ศึกตัวต่อตัว

โลโก้ Claude Opus 4.6vsโลโก้ GPT-5.2

Claude Opus 4.6 vs GPT-5.2: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?

Claude Opus 4.6 ($25/1M out) และ GPT-5.2 ($14/1M out) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 2 ครั้ง Claude Opus 4.6 นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 50%

คำตัดสินฉบับย่อ

ด้านการใช้เหตุผล Claude Opus 4.6 และ GPT-5.2 เสมอกันที่ 4/5 ด้านงบประมาณ GPT-5.2 ชนะ: เริ่มต้นที่ $14/1M out เทียบกับ $25/1M out ของ Claude Opus 4.6

เปรียบเทียบทีละบรรทัด

เกณฑ์
เริ่มต้น
$25/1M outระดับมาตรฐาน $5/$25 ต่อ 1M โทเค็น context 1M เต็มคิดเรตมาตรฐานแล้ว (ค่าพรีเมียมช่วงเปิดตัว $10/$37.50 เหนือ 200K โทเค็นถูกยกเลิกภายหลัง) Batch API ลด 50% ($2.50/$12.50) การประมวลผลเฉพาะในสหรัฐฯ (inference_geo) คูณ 1.1x
$14/1M outgpt-5.2 พื้นฐาน (Thinking) ที่ $1.75/$14 ต่อ 1M; ระดับ gpt-5.2-pro ที่ $21/$168; cached input $0.175 (ส่วนลด 90%)
ผู้ให้บริการ
Anthropic
OpenAI
Context window
1M tokens (128K max output)
400K tokens (128K max output)
ราคา input
$5/1M in
$1.75/1M in
ราคา output
$25/1M out
$14/1M out
โมดาลิตี
text, vision (image input), text output
text, vision (text output only)
Open weights
ไม่มี
ไม่มี
คะแนนฝูงชน
50%(0)
50%(2)
คะแนนสังเวียน (1-5)
การใช้เหตุผล
4.0
4.0
การเขียนโค้ด
4.0
4.0
งานเขียน
4.0
3.5
ความเร็ว
2.5
2.5
ความคุ้มค่า
3.0
3.5

จุดแข็งและจุดอ่อน

Claude Opus 4.6

  • 80.8% บน SWE-bench Verified (เฉลี่ย 25 รอบทดสอบ) และคะแนนสูงสุดบน Terminal-Bench 2.0 ตอนเปิดตัว เป็นโมเดลเขียนโค้ดแบบ agentic ชั้นนำของรุ่นตัวเอง (ก.พ. 2026)
  • Opus ตัวแรกที่มี context window 1M โทเค็น: 76% บน MRCR v2 8-needle ที่ 1M โทเค็น เทียบกับ 18.5% ของ Sonnet 4.5
  • การใช้เหตุผลก้าวกระโดดจาก Opus 4.5: ARC-AGI-2 68.8% เทียบกับ 37.6% และ +190 Elo บนงานมูลค่าทางเศรษฐกิจ GDPval-AA (นำ GPT-5.2 อยู่ ~144 Elo)
  • คงราคาของ Opus 4.5 ไว้ ($5/$25 ต่อ 1M โทเค็น) แม้ความสามารถเพิ่ม context 1M เต็มคิดเรตมาตรฐาน พร้อมส่วนลด batch 50%
  • Adaptive thinking บวกพารามิเตอร์ effort (low/medium/high/max) ให้แลกความฉลาด latency และต้นทุนได้ต่อคำขอ
  • พฤติกรรม agent อัตโนมัติแข็งแรง: กระจายงานขนานได้เองและต้องประคองน้อยกว่า Opus 4.5 (Every.to Vibe Check)
  • ช้ากว่าและเยิ่นเย้อกว่า Opus 4.5 ผู้รีวิวรายงานว่าจังหวะ 'แกว่งเมื่อโหลดหนัก' ในการรัน agentic ยาวๆ (Every.to)
  • งานเขียนถดถอย: ในการทดสอบแบบ blind ทีม Every.to ชอบสำนวนของ Opus 4.5 มากกว่า และ 4.6 มีสำนวน AI อย่างโครงสร้าง 'X not Y' โผล่บ่อยขึ้น
  • บางครั้งแก้ของโดยไม่คาดคิดและ 'ไม่รู้จักสกิลของตัวเองเสมอไป' ต้องคุมใกล้ชิดกว่า GPT-5.x Codex ตามผู้รีวิว
  • ถูกแทนที่ภายในไม่กี่เดือนด้วย Opus 4.7 และ 4.8 ในราคาเดียวกันที่ $5/$25 และ fast mode ใช้กับ 4.6 ไม่ได้ตั้งแต่ มิ.ย. 2026 (คำขอรันที่ความเร็วมาตรฐาน)
  • นักพัฒนาบางส่วนรายงานอาการล้า benchmark: ความต่างในการเขียนโค้ดรายวันจาก 4.5 รู้สึกได้ยากกว่าที่คะแนนบอก และ SWE-bench เองก็แทบไม่ขยับจาก 4.5 (80.8% เทียบกับ 80.9%)

