Opus 5.5 tegen GPT-6 Sol en Luna: AI-prijzenoorlog in 90 minuten
Op 22 september 2026 lanceerden Anthropic en OpenAI binnen 90 minuten nieuwe modellen en halveerden ze de prijzen. Wat is bevestigd, wat wordt er online beweerd, en waarom test je ze het best zelf.
Op 22 september 2026 brachten twee van 's werelds meest gevolgde AI-labs binnen 90 minuten van elkaar nieuwe modellen uit. Eerst lanceerde Anthropic Claude Opus 5.5, waarna OpenAI antwoordde met GPT-6 Sol en GPT-6 Luna: dezelfde dag, prijzen tot de helft verlaagd, en de voorpagina van Hacker News overspoeld met duizenden reacties over wie de strijd wint. Dit is wat we met zekerheid weten, wat online rondgaat als gerucht of onofficiële benchmark, en waarom dit ook een Italiaans mkb-bedrijf of MSP aangaat.
Foto: CSIRO (CC BY 3.0), Wikimedia Commons.
Wat bevestigd is
Op 22 september 2026 lanceerde Anthropic Claude Opus 5.5: 20% goedkoper dan Opus 5 (4 $ per miljoen inputtokens, 20 $ output), met cache-reads die 60% daalden naar 0,20 $ per miljoen tokens en output die 30% sneller werd. Het contextvenster blijft op 1 miljoen tokens, en het model is beschikbaar via de Anthropic-API, Amazon Bedrock, Google Cloud en Microsoft Foundry, naast de Pro-, Max-, Team- en Enterprise-abonnementen. Anthropic noemt het zijn eerste release sinds het essay «We Must Pace the Frontier» dat Dario Amodei op 12 september 2026 publiceerde (een oproep om de ontwikkeling van frontier-AI af te remmen zodat het veiligheidswerk kan bijbenen), en zegt dat het model is getest door externe beoordelaars zoals METR.
Ongeveer 90 minuten later presenteerde OpenAI GPT-6 Sol en GPT-6 Luna, twee goedkopere modellen naast het vlaggenschip GPT-6 Astra (uitgebracht op 3 september 2026). Sol, gebouwd voor coding en agents, kost 2 $/10 $ per miljoen tokens, de helft van de promotieprijs van GPT-5.6 Sol; Luna, voor werk met een hoog volume zoals samenvattingen, zakt naar 0,10 $/0,50 $. Beide hebben een contextvenster van 1,05 miljoen tokens en zijn al beschikbaar in ChatGPT, Codex, de API en GitHub Copilot.
Op de onafhankelijke Artificial Analysis Intelligence Index haalt Opus 5.5 op maximale rekenkracht 58 punten, de hoogste score ooit gemeten: 5 punten boven GPT-6 Astra en Claude Fable 5.1, die op 53 blijven steken. Op de voorpagina van Hacker News ging de thread over Opus 5.5 over de 1.700 punten en meer dan 1.100 reacties, terwijl die over GPT-6 Sol en Luna er bijna evenveel ophaalde: voor één middag namen de twee aankondigingen de hele voorpagina in beslag.
Gerucht
Wat er gezegd wordt
Het beeld van de officiële benchmarks is echter niet het hele verhaal. Developer Paweł Huryn beheert Bug Hunt Bench, een onafhankelijke en onofficiële test die 105 echte bugs plant in twee productiecodebases en de modellen blind laat werken in hun eigen CLI. Volgens de update van 23-24 september gaat GPT-6 Astra aan kop met 45 van de 105 opgeloste bugs, gevolgd door GPT-5.6 Sol (43,5), Claude Fable 5.1 (43) en Claude Opus 5.5 (41,7); een showcase-thread op r/codex, gebaseerd op diezelfde grafiek van Huryn, stelt dat GPT-6 Sol een duidelijke kwaliteitsdaling laat zien ten opzichte van GPT-5.6 Sol — een interpretatie waar mensen die haar proberen te reproduceren nog over discussiëren, geen officieel gegeven.
Op de Hacker News-thread over GPT-6 Sol en Luna merkt gebruiker gizmodo59 op dat de voorganger van Luna al het meest gebruikte model op OpenRouter was, en vraagt zich af hoe OpenAI met zulke lage marges kan rondkomen; gebruiker sieve vertelt dat in zijn eigen coding-workflows open-weight modellen zoals DeepSeek V4.1 Flash en MiMo-V2.6 van Xiaomi dankzij een efficiëntere cache goedkoper blijven — persoonlijke ervaringen, geen geverifieerde cijfers. De onafhankelijke blog paddo.dev testte Opus 5.5 en GPT-6 Sol op vier taken met verborgen tests en rapporteert in beide gevallen steeds correcte code: alleen de kosten verschilden, want bij de grotere taken schreef Opus ongeveer 36.000 tokens tegenover 11.000 voor Sol.
Waarom het ertoe doet
Voor een Italiaans mkb-bedrijf of MSP gaat het er niet om partij te kiezen voor een model: in één middag tijd zijn de tokenprijzen bij twee van de drie meest gebruikte labs gehalveerd, en dat raakt direct wie AI-diensten aan klanten factureert of support en tickets met een hoog volume automatiseert. Geen van de vier modellen van deze week — Opus 5.5, GPT-6 Astra, Sol of Luna — is open-weight: ze draaien alleen in de cloud, dus «waar gaan mijn data heen» wordt gereduceerd tot «welke regio en welke cloud kies ik» tussen AWS, Google Cloud en Azure, niet tot echte lokale controle.
Als datasoevereiniteit een harde eis is — voor gereguleerde bedrijven is dat vaak zo — dan blijft het alternatief waar ook de reacties op Hacker News het over hebben een open-weight model (DeepSeek, MiMo, Kimi) op je eigen infrastructuur, waarbij je een paar benchmarkpunten inlevert in ruil voor controle. Hoe dan ook geldt, voordat je van leverancier wisselt, de regel die ook uit de onafhankelijke benchmarks hierboven naar voren komt: breng 2-3 echte cases van je eigen bedrijf mee — een contract, een ticket, een stuk code — en test ze zelf, want het verschil tussen de modellen is kleiner en rommeliger dan de aankondigingen doen vermoeden. Altovar helpt bedrijven om hun weg te vinden tussen deze modelwissels en om AI-integraties te beoordelen, inclusief lokale of soevereine opties wanneer data het bedrijf niet mogen verlaten.
We gebruiken technische cookies om de site te laten werken. Met je toestemming gebruiken we ook analyse- en marketingcookies om het product te verbeteren. Je kunt op elk moment van gedachten veranderen.
01
NoodzakelijkAltijd aan
Nodig voor de werking van de site (login, voorkeuren, beveiliging). Altijd aan.
02
Helpen ons begrijpen hoe de site geaggregeerd en anoniem wordt gebruikt.
03
Laten ons de prestaties van onze campagnes meten. Standaard uit.
