Opus 5 vs GPT-5.6 Sol vs Kimi K3

Tre modelli per la stessa fascia di lavoro

Opus 5, GPT-5.6 Sol e Kimi K3 non sono modelli economici per risposte rapide. Sono pensati per task in cui il modello deve mantenere il contesto, usare strumenti, produrre artefatti e correggersi. Il confronto ha senso soprattutto per developer e team che possono misurare il risultato.

• Coding su repository reali, con test e review del diff.
• Agenti che usano terminale, browser, documenti o più strumenti.
• Ricerca e knowledge work con fonti, tabelle e output verificabili.
• Workflow ripetuti in cui costo per task e numero di retry diventano visibili.

Opus 5 parte avanti nel confronto complessivo

Artificial Analysis assegna a Opus 5 con effort max 61 punti nel proprio Intelligence Index, contro 59 di GPT-5.6 Sol max e 57 di Kimi K3. È un segnale indipendente utile perché usa la stessa metodologia aggregata, ma non significa che Opus vinca ogni task o che max sia l'impostazione più conveniente.

• Opus 5 guida anche GDPval-AA v2 e AA-Briefcase nei risultati pubblicati da Artificial Analysis.
• Nei benchmark pubblicati da Anthropic, Opus 5 si avvicina a Fable 5 su coding e lavoro professionale, con un listino dimezzato.
• A effort medio il punteggio e il costo per task cambiano: confronta configurazioni realistiche, non solo il tetto massimo.
• Sceglilo come primo candidato se lavori già con Claude o vuoi una base premium trasversale.

Quando GPT-5.6 Sol resta la scelta più pratica

Sol è il modello flagship della famiglia GPT-5.6 ed entra direttamente in ChatGPT, Codex e OpenAI API. Questa continuità conta quando hai già prompt, strumenti, eval e procedure costruiti sull'ecosistema OpenAI. Un piccolo vantaggio di benchmark raramente ripaga una migrazione completa se Sol chiude già i task con qualità sufficiente.

• Usalo se Codex, Responses API e strumenti OpenAI sono già parte del workflow.
• Supporta 1,05M token di contesto e output fino a 128K.
• Web search, file search, hosted shell, apply patch, computer use, MCP e tool search sono supportati nella Responses API.
• Controlla la soglia di 272K input: oltre quel limite OpenAI aumenta il prezzo dell'intera richiesta.

Quando Kimi K3 merita un test

Kimi K3 riduce nettamente il prezzo di listino e combina contesto 1M, input visivo e lavoro agentico. Moonshot lo orienta a coding lungo, frontend, giochi, CAD, ricerca e documenti visuali. Nel confronto complessivo resta dietro Opus e Sol, ma il margine può essere accettabile quando il budget consente più tentativi o quando il caso d'uso valorizza la visione.

• Costa $3 input e $15 output per 1M token, senza la soglia lunga dichiarata per Sol.
• È disponibile su Kimi, Kimi Work, Kimi Code e API compatibile con il modello `kimi-k3`.
• Ragiona sempre, ma la documentazione corrente permette effort low, high e max.
• I pesi completi sono promessi entro il 27 luglio: prima di quella data non è ancora un'opzione self-hosted verificabile.

Il prezzo per token non è il costo per task

K3 può costare la metà, ma un modello economico non fa risparmiare se produce più output, richiede altri tentativi o lascia più lavoro alla review umana. Anche Opus e Sol possono diventare costosi quando il contesto viene reinviato senza selezione o quando ogni passaggio usa l'effort massimo.

• Conta i task accettati al primo tentativo e dopo eventuali retry.
• Misura token di input, output e reasoning per ciascuna configurazione.
• Registra tempo umano di review, correzioni e rollback.
• Usa cache e contesto selettivo quando il workflow riutilizza gli stessi file.
• Se il task è semplice, confronta anche Sonnet 5, GPT-5.6 Terra o un modello più economico.

Come provarli senza falsare il confronto

Usa almeno dieci task presi dal lavoro reale e definisci prima che cosa conta come riuscito. Mantieni uguali contesto, strumenti, limiti di tempo e criteri di verifica. Se i modelli lavorano dentro harness diversi, registra anche quel dato: spesso stai confrontando Claude Code, Codex e Kimi Code oltre al modello.

• Separa coding, ricerca, documenti e lavoro visuale: un punteggio unico nasconde differenze importanti.
• Esegui più di una prova sui task critici per osservare la variabilità.
• Non usare l'output di un modello come unico giudice dell'altro.
• Scegli il modello che completa più lavoro accettabile al costo totale più basso.

Una regola pratica per scegliere

Parti dall'ecosistema già in uso, poi cambia solo se il test mostra un vantaggio. Opus 5 è il candidato più equilibrato nei dati consultati. Sol resta forte quando il workflow dipende dagli strumenti OpenAI. K3 è il test più interessante quando prezzo, visione o futura disponibilità dei pesi possono cambiare davvero il progetto.

• Opus 5: prima scelta per qualità agentica e lavoro professionale trasversale.
• GPT-5.6 Sol: prima scelta per team già su ChatGPT, Codex e Responses API.
• Kimi K3: prima prova per costo, frontend visuale e progetti che valuteranno i pesi aperti.
• Fable 5: alternativa mirata per legal, conoscenza fattuale o task in cui un test interno dimostra un vantaggio su Opus.

Domande frequenti