Вчера дорогой ИИ резко подешевел: вышли GPT-6 Sol, Luna и Claude Opus 5.5OpenAI и
Anthropic в один день опустили ИИ в цене) Вопрос теперь не какая модель самая умная, а
Зачем дорогая модель, если большую часть работы можно сделать дешевле? Разбираемся 👇🏻
🪼
Claude Opus 5.5 -
уровень Fable 5.1 на большинстве задач, но типичная задача
на 40% дешевле Opus 5, генерация на 30% быстрее. API $4/$20 вместо $5/$25, чтение кэша - $0,20 вместо $0,50. В кодинге неожиданно сильно:
Terminal-Bench 4.0 - 66,4% против 57,9% у
GPT-6 Astra и 55,8% у
Fable 5.1. А независимый
Artificial Analysis вообще поставил
Opus 5.5 на
max на 1 место своего
Intelligence Index - 58 баллов, выше
Fable 5.1 и
Astra (у обеих по 53). В отдельных бизнес- и научных агентных тестах
Astra пока впереди.
Как
Anthropic теперь советует с ней работать - вышел
Гайд по Opus 5.5, и подход почти противоположный старому промптингу 👇
• для длинных задач можно заставить ее вести TASKS.md, раскидывать работу между субагентами и проверять их результаты
• не пишите ей think carefully и думай шаг за шагом - Opus 5.5 и так думает перед каждым ответом, глубина регулируется уровнем effort
• отдавайте задачу целиком
• для ресерча Anthropic советует прямо просить: отметь, что не удалось подтвердить и где искал
• главное - сразу написать, что значит "готово" и когда остановиться и спросить вас. Один из ранних тестировщиков так оставил ее работать 18+ часов без присмотра на шести репозиториях
Еще я заметила, что
Opus 5.5 любит увлечься и начать улучшать все вокруг, поэтому особенно
полезно задавать рамки заранее.
🪼
GPT-6 Sol - теперь мой любимчик, не умнее, зато эффективнее и вдвое дешевле
5.6 Sol ($2/$10), и, по данным
OpenAI, вдвое меньше фактических ошибок чем у
GPT-5.6 Sol. Это
OpenAI приукрасили,
Artificial Analysis показал маленький отрыв:
GPT-5.6 Sol - 47 баллов и
GPT-6 Sol - 48. Но это им можно простить за то, что у
GPT-6 Sol классное соотношение цена/результат. Цена их тестовой задачи упала почти вдвое:
$1,99 → $1,06Я это заметила на своем лимите: дала
Sol на
high задачу - сходить по ссылкам в тг, прочитать посты в черновике и собрать аналитику. В итоге потратила только
4% 5-часового
лимита и всего 1% недельного. С
GPT-5.6 Sol у меня уходило ощутимо больше. Я пока использую
Sol для ресерча, ревью, работы с инструментами, задач, где у меня есть четкое видение результата
🪼
GPT-6 Luna - самый дешевый релиз: $0,10/$0,50 против $10/$50 у
Astra и
Fable - разница в десятки раз. При том на сложном кодинге (
DeepSWE) выдает уровень
Opus 5 и
Fable 5 на
medium, а задача дешевле на 93-96%. И ее дают даже бесплатно - в десктопном приложении.
Luna не маленькая и глупая модель, ей вполне можно отдать SQL и скрипты, классификацию и извлечение данных, HTML/JS, черновые прогоны, пачки однотипных задач, дешевых субагентов
НО!
Дешево не значит быстро. На
max может думать около 2 минут до первого токена. Для пачки из сотен задач - годится, но когда сидишь и ждешь результат
Sol удобнее.
Обе модели доступны в
Work и
Codex, но не в обычном
Chat🪼 Обе компании накинули подписчикам по сохраняемому сбросу лимитов - Anthropic заодно подняли пятичасовые лимиты на
Pro,
Max,
Team.
Где какую модель лучше использовать:
• Opus 5.5 - UI, лендинги, прототипы, большие кодовые задачи, длинные проходы в Claude Code, соавторство и сильный второй взгляд
• Sol - повседневная серьезная работа: ресерч, фичи, код-ревью, инструменты, задачи с дедлайном
• Luna - все, чего много: SQL, классификация, скрипты, варианты, обработка данных и подзадачи
• Fable 5.1 и Astra - когда задача особенно неоднозначная, нужна максимальная глубина или Opus или Sol уже уперлись в потолок
Раньше вопрос был
"Claude или ChatGPT, какая модель лучше?". Теперь логичнее другой: "
какую часть задачи какой модели отдать?"
Например:
Astra или
Fable планирует →
Luna делает массовые подзадачи →
Sol проверяет →
Opus подключается там, где нужен длинный самостоятельный проход или второй сильный взгляд
.Выбирать одну модель стало просто невыгодно. И да,
Anthropic уже обещает
Sonnet 5.5 и Haiku 5.5 "в ближайшие недели"
@NeuralProfit