Opus 5.5, Sonnet 5.5 чи GPT-6 Astra: бенчмарки й ціни для бізнесу

Восени 2026 року верхню планку ринку визначають три моделі: Claude Opus 5.5 (вийшла 22 вересня), Claude Sonnet 5.5 (28 вересня) і нинішній флагман OpenAI GPT-6 Astra. Головний висновок з офіційних даних такий: Opus 5.5 найсильніший у більшості тестів, Sonnet 5.5 майже наздоганяє його за половину ціни, а Astra виграє в кількох спеціалізованих задачах, але коштує найдорожче за токен.

Нижче — цифри з офіційних сторінок розробників, різниця в цінах на прикладі реального сценарію і наші рекомендації, яку модель брати під конкретну задачу.

$2 / $10

Sonnet 5.5: вхід / вихід за 1 млн токенів

найдешевша з трьох

$4 / $20

Opus 5.5: вхід / вихід за 1 млн токенів

Opus 5 коштував $5 / $25

$10 / $50

GPT-6 Astra: вхід / вихід за 1 млн токенів

кешований вхід — $1

Джерела: Claude Platform Docs, Anthropic, OpenAI API Docs (жовтень 2026)

Хто є хто: коротка довідка

Claude Opus 5.5 — флагман Anthropic для довгої агентної роботи з кодом і документами. Ціна знизилася порівняно з Opus 5: $4 за мільйон вхідних токенів замість $5 і $20 за вихідні замість $25. Режим мислення в нього завжди увімкнений, глибину роздумів регулює параметр effort (від low до max), за замовчуванням — medium. Є «швидкий режим» до 2,5 раза швидший, але вдвічі дорожчий: $8 / $40.

Claude Sonnet 5.5 — середня модель лінійки, яку Anthropic позиціонує як найкраще поєднання швидкості та інтелекту. Ціна не змінилася порівняно з Sonnet 5: $2 / $10. За словами Anthropic, вона генерує відповіді більш ніж на 30 % швидше за попередницю і витрачає на типову задачу до 30 % менше коштів.

GPT-6 Astra — нинішній флагман OpenAI. В API коштує $10 за мільйон вхідних токенів, $1 за кешований вхід і $50 за вихідні. Контекстне вікно — 1,05 млн токенів, відповідь — до 128 тис. токенів, межа знань моделі — квітень 2026 року.

За «технічною місткістю» моделі майже рівні: обидві Claude мають вікно в 1 млн токенів і ту саму стелю відповіді в 128 тис. Тобто для більшості бізнес-задач (договір, каталог, база знань підтримки) вміщається будь-яка з трьох, і вибір вирішують якість і ціна.

Бенчмарки: що кажуть офіційні дані

Anthropic опублікувала порівняльні таблиці на сторінках обох релізів. У таблиці Opus 5.5 є колонка GPT-6 Astra, причому частину цифр Astra (Terminal-Bench) взято зі звіту самої OpenAI. У таблиці Sonnet 5.5 Astra немає, тож для Sonnet пряме порівняння з Astra можливе лише там, де обидві сторінки використовують той самий тест.

Тест	Що перевіряє	Sonnet 5.5	Opus 5.5	GPT-6 Astra
Terminal-Bench 4.0	агентна робота в терміналі	70,6 %	66,4 %	57,9 %
GDPval-AA v2.1 (Elo)	офісні задачі фахівців	1844	1846	1542
Humanity’s Last Exam (з інструментами)	складні експертні питання	64,5 %	67,7 %	57,2 %
CursorBench 4.0	програмування в IDE	55,5 %	57,8 %	—
OSWorld 2.1 (частково)	керування комп’ютером	80,1 %	81,8 %	—
FrontierCode v1.1	складні задачі з коду	—	54,4 %	53,3 %
AutomationBench	автоматизація бізнес-процесів	—	40,0 %	41,4 %
Terminal-Bench-Science 0.1	наукові задачі в терміналі	—	58,7 %	64,6 %

Прочерк означає, що розробник не опублікував результат у цьому тесті. Для Opus 5.5 Anthropic наводить дані на найвищих рівнях effort, тобто в повсякденному режимі за замовчуванням цифри можуть бути нижчими.

Що з цього випливає:

Opus 5.5 — найрівніший. Він лідирує або йде поруч з лідером майже в усіх рядках і з великим відривом обходить Astra в «офісних» задачах GDPval-AA.
Sonnet 5.5 майже не поступається Opus. Різниця здебільшого кілька пунктів, а в Terminal-Bench 4.0 Sonnet навіть попереду. При цьому він удвічі дешевший за токен.
Astra сильна в науці й автоматизації. Вона випереджає Opus у Terminal-Bench-Science і трохи — в AutomationBench, але помітно відстає в GDPval-AA і Terminal-Bench 4.0.