GPT-5.2

  • 80.0% บน SWE-bench Verified และ 55.6% บน SWE-Bench Pro ตอนเปิดตัว เกือบเสมอ Claude Opus 4.5 (80.9%)
  • GDPval: เสมอหรือชนะมืออาชีพมนุษย์ใน 70.9% ของการเปรียบเทียบ เกือบสองเท่าของ 38.8% ของ GPT-5.1
  • วิทยาศาสตร์และคณิตแข็งแรง: 92.4% GPQA Diamond (Thinking, 93.2% Pro) และ 40.3% FrontierMath เป็น state of the art ณ ตอนเปิดตัว
  • Context 400K พร้อมการดึงข้อมูล long-context แบบ MRCR v2 ที่เกือบสมบูรณ์แบบถึง 256K โทเค็น
  • Hallucination น้อยกว่า GPT-5.1 ถึง 30% (อัตราผิดพลาดบนคำถามจริงใน ChatGPT ลดจาก 8.8% เหลือ 6.2%)
  • ถูกกว่ารุ่นถัดมา: $1.75/$14 ต่อ 1M เทียบกับ $2.50/$15 (GPT-5.4) และ $5/$30 (GPT-5.5)
  • ความเร็วคือคำบ่นอันดับหนึ่งของชุมชน: มีรายงาน extended thinking ต่ำถึง ~4 โทเค็น/วินาทีใน ChatGPT และรุ่น Pro อาจคิดนานมากแล้วยังตอบพลาด
  • คะแนน benchmark ตัวชูโรงได้จาก reasoning effort ระดับ xhigh ซึ่งกินโทเค็นและเวลามากกว่าค่าเริ่มต้นหลายเท่า
  • บุคลิกถดถอยจาก GPT-5.1 ถูกวิจารณ์กว้างขวาง: ผู้ใช้ Reddit เรียกว่า 'too corporate, too safe' และ 'ถอยหลังหนึ่งก้าว' สำหรับแชทและงานเขียน
  • งานโค้ดตามหลังสาย Anthropic ในการเทียบ Elo แบบตัวต่อตัว (การวิเคราะห์ Opus 4.7 ภายหลังอ้างช่องว่าง 144 Elo) ไม่มีโหมดเสียง ไม่มี fine-tuning
  • ถูกแทนที่แล้ว ณ กลางปี 2026: OpenAI แนะนำ GPT-5.5 และ GPT-5.2 ไม่ปรากฏบนหน้าราคา API หลักอีกต่อไป

ออกคำตัดสินของคุณ

หนึ่งคำแนะนำต่อหนึ่งเครื่องมือต่อหนึ่งกลาดิเอเตอร์ มันเปลี่ยนคะแนนฝูงชนที่ทุกคนเห็น

Claude Opus 4.6$25/1M out
50%คะแนนฝูงชน · 0
GPT-5.2$14/1M out
50%คะแนนฝูงชน · 2

คำตัดสินของสังเวียนต่อ Claude Opus 4.6

เป็นอัปเกรดชัดเจนจาก Opus 4.5 สำหรับการเขียนโค้ดแบบ agentic และงาน long-context ในราคาเท่ากัน และเคยครองอันดับสูงสุดของ benchmark การเขียนโค้ดแบบ agentic ตอนเปิดตัว แต่ ณ กลางปี 2026 แทบไม่มีเหตุผลให้เริ่มโปรเจกต์ใหม่บนตัวนี้: Opus 4.8 ราคาเท่ากันที่ $5/$25 และทำได้ดีกว่าทุกด้าน ดังนั้นเลือก 4.6 เพียงเพื่อตรึงพฤติกรรมที่ผ่านการตรวจรับแล้วเท่านั้น สายงานเขียนควรเลี่ยง เพราะการทดสอบแบบ blind ชอบสำนวนของ Opus 4.5 มากกว่า และผู้ใช้ที่อ่อนไหวต่อ latency ควรรู้ว่ามันช้ากว่า 4.5 โดยไม่มีตัวเลือก fast mode

คำตัดสินของสังเวียนต่อ GPT-5.2

เลือก GPT-5.2 แทน GPT-5.1 สำหรับการใช้เหตุผลหนัก long-context หรืองาน agentic: มันเกือบเพิ่มอัตราชนะ GDPval ของ GPT-5.1 เป็นสองเท่า ลด hallucination 30% และจัดการ context 400K ได้น่าเชื่อถือ ณ กลางปี 2026 มันคือหมากสายคุ้มค่าเป็นหลัก ราคา $1.75/$14 เทียบกับ $5/$30 ของ GPT-5.5 โดยยังทำงานมืออาชีพส่วนใหญ่ได้ดี ควรเลี่ยงสำหรับแชทที่อ่อนไหวต่อ latency และงานเขียนสร้างสรรค์ ที่ผู้ใช้พบว่ามันช้าและจืดกว่า GPT-5.1 ส่วนทีมที่ต้องการ frontier ปัจจุบันของ OpenAI ควรยอมจ่ายให้ GPT-5.5 แทน

ฝูงชนว่าอย่างไร

เกี่ยวกับ Claude Opus 4.6

ยังไม่มีคำตัดสิน มาเป็นคนแรกที่พูด

เกี่ยวกับ GPT-5.2

โนรีฟันดิอุส

The thinking speed is brutal, I clocked something like 4 tok/s in ChatGPT on extended thinking. Pro will grind for ages and still whiff. Great scores, painful to actually use.

นักบุญดีพลอยอุส

GDPval numbers are wild, it ties or beats human pros in 71% of comparisons. For science and math work (92.4 GPQA Diamond) it earned a spot in my stack.

คำถามที่พบบ่อย

Claude Opus 4.6 ดีกว่า GPT-5.2 ไหม?

ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน

ตัวไหนถูกกว่ากัน Claude Opus 4.6 หรือ GPT-5.2?

GPT-5.2 ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $14/1M out ขณะที่ Claude Opus 4.6 เริ่มต้นที่ $25/1M out

Claude Opus 4.6 และ GPT-5.2 ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?

Claude Opus 4.6: $5/1M in ต่อ 1M input tokens, $25/1M out ต่อ 1M output tokens GPT-5.2: $1.75/1M in ต่อ 1M input tokens, $14/1M out ต่อ 1M output tokens