# Claude Opus 5.5とGPT-6 Solの比較｜料金は2倍差、公称性能と向く業務の違い(2026年9月)

> 2026-09-22(米国時間)に同じ日に出たClaude Opus 5.5とGPT-6 Solを、料金・キャッシュ・提供先・アプリでの扱いで比べます。両社の公称性能がそのままでは比べられない理由と、自社データで試して決める手順、迷ったときの決め方を発注側向けに整理しました。

発行: 株式会社ウェステリア(https://westeria.jp) / カテゴリ: AIニュースの読み解き / 出典: https://westeria.jp/guide/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-sol/

2026-09-22(米国時間)、AnthropicがClaude Opus 5.5を発表し、その約1時間後にOpenAIがGPT-6 Solを発表しました。どちらも業務システムの中心に置かれやすい価格帯のモデルですが、単価はSolがOpus 5.5のちょうど半分です(2026-09時点)。この記事では、料金と提供先を表で並べ、公称性能がそのままでは比べられない理由と、自社データで決める手順、迷ったときの決め方を整理します。

仕様確認・更新日: 2026-09-29

## 結論

- 単価はGPT-6 Solが入力2ドル・出力10ドル、Claude Opus 5.5が4ドル・20ドルで、ちょうど2倍の差です。ただしキャッシュ読み取りはどちらも0.20ドルなので、社内文書を毎回読ませる用途では差が縮みます(100万トークンあたり、2026-09時点)
- 公称性能は横に並べられません。OpenAIはSolを旧モデルのOpus 5と比べ、AnthropicはOpus 5.5をFable 5.1やOpus 5と比べています。同じOSWorld 2.0でも、Opus 5の点数が両社の発表で74.0%と60.3%に分かれるほど条件が違います
- 決め方は、過去の業務データ50〜200件で両方を試し、差が出なければ安いSol、Opus 5.5が上回ってミス1件の手直しが単価差より重い業務ならOpus 5.5です。データを国内に置く条件があるなら、Amazon Bedrockの日本向けエンドポイントが明記されているOpus 5.5から検証します

## 料金・提供先・アプリでの扱いを並べる

まず事実を1つの表にまとめます。価格は100万トークンあたりの米ドルで、発表時点(2026-09)の公式価格です。

| 項目 | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Sol |
| --- | --- | --- |
| 位置づけ | Claude 5.5世代の最初のモデル。上にFable 5.1 | GPT-6の中位。上にAstra(OpenAIは「最も要求の厳しい仕事はAstra」) |
| 入力 / 出力 | $4 / $20 | $2 / $10 |
| キャッシュ読み取り | $0.20 | $0.20(入力の90%引き) |
| キャッシュ書き込み | $5(5分保持)/ $8(1時間保持) | 公表価格に項目なし |
| 前世代との比較 | Opus 5($5 / $25)から入出力20%減 | GPT-5.6 Sol($4 / $20)から50%減 |
| 高速版 | Fast mode:入力$8・出力$40、最大2.5倍速 | 発表に記載なし |
| コンテキスト長 | 100万トークン(gihyo.jp) | 最大105万トークン(gihyo.jp) |
| 最大出力 | maxの推論設定で12万8,000トークンに達しうる(Simon Willison) | 12万8,000トークン(gihyo.jp) |
| API | Claude Platform(claude-opus-5-5) | OpenAI API(gpt-6-sol) |
| クラウド | Amazon Bedrock(日本向けJP Geoあり)、Google Cloud、Microsoft Azure | Amazon Bedrock(対応リージョンはドキュメントで確認) |
| アプリ | ClaudeのPro・Max・Teamで既定モデル。利用上限も引き上げ | ChatGPT WorkとCodexでPlus・Pro・Business・Enterprise・Eduに順次。通常のChat画面は未提供 |

見落としやすいのはキャッシュ読み取りの行です。毎回同じ前置きを渡して割引を受ける部分は、どちらも0.20ドルで同額です。社内マニュアルを毎回読ませるような用途では、請求額の差は2倍より小さくなります。

OpenAIはSolの価格を「GPT-5.6のプロモーション価格と比べて50%引き」と表現しており、恒久的な定価かどうかは書かれていません。Opus 5.5のFast modeは単価がSolの4倍です。クラウドでの提供は、この記事の出典で確認できた範囲ではOpus 5.5のほうが広く、SolはBedrockだけです。

仕様の出典: [Anthropic「Introducing Claude Opus 5.5」](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5)
仕様の出典: [OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna)
仕様の出典: [gihyo.jp「Anthropic、「Claude Opus 5.5」を発表」](https://gihyo.jp/article/2026/09/claude-opus-5.5)
仕様の出典: [gihyo.jp「OpenAI、「GPT-6 Sol」「GPT-6 Luna」を発表」](https://gihyo.jp/article/2026/09/gpt-6-sol-and-luna)

