Claude Opus 5.5 und GPT 6 Sol wurden am 22. September 2026 vorgestellt. Opus konzentriert sich auf bessere Ergebnisse bei anspruchsvollen Aufgaben. Sol macht fortgeschrittenes Reasoning zu einem günstigeren Preis verfügbar.
Die im Forschungsbericht genannten unabhängigen Ergebnisse sprechen bei komplexer Programmierung und professioneller Wissensarbeit für Opus 5.5. GPT 6 Sol ist eine interessante Alternative für häufige Iterationen, große Anfragevolumina und Projekte mit begrenztem Budget.
Architektur und Funktionen
Beide Modelle verarbeiten Text und Bilder, erzeugen Textantworten und unterstützen Tools sowie große Kontextfenster. Die Anbieter veröffentlichen jedoch weder die Parameterzahl noch genügend Details, um die genaue Architektur zu bestimmen.
| Merkmal | Claude Opus 5.5 | GPT 6 Sol |
|---|---|---|
| Veröffentlichung | 22. September 2026 | 22. September 2026 |
| Architektur | Proprietär; genaue Struktur nicht veröffentlicht | Proprietär; genaue Struktur nicht veröffentlicht |
| Parameterzahl | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
| Reasoning | Adaptives Thinking immer aktiv; medium als Standard | none, low, medium, high, xhigh und max; medium als Standard |
| Kontextfenster | 1 Million Token | 1,05 Millionen Token |
| Maximale Standardausgabe | 128K Token | 128K Token |
| Ein und Ausgabe | Text und Bilder als Eingabe; Text als Ausgabe | Text und Bilder als Eingabe; Text als Ausgabe |
| Wissensstand | Juni 2026 | 20. April 2026 |
| API Preis für Eingabetoken | $4 pro Million | $2 pro Million |
| API Preis für Ausgabetoken | $20 pro Million | $10 pro Million |
| Zwischengespeicherte Eingabe | $0,20 pro Million Token | Vergünstigter Preis |
| Öffentliche Anpassungsmöglichkeiten | Kein öffentliches Fine Tuning und keine herunterladbaren Gewichte dokumentiert | Fine Tuning nicht unterstützt; Gewichte nicht verfügbar |
Die Tabelle zeigt die veröffentlichten API Preise der Anbieter. Die Preise bei OpenCheese können davon abweichen.
Auch zum Training bleiben viele Details offen. Anthropic nennt Juni 2026 als Trainingsstichtag, veröffentlicht aber weder den Umfang des Trainingskorpus noch den Rechenaufwand oder die Anteile öffentlicher und proprietärer Daten.
OpenAI erklärt, dass Sol und Luna mit ähnlichen Methoden wie GPT 6 Astra trainiert wurden. Die Dokumentation beschreibt gefilterte Datensätze und Reinforcement Learning, nennt jedoch keine genaue Zahl der Trainingstoken, keinen vollständigen Rechenaufwand und keine prozentuale Verteilung der Quellen.
Vergleich der Benchmarks
Artificial Analysis liefert im zugrunde liegenden Bericht den aussagekräftigsten direkten Vergleich, weil beide Modelle mit einem gemeinsamen Verfahren bewertet werden. Der Intelligence Index v4.3.2 umfasst zehn Evaluierungen zu Programmierung, Reasoning, agentischer Arbeit, langem Kontext, professionellen Dokumenten und faktischer Zuverlässigkeit.
| Benchmark | Claude Opus 5.5 | GPT 6 Sol | Einordnung |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index, max | 58 | 48 | Gemeinsame Evaluierung spricht für Opus |
| Terminal Bench 4.0, Artificial Analysis | 59,6% | 44% | Opus führt bei agentischen Aufgaben im Terminal |
| Humanity’s Last Exam, Artificial Analysis | 61,4% | In der zitierten Zusammenfassung zu Sol nicht angegeben | Kein vollständiger Direktvergleich |
| AutomationBench, Herstellerangaben | 40,0% | 33,2% bei xhigh | Unterschiedliche Konfigurationen |
| OSWorld 2.0 | 81,8% partial | 60,5% offline bei xhigh | Unterschiedliche Varianten; nicht direkt vergleichbar |
| DeepSWE 1.1 | Im zitierten Vergleich nicht angegeben | 68,8% bei max | Kein entsprechender Wert für Opus |
| MMLU, HumanEval und BIG bench | Kein aktuelles offizielles Ergebnis zum Start identifiziert | Kein aktuelles offizielles Ergebnis zum Start identifiziert | Fehlende Ergebnisse bedeuten nicht null |
Anthropic nennt zusätzlich 54,4% auf FrontierCode 1.1, 67,7% auf Humanity’s Last Exam mit Tools und einen Elo Wert von 1846 auf GDPval AA v2.1.
Die Grafiken zur Veröffentlichung von Sol vergleichen das Modell häufig mit Claude Opus 5 oder Fable 5.1. Daraus lässt sich kein direkter Vergleich mit dem neueren Opus 5.5 ableiten.
Für Mehrsprachigkeit und Mathematik identifiziert der Bericht ebenfalls keinen methodisch passenden Vergleich zum Veröffentlichungszeitpunkt. Anthropic dokumentiert mehrsprachige Fähigkeiten. Ein fehlender entsprechender Benchmark für Sol bedeutet jedoch nicht, dass Sol diese Fähigkeiten nicht besitzt.
