GPT-6 Astra проти Claude 5.5: яку модель обрати для задачі?

Claude Opus 5.5 варто розглянути для складного автономного програмування й роботи з великими документами; GPT-6.1 Sol — як основну модель, коли часті виклики роблять вартість суттєвою. Astra заслуговує на окрему перевірку в науці та складних міркуваннях, а Sonnet 5.5 особливо конкурентний у тестах створення інтерфейсів. Це наша інтерпретація наведених даних, а не результати власного випробування моделей.

Порівнюємо чотири конкретні моделі: GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, Claude Opus 5.5 та Claude Sonnet 5.5. Це огляд запитаних сімейств станом на 24 жовтня 2026 року; він не ранжує всі наявні моделі ШІ. Ми перевірили першоджерела й зібрали 69 показників із чотирма позиціями для моделей у кожному. Відсутні оцінки залишили порожніми. Платних API-викликів і тестів на репозиторії PAS7 не проводили.

У файлах CSV [21] та JSON [22] збережено джерела, рівні міркування, примітки про резервні моделі, опубліковану невизначеність і дату перевірки. Там є й додаткові спеціалізовані результати, які перевантажили б статтю.

Artificial Analysis використовує max, а для Claude — також резервну модель за замовчуванням. Vals теж враховує серверне перемикання на резервну модель та зазвичай використовує max, із можливими винятками для окремих тестів. Epoch ECI об’єднує різні конфігурації. Бали цих індексів мають різні шкали; усереднювати рядки не можна. [4] [5] [6] [7] [13] [14] [15] [16] [17] [18]

У знімку Epoch Opus має 168,83, Astra — 168,81. Їхні довірчі інтервали становлять 165,25–173,95 і 165,45–174,51. Діапазони Sol та Sonnet також із ними перетинаються. Такі дані не встановлюють суттєвої різниці між усіма чотирма. Vals ставить Sonnet трохи вище за Opus, але й там опублікована невизначеність перетинається. Artificial Analysis показує помітнішу перевагу Claude на власній суміші задач. Кожен індекс має інші ваги й склад тестів. [13] [14] [15] [16] [17] [18]

Для відтворення результату самої назви моделі замало. Треба знати рівень міркування, бюджет інструментів, середовище агента, обмеження контексту та чи спричинила відмова перемикання на старішу модель. Зокрема, записи Claude в AA прямо позначені «Max, Default Fallback». Це оцінки всього опублікованого маршруту обробки запиту; вони не ізолюють кожну відповідь саме названої моделі. [6] [7] [8]

Оцінки у відсотках; більше — краще в межах одного рядка. Запуски того самого тесту в AA та Vals подано окремо через різні умови оцінювання. SciCode в AA наразі має позначку under review. Vals враховує завдання, виконані за допомогою резервних моделей. [4] [5] [6] [7] [13] [14] [15] [16]

Sonnet випереджає інших у наведеному Terminal-Bench від AA та у Vibe Code і Code Migration від Vals. Opus має значно більший відрив у ProgramBench, який перевіряє інший тип завдань зі створення завершених програм. Astra лідирує в обох наведених наукових тестах термінала. Це аргументи для різних списків кандидатів: ітерації інтерфейсу, тривале програмування та наукові інструменти — різні навантаження.

Для вайбкодінг-проєкту спершу створіть тест, що падає, або конкретні критерії приймання. Дайте моделям однакову обмежену зміну й однакові інструменти. Порахуйте прийняті зміни, регресії, ручні виправлення, час і повну вартість. Гарне прев’ю може приховувати зламану навігацію клавіатурою чи невдалу збірку; термінальний бенчмарк не вимірює візуальну якість вашого продукту.

Ми не підставляли бал SWE-bench Verified із несумісного агентного середовища, щоб заповнити прогалину. Його набір із 500 задач відрізняється від SWE-bench Multimodal, який є у файлі даних Vals. Жодна з цих назв не є синонімом Terminal-Bench. [20]

Рядки AA використовують описані вище конфігурації; FrontierMath — середні оцінки внутрішніх запусків Epoch на max. Для ARC узято саме max зі стандартним маршрутом; Н/Д означає відсутність відповідного опублікованого результату в цьому знімку. Усе у відсотках, крім індексу Omniscience. [4] [5] [6] [7] [17] [19]

GPT-6.1 Sol досягає 100% у цьому запуску FrontierMath tier 4, Astra — 97,6%. Це результат конкретного тесту, а не доказ здатності розв’язувати довільні математичні задачі. Водночас CritPt у знімку AA залишається біля 31% для всіх чотирьох. Інші наукові завдання досі виявляють значні прогалини. Користуйтеся інструментами, перевіряйте виведення та незалежно підтверджуйте результат.

ARC-AGI-3 показує й вплив агентного оточення: Astra max має 62,71% на стандартному маршруті та 98,55% з адаптером провайдера; Sol max — відповідно 52,73% і 96,18%. Адаптер інакше зберігає та обробляє стан. Порівняння його гучного результату зі стандартним запуском іншої моделі змішує вплив моделі й середовища. Тому ці конфігурації розділені в даних. [19]

Для великих документів місткість і якість пошуку в контексті — окремі питання. Long Context Reasoning від AA дає невелику перевагу Opus; багатомовний тест довгого контексту має іншу картину. Сукупні оцінки не визначають окремого переможця для української чи німецької. Для текстів порівнюйте термінологію, опору на джерела та якість редагування саме мовою публікації.

