GPT-6.1 Sol vs Claude Opus 5.5
Vergleiche Codequalität und Kosten pro erledigter Aufgabe.
GPT-6.1 Sol und Claude Opus 5.5 sind beide Kandidaten für anspruchsvolle Programmieraufgaben, aber sie passen zu unterschiedlichen Entscheidungen. GPT-6.1 Sol ist ein sinnvoller Startpunkt, wenn dein Agent bereits OpenAI Responses, Codex und die OpenAI-Tool-Schemas nutzt oder viele Versuche mit einem niedrigeren direkten Tokenpreis finanzieren soll. Opus 5.5 solltest du testen, wenn lange Fehlersuche, unklare Architektur oder teure Nacharbeit den größeren Wert einer Anthropic-Toolschleife rechtfertigen.
Die veröffentlichten Zahlen ergeben keinen allgemeinen Sieger. Anbieter, Benchmarks, Effort-Stufen und Ausführungs-Harness unterscheiden sich. Vergleiche angenommene Ergebnisse, bezahlte Fehlversuche und menschliche Korrekturzeit unter denselben Bedingungen.
Geprüft am 06.10.2026 (UTC). Dieser Beitrag basiert auf offiziellen Quellen und ist kein unabhängiger Benchmark oder bezahlter Live-API-Test. Die aktuelle OmniaKey-Route und der Preis stehen im Modellkatalog.
Kurzantwort: GPT-6.1 Sol oder Opus 5.5?
Starte mit GPT-6.1 Sol, wenn du OpenAI Responses oder Codex einsetzt, direkte Tokenkosten niedrig halten möchtest und Effort explizit von low bis max steuern willst. Die API-ID lautet gpt-6.1-sol, das Kontextfenster umfasst 1,05 Millionen Token.
Starte mit Claude Opus 5.5, wenn die schwierige Arbeit in der Ursachenanalyse, einer langen Repository-Untersuchung oder in der Vermeidung einer teuren zweiten Runde liegt. Die API-ID lautet claude-opus-5-5; Adaptive Thinking bleibt aktiv, der direkte API-Standard liegt bei medium.
Das sind Routing-Hypothesen, keine Rangliste. Eine klar abgegrenzte Änderung mit guten Tests kann auf beiden Modellen gleich gut funktionieren.
Die wichtigsten Spezifikationen
| Kriterium | GPT-6.1 Sol | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| Direkte API-ID | gpt-6.1-sol | claude-opus-5-5 |
| Kontextfenster | 1.050.000 Token | 1.000.000 Token |
| Standardmäßige Maximalausgabe | 128.000 Token | 128.000 Token |
| Eingabe → Ausgabe | Text und Bilder → Text | Text und Bilder → Text |
| Reasoning-Steuerung | low, medium, high, xhigh, max | Adaptive thinking: low, medium, high, xhigh, max |
| API-Standard | medium | medium |
| Tool-Schnittstelle | Responses API | Anthropic Messages API |
| Ungecachte Eingabe / Ausgabe | $2 / $10 je Million | $4 / $20 je Million |
| Cache-Lesen | $0,10 je Million | $0,20 je Million |
Die Bezeichnung medium bedeutet bei beiden Anbietern nicht dasselbe Rechenbudget. Alle Preise sind in US-Dollar angegeben; berechnete Ausgabetoken enthalten auch Reasoning- beziehungsweise Thinking-Token.
Das sind direkte Standardpreise der Anbieter, keine OmniaKey-Rechnung. Bei GPT-6.1 Sol gilt der Standard bis 272K Eingabetoken; die Langkontextstufe ändert den Preis der gesamten Anfrage. Steuern, Tools, Gatewaygebühren und Kontolimits kommen hinzu.
Was zeigen die Benchmarks wirklich?
OpenAI meldet für GPT-6.1 Sol 73,0% bei DeepSWE v1.1 mit medium und durchschnittlich $0,42 aufgezeichnete Kosten pro Aufgabe. In derselben Tabelle erreicht GPT-6 Sol 56,6% und Astra 72,8%. Mehr Effort garantiert keinen höheren Wert: Der neue Sol liegt bei high bei 75,2% und bei max bei 71,9%.
Anthropics Ankündigung zu Opus 5.5 nennt 66,4% bei Terminal-Bench 4.0 mit xhigh, 54,4% bei FrontierCode v1.1 Main mit max und 57,8% bei CursorBench 4.0 mit max. Das sind Anbietermessungen mit aktivierten Schutzmaßnahmen; Aufgaben und Testumgebungen unterscheiden sich von DeepSWE. Sie zeigen nicht, welches Modell deine Repository-Aufgabe schneller oder mit weniger Nacharbeit erledigt.
Nutze die Zahlen zur Planung eigener Tests. Halte Benchmark, Effort, Harness und Fehlerbehandlung neben jedem Ergebnis fest.