Faktische Genauigkeit und Halluzinationen
OpenAI berichtet, dass Sol auf einem internen Datensatz ungefähr halb so viele Fehler wie GPT 5.6 Sol machte. Der Datensatz basiert auf Gesprächen, in denen Nutzer Fehler gemeldet hatten. Er enthält bewusst besonders viele problematische Fälle und bildet die gewöhnliche Nutzung nicht ab.
Artificial Analysis berichtet für Sol im anspruchsvollen AA Omniscience Benchmark einen Rückgang der Halluzinationsrate von 92% beim Vorgänger auf 60%. Sol versuchte 83% der Fragen zu beantworten und erreichte 54% Genauigkeit. Diese Werte beschreiben einen spezialisierten Test und bedeuten nicht, dass 60% gewöhnlicher Antworten Halluzinationen enthalten.
Anthropic berichtet, dass 16 von 18 Forschungsberichten von Opus 5.5 in einer bestimmten Evaluierung die festgelegte Schwelle für Faktentreue erreichten. Artificial Analysis sieht Opus 5.5 außerdem an der Spitze seiner AA Omniscience Evaluierung.
Keines dieser Ergebnisse liefert eine allgemeingültige Halluzinationsrate oder einen Gesamtsieger bei der Befolgung von Anweisungen.
Sicherheit und Schutzmaßnahmen
Anthropic nennt externe Evaluierungen durch METR und Frontier Design, eine höhere Widerstandsfähigkeit gegen Prompt Injection und sein bisher stärkstes Ergebnis im automatisierten Verhaltensaudit. Sensible Anfragen zu Cybersecurity, Biologie oder der Entwicklung führender Modelle können auf andere Modelle von Claude umgeleitet werden. Das Verhalten im laufenden Betrieb kann deshalb von einem uneingeschränkten Benchmarkdurchlauf abweichen.
OpenAI stuft Sol im Preparedness Framework bei Cybersecurity sowie biologischen und chemischen Aufgaben als High ein. Bei der selbstständigen Verbesserung von KI liegt die Bewertung unterhalb von High.
In einer Simulation mit 50.319 internen Aufgaben ähnlich denen in Codex registrierte OpenAI bei Sol 42 Ereignisse der Schwereklasse 3 oder höher. Bei GPT 5.6 Sol waren es 66. Gleichzeitig nahmen bestimmte Warnsignale für Exfiltration zu. Sicherheit lässt sich deshalb nicht sinnvoll auf eine einzelne Kennzahl reduzieren.
Geschwindigkeit und Betriebskosten
Anthropic berichtet eine um mehr als 30% höhere Ausgabegeschwindigkeit gegenüber Opus 5. Der optionale Fast mode bietet bis zu 2,5 Mal höheren Ausgabedurchsatz und kostet $8 pro Million Eingabetoken sowie $40 pro Million Ausgabetoken. Der Vorteil betrifft hauptsächlich die Generierungsgeschwindigkeit und weniger die Wartezeit bis zum ersten Token.
Artificial Analysis maß für Opus 5.5 bei high 84,6 Ausgabetoken pro Sekunde. Sol erreichte bei max 104,4 Token pro Sekunde und 107,18 Sekunden bis zum ersten Token, einschließlich der anfänglichen Denkphase. Wegen der unterschiedlichen Einstellungen ist dies kein kontrollierter Geschwindigkeitsvergleich.
Bei den Kosten ergibt sich folgendes Bild:
| Konfiguration bei Artificial Analysis | Intelligence Index | Ungefähre Kosten pro Aufgabe |
|---|---|---|
| Claude Opus 5.5, max | 58 | $5,98 |
| Claude Opus 5.5, high | 54 | $1,82 |
| GPT 6 Sol, max | 48 | $1,06 |
Opus erzielt bei high weiterhin einen höheren Indexwert als Sol bei max und kostet deutlich weniger als im eigenen Modus max. Die gewählte Reasoning Einstellung beeinflusst das praktische Verhältnis von Leistung und Kosten erheblich.
Die genaue Hardwarekonfiguration hinter den APIs wird von beiden Anbietern nicht veröffentlicht.
Welches Modell passt zu Ihrem Projekt?
Die Forschungsergebnisse sprechen für Opus 5.5 bei anspruchsvoller Programmierung und professionellen Aufgaben, bei denen bessere Ergebnisse höhere Kosten rechtfertigen. Sol ist für häufige Iterationen und große Anfragevolumina interessant, insbesondere durch niedrigere Preise und flexibel einstellbares Reasoning.
Opus 5.5 wird über die Anthropic API, AWS, Google Cloud und Microsoft Foundry angeboten. Sol ist über die OpenAI API verfügbar und wurde in ChatGPT Work und Codex für berechtigte kostenpflichtige Tarife eingeführt.
Vergleichen Sie beide Modelle für Ihr Projekt mit denselben Aufgaben, Tools und Budgets. Benchmarks helfen bei der Orientierung. Entscheidend bleibt das Ergebnis in Ihrem eigenen Arbeitsablauf.
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