Новинка: Nano Banana 2.1Попробовать модель
API Hubs

Сравнение

GPT-6.1 Sol vs Claude Sonnet 5.5: бенчмарки и цена

Сравниваем GPT-6.1 Sol и Claude Sonnet 5.5 по бенчмаркам Artificial Analysis, Agent Arena, протоколам API и цене одинаковой задачи в coin.

6 мин чтения
Проверка кода: 0,027 или 0,054 coin. Sonnet 5.5 и GPT-6.1 Sol: 20 000 входных + 2 000 выходных токенов, без кеша. SONNET 5.5: 0,027 coin · Anthropic. GPT-6.1 SOL: 0,054 coin · OpenAI.

На API Hubs проверка кода с условными 20 000 входных и 2 000 выходных токенов обходится в 0,027 coin на Claude Sonnet 5.5 и 0,054 coin на GPT-6.1 Sol. Для подключения важен протокол: Sonnet здесь работает через Anthropic Messages, Sol — через OpenAI Chat Completions. Выбирать стоит по стоимости принятого результата и совместимости с вашим приложением.

Обновлено 5 ноября 2026 года: добавлены результаты Artificial Analysis и Agent Arena, условия тестов, интервалы и снимок исходных данных.

Почему эти модели стоит сравнить?

Sonnet 5.5 вышел 28 сентября 2026 года. Anthropic описывает его как вариант для ограниченных по объёму задач, исправления ошибок и повседневной работы. На следующий день OpenAI добавила GPT-6.1 Sol в API для сложных задач программирования и профессиональной работы. Обе модели присутствуют в текущем каталоге API Hubs.

По опубликованным данным Sonnet выше в Terminal-Bench 4.0, при этом общий индекс совпадает. Ниже разделяем внешние оценки качества и тарифы API Hubs; затем показываем, как проверить собственную задачу.

Что показывают опубликованные бенчмарки?

Источник таблицы — Artificial Analysis, проверено 5 ноября 2026 года. Конфигурации: GPT-6.1 Sol — Max, Claude Sonnet 5.5 — Max, Default Fallback. Сохраняем обозначение fallback из источника: это часть измеренной конфигурации, которую нельзя автоматически приравнять к нашему API.

Метрика и единицаGPT-6.1 SolClaude Sonnet 5.5
Intelligence Index v5.0.1 · баллы5555
Terminal-Bench 4.0 · %5664
FrontierCode 2.0 · %4142
AA-Briefcase v1.1 · Elo15551813
Terminal-Bench 4.0: результаты Artificial Analysis в указанных конфигурациях.
Terminal-Bench 4.0: результаты Artificial Analysis в указанных конфигурациях.

Terminal-Bench 4.0 проверяет работу в терминале: 66 задач, mini-swe-agent, три повтора, средний pass@1; для зачёта должны пройти все проверки. FrontierCode 2.0 использует 132 задачи, три попытки и Stirrup: оценка учитывает скрытые тесты и рубрику с LLM-судьёй. Проценты этих двух тестов измеряют разные задания и способы оценки.

Методика Intelligence Index v5.0.1 объединяет девять оценок: баллы индекса не означают процент правильных ответов. Max обозначает максимальный режим конкретной модели, а не одинаковый бюджет вычислений. В таблице сохранено округление источника; доверительные интервалы отдельных результатов и точные даты запусков на странице сравнения не приведены. Дата выше — дата проверки публикации.

AA-Briefcase v1.1 проверяет 91 задачу подготовки рабочих файлов; итоговый Elo объединяет рубрику, аналитическое качество и оформление. Это не процент успешных исправлений кода.

При равном общем индексе Sonnet выше в Terminal-Bench и AA-Briefcase. Разница FrontierCode — один округлённый процентный пункт; без интервалов нельзя объявить её надёжным преимуществом. Выбор для ревью кода требует проверки на дефектах вашего проекта.

Что добавляет Agent Arena?

Agent Arena, таблица от 4 ноября 2026 года, даёт отдельную оценку на реальных сессиях:

МодельNet Improvement, п. п. · оценка ± полуширина 95% ДИСессии
GPT-6.1 Sol (Max)12,51 ± 1,1130 285
Claude Sonnet 5.5 (Max)15,42 ± 2,788 596

Методика Arena оценивает эффект выбора модели по сигналам сессий с рандомизацией компонентов. Net Improvement — оценка эффекта, а не доля выполненных задач. Не складывайте её с процентами Terminal-Bench.

Интервалы Sol и Sonnet перекрываются; порядок строк не доказывает устойчивое преимущество на вашей нагрузке. Это внешние измерения, а не тест API Hubs или его маршрутизации. Снимок цифр и условий позволяет проверить таблицы позднее.

Какой endpoint нужен вашему приложению?

Каталог, проверенный 5 ноября 2026 года, указывает разные протоколы:

ПараметрGPT-6.1 SolClaude Sonnet 5.5
ID моделиgpt-6.1-solclaude-sonnet-5-5
ПротоколOpenAIAnthropic
Endpoint/api/v1/chat/completions/api/v1/messages
Базовые поляmodel, messagesmodel, messages, обязательный max_tokens
Формат результатаChat completionAnthropic message

Для приложения с готовым OpenAI-клиентом первая проба Sol требует меньше изменений в обработке ответа. Если ваш код уже разбирает блоки Anthropic Messages, начните с Sonnet 5.5. Просто заменить ID модели в прежнем запросе недостаточно.

