Head-to-Head Model Comparison

GPT-6 Sol vs Claude Sonnet 5.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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GPT-6 Sol vs Claude Sonnet 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI의 GPT-6 Sol와 Anthropic의 Claude Sonnet 5.5는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. GPT-6 Sol는 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $2.00/$10.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Claude Sonnet 5.5는 1M 토큰 컨텍스트와 $2.00/$10.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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Profile
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5-Model Matrix Workbench
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OpenAI

GPT-6 Sol

플래그십 프론티어 모델

OpenAI의 GPT-6 Sol 모델은 최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드에 최적화된 AI 모델로, 1M 컨텍스트 윈도우, 초당 116 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 93/100점(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10)을 제공합니다.

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

플래그십 프론티어 모델

Anthropic의 Claude Sonnet 5.5 모델은 최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드에 최적화된 AI 모델로, 1M 컨텍스트 윈도우, 초당 105 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 78/100점(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10)을 제공합니다.

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

82.9%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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 →
FeatureGPT-6 SolClaude Sonnet 5.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
9378
Provider
OpenAIAnthropic
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 text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
116 tok/s105 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

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
Claude Sonnet 5.5
+0.8% SWE-bench lead
Cost
GPT-6 Sol
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-6 Sol
+10% faster generation
Context
Tied
1M tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% 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

  • 1M 컨텍스트 윈도우 및 최대 128K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 82.1% · GPQA Diamond 80.6%)
  • 초당 116 토큰의 빠른 처리 속도와 1160ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

Claude Sonnet 5.5 · Strengths & Key Advantages

  • 1M 컨텍스트 윈도우 및 최대 128K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 82.9% · GPQA Diamond 79.4%)
  • 초당 105 토큰의 빠른 처리 속도와 550ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

Token Use & Task Economics

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

MetricGPT-6 SolClaude Sonnet 5.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$2.00$3.29
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
62K72K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
36K37K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-6 SolClaude Sonnet 5.5
Official API Model ID (SDK)gpt-6-solclaude-sonnet-5-5-20260901
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date2026-092026-09
Knowledge CutoffApril 2026June 2026
ArchitectureCost-efficient frontier unified reasoning modelAdaptive Frontier Multimodal Transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM4,000 – 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 windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic 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 AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token BillingText 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 VRAMCloud-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 ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedAnthropic 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 TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

GPT-6 Sol vs Claude Sonnet 5.5: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

GPT-6 Sol(최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Claude Sonnet 5.5(최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 GPT-6 Sol가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 GPT-6 Sol가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 GPT-6 Sol가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 GPT-6 Sol와 Claude Sonnet 5.5 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 GPT-6 Sol가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

GPT-6 Sol와 Claude Sonnet 5.5의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

GPT-6 Sol는 100만 토큰당 입력 $2.00 / 출력 $10.00이며, Claude Sonnet 5.5는 입력 $2.00 / 출력 $10.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 GPT-6 Sol가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 GPT-6 Sol가 1M 토큰, Claude Sonnet 5.5가 1M 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 GPT-6 Sol가 더 빠릅니다.

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공식 출처: OpenAI 및 Anthropic 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).