Head-to-Head Model Comparison

GPT-6 Sol vs Claude Sonnet 5.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

Changez et Comparez les Modèles

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GPT-6 SolProfile

Claude Sonnet 5.5Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-6 Sol

Modèle Phare de Pointe

GPT-6 Sol de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 116 tokens/s, un indice d’intelligence de 93/100 et

Intelligence Index93 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

82.1%

Anthropic

Claude Sonnet 5.5

Modèle Phare de Pointe

Claude Sonnet 5.5 de Anthropic est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 105 tokens/s, un indice d’intelligence d

Intelligence Index78 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

82.9%

Différences Clés en un Coup d’Œil

GPT-6 Sol is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
GPT-6 Sol is faster at 116 tok/s vs 105 tok/s.
Claude Sonnet 5.5 leads on SWE-bench coding (82.9% vs 82.1%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	GPT-6 Sol	Claude Sonnet 5.5
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	93	78
Provider	OpenAI	Anthropic
Input Price Cost per million input tokens	$2.00 / 1M	$2.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$10.00 / 1M	$10.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$1.47 / 1M	$1.54 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1M tokens~1,500 A4 pages of text	1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	128K	128K
Throughput Speed Tokens generated per second	116 tok/s	105 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	82.1%	82.9%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	80.6%	79.4%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.10 / 1M	$0.20 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

Claude Sonnet 5.5

+0.8% SWE-bench lead

Coût

GPT-6 Sol

1.0x cheaper monthly runtime

Vitesse

GPT-6 Sol

+10% faster generation

Contexte

Tied

1M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-6 SolClaude Sonnet 5.5

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

82.1%vs82.9%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

80.6%vs79.4%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

89.8%vs90.1%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1516ptsvs1490pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

18%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

63.2%vs58.9%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

54.5%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

79.5%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

93.4%vsN/A

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

90.8%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

116 tok/s vs105 tok/s

Latence et Temps de Réponse

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

GPT-6 Sol1.16s

Claude Sonnet 5.50.55s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GPT-6 Sol5.47s

Claude Sonnet 5.55.31s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GPT-6 Sol Monthly API Bill

$12.15 / month

$2/1M in · $10/1M out

Claude Sonnet 5.5 Monthly API Bill

$12.30 / month

$2/1M in · $10/1M out

GPT-6 Sol saves approximately $0.15 / month (1%) under this workload.1.0x Savings

GPT-6 Sol · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 82.1% · GPQA Diamond 80.6%)
Débit rapide de 116 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1160 ms
Tarification API optimisée ($2/$10 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts

Considerations & Trade-offs

Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

Claude Sonnet 5.5 · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 82.9% · GPQA Diamond 79.4%)
Débit rapide de 105 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 550 ms
Tarification API optimisée ($2/$10 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts

Considerations & Trade-offs

Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	GPT-6 Sol	Claude Sonnet 5.5
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$2.00	$3.29
Output Tokens / Task Tokens generated per task	62K	72K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	36K	37K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	GPT-6 Sol	Claude Sonnet 5.5
Official API Model ID (SDK)	gpt-6-sol	claude-sonnet-5-5-20260901
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date	2026-09	2026-09
Knowledge Cutoff	April 2026	June 2026
Architecture	Cost-efficient frontier unified reasoning model	Adaptive Frontier Multimodal Transformer
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM	4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($2/1M in) across full 1000K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.1/1M (no extra cache-write fee)	$0.2/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning Support	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)	Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision	text, vision
Output Modalities	text	text

GPT-6 Sol vs Claude Sonnet 5.5: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-6 Sol or Claude Sonnet 5.5?

GPT-6 Sol is more intelligent. It scores 93 compared with 78 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-6 Sol is faster, generating 116 tokens per second compared with 105 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-6 Sol is cheaper at $1.47 per 1M tokens blended, compared with $1.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Claude Sonnet 5.5 has lower latency, with a time to first token of 0.55s compared with 1.16s.

Verdict

GPT-6 Sol (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Claude Sonnet 5.5 (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GPT-6 Sol domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-6 Sol assure un débit supérieur et GPT-6 Sol offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT-6 Sol ou Claude Sonnet 5.5 ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GPT-6 Sol prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre GPT-6 Sol et Claude Sonnet 5.5 ?+

GPT-6 Sol est facturé $2.00 / $10.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.00 / $10.00 pour Claude Sonnet 5.5. En coût pondéré, GPT-6 Sol est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

GPT-6 Sol prend en charge 1M tokens contre 1M tokens pour Claude Sonnet 5.5. Côté vitesse de génération, GPT-6 Sol est le plus rapide.

AI Terminology & Guide

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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GPT-6 Sol vs Claude Sonnet 5.5

Changez et Comparez les Modèles

GPT-6 Sol

Claude Sonnet 5.5

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

GPT-6 Sol · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Claude Sonnet 5.5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

GPT-6 Sol vs Claude Sonnet 5.5: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

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