Незалежний погляд

Бенчмарки від розробників — це завжди «домашнє поле»: кожна компанія сама обирає тести, налаштування й рівень зусиль. Тому корисно дивитися на незалежні виміри. За даними Artificial Analysis (тестування від 9 вересня 2026 року), GPT-6 Astra на максимальних налаштуваннях набрала 53 бали в їхньому Intelligence Index, порівну з Claude Fable 5.1. Цікавіше інше: за їхніми підрахунками, Astra витрачає близько 27 тис. вихідних токенів на задачу і обходиться в $3,26 за задачу проти $7,63 у Fable 5.1. Також Artificial Analysis фіксує, що частка галюцинацій Astra в їхньому тесті AA-Omniscience знизилася з 92 % до 51 %. Opus 5.5 і Sonnet 5.5 у тому звіті не тестувалися, і ці цифри поки не підтверджені іншим незалежним джерелом.

Звідси практичний урок: ціна за токен і ціна за задачу — різні речі. Модель, яка «думає» коротше, може виявитися дешевшою, навіть якщо її прайс вищий. Перевіряти це варто на власних задачах.

Скільки це коштує на практиці

Візьмемо умовний приклад: чат-бот підтримки інтернет-магазину обробляє 10 000 діалогів на місяць. У кожному діалозі моделі передаються близько 3000 вхідних токенів (інструкції, фрагмент каталогу, історія розмови) і повертаються 500 вихідних. Разом — 30 млн вхідних і 5 млн вихідних токенів. За офіційними прайсами без кешування і без урахування токенів «роздумів» виходить так:

Умовний бот: 10 000 діалогів на місяць, $ за місяць

Claude Sonnet 5.5 110 %
Claude Opus 5.5 220 %
GPT-6 Astra 550 %

Розрахунок за цінами API: Claude Platform Docs, OpenAI API Docs (жовтень 2026)

Це орієнтир, а не кошторис. На практиці рахунок змінюють три речі:

Кешування. Якщо інструкції та каталог повторюються в кожному запиті, кеш різко знижує вартість вхідних токенів: у Claude читання з кешу коштує $0,20 за мільйон, у Astra — $1.
Токени мислення. Усі три моделі вміють «думати» перед відповіддю, і ці токени оплачуються як вихідні. Чим вищий effort, тим більший рахунок.
Пакетна обробка. Для задач, які не потребують миттєвої відповіді (розмітка товарів, аналіз відгуків), Anthropic дає знижку 50 % через Batch API.

Яку модель обрати: наша рекомендація

Це наша оцінка на основі опублікованих даних, а не правило: остаточну відповідь дає тест на ваших задачах.

Задача	Що ми радимо	Чому
Чат-бот підтримки, відповіді по базі знань	Sonnet 5.5	швидкий, удвічі дешевший за Opus, якість майже та сама
Генерація описів товарів, переклади, SEO-тексти	Sonnet 5.5	великі обсяги, ціна важливіша за останні відсотки якості
Складні агенти: багатокрокові сценарії, робота з кодом і CRM	Opus 5.5	найстабільніший результат у більшості тестів
Аналітика документів, договорів, звітів	Opus 5.5	лідирує в GDPval-AA та Humanity’s Last Exam
Наукові та інженерні розрахунки	GPT-6 Astra	найкращий результат у Terminal-Bench-Science
Простий роутинг, класифікація заявок	жодна з трьох	для цього є дешевші моделі на кшталт Claude Haiku 5.5

На практиці ми рідко рекомендуємо «одну модель на все». Розумніше будувати систему, у якій дешева модель приймає звернення й сортує їх, середня відповідає на типові питання, а флагман підключається лише до складних випадків. Так бюджет витрачається там, де різниця в якості справді помітна клієнту.

І ще одна порада: перед запуском проганяйте 30–50 реальних діалогів чи документів через дві-три моделі й порівнюйте результат. Бенчмарки показують загальну картину, але ваш каталог, ваша мова спілкування з клієнтами і ваші сценарії можуть дати інший рейтинг. Якщо не хочеться робити це самостійно, ми допомагаємо з цим у межах послуги ШІ-автоматизація для бізнесу: від вибору моделі до запуску бота чи агента.

Що робити далі

Для більшості бізнес-задач починайте з Sonnet 5.5: це найкраще співвідношення ціни та якості серед трьох моделей.
Opus 5.5 беріть для складних агентів і роботи з документами, де помилка коштує дорожче за токени.
GPT-6 Astra має сенс для наукових і окремих автоматизаційних задач, але рахуйте вартість за задачу, а не за токен.
Перевіряйте моделі на своїх даних, вмикайте кешування й не платіть за максимальний effort там, де він не потрібен.

Якщо хочете підібрати модель і порахувати бюджет під свій сценарій, напишіть нам — розберемо задачу й запропонуємо архітектуру.