Claude Opus 5 vs. GPT-5.6: Sol, Terra und Luna im Vergleich

Welches Modell soll der Agent bekommen, den Sie diese Woche verdrahten: claude-opus-5 oder gpt-5.6? Bei GPT-5.6 ist die Antwort weniger eindeutig, als der Name vermuten lässt. Die Bezeichnung steht nicht für ein einzelnes Modell, sondern verweist auf eine von drei SKUs mit jeweils eigener Preiskarte.

Die Kurzfassung: Bis 272.000 Input-Token liegen die beiden Flaggschiffe preislich höchstens 7% auseinander. Darüber kostet Claude Opus 5 nur etwa die Hälfte von GPT-5.6 Sol. Wir haben am 24. Juli 2026 alle vier Modelle mit denselben vier Prüfaufgaben getestet und jede relevante Dimension gegen die Dokumentationen beider Anbieter abgeglichen.

GPT-5.6: eine Generation, drei Modellgrößen

OpenAI hat alle drei Varianten am 9. Juli 2026 veröffentlicht. Die Modellreferenz ordnet sie den früheren Größentiers zu: Sol entspricht „the unsuffixed tier of earlier GPT-5 families“, Terra „the mini model tier“ und Luna „the nano model tier“. Es sind also drei SKUs einer Generation, keine drei Modellgenerationen.

Der reine String gpt-5.6 ist ein Alias. Laut OpenAIs Changelog zeigt er auf gpt-5.6-sol. Wer in seiner Konfiguration gpt-5.6 einträgt, zahlt daher den Spitzenpreis der Familie.

Wichtiger als die Unterschiede sind ihre gemeinsamen Eigenschaften. Auf allen drei Modellseiten stehen identische Angaben:

• Kontextfenster von 1.050.000 Token, maximal 128.000 Output-Token
• Wissensstand vom 16. Februar 2026
• Text und Bilder als Eingabe, Text als Ausgabe; kein Fine-Tuning; keine datierten Snapshots
• Dieselbe Effort-Stufenleiter und dieselbe Geschwindigkeitsbewertung „Fast“

Dokumentiert unterscheiden sich nur Preis und Reasoning-Einstufung. Auf jeder Seite steht innerhalb ihres jeweiligen Tiers ein „Default“-Label. Dass Terra dieses Label trägt, macht es nicht zum Standardmodell der gesamten Familie.

Auf der Anthropic-Seite gibt es nur eine SKU. Anthropic veröffentlichte Claude Opus 5 am 24. Juli 2026 als claude-opus-5: einen festgelegten Snapshot ohne Datumssuffix. Gelistet ist das Modell mit $5 Input und $25 Output pro Million Token. Sein 1M-Kontextfenster ist zugleich Standard und Maximum.

Code-Test: vier klare Aufgaben, viermal bestanden

Über ein OpenAI-kompatibles Gateway schickten wir allen Modellen vier Aufgaben mit maschinell überprüfbaren Erfolgskriterien. Der Nutzerprompt war jeweils identisch:

• Bugfix: kth_smallest reparieren; die Funktion veränderte die Liste des Aufrufers per In-Place-sort() und enthielt zusätzlich einen Off-by-one-Fehler im Index
• Strenges JSON: feste Schlüsselreihenfolge, konsistente Anzahl und Prüfsumme
• Reasoning: die größte Summe, die nur mit 7er- und 12er-Paketen nicht erreichbar ist, also die Frobenius-Zahl 7×12−7−12 = 65
• Refactoring: Validierung ergänzen, ohne die Signatur zu verändern

Alle vier Modelle erreichten 4/4: sorted() oder eine Kopie statt Mutation, der Index bei k-1, parsebares JSON in der verlangten Schlüsselreihenfolge, 65 als Ergebnis und ein sauberes Refactoring. Das ist jeweils nur ein Durchlauf pro Modell-Aufgaben-Paar und kein Benchmark. Bei dieser Aufgabengröße trennte die Korrektheit die Modelle nicht.