Сверьте интеграцию с документацией OpenAI-протокола и Anthropic-протокола. Наличие модели в каталоге не означает, что API автоматически повторяет инструменты, подписку или весь интерфейс её разработчика. Например, официальная документация Sol описывает инструменты Responses API; из этого нельзя вывести их наличие в здешнем Chat Completions.

От приложения расходятся ветви OpenAI chat к GPT-6.1 Sol и Anthropic messages к Claude Sonnet 5.5.
От приложения расходятся ветви OpenAI chat к GPT-6.1 Sol и Anthropic messages к Claude Sonnet 5.5.

Сколько стоит одинаковая нагрузка в coin?

Цены API Hubs на 5 ноября 2026 года, в coin за миллион токенов. Это тарифы сервиса, отдельно от прямых тарифов разработчиков моделей.

Вид токеновSonnet 5.5GPT-6.1 Sol, обычный контекст
Вход без кеша0,901,80
Выход4,509,00
Чтение кеша0,090,18
Запись кеша1,1252,25

Возьмём расчётный сценарий: одна задача содержит 20 000 входных и 2 000 оплачиваемых выходных токенов, кеш не используется. Для Sonnet получаем 0,02 × 0,90 + 0,002 × 4,50 = 0,027 coin. Для Sol: 0,02 × 1,80 + 0,002 × 9 = 0,054 coin.

Тысяча таких задач стоит 27 или 54 coin соответственно. Равное число токенов задано для сравнения арифметики. В реальной работе модели могут написать ответы разной длины, использовать дополнительные оплачиваемые токены рассуждений или потребовать повторный запрос. Сумму пополнения и цену отдельного запроса также считайте отдельно; фиксированный курс coin к рублю здесь не предполагается.

Тысяча одинаковых расчётных задач: Sonnet 5.5 — 27 coin, GPT-6.1 Sol — 54 coin.
Тысяча одинаковых расчётных задач: Sonnet 5.5 — 27 coin, GPT-6.1 Sol — 54 coin.

Что меняется у Sol после 272 000 входных токенов?

В каталоге есть повышенный тариф при превышении 272 000 входных токенов: 3,60 coin за миллион входных и 15,75 coin за миллион выходных. Условная задача с 300 000 входных и 10 000 выходных без кеша стоит 0,3 × 3,60 + 0,01 × 15,75 = 1,2375 coin.

Для Sonnet отдельный тариф длинного контекста в этом снимке не указан; по его ставкам те же условные объёмы дают 0,315 coin. Этот расчёт не гарантирует приём запроса произвольного размера. Проверьте ограничения сервиса, всю историю переписки и фактический объём входа перед отправкой большого проекта. Исходные ставки сохранены в снимке тарифов.

Как устроить полезную пробу на своём коде?

Возьмите исправление, для которого знаете ожидаемое поведение: повторный callback платежа, проверку доступа или обработку таймаута. Передайте обеим моделям один diff и одинаковые связанные файлы. Пример задания:

Проверь только ошибки, появившиеся в этом diff. Дай не больше трёх замечаний. Для каждого укажи файл, нарушенное поведение, подтверждение из приложенного кода и минимальный способ воспроизведения. Если данных не хватает, назови недостающий файл или условие. Сторонние рефакторинги не предлагай.

Засчитывайте замечание, когда ошибку удалось воспроизвести. Записывайте расход всех попыток и время ручной проверки. Если модель дважды ссылается на несуществующий код, сначала сократите контекст или уточните задачу. Дополнительный запрос с тем же неясным вводом может повторить ошибку.

Минимальные примеры ниже сверены с публичной схемой. Они не запускались как платный сравнительный тест. Подставьте свой ключ с достаточным балансом:

sh
curl https://api.apihubs.ru/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-6.1-sol","messages":[{"role":"user","content":"Назови три проверки идемпотентности callback платежа."}],"max_tokens":1024}'
curl https://api.apihubs.ru/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"claude-sonnet-5-5","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"Назови три проверки идемпотентности callback платежа."}]}'

Это синхронные ответы языковых моделей, поэтому получать медийный taskId для них не нужно. Сравните текст и фактический usage в соответствующем формате. Начните с модели, которая подходит существующему клиенту, а перед серией задач откройте актуальные цены.

Частые вопросы

Sonnet 5.5 всегда обходится вдвое дешевле Sol?

Его обычные ставки входа и выхода в этом каталоге вдвое ниже. Цена готового результата зависит от объёма оплаченных токенов и числа попыток.

Можно заменить название модели в OpenAI-запросе на Sonnet?

Каталог указывает для Sonnet Anthropic-протокол. Используйте /api/v1/messages и разбирайте ответ Messages, а не формат Chat Completions.

Как понять, какая модель лучше проверяет код?

Проверьте одинаковые задачи из своего проекта и воспроизведите найденные дефекты. Цены и убедительный стиль ответа сами по себе качество ревью не измеряют.

Включены ли кеш и длинный контекст в расчёт 0,027 coin?

Нет: это сценарий Sonnet с 20 000 входных и 2 000 выходных токенов без кеша. Чтение кеша, его создание и повышенный тариф Sol считаются отдельно.

  • llm
  • coding
  • pricing

Попробуйте со своим ключом

Выберите модель в каталоге API Hubs, проверьте цену и попробуйте её в браузере или через API.

Читать дальше