API-Preis: Sol ist je Token günstiger, aber nicht zwingend je Aufgabe
Bei identischem Tokenverbrauch ergeben sich diese Beispiele:
| Gleiche Tokenmenge | GPT-6.1 Sol | Opus 5.5 |
|---|---|---|
| 100K ungecachte Eingabe + 10K Ausgabe | $0,30 | $0,60 |
| 200K Cache-Lesen + 20K ungecacht + 10K Ausgabe | $0,16 | $0,32 |
Die zweite Zeile setzt einen gültigen Cache-Treffer voraus und enthält den vorherigen Schreibvorgang nicht. GPT rechnet 0.2 × $0.10 + 0.02 × $2 + 0.01 × $10 = $0.16, Opus 0.2 × $0.20 + 0.02 × $4 + 0.01 × $20 = $0.32.
Reasoning, Tools, Wiederholungen und Ausgabelänge verändern die echte Rechnung. Teile die Kosten aller Versuche durch angenommene Ergebnisse und erfasse Korrekturzeit separat. GPTs Standard-Cache-Schreiben kostet $2,50 pro Million; Opus kostet $5 für fünf Minuten und $8 für eine Stunde. Ein Treffer zählt nur, wenn er in den Usage-Daten erscheint.
Bei GPT-6.1 Sol verdoppeln mehr als 272K Eingabetoken die Eingabe- und Cachepreise; die Ausgabe steigt auf das 1,5-Fache. Die Änderung gilt für die gesamte Anfrage.
Welches Modell für welche Aufgabe?
GPT-6.1 Sol passt als erster Test für Responses- oder Codex-Agenten, bildgestützte Bugberichte, viele wiederholte Versuche, explizite Effort-Steuerung und Teams mit OpenAI-Tool-Schemas.
Opus 5.5 passt als erster Test für unklare Fehler über mehrere Dienste, lange Refactorings, Architektur mit teuren Fehlentscheidungen und Teams mit Anthropic Messages oder Claude Code.
Das sind Startpunkte. Ein klarer Bug mit guter Testsuite kann auf jedem Modell günstiger und sicherer sein. Ein Millionen-Kontext ersetzt weder Quellen noch gezielte Dateiauswahl und Abnahmetests.
Kompatibilität vor dem Wechsel der Modell-ID
Bei GPT-6.1 Sol sind none und minimal nicht verfügbar; Tool-Aufrufe benötigen Responses API. Entferne temperature oder top_p, wenn der gewählte Reasoning-Modus sie nicht unterstützt, und prüfe automatische SDK-Defaults.
Bei Opus 5.5 verwendest du Adaptive Thinking und output_config.effort statt deaktiviertem Thinking oder budget_tokens. tool_choice mit any oder tool wird nicht unterstützt. Thinking-Blöcke müssen im Tool-Loop nach den Regeln von Modell und Gesprächsverlauf erhalten bleiben.
Vor einem Produktionswechsel: GPT-6.1-Sol-Leitfaden und Opus-5.5-Migrationsleitfaden lesen.
Ein fairer Vergleich
Fixiere vor den Antworten sechs Aufgaben: zwei reproduzierbare Bugs, zwei Änderungen über mehrere Dateien und zwei dokumenten- oder bildbasierte Fragen mit Belegen. Führe jedes Modell dreimal in einem frischen Workspace aus. Commit, Prompt, Tools, Berechtigungen, Region, Zeitlimit und Wiederholungsbudget müssen gleich sein. Starte beide explizit mit medium und trenne spätere Tuning-Läufe. Erfasse abgenommene Ergebnisse, Fehler, Wiederholungen, Ablehnungen, Token, Zeit und menschliche Korrekturen; Fehlversuche gehören in die Kosten.
Häufige Fragen
Programmiert GPT-6.1 Sol besser als Opus 5.5?
Die hier geprüften offiziellen Quellen enthalten keinen direkten Vergleich dieser beiden Modelle unter gleichen Bedingungen. Nutze Sol als Test für OpenAI-native Abläufe und Opus für schwierige Untersuchungen, mit derselben Abnahme.
Kostet GPT-6.1 Sol die Hälfte?
Die Standardpreise für ungecachte Eingabe und Ausgabe sind halb so hoch. Die komplette Aufgabe kann aber unterschiedlich viele Reasoning-, Tool- und Wiederholungstoken verbrauchen.
Haben beide ein Millionen-Kontextfenster?
GPT-6.1 Sol nennt 1,05 Millionen, Opus 5.5 eine Million Token. Das ist eine Kapazität, keine Qualitätsgarantie; Ausgabe-, Preis- und Kontolimits bleiben bestehen.
Welches Modell sollte ich in OmniaKey nutzen?
Prüfe Route und Preis im aktuellen Modellkatalog und teste mit eigenen Prompts und Abnahmetests. Die Freigabe beim Anbieter aktiviert nicht automatisch jeden Gateway-Kanal.
Quellen und verwandte Beiträge
- OpenAI GPT-6.1 Sol
- OpenAI: GPT-6.1 Sol vorgestellt
- OpenAI-API-Preise
- Anthropic: Opus-5.5-Spezifikationen
- Anthropic: Claude Opus 5.5 vorgestellt
- Anthropic-API-Preise
Mehr Hintergrund bieten die GPT-6.1-Sol-Analyse und die Opus-5.5-Analyse.
Prüfe die GPT-6.1-Sol-Modellseite und die Claude-Opus-5.5-Modellseite für die aktuellen OmniaKey-Routen. Wenn du innerhalb von Claude wählst, hilft der Vergleich von Opus 5.5 und Sonnet 5.5.