GPT-5.6 Sol или Claude Sonnet 5? Одна цена в Zukko — как выбрать

GPT-5.6 Sol или Claude Sonnet 5 — в Zukko обе модели стоят одинаково: $0.30 за 1 млн входных и $0.30 за 1 млн выходных токенов. Обе вызываются и в OpenAI-, и в Anthropic-формате: шлюз сам конвертирует запросы. Поэтому выбор сводится к одному вопросу — какая модель лучше решает ваши задачи. Ниже — цены для справки, код для обоих форматов и метод сравнения.

Цены: официальные и в Zukko

Пример: 10 млн входных и 2 млн выходных токенов в месяц (объёмы в миллионах, цены за 1 млн).

У вендоров разница между моделями на этом объёме составила бы $110 − $40 = $70. В Zukko её нет. Итоговый счёт всё же может отличаться, если одна из моделей стабильно отвечает длиннее и тратит больше выходных токенов.

Для агентов с большим повторяющимся контекстом помните оговорку: у вендоров чтение из кэша промптов стоит около 10% входной цены, а в Zukko кэшированные токены оплачиваются по обычной входной цене. В таких сценариях реальная разница с официальным API меньше, чем в расчёте выше.

Формат API не привязан к модели

Частое заблуждение: «GPT — значит OpenAI SDK, Claude — значит Anthropic SDK». В Zukko любую модель можно вызвать в любом формате. Выбирайте формат по своему стеку, а модель — по результатам проверки.

OpenAI SDK — обе модели через один клиент:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.zukko.pro/v1",
    api_key="fetch_ваш_ключ",
)

for model in ["gpt-5.6-sol", "claude-sonnet-5"]:
    r = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "Объясни, что такое идемпотентность, в двух предложениях"}],
    )
    print(model, "→", r.choices[0].message.content)

Anthropic SDK — тоже обе модели (адрес без /v1, SDK добавляет его сам):

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.zukko.pro",
    api_key="fetch_ваш_ключ",
)

for model in ["claude-sonnet-5", "gpt-5.6-sol"]:
    r = client.messages.create(
        model=model,
        max_tokens=1024,
        messages=[{"role": "user", "content": "Объясни, что такое идемпотентность, в двух предложениях"}],
    )
    print(model, "→", "".join(b.text for b in r.content if b.type == "text"))

Подробнее о различиях форматов — в разделе Anthropic или OpenAI формат↗.

Переменные окружения для инструментов

Инструменты на OpenAI SDK (Cursor, Cline, Kilo Code, LangChain и другие) настраиваются так:

export OPENAI_BASE_URL=https://api.zukko.pro/v1
export OPENAI_API_KEY=fetch_ваш_ключ

Claude Code работает в Anthropic-формате:

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.zukko.pro
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=fetch_ваш_ключ
export ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-5

Модель в обоих случаях задаётся отдельно — в настройках инструмента или в коде. Если хотите менять её без правки кода, заведите свою переменную:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.zukko.pro/v1", api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])
MODEL = os.getenv("LLM_MODEL", "claude-sonnet-5")

Смена LLM_MODEL=claude-sonnet-5 на LLM_MODEL=gpt-5.6-sol в .env переключает модель — SDK переписывать не нужно.

Как сравнить модели на своих задачах

Мы не публикуем собственных замеров качества и скорости, поэтому не будем утверждать, что одна из моделей «лучше в коде» или «быстрее». Проверьте сами:

1. Соберите 20–30 реальных задач, включая трудные.
2. Задайте критерий успеха: эталонный ответ, тесты, валидный JSON или чек-лист.
3. Прогоните обе модели с одинаковым промптом.
4. Оценивайте вслепую: перемешайте ответы и скройте название модели.
5. Сравните долю успешных ответов, выходные токены на ответ и медиану времени ответа.

Прогон 30 задач × 2 модели по 1 000 входных и 1 000 выходных токенов стоит: 60 × 2 000 × $0.30 / 1 000 000 = $0.036.

Чек-лист для задач на код

Ставьте по баллу за каждый пункт (максимум 6) и сравнивайте средний балл моделей на одинаковом наборе задач. Первые два пункта лучше проверять автоматически — запуском и тестами.

Обработка ошибок одинакова

Коды ошибок шлюза не зависят от модели и формата: 401 — неверный ключ, 402 — не хватает баланса, 403 — модель не разрешена для ключа, 429 — слишком часто, 503 — провайдер недоступен. Официальные SDK по умолчанию сами повторяют запрос (до двух раз) при сетевых ошибках, 408, 409, 429 и ответах 5xx.

import openai

try:
    r = client.chat.completions.create(model=MODEL, messages=[{"role": "user", "content": "..."}])
except openai.AuthenticationError:
    print("Неверный ключ")
except openai.APIStatusError as e:
    if e.status_code == 402:
        print("Не хватает баланса")
    elif e.status_code == 403:
        print("Модель не разрешена для этого ключа")
    else:
        raise

В Anthropic SDK структура та же: anthropic.AuthenticationError и anthropic.APIStatusError с полем status_code.

Контекст

У обеих моделей контекст 1M токенов, так что здесь различий нет. Сколько займёт ваш промпт, можно узнать заранее через count_tokens↗. Набор моделей меняется: актуальный список — GET https://api.zukko.pro/v1/models или страница «Модели» в кабинете. Чтобы провести сравнение, создайте ключ в кабинете↗.

Частые вопросы

Какая модель лучше?

Общего ответа нет — проверьте на своих задачах по методу выше. На 20–30 задачах со слепой оценкой обычно уже видно, есть ли разница именно у вас.

Я использую Claude Code. Какая модель там будет?

Та, что вы укажете в ANTHROPIC_MODEL или выберете в самом Claude Code. Подробности — в инструкции по Claude Code↗.

Сложно ли перейти с Sol на Sonnet или обратно?

Через Zukko — нет: SDK и адрес остаются прежними, меняется только строка model. Перед переключением в продакшене прогоните свой тестовый набор на новой модели.

Есть ли разница в цене?

В Zukko — нет, обе по $0.30 / $0.30. Различаться может только итоговый счёт, если модели тратят разное число выходных токенов на ваших задачах.