OpenAI ও Anthropic ২২ সেপ্টেম্বর নতুন model প্রকাশ করেছে, তবে তাদের model lineup বদলাচ্ছে ভিন্ন গতিতে। GPT-6 Sol ও Luna এখন Astra-র সঙ্গে রয়েছে, আর Terra এখনো GPT-5.6। Claude Opus এগিয়ে 5.5-এ পৌঁছেছে; পাশাপাশি আছে Fable 5.1, Sonnet 5 এবং প্রায় এক বছর আগের Haiku 4.5।

মূল তুলনাগুলো হলো Astra বনাম Fable, Sol বনাম Opus, Terra বনাম Sonnet এবং Luna বনাম Haiku। চারটি জুটি একসঙ্গে দেখলে আলাদা কোনো launch-এর চেয়ে প্রতিযোগিতার ছবিটি বেশি স্পষ্ট হয়: Opus flagship tier-কে চ্যালেঞ্জ করছে, Luna Anthropic-এর কমদামি model-এ চাপ তৈরি করছে, আর দুই কোম্পানির মধ্যবর্তী tier-গুলো এখনো অসম্পূর্ণ।

বড় পরিবর্তন

  • কী বদলেছে: একই provider-এর lineup-এই এখন ক্রেতারা অনেক ভিন্ন দামে নতুন model পেতে পারেন। OpenAI তার সাশ্রয়ী tier হালনাগাদ করেছে, আর Anthropic এই release-এ Opus-এ মনোযোগ দিয়েছে; ফলে release calendar-এ Haiku প্রায় এক বছর পিছিয়ে রয়েছে।
  • কেন গুরুত্বপূর্ণ: পণ্যের দলগুলো দৈনন্দিন AI ব্যবহারের খরচ কমিয়ে, ভুলের মূল্য বেশি এমন কাজে উন্নত ফলের জন্য ব্যয় করতে পারে। কঠিন কাজ হলো প্রমাণিত কর্মদক্ষতা দেখে model বাছা: পণ্যের lineup-এ কোনো model-এর অবস্থান তার benchmark ফলের নির্ভরযোগ্য ক্রম বলে দেয় না।
  • কী লক্ষ করবেন: Anthropic বলেছে, Sonnet 5.5 ও Haiku 5.5 আগামী কয়েক সপ্তাহে আসবে। তাদের দাম ও ফল নির্ধারণ করবে OpenAI-র বর্তমান সুযোগ কতটা টিকে থাকবে—বিশেষ করে যেসব পণ্যে অনেক সাশ্রয়ী request পাঠানো হয়।

প্রতি tier-এর দাম

নিচের সব অঙ্ক ২২ সেপ্টেম্বর যাচাই করা সরাসরি API-র standard মূল্য, প্রতি million token-এ মার্কিন ডলারে। Cached input বলতে cache hit বোঝায়। OpenAI-র প্রকাশিত rate ২৭২,০০০ input token পর্যন্ত প্রযোজ্য; এর বেশি হলে পুরো request-এর input rate দ্বিগুণ এবং output rate ৫০% বাড়ে। Cache write, batch processing ও tool-এর billing শর্ত আলাদা। সূত্র: OpenAI এবং Anthropic।

Model

Input

Cached input

Output

GPT-6 Astra

$10

$1

$50

Claude Fable 5.1

$10

$0.25

$50

GPT-6 Sol

$2

$0.20

$10

Claude Opus 5.5

$4

$0.20

$20

GPT-5.6 Terra

$2

$0.20

$12

Claude Sonnet 5

$2

$0.20

$10

GPT-6 Luna

$0.10

$0.01

$0.50

Claude Haiku 4.5

$1

$0.10

$5

Intelligence score ও পরীক্ষায় মাপা ব্যয়

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, ২২ সেপ্টেম্বর যাচাই করা। খরচ হলো index-এর প্রতিটি task-এ operator-এর ওজনযুক্ত গড় ব্যয়।