## 公称性能をそのまま比べられない理由

両社のベンチマークはどれもベンダー公称で、比較の相手と条件は各社が自社に有利なように選んでいます。約1時間差の発表なので、どちらも相手の新モデルとは比べていません。AnthropicはOpus 5.5を自社のFable 5.1とOpus 5と比べ、OpenAIはSolをAnthropicの旧モデルOpus 5やFable 5.1、自社のAstraと比べています。

条件の違いの大きさは、2社の発表に共通して出てくるベンチマークで確かめられます。

| ベンチマーク | Anthropicの発表 | OpenAIの発表 | 読み方 |
| --- | --- | --- | --- |
| OSWorld 2.0 | Opus 5.5 81.8%、Opus 5 74.0% | offline版でSol(xhigh)60.5%、Opus 5(medium)60.3% | 同じOpus 5が74.0%と60.3%。版と推論設定が違い、横に並べられない |
| AutomationBench | Opus 5.5 40.0%、Opus 5 26.9% | Sol(xhigh)33.2%・1タスク$0.27、Opus 5(max)26.9% | Opus 5の値は一致。点数はOpus 5.5が上だが、Opus 5.5の推論設定と1タスクの費用は並べて示されていない |

AutomationBenchだけを見るとOpus 5.5が上に見えます。ただ、OpenAIの主張の軸は点数ではなく費用です。Opus 5(max)はSolの11.1倍の費用で26.9%だった、という書き方をしています。点数はOpus 5.5、1タスクあたりの費用はSolが有利とみられます(Solの単価が半分で、OpenAIが費用を前面に出しているため)。どちらが得かは、点数の差を自社がいくらで買うかという問いになります。

そもそもこれらはコード作成やパソコン操作、多段の自動処理を測るものです。問い合わせの分類や報告書の下書きで同じ順位になる保証はありません。発表の数字は候補を絞る材料にとどめます。

仕様の出典: [Anthropic「Introducing Claude Opus 5.5」](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5)
仕様の出典: [OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna)

## 費用の差が効く場面・効かない場面

請求額の差が経営判断に響くかは、件数と入力の形で決まります。以下は計算例で、単価は2026-09時点、円換算は1ドル150円と置いたもの(為替で動きます)です。

| 計算例 | 前提 | GPT-6 Sol | Claude Opus 5.5 |
| --- | --- | --- | --- |
| A 小規模 | 月1万件、1件あたり入力2,000・出力200トークン | $60(約9,000円) | $120(約1万8,000円) |
| B 大量処理 | 月100万件、1件あたり入力2,000・出力200トークン | $6,000(約90万円) | $12,000(約180万円) |
| C キャッシュ中心 | 月1万回、毎回5万トークンの前置き(全部キャッシュ読み取りと置く)+質問500トークン+回答500トークン | $160 | $220 |

Aの差は月9,000円で、比較の評価に人が使う時間のほうが高くつきやすい規模です。Bでは差が月90万円、年1,080万円になり、精度が同じなら安いほうを選ぶ理由が明確です。Cはキャッシュ読み取りがどちらも100ドルのため、差は1.4倍弱に縮みます(書き込み費用は含めていません)。

単価差が効きにくいのは、1件のミスが高くつき、人が全件を確認し直す業務です。効くのは、件数が多く、出力が長く、ミスしても後工程で拾える業務です。分類や抽出のような定型の大量処理なら、比べる相手はさらに安いGPT-6 Luna(入力0.10ドル・出力0.50ドル、2026-09時点)になります。

## 自社データで数十〜数百件試す手順

段取りは難しくありません。発表のベンチマークではなく、自社の実データを使います。

### 1. 評価セットを作る

過去の案件から、人が出した答えや承認済みの回答など正解がわかっているものを50〜200件選びます。担当者が迷った例外的な案件を2〜3割混ぜると差が出やすくなります。個人情報や取引先名は社内規程に沿って伏せます。

### 2. 同じ条件で両方に回す

指示文をそろえ、推論設定(lowからmaxなど)を記録します。OpenAIの公称値も設定ごとに点数と費用が違います。判定する人には、どちらのモデルの出力かを伏せて見せます。

### 3. 見る指標

- 正答率(または担当者が「そのまま使える」とした割合)
- 指定した形式を守った割合(表・項目・文字数など)
- 手直しにかかった時間
- 1件あたりの費用(実際のトークン数×単価)
- 応答にかかった時間

### 4. 評価そのものの費用

計算例として、200件・1件あたり入力5,000トークン・出力1,000トークンなら、入力100万・出力20万トークンで、Opus 5.5は8ドル、Solは4ドルです(2026-09時点の単価。出力が増えればその分上がります)。費用の大半は判定する人の時間です。

## 迷ったらこう決める

評価の結果が出たら、次の順で決めます。

- 評価で差が出ない、または差が許容範囲なら、Solにする。同点なら安いほう
- Opus 5.5の正答率が上回り、ミス1件を人が直す費用が1件あたりの単価差より大きいなら、Opus 5.5にする
- データを国内に置く条件があるなら、BedrockのJP Geoが明記されているOpus 5.5から検証する。SolはBedrockの対応リージョンを確かめてから候補に入れる
- 計算例Aのように月額の差が評価の工数より小さいなら、評価に時間をかけず、いま使っているベンダーの新モデルに切り替える
- 社員がアプリで使う用途なら、契約済みのほうで試す。Claudeの有料プランならOpus 5.5が既定、ChatGPTならSolはWorkとCodexで使える(2026-09-24時点)