Die weitergehenden Aussagen beruhen auf Herstellerzahlen und wurden nicht unabhängig reproduziert. Laut Anthropics Launch-Material lag Opus 5 bei maximalem Effort innerhalb von 0,5% von Fable 5s Bestwert auf CursorBench 3.2, bei halben Kosten pro Aufgabe. Das ist ein selbst erhobener relativer Wert. OpenAIs GPT-5.6-Launch-Seite liefert automatisierten Abrufen einen 403-Fehler; bei Sols Coding-Werten bleibt man daher auf die Veröffentlichungen Dritter angewiesen:

Praxisurteile weichen von den Scoreboards ab. Ein Entwickler, der beide Modelle mit High Effort verglich, schrieb am 24. Juli: „GPT 5.6 Sol High is still better at coding than Claude Opus 5 High.“

Aus Anthropics Migrationshinweisen ergibt sich ein praktischer Punkt: Opus 5 überprüft seine Arbeit selbst. Übernommene Prompts, die zusätzlich einen Verifikationsschritt anhängen, treiben das Modell daher ins Überprüfen hinein und sollten bereinigt werden.

Instruction Following: Unterschiede beim Ausgabeformat

Zwei der Aufgaben waren im Kern Instruction-Following-Tests: Die JSON-Aufgabe verlangte items in kleingeschriebener alphabetischer Reihenfolge, eine Prüfsumme von 14 und keine zusätzlichen Schlüssel. Beim Refactoring mussten ein ValueError ausgelöst sowie sämtliche Kommentare und Docstrings vermieden werden – genau daran scheitern Modelle oft, weil sie ihre Arbeit kommentieren wollen. Alle vier bestanden beide Tests.

Beim Ausgabeformat gab es jedoch Unterschiede. Sol und Luna packten die Antwort in LaTeX und gaben \boxed{65} zurück; Opus 5 und Terra lieferten die nackte Zahl. Ein Regex, der die letzte Ganzzahl extrahiert, verkraftet beide Formen. Ein Parser, der nur eine unverzierte Zahl oder ein JSON-Feld erwartet, dagegen nicht. Genau solche Defaults übernimmt man, wenn man claude-opus-5 durch gpt-5.6 ersetzt und sonst nichts ändert.

Token-Effizienz: 1.182 Output-Token gegenüber 464 bei Sol

Zwei Standardkonfigurationen sind plausible Ursachen für die folgende Differenz, nicht die Qualität. Bei Opus 5 ist Thinking standardmäßig aktiv, und der Effort steht in API und Claude Code auf high. Eine unadornierte Anfrage ist damit bereits eine Reasoning-Anfrage. GPT-5.6 startet dagegen mit medium.

Sichtbare Completion-Token über die vier Aufgaben, bewertet zu den offiziellen Output-Preisen. Jeweils eine Anfrage pro Paar, keine Retries, Standardeinstellungen:

Diese Kosten haben zwei Einschränkungen. Für denselben Nutzerprompt meldete das Gateway bei GPT-Modellen zwischen 62 und 4.471 Prompt-Token, während Claude zwischen 592 und 640 blieb. Die Requests waren auf Wire-Ebene also nicht identisch. Eine Input-Kostenangabe wäre nicht aussagekräftig, und die Differenz lässt sich nicht sauber einer einzelnen Ursache zuschreiben.

OpenAIs Reasoning-Leitfaden unterdrückt Reasoning-Zusammenfassungen außerdem, solange man nicht ausdrücklich optiert. Die versteckten Token werden bei GPT-5.6 dennoch als Output berechnet, weshalb die drei GPT-Kosten die tatsächliche Rechnung unterschätzen. Vergleichbar ist hier vor allem die Korrektheit; Token und Latenz sind lediglich Richtwerte.

Das Diagramm enthält außerdem Opus 4.8 und Sonnet 5 als Claude-seitige Vergleichswerte aus demselben Durchlauf. Opus 5 war mit insgesamt 24,6s über die vier Aufgaben das langsamste der sechs Modelle; Sol kam auf 20,3s, Terra auf 22,7s und Luna auf 18,4s. Opus 4.8 startet standardmäßig ohne Thinking und war nach 11,8s fertig. Das spricht dafür, dass die Differenz aus der Konfiguration kommt, nicht aus den Fähigkeiten.

