAI сказано, что при входе больше 272 тыс. токенов ставки входа и кэша удваиваются, а выхода растут в 1,5 раза для всего запроса, а не только для хвоста. Поэтому документ на 270 тыс. токенов с ответом на 5 тыс. стоит у Sol $0,59, а на 280 тыс. — $1,195: вход вырос на 3,7 %, счёт — на 103 %. За ступенью Sonnet дешевле по входу при любом отношении токенизаторов меньше 2 — для русского текста $2 × 1,45 = $2,90 против $4 за объём текста, равный миллиону токенов Sol, — а вывод у него стоит $10 против $15 у Sol. Если ваши документы колеблются около этой границы, держите вход у Sol ниже 272 тыс. или отправляйте длинные документы в Sonnet.

Окна тоже не так равны, как кажется по цифре «1 млн». У Sol контекст 1 050 000 токенов, но вход ограничен 922 000; у Sonnet окно 1 млн токенов без надбавки за длину. Поскольку русский текст у Sonnet занимает больше токенов, в его миллион помещается примерно столько текста, сколько в 690 тыс. токенов Sol; документ крупнее этого целиком примет только Sol, причём по повышенной ставке.

Чтение из кэша сейчас стоит одинаково. Утверждение, что у Sol оно вдвое дешевле, было верным до 7 октября 2026 года: в этот день Anthropic снизила цену чтения для Sonnet 5.5 с $0,20 до $0,10 — подробности в материале Claude Sonnet 5.5: цена чтения кэша $0,10 — расчёт экономии. Разница осталась в поведении. По руководству OpenAI по кэшированию промптов Sol кэширует префикс от 1 024 токенов автоматически и берёт за запись на 30 минут 1,25 цены входа; отключить это можно режимом explicit без точек кэширования, а 12-часовой кэш за 2,5 цены входа есть только в Responses API. Sonnet кэширует, только если вы поставили cache_control (от 512 токенов, на 5 минут или на 1 час), и забытый cache_control — самая дорогая ошибка в агентном цикле.

Какая быстрее: Sonnet выдаёт текст быстрее, на xhigh и max решает дольше

Текст Sonnet выдаёт быстрее: по замерам Artificial Analysis на 28 октября 2026 года — 109–140 токенов в секунду в зависимости от уровня против 59–81 у Sol. На уровнях от low до xhigh у Sonnet раньше появляются и первые слова ответа: на high через 11,1 с против 40,8 с у Sol на том же уровне. Но на xhigh и max задача у Sonnet занимает больше времени — 691 и 1 326 с против 436 и 858 с, — потому что он пишет примерно в 4 раза больше (122,2 тыс. и 285,4 тыс. выходных токенов на задачу против 30,2 тыс. и 67,8 тыс.), а на max и первый токен ответа приходит позже: через 455 с против 278 с.

Если сравнивать уровни по умолчанию, картина меняется: Sol на medium показывает первый токен ответа через 3,6 с и тратит на задачу 231 с, Sonnet на high — 11,1 с и 332 с. Для коротких ответов это аргумент за Sol на medium, а для длинных ответов, которые читают по мере появления, — за Sonnet, у которого текст идёт почти вдвое быстрее. В тесте 28 октября на коротких одноходовых задачах через шлюз медиана вызова у Sonnet на high была 7,6 с, у Sol на medium — 14,0 с, на high — 21,2 с. OpenRouter сообщает о 106 и 29 токенах в секунду, но это другая методика и другие провайдеры, и с цифрами AA её напрямую не сравнить. Если Sol кажется медленным, причины и настройки разобраны в материале GPT-6.1 Sol медленно работает: замеры по effort и как ускорить.

Что сломается при переходе: параметры Sonnet 5.5 и GPT-6.1 Sol

Самые частые поломки при переходе — вызов инструментов у Sol через Chat Completions, забытый cache_control у Sonnet и разные уровни effort по умолчанию. Агента, который вызывает инструменты через Chat Completions, при переходе на Sol придётся перевести на Responses API: в руководстве OpenAI по рассуждающим моделям сказано, что Chat Completions не поддерживает вызов функций у GPT-6.1 Sol, хотя обычную генерацию через этот эндпоинт модель выполняет. При переходе на Sonnet проверьте, не используете ли вы принудительный выбор инструмента и отключение размышлений: оба варианта Sonnet 5.5 отклоняет. Параметры ниже — по обзору моделей Claude и странице модели GPT-6.1 Sol на 28 октября 2026 года.

Ещё одна мелочь, которая ломает перенос настроек: в тесте 5 октября 2026 года через тот же шлюз LaoZhang Sol в Chat Completions отклонил temperature: 0.2 с сообщением, что поддерживается только значение по умолчанию (1). Если обе модели нужны через один ключ, на laozhang.ai они доступны по прайсовым ставкам вендоров, включая ступень 272 тыс. у Sol, но Sol там подключён только через Chat Completions, поэтому вызывать инструменты у Sol через этот сервис нельзя. Что ещё меняется при переходе на GPT-6.1 Sol с GPT-6 Sol и как получить к ней доступ, описано в материале GPT-6.1 Sol: цена, доступ и что менять при переходе с GPT-6 Sol.

Примечание: laozhang.ai — наш собственный сервис; его цены — наши тарифы, а не независимое сравнение.

Как проверить перед переходом: тест «стоимость принятой задачи»

Решение о переходе стоит принимать по стоимости принятой задачи на ваших данных — сколько денег уходит на один ответ, прошедший вашу проверку, — а не по цене токена и не по чужому рейтингу. Небольшой прогон обходится дёшево: 12 задач на трёх конфигурациях в тесте 28 октября 2026 года стоили $0,45 по прайсу.

1. Соберите 10–30 реальных задач, которые можно проверить автоматически: тесты, точный ответ, ограничения формата. Если у вас бывают длинные документы, добавьте одну-две такие задачи.
2. Задайте уровень рассуждения явно с обеих сторон: у Sonnet thinking: {type: "adaptive"} и output_config: {effort: "high"}, у Sol reasoning.effort в Responses API или reasoning_effort в Chat Completions. Начните с Sol на medium и high против Sonnet на high; Sonnet на xhigh добавьте, если Sol не проходит ваши задачи.
3. Включите кэш у Sonnet: cache_control на общем префиксе — системных инструкциях, документах, описании инструментов. У Sol проверьте в usage поле cache_write_tokens: эта запись оплачивается.
4. Для длинных запросов посчитайте вход Sol через /v1/responses/input_tokens и проверьте, не переходите ли вы 272 тыс. токенов.
5. Посчитайте стоимость по полям usage: обычный вход, чтение и запись кэша, выход вместе с токенами рассуждения — по прайсу на дату прогона. Разделите сумму на число задач, прошедших проверку.
6. Сравните стоимость принятой задачи и время ответа. Если разница небольшая, повторите прогон два-три раза: одна попытка на задачу даёт заметный разброс и по качеству, и по времени.

Можно ли пользоваться Sonnet 5.5 и GPT-6.1 Sol из России

Официально нет: OpenAI API и Claude не обслуживают Россию и Беларусь. По состоянию на 25 октября 2026 года обеих стран нет в списке поддерживаемых стран OpenAI API, а в списке регионов Anthropic они указаны среди тех, где Claude недоступен. Если на сторонних площадках вы видите название «GPT 6.1 Sol Pro», это не отдельная модель: в прайсе OpenAI есть только gpt-6.1-sol, поэтому сверяйте идентификатор модели и ставки, а не название на витрине.