Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Sol vs GPT-6 Luna: quale modello scegliere dopo il 22 settembre 2026

Il 22 settembre 2026 Anthropic e OpenAI hanno lanciato i loro nuovi modelli a meno di due ore di distanza. Alle 16:31 UTC è arrivato Claude Opus 5.5, primo modello della nuova famiglia Claude 5.5; poco dopo le 18 OpenAI ha annunciato GPT-6 Sol e GPT-6 Luna, che portano i progressi del modello di punta GPT-6 Astra su fasce di prezzo molto più basse. Qui mettiamo a confronto prezzi, prestazioni dichiarate e costo per task, con un’avvertenza: tutti i numeri sono forniti dai laboratori stessi e vanno verificati sui propri casi d’uso.

I tre modelli in breve

Claude Opus 5.5 è il nuovo modello di punta della linea principale di Anthropic. Secondo l’azienda offre prestazioni al livello di Claude Fable 5.1 sulla maggior parte dei lavori, costa circa il 40% in meno di Opus 5 sui carichi tipici e genera output oltre il 30% più velocemente. Ha 1 milione di token di contesto e fino a 128.000 in output, e adotta le stesse protezioni di Fable 5.1 in cybersicurezza, biologia e distillazione: le richieste che le attivano passano a un modello Claude precedente.

GPT-6 Sol è il modello di OpenAI per coding, agenti e automazione dei processi aziendali. Si colloca sotto Astra, da cui eredita i metodi di addestramento. Ha 1,05 milioni di token di contesto, 128.000 in output e un reasoning effort regolabile dall’assenza di ragionamento fino al livello massimo.

GPT-6 Luna è il modello piccolo e veloce della famiglia, pensato per attività ripetute migliaia di volte al giorno, come estrarre campi da documenti o riassumere ticket, con lo stesso contesto di Sol.

Prezzi a confronto

Opus 5.5 ha tagliato il listino del 20% rispetto a Opus 5, e la lettura dalla cache del 60%. OpenAI ha dimezzato i prezzi di input rispetto alla generazione 5.6. Sui prompt oltre i 272.000 token OpenAI applica il doppio della tariffa in input e 1,5 volte quella in output, mentre Anthropic mantiene lo stesso prezzo su tutto il milione di token. Entrambe offrono modalità più veloci a prezzo maggiorato: Opus 5.5 in fast mode costa 8 e 40 dollari, la fast mode di OpenAI il doppio della tariffa standard.

Prestazioni: dove Opus 5.5 è davanti

Nei grafici di lancio OpenAI ha confrontato Sol e Luna con Claude Opus 5 e Fable 5.1, visto che Opus 5.5 è uscito lo stesso giorno. Su due benchmark riportati allo stesso modo da entrambi i laboratori il confronto diretto è comunque possibile.

Su AutomationBench, che misura workflow aziendali completi con decine di strumenti tra vendite, marketing, supporto e finanza, Opus 5.5 ottiene il 40,0% contro il 33,2% di Sol e il 20,7% di Luna, vicino al 41,4% di GPT-6 Astra. Su FrontierCode 1.1, che valuta il codice scritto da agenti anche sulla qualità e sulla facilità di integrazione, Opus 5.5 arriva al 54,4% contro il 49,3% di Sol e il 42,4% di Luna, davanti anche ad Astra (53,3%). Anthropic dichiara inoltre il 66,4% su Terminal-Bench 4.0, sopra il 57,9% di Astra; OpenAI non ha pubblicato questo dato per Sol e Luna.

Sui punteggi massimi Opus 5.5 è quindi il più forte dei tre, con un margine di cinque-sette punti su Sol. Anthropic stessa avverte però che a questi livelli di capacità i margini nei benchmark riflettono sempre meno le differenze nell’uso reale.

L’argomento di OpenAI: il costo per task

OpenAI ha presentato ogni punteggio in relazione al costo medio per task, a ogni livello di reasoning effort. Letto così, Sol è molto competitivo: su AutomationBench raggiunge il 33,2% con circa 0,27 dollari per task, superando Opus 5 al massimo sforzo, che costa oltre undici volte tanto, e su Agents’ Last Exam arriva al 56,4%, sopra il miglior risultato di Opus 5.

Ci sono però anche dei passi indietro. Su DeepSWE v1.1 e OSWorld 2.0 il punteggio massimo di GPT-6 Sol (68,8% e 64,4%) è inferiore a quello di GPT-5.6 Sol (72,7% e 66,2%): su questi test il vantaggio della nuova generazione sta nel costo per task, che scende di circa il 58%. Netto invece il progresso sull’affidabilità: nella valutazione interna di OpenAI sugli errori fattuali, Sol commette circa la metà degli errori del predecessore.

Luna, la sorpresa nella fascia bassa

Il risultato più interessante del 22 settembre riguarda forse il modello più piccolo. Al massimo sforzo GPT-6 Luna ottiene il 66,6% su DeepSWE con circa 0,22 dollari per task e il 50,9% su Agents’ Last Exam con circa 0,15 dollari, non lontano da modelli che costano decine di volte di più. Con reasoning effort basso, però, Luna è quasi inutilizzabile per il lavoro agentico (2,4% su DeepSWE) e diventa competitiva solo dai livelli medi in su. Il livello di sforzo va quindi testato sul proprio carico di lavoro.

Quanto costa davvero una sessione agentica

Per avere un ordine di grandezza abbiamo calcolato il costo a listino di una sessione tipica di un agente: 2 milioni di token in input, di cui il 90% servito dalla cache, e 150.000 token in output. Con GPT-6 Luna la sessione costa circa 0,11 dollari, con GPT-6 Sol 2,26, con Claude Opus 5.5 4,16 e con GPT-6 Astra 11,30. Il calcolo considera solo il prezzo per token: un modello più capace può chiudere lo stesso lavoro con meno token e meno passaggi.

Le alternative da tenere d’occhio

Claude Sonnet 5 ha lo stesso listino di GPT-6 Sol (2 e 10 dollari), e Anthropic ha annunciato Sonnet 5.5 e Haiku 5.5 per le prossime settimane. Gemini 3.8 Flash costa 0,75 e 3,75 dollari fino al 31 dicembre, poi le tariffe raddoppiano. Grok 4.7 di xAI costa 2 dollari in input e 6 in output, con 500.000 token di contesto e il 71,0% dichiarato su DeepSWE.

Quale scegliere

Per attività ad alto volume con un obiettivo chiaro, come classificazione, estrazione di dati, routing e sintesi, GPT-6 Luna a sforzo medio o alto è oggi difficile da battere sul prezzo. Come modello predefinito per agenti e automazione di processi, GPT-6 Sol offre il miglior rapporto tra risultato e costo sui benchmark pubblicati. Se serve il punteggio più alto su coding agentico e knowledge work, e il budget lo consente, Claude Opus 5.5 è il modello da provare per primo, soprattutto con prompt molto lunghi, dove il listino piatto di Anthropic riduce il vantaggio di prezzo di OpenAI. GPT-6 Astra resta l’opzione di OpenAI per i compiti più difficili, in particolare nell’uso del computer, con un costo per token fino a cinque volte superiore.

In molti casi la risposta giusta comprende più di un modello. La maggior parte dei prodotti reali combina richieste semplici e ripetitive con passaggi complessi, e usare un solo modello per tutto significa pagare troppo per le prime o ottenere troppo poco sui secondi. Instradare ogni richiesta verso il modello adatto, e poter cambiare fornitore al prossimo lancio senza riscrivere l’applicazione, è esattamente ciò che vogliamo rendere semplice con ModelHive.