Artificial Analysis bewertete Opus 5 am Veröffentlichungstag und beschrieb dessen Effort-Einstellung als einen Bereich mit größerer Token-Nutzungsspanne als bei Modellen anderer Labs. Die Kosten lassen sich damit stärker steuern, als die Preisliste zunächst nahelegt.

Preisvergleich: die 272K-Klippe in Dollar

Ein einziger veröffentlichter Satz entscheidet den Preisvergleich zwischen Claude Opus 5 und GPT-5.6. Zu den beworbenen Standardtarifen liegen die Flaggschiffe fast gleichauf: Opus 5 kostet $5/$25 pro Million Token, Sol $5 Input und $30 Output. Opus 5 ist beim Output also 17% günstiger, beim Input gleich teuer. Das gilt bis 272.000 Input-Token – und keinen Token weiter.

Auf allen drei GPT-5.6-Modellseiten steht derselbe Hinweis: „Prompts with >272K input tokens are priced at 2x input and 1.5x output for the full request.“ Der Aufschlag gilt für den gesamten Request, nicht nur für Token oberhalb der Grenze. Überschreitet ein Prompt 272K um einen einzigen Token, berechnet Sol für den kompletten Call $10/$45. Opus 5 bleibt über sein gesamtes 1M-Fenster bei $5/$25.

Nehmen wir einen agentischen Request mit 20.000 Output-Token und variieren den Input. Grundlage sind OpenAIs veröffentlichte Tarife und Anthropics Standardtarife, beide am 25. Juli 2026 abgerufen:

Unterhalb der Grenze liegen die Flaggschiffe 7% auseinander. Oberhalb kostet Sol bei 400K Input das 1,96-Fache von Opus 5 und bei 900K das 1,98-Fache. Hundert Requests im 400K-Profil kosten damit $250 gegenüber $490.

Terra verdient besondere Aufmerksamkeit. Oberhalb von 272K zahlt es denselben Input-Tarif von $5 pro Million Token wie Opus 5. Die gesamte Differenz liegt daher beim Output: $2.50 pro Million Token, also fünf Cent bei diesem Request mit 20K Output – sowohl bei 300K als auch bei 900K Input. Sie wächst mit dem Output, nicht mit dem Input. Die Grenze ist ein diskreter Sprung in der Preisliste, keine kontinuierliche Steigung, wie sie eine gleichmäßig skalierte Achse suggeriert.

Batch-Tarife, Tokenizer und der Kaufort

Auch mit rabattierten Tiers bleibt das Verhältnis beim 400K-Request erhalten:

• Anthropic Batch API: Opus 5 für $2.50/$12.50; der Request kostet damit $1.25
• OpenAI Batch und Flex: 50% Rabatt auf den Standardtarif; Sols Long-Context-Rate sinkt damit auf $5/$22.50 beziehungsweise $2.45 für denselben Call

Tokenpreise sind zwischen Anbietern nicht direkt vergleichbar. Laut Anthropics Preisdokumentation nutzen Claude-Modelle ab 4.7 – einschließlich Opus 5 – einen neueren Tokenizer, der für denselben Text ungefähr 30% mehr Token erzeugt. Das Verhältnis hängt von Inhalt und Sprache ab. Ein Dokument mit 400.000 GPT-5.6-Token kommt bei Opus 5 eher auf 520.000 Token; die Input-Position dieser Tabellenzeile steigt dann von $2.00 auf $2.60. Das liegt weiterhin unter Sols $4.00, dennoch sollten Sie Ihre eigenen Prompts tokenisieren, bevor Sie sich festlegen.

Auch der Anbieter, bei dem Sie kaufen, zählt. AIReiter verkauft Claude unter Listenpreis weiter: Opus 4.8 kostet dort $1.56/$7.76 pro Million Token, rund 69% unter dem offiziellen Preis. Der Katalog reicht allerdings nur bis Fable 5 und Opus 4.8; Opus 5 lässt sich dort noch nicht aufrufen. Innerhalb von Anthropics eigener Modellpalette stellt sich die Break-even-Frage bei Fable 5 mit $10/$50 gegenüber Opus 5 mit $5/$25.

