Anthropic का Claude Opus 5.5 और OpenAI का GPT-6 Sol, दोनों 23 सितंबर 2026 को GetVibe API पर लाइव हुए। दोनों flagship models हैं, जिन्हें लोग coding agents के पीछे लगाते हैं। यह तुलना हर model के लिए हमारे catalog में प्रकाशित जानकारी का ही उपयोग करती है। यहां कोई benchmark scores नहीं हैं, क्योंकि हमने कोई माप नहीं किया है। किसी एक को चुनने से पहले दोनों को अपने repository पर test करें।
स्पेस शीट
| Claude Opus 5.5 | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| निर्माता | Anthropic | OpenAI |
| Model ID | claude-opus-5.5 | gpt-6-sol |
| Context window | 1,000,000 tokens | 272,000 tokens |
| Max output | 128,000 tokens | 128,000 tokens |
| Input | text और images | text और images |
| Reasoning control | token budget के साथ extended thinking | minimal से max तक reasoning_effort |
| Tool calling | हां | हां |
| JSON mode | हां | हां |
Anthropic Messages format (/v1/messages) | हां | नहीं |
| कीमत | $0.2027 इनपुट · $1.0134 आउटपुट प्रति 10 लाख टोकन | $0.1096 इनपुट · $0.548 आउटपुट प्रति 10 लाख टोकन |
Prices catalog से live लाई जाती हैं, इसलिए जब भी आप इसे पढ़ें, वे current होंगी। दोनों models में reasoning tokens को output के रूप में bill किया जाता है।
Context: सबसे बड़ा practical अंतर
Claude Opus 5.5 में 1,000,000-token window है। Publish करने से पहले हमने इसे test किया था: 732,379-token request का जवाब prompt के दोनों सिरों की details के साथ मिला। GPT-6 Sol में 272,000-token window है। किसी agent के लिए window यह तय करती है कि tool को context summarize या drop करने से पहले कितना code, tool output और history समा सकता है। अगर आपका agent नियमित रूप से monorepo के बड़े हिस्से load करता है, तो table में दिए किसी भी अन्य अंतर से ज्यादा यह अंतर मायने रखता है।
Reasoning: दो अलग controls
GPT-6 Sol OpenAI का reasoning_effort parameter छह levels के साथ लेता है: minimal, low, medium, high, xhigh, max। आप simple edits के लिए low level set कर सकते हैं और उसी model पर कठिन debugging के लिए इसे बढ़ा सकते हैं।
Claude Opus 5.5 Anthropic की extended thinking का उपयोग करता है: budget_tokens वाला एक thinking object, जिसे /v1/messages पर भेजा जाता है। Claude के लिए chat का reasoning_effort field इसी चीज़ के समान न समझें। हमारा लेख reasoning_effort की व्याख्या दोनों controls को कवर करता है।
कौन-से agents में दोनों में से कौन plug in होता है
- Claude Code और अन्य Anthropic-format tools: Claude Opus 5.5 सीधे काम करता है। GPT-6 Sol नहीं करता, क्योंकि इसे Messages format में serve नहीं किया जाता। Setup: custom endpoint के साथ Claude Code।
- Codex CLI: यह Responses API का उपयोग करता है। Codex CLI setup देखें।
- OpenAI-compatible tools (Cline, Cursor, Roo Code, Aider और अन्य): दोनों models एक ही key के साथ
/v1/chat/completionsके जरिए काम करते हैं। integrations list देखें।
कैसे तय करें
- Claude Opus 5.5 चुनें जब agent को बहुत लंबे context की जरूरत हो, या जब आपका tool केवल Anthropic format में काम करता हो।
- GPT-6 Sol चुनें जब 272K पर्याप्त हो और आप एक ही parameter से हर request के लिए reasoning tune करना चाहते हों।
- ऊपर दी गई live prices की तुलना अपने token mix से करें। Agents में input की मात्रा अधिक होती है, और दोनों models अपने model pages पर cached-input price प्रकाशित करते हैं। हमारी prompt caching guide इसका उपयोग करने का तरीका दिखाती है।
इसका फैसला करने का एक सस्ता तरीका है: same endpoint के जरिए दोनों models पर वही task list चलाएं, फिर अपने dashboard में pass rate और खर्च की तुलना करें। केवल model string बदलती है।
curl https://getvibeapi.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GETVIBE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "gpt-6-sol", "reasoning_effort": "high",
"messages": [{"role": "user", "content": "इस function में bug ढूंढें: ..."}]}'अगले कदम
Claude Opus 5.5 और GPT-6 Sol के model pages खोलें, बाकी GPT-6 family के बारे में पढ़ें और Opus 5.5 1M context देखें, या Models page पर सब कुछ browse करें।