Anthropicは2026-09-28にSonnet 5.5を発表しました。単価は入力2ドル・出力10ドルで、Solと同じです。大量処理では、Solの比較相手はOpus 5.5ではなくSonnet 5.5になります。これから評価するなら、Sonnet 5.5も候補に加えてください(詳しくは「Claude Sonnet 5.5とは」)。

## 両方使うという選択肢

1つに決めなくても構いません。定型で量が多い処理はSolやLuna、判断を誤ると困る処理はOpus 5.5、と業務ごとに分ければ、単価が動いたときにも乗り換えやすくなります。

代わりに評価と指示文の手入れが2社分になり、口調や長さもそろいません(OpenAIはSolの回答をやや短めと説明しています)。小さい会社なら、「モデル名をプログラムに直書きしない」「AIの呼び出しを1か所に集める」の2点を発注先に求めるだけで、あとから分ける余地が残ります。詳しくはマルチモデル戦略の記事にまとめています。

## 日本の会社で使えるか

どちらも使えます。両社の発表に地域の制限は書かれておらず、日本からもAPI、ChatGPTの有料プラン、Claudeの有料プランで利用できます(2026-09-24時点)。ChatGPTのSolは1日かけて段階的に配信されているので、画面に出ていなければ待つことになります。

差が出るのはデータの置き場所です。Opus 5.5はAmazon Bedrockの日本向け地理的エンドポイント(JP Geo)で提供され、AzureとGoogle Cloudでも使えます。SolもBedrockで一般提供されていますが、対応リージョンは発表に書かれていません。どちらも対応リージョンはBedrockのドキュメントで確認してください。価格はどちらもドル建てです。

仕様の出典: [AWS「Claude Opus 5.5 is now available on AWS」](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/claude-opus-5-5-is-now-available-on-aws/)
仕様の出典: [AWS「GPT-6 Sol and GPT-6 Luna on Amazon Bedrock」](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bring-more-intelligence-to-everyday-work-with-gpt-6-sol-and-gpt-6-luna-on-amazon-bedrock/)

## 出典

- Anthropic「Introducing Claude Opus 5.5」(2026-09-22): https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5
- OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」(2026-09-22): https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna
- AWS「Claude Opus 5.5 is now available on AWS」(2026-09-22): https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/claude-opus-5-5-is-now-available-on-aws/
- AWS「Bring more intelligence to everyday work with GPT-6 Sol and GPT-6 Luna on Amazon Bedrock」(2026-09-22): https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bring-more-intelligence-to-everyday-work-with-gpt-6-sol-and-gpt-6-luna-on-amazon-bedrock/
- Simon Willison「Claude Opus 5.5, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna, and a new price war」(2026-09-22): https://simonwillison.net/2026/Sep/22/opus-and-sol-and-luna/
- gihyo.jp「Anthropic、「Claude Opus 5.5」を発表」(2026-09-23): https://gihyo.jp/article/2026/09/claude-opus-5.5
- gihyo.jp「OpenAI、「GPT-6 Sol」「GPT-6 Luna」を発表」(2026-09-23): https://gihyo.jp/article/2026/09/gpt-6-sol-and-luna

## よくある質問

### Claude Opus 5.5とGPT-6 Sol、性能が高いのはどちらですか?

発表からは決められません。両社とも相手の新モデルとは比べておらず、共通のベンチマークでも条件が違います。AutomationBenchではOpus 5.5の40.0%がSolの33.2%を上回りますが、どちらもベンダー公称です。自社のデータ50〜200件で両方を試すのが確実です。

### 料金はどのくらい違いますか?

100万トークンあたり、Solが入力2ドル・出力10ドル、Opus 5.5が4ドル・20ドルで2倍の差です(2026-09時点)。キャッシュ読み取りはどちらも0.20ドルなので、同じ前置きを毎回読ませる用途では差が縮みます。

### 社員に使わせるなら、ChatGPTとClaudeのどちらのアプリになりますか?

ClaudeのPro・Max・TeamではOpus 5.5が既定のモデルになりました。ChatGPTではSolはWorkとCodexで、Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduに順次配信中で、通常のChat画面にはまだありません(2026-09-24時点)。契約済みのほうで試すのが手軽です。

### 評価にはどのくらい費用がかかりますか?

計算例として、200件・1件あたり入力5,000トークン・出力1,000トークンなら、モデル代はOpus 5.5で約8ドル、Solで約4ドルです(2026-09時点)。費用の大半は、出力を判定する担当者の時間です。

## 関連ページ

- https://westeria.jp/guide/ai-model-price-cut-2026-09/
- https://westeria.jp/guide/claude-opus-5-5/
- https://westeria.jp/guide/gpt-6-sol-luna/
- https://westeria.jp/guide/multi-model-strategy/

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