Kontextfenster: beide bieten 1M, nur einer zum Einheitstarif

Opus 5 hat ein Kontextfenster von 1.000.000 Token, das zugleich Standard und Maximum ist. Es gibt also keine kleinere Kontextvariante, die man versehentlich auswählen könnte. Alle drei GPT-5.6-Varianten bieten 1.050.000 Token, also ein um 5% größeres Fenster. Das Output-Maximum liegt auf beiden Seiten bei 128.000 Token. Eine Ausnahme gibt es: In Anthropics Batch API hebt ein output-300k-2026-03-24-Beta-Header die Grenze für Opus 5 auf 300.000 an.

Sol akzeptiert einen Prompt mit 900K Token, berechnet aber für den kompletten Request den Long-Context-Tarif. Rund 74% des beworbenen Kontextfensters liegen damit oberhalb des günstigen Tarifs. Die Leistungsfähigkeit bei langen Kontexten ist eine andere Frage: Vellums Auswertung nennt für Luna 41.3% bei MRCR, gegenüber 91.5% für Sol und 89.6% für Terra. Unabhängig vom Preis sollte das Nano-Tier deshalb nicht für Long-Context-Aufgaben eingesetzt werden. Anthropic gibt für Opus 5 zudem einen Wissensstand von Mai 2026 an, während alle drei GPT-5.6-Modellseiten den 16. Februar 2026 nennen.

Reasoning-Steuerung: eine Stufenleiter, zwei Bedienelemente

Opus 5 benötigt für keine Effort-Stufe einen Beta-Header; Thinking ist standardmäßig eingeschaltet. Das Abschalten hat jedoch eine harte Grenze: thinking: {"type": "disabled"} wird nur bis Effort high akzeptiert. Bei xhigh oder max antwortet die API mit 400. Anthropic kennzeichnet das als Breaking Change gegenüber früheren Modellen.

OpenAIs Reasoning-Leitfaden dokumentiert für diesen Modus genau zwei Werte. Die API bietet keinen Wert ultra, und der Mechanismus hinter dem Pro-Modus wird nicht erläutert. Der Changelog vom 9. Juli führt persistentes Reasoning, max-Effort und den Pro-Modus als Neuerungen der Familie auf.

Praktisch ergibt sich eine Asymmetrie: GPT-5.6 kann Reasoning für latenzkritische Calls vollständig abschalten; bei Opus 5 geht das oberhalb von high nicht. Dafür bietet Opus 5 innerhalb des aktivierten Reasonings einen größeren Dynamikbereich. Ein Entwickler, der beide Systeme beobachtet, landete bei einer gemeinsamen Stufenleiter über Anbieter hinweg: Luna high, Sol medium, anschließend Opus medium, high und xhigh.

Verfügbarkeit, Rate Limits und Fine-Tuning

Opus 5 ist über die Claude API, Amazon Bedrock als anthropic.claude-opus-5, Google Cloud, Microsoft Foundry, claude.ai, Claude Code und Claude Cowork verfügbar. Bei Claude Max ist es der neue Standard. Anthropics Fast Mode mit $10/$50 für etwa 2,5-fachen Durchsatz existiert ausschließlich in der Claude API.

Alle drei GPT-5.6-Varianten sind Produkte der OpenAI API. Im kostenlosen API-Tier sind weder Sol noch Terra verfügbar. Sols dokumentierte Limits steigen von 500 RPM in Tier 1 auf 15.000 in Tier 5; Terra hat dieselbe Obergrenze. Keines der drei Modelle unterstützt Fine-Tuning oder bietet einen datierten Snapshot. Eine Version zu pinnen bedeutet daher, die reine ID zu pinnen und In-Place-Updates zu akzeptieren.

Welches Modell für welchen Einsatz?

Prüfen Sie zuerst die Input-Größe: Sie ist die einzige Achse mit einer veröffentlichten harten Preisgrenze. Caching, Batch-Eignung und Output-Volumen verschieben anschließend die Gesamtkosten.