Model

পরীক্ষার setting

Intelligence Index

প্রতি Index task-এর খরচ

GPT-6 Astra

Max

52.7

$3.26

Claude Fable 5.1

Max, fallback-সহ

53.4

$7.63

GPT-6 Sol

Max

47.5

তালিকাভুক্ত নয়

Claude Opus 5.5

Max, fallback-সহ

57.6

$5.98

GPT-5.6 Terra

Max

42.1

$1.40

Claude Sonnet 5

Max

38.2

$5.09

GPT-6 Luna

Max

37.3

তালিকাভুক্ত নয়

Claude Haiku 4.5

Reasoning চালু

16.9

$0.21

সূত্র: Artificial Analysis; নিচের তুলনাগুলোতে প্রতিটি model-এর ফলের লিংক রয়েছে।

Astra বনাম Fable: flagship জুটি

তাদের standard input ও output rate সমান। Fable-এর cache-hit rate Astra-র এক-চতুর্থাংশ; eligible prompt content বারবার ব্যবহার করা app-এ এই ব্যবধান গুরুত্বপূর্ণ।

Artificial Analysis-এর বর্তমান Intelligence Index-এ max setting-এ Astra-র score 52.7 এবং fallback-সহ max setting-এ Fable 5.1-এর score 53.4। ফলের ব্যবধান সামান্য। Artificial Analysis-এর হিসাবে, ওজনযুক্ত ব্যয় Astra-র জন্য প্রতি index task-এ $3.26; অন্যদিকে Fable-এর জন্য $7.63। input/output rate সমান হওয়া সত্ত্বেও Astra প্রায় ৫৭% কম মাপা ব্যয়ে কাছাকাছি score দিয়েছে। Astra-র ফল এবং Fable-এর ফল।

Sol বনাম Opus: কম দাম, বেশি score

Sol-এর সাধারণ input ও output rate Opus-এর অর্ধেক; তাদের cache-hit rate সমান। GPT-5.6 Sol-এর launch rate থেকে OpenAI Sol-এর input ও output দামও অর্ধেক করেছে। Anthropic Opus-এর একই rate Opus 5-এর তুলনায় ২০% কমিয়েছে। OpenAI-র launch rate এবং Opus-এর launch rate।

Artificial Analysis max setting-এ Sol-কে score দিয়েছে 47.5 এবং 57.6 fallback-সহ max setting-এ Opus 5.5-কে। সাধারণ input ও output-এর দ্বিগুণ দাম নিলেও Opus, Sol-এর চেয়ে ১০.১ পয়েন্ট এগিয়ে। Astra ও Fable-এর চেয়েও তার score বেশি, অথচ input/output rate ৬০% কম। পরীক্ষায় মাপা খরচে ছবিটি বদলে যায়: Opus-এর গড় প্রতি index task-এ $5.98—Astra-র চেয়ে প্রায় ৮৪% বেশি। যাচাইয়ের সময় Artificial Analysis-এর প্রকাশিত cost chart-এ Sol-এর অঙ্ক ছিল না। Sol-এর ফল এবং Opus-এর ফল।

Terra বনাম Sonnet: অনুপস্থিত GPT-6 model

OpenAI-র বর্তমান launch তথ্য বা model catalog-এ GPT-6 Terra নেই। তুলনার জন্য উপলভ্য model হলো GPT-5.6 Terra-র বর্তমান API documentation-এ, যেখানে উপরের rate নিশ্চিত করা হয়েছে। OpenAI-র Work ও Codex নির্দেশিকাতেও বলা হয়েছে, GPT-6 Sol ও Luna চালুর সময় পুরোনো 5.6 model-গুলো পাওয়া যাবে।

max effort setting-এ Artificial Analysis Index-এ Terra-র score 42.1 আর Sonnet 5-এর 38.2। Terra-র গড় খরচও প্রতি index task-এ $1.40; তুলনায় Sonnet-এর জন্য $5.09: প্রায় ৭৩% কম মাপা ব্যয়ে score বেশি। Terra-র output-token rate ২০% বেশি—এতে বোঝা যায় token খরচ ও caching কীভাবে তালিকামূল্যের প্রভাবকে ছাড়িয়ে যেতে পারে। Terra-র ফল এবং Sonnet-এর ফল।

Sonnet 5 প্রকাশিত হয় ৩০ জুন। Anthropic এখন আগামী কয়েক সপ্তাহে Sonnet 5.5 আনার ঘোষণা দিয়েছে। উত্তরসূরি আসার প্রতিশ্রুতির ফলে নতুন সংস্করণ পরীক্ষা ও দাম নির্ধারণের আগ পর্যন্ত আজকের Sonnet 5-সংক্রান্ত তুলনাটি প্