Рейтингові бали з опублікованою невизначеністю. Текст і WebDev: 22 жовтня; зображення: 19 жовтня; image-to-WebDev перевірено 24 жовтня. GPT усюди max; Opus — high для тексту й зображень, max для вебу; Sonnet усюди xhigh. Близькі оцінки з перетином інтервалів не доводять перевагу. [9] [10] [11] [12]

Opus лідирує в наведених рядках вебуподобань. У тексті GPT-6.1 Sol, Sonnet і Astra розташовані щільно, а у vision інтервали Sol, Opus та Astra перетинаються. Голосування корисне для оцінки сприйнятої якості й подачі, але не гарантує достовірності фактів, безпечного використання інструментів чи успішної зміни приватного репозиторію.

Для дослідження зберігайте документи й перевіряйте важливі посилання. Для агентів обмежуйте дозволи, переглядайте команди оболонки та запускайте тести перед прийманням змін. Критика відповіді іншою моделлю може виявити помилку, але згода двох моделей не є незалежною перевіркою: вони можуть повторити однакове хибне припущення.

AA Briefcase та GDPval використовують Elo; інші рядки — відсотки. Тут Claude лідирує у двох робочих рейтингах та AutomationBench, а GPT — у GDPpdf all-pass. Вибір для документів залежить і від формату, і від критеріїв приймання. Конфігурації — max, із резервною моделлю за замовчуванням для Claude. [4] [5] [6] [7]

Стандартні ціни API в USD за мільйон токенів і контрольний приклад: 100 000 вхідних токенів без кешу та 10 000 загальних оплачуваних вихідних токенів на виклик. Без запису кешу, прискорення, пакетних знижок, плати за інструменти й податків. Реальні міркування та цикли інструментів змінюють кількість токенів. [1] [2] [3]

На зваженому навантаженні AA Sonnet коштує близько $5,46 за задачу, Opus — $5,98, Astra — $3,26, Sol — $0,72. Стандартні тарифи входу й виходу в Sonnet та Sol однакові, але вартість виконання тестового навантаження суттєво різниться. На рахунок впливають обсяг міркувань, повторне передавання контексту й кешування. Це навантаження AA, а не прогноз для будь-якого проєкту. [4] [5] [6] [7]

За вимірюванням AA Sonnet видає приблизно 133 вихідні токени за секунду, Opus — 96, моделі GPT — близько 57–58. Це швидкість генерації, а не час до готового виправлення. Модель може довше міркувати перед відповіддю або потребувати більше повторних спроб.

Усі чотири приймають текст і зображення та генерують текст. Astra і Sol мають контекст 1 050 000 токенів із максимумом виходу 128 000; Claude — 1 млн і 128 тис. Велике вікно не обіцяє правильного використання кожного токена. Для запитів OpenAI понад 272 тис. вхідних токенів задокументовано множники 2× для входу/кешу та 1,5× для виходу; наш приклад із 100 тис. нижче цього порога. Виклик інструментів у GPT-6.1 Sol використовує Responses API. Ціни API й підписка ChatGPT, Codex або Claude — різні одиниці оплати. [1] [2] [3]

Корисний процес із двома моделями має явну умову передачі на перевірку: тест, що падає, невирішене припущення, ризикована міграція або зміна авторизації. Нехай Sol чи Sonnet спробує виконати звичайну задачу; після автоматичних перевірок попросіть Opus або Astra розібрати конкретну помилку чи спірне рішення. Дайте рецензенту початкові вимоги й докази, а не лише висновок першої моделі.

У нашому прикладі з фіксованими токенами один виклик Sol коштує $0,30. Якщо додати перевірку Opus для 20% задач, середня сума становитиме $0,30 + 0,20 × $0,60 = $0,42. Виклик обох для кожної задачі коштує $0,90; один Opus — $0,60. Це наш розрахунок за фіксованих обсягів, а не виміряна економія. Реальний контекст перевірки, міркування, повторні спроби та частота передачі відрізнятимуться.

Порівнюйте маршрути за однакових інструментів і бюджету. Фіксуйте прийняті результати на долар і на годину. Залишайте пару, лише якщо виправлені помилки виправдовують додаткові затримки та складність. Другий провайдер або підписка також додають ключі, правила обробки даних і роботу з підтримки.

GPT-6.1 Sol: почніть із неї для частих обмежених змін коду, пакетної роботи й агентів із невеликим бюджетом. Низька вартість навантаження AA та сильний FrontierMath дають підстави використовувати її для повноцінної роботи. Перш ніж залишати єдиною моделлю, перевірте якість інтерфейсів і складних багатокрокових змін.

Claude Sonnet 5.5: включіть до кандидатів для швидких ітерацій інтерфейсу та міграцій. На користь цього говорять Vals Vibe Code, Code Migration і швидкість виходу AA. Стежте за фактичним споживанням токенів: низький тариф може поєднуватися з дорогою сесією на max.

Claude Opus 5.5: розгляньте для тривалих автономних завдань програмування, документів і повторного аналізу складних змін. Цю роль підтримують ProgramBench, робочі індекси та вподобання WebDev. Вища вартість і залежність частини публічних результатів від резервних моделей — приводи виміряти весь маршрут на власних задачах.

GPT-6 Astra: розгляньте для наукових інструментів, складних міркувань і перевірки припущень, які пропускає процес на основі Claude. Аргументи — Vals Science, наукові тести термінала та ARC. Стандартні тарифи API вп’ятеро вищі за Sol, тому для звичайної роботи вимагайте помітного покращення результату.

Ми почали б із Sol або Sonnet для виконання, автоматичних перевірок і вибіркової рецензії Opus чи Astra за наявності підстав. Збережіть невеликий сталий набір власних задач і повторюйте його після оновлень моделі чи агента. Обирайте маршрут, який дає прийнятий результат у межах бюджету; місце в рейтингу — привід перевірити модель, а не готове рішення.