Unter 272K liegen die Flaggschiffe nah genug beieinander, dass andere Kriterien entscheiden. Oberhalb davon spricht die Listenpreisökonomie gegenüber Sol mit etwa dem Faktor 2 für Opus 5. Für die gesamte Familie gilt dieser Vorteil aber nicht: Terra kostet oberhalb der Grenze bei demselben Request $2.45, Opus 5 $2.50. Die Ersparnis bei langen Kontexten ist also ein Sol-Vergleich, kein allgemeiner GPT-5.6-Vergleich.

• Claude Opus 5: für große Prompts, einen Einheitspreis über das gesamte 1M-Fenster, Wissen bis Mai 2026 oder Inferenz, die auf Bedrock, Google Cloud oder Foundry laufen muss.
• GPT-5.6 Terra: als Standard für Volumen, weil es Opus 5 an beiden Enden der Skala unterbietet.
• GPT-5.6 Sol: wenn der pro-Modus oder none Effort benötigt wird. Seinen Aufpreis rechtfertigt es über die Steuerungsmöglichkeiten, nicht über einen Korrektheitsvorsprung, den wir messen konnten.
• GPT-5.6 Luna: für einfache Aufgaben mit hohem Volumen, jedoch nicht für Long-Context-Workloads.

Bei Claude Opus 5 vs. GPT-5.6 fällt die Entscheidung damit je Input-Größenklasse – und beide Anbieter veröffentlichen, wo die maßgebliche Grenze liegt.

FAQ

Ist Claude Opus 5 besser fürs Programmieren als GPT-5.6?

In unseren vier mechanischen Tests erreichten Opus 5, Sol, Terra und Luna jeweils 4/4. Bei dieser Aufgabengröße gab es also keinen Korrektheitsunterschied, und Entwickler, die beide Modelle mit High Effort einsetzen, kommen zu unterschiedlichen Urteilen. Klarer ist der Preis: Oberhalb von 272K Input-Token kostet Opus 5 etwa die Hälfte von Sol.

Was unterscheidet GPT-5.6 Sol, Terra und Luna?

Preis und eine qualitative Reasoning-Einstufung. OpenAIs Dokumentation ordnet Sol dem früheren Tier ohne Suffix, Terra dem Mini- und Luna dem Nano-Tier zu. Unter 272K Input-Token liegen die Preise bei $5/$30, $2.50/$15 und $1/$6 pro Million Token. Kontextfenster, Output-Maximum, Wissensstand, Modalitäten und Effort-Stufen sind bei allen drei identisch.

Welche KI ist besser: GPT oder Claude?

Das hängt von der betrachteten Dimension ab. Die größte veröffentlichte Differenz liegt in einer Kategorie, die keiner der Anbieter prominent bewirbt. benchlm.ai weist für Claude Opus 4.8 eine AA-Omniscience-Halluzinationsrate von 35.9% aus, gegenüber 88.8% für GPT-5.6 Sol. Sol liegt dort bei Mathematik, Wissen und agentischen Kategorien vorn. Das ist die engste veröffentlichte Paarung; noch kein Aggregator führt Daten zu Opus 5 oder Terra. Wenn falsche Antworten teurer sind als ausgelassene, wiegt diese Reihenfolge schwerer als jeder Coding-Score.

Sollte ich GPT-5.6 Terra statt Sol einsetzen?

Für den Großteil des Volumens: ja. Praktiker, die auf r/codex nach Aufgabentiefe routen, berichten von einer Verteilung nahe Terra für 75% der Arbeit, Luna für 15% und Sol für 10%. Artificial Analysis argumentiert, das mittlere Tier sei dominiert, weil sich mit einer Luna- oder Sol-Einstellung meist gleiche oder niedrigere Kosten erzielen ließen. Testen Sie Terra daher gegen beide Nachbarn, statt das mittlere Modell automatisch für die sichere Wahl zu halten.

Hat GPT-5.6 einen Ultra-Reasoning-Modus?

Die API stellt reasoning.mode mit den zwei dokumentierten Werten standard und pro bereit, zusätzlich zu reasoning.effort von none bis max. Der Pro-Modus kam laut Changelog vom 9. Juli 2026 hinzu. Weder in OpenAIs Reasoning-Leitfaden noch auf den Modellseiten erscheint ein Wert ultra.

Weiterführende Artikel

• Das beste Claude-Modell zum Programmieren
• Fable 5 vs. GPT-5.5