Claude Opus 4.8 vs GPT-5.6 Terra
Wählen Sie zwei Modelle aus, um ihre Coding-Leistung, Preise und Funktionen zu vergleichen.
Wichtigste Vergleichspunkte
| Metrik | Claude Opus 4.8 | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|
| Coding Index | 107.83 | 110.54 |
| Coding-Leistungsgruppe | A+ | A+ |
| Eingabepreis | $5/1M | $2/1M |
| Ausgabepreis | $25/1M | $12/1M |
| Kontextfenster | 1M | 1.05M |
Coding Index
Coding Index · Referenzbasis: 100
Abstand der gerundeten Indizes: 2.71
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Urteil
Beide Modelle gehören zur gleichen redaktionellen Gruppe. Die Daten belegen keine verlässliche Reihenfolge darin; vergleichen Sie anhand eigener Projekte.
Vergleich von Stärken und Einsatzbereichen
Claude Opus 4.8 Tier A+
- •Komplexe Architektur
- •Multi-File-Refactoring
- •Code-Review
- •Claude Code
- •Code-Reasoning und Architekturdesign der Spitzenklasse
- •Hervorragend bei komplexem Multi-File-Refactoring
- •Überlegen beim Verständnis großer Codebases
- •Stark bei der Befolgung nuancierter Anweisungen
GPT-5.6 Terra Tier A+
- •Autonomous agentic workflows
- •Large-scale refactoring
- •System architecture design
- •Codex CLI complex tasks
- •Best-in-class deep reasoning for multi-file refactors
- •Excels at long-horizon agentic coding tasks
- •Superior architectural design and system planning
- •Strong tool-use and autonomous task completion
Claude Opus 4.8
Testbelege und Rankingmethode · Claude Opus 4.8
Mehrere Quellen geprüft
Terminal-Bench 4.0 · Claude Code · max: 23.64% · 95% CI ± 3.56%
Artificial Analysis · Claude Opus 4.8 (Adaptive Reasoning, Max Effort)
Testkonfiguration: max
Terminal-Bench 2.1: 84.64% · SciCode: 54.40%
LiveBench · 2026-06-25 · claude-opus-4-8-max-effort
Coding: 81.83% · Agentic Coding: 50.50%
ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.
GPT-5.6 Terra
Testbelege und Rankingmethode · GPT-5.6 Terra
Mehrere Quellen geprüft
Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 21.52% · 95% CI ± 3.25%
Artificial Analysis · GPT-5.6 Terra (max)
Testkonfiguration: max
Terminal-Bench 2.1: 88.01% · SciCode: 54.98%
LiveBench · 2026-06-25 · gpt-5.6-terra-max
Coding: 78.25% · Agentic Coding: 54.95%
ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
API-Kostenschätzung
1M input + 200K output (USD):
Claude Opus 4.8: $10.0000
GPT-5.6 Terra: $4.4000
Schätzung für den angezeigten Anbieter und Zeitraum; DeepSeek nutzt Spitzenpreise. Ohne Cache-Rabatte, Werkzeuggebühren, Langkontextstaffeln und nicht erfasste zusätzliche Tokens.
Häufig gestellte Fragen
Welches Modell eignet sich besser zum Programmieren: Claude Opus 4.8 oder GPT-5.6 Terra?
GPT-5.6 Terra hat in der ausgewählten gemeinsamen Referenzkonfiguration einen höheren Referenzindex als Claude Opus 4.8 (110.54 gegenüber 107.83, 2.71 Punkte Unterschied). Das belegt für sich genommen keine allgemeine Überlegenheit beim Programmieren. Redaktionelle Gruppen: Claude Opus 4.8 = A+; GPT-5.6 Terra = A+. Dies sind getrennte redaktionelle Bewertungen und keine verlässliche Reihenfolge innerhalb einer Gruppe.
Wie vergleichen sich die API-Preise von Claude Opus 4.8 und GPT-5.6 Terra?
Claude Opus 4.8: $5/1M input, $25/1M output (OpenRouter-Preis); GPT-5.6 Terra: $2/1M input, $12/1M output (OpenRouter-Preis). 1M input + 200K output (USD): $10.0000 vs $4.4000.
Wie groß sind die Kontextfenster von Claude Opus 4.8 und GPT-5.6 Terra?
Claude Opus 4.8 bietet 1,000,000 Tokens, GPT-5.6 Terra bietet 1,050,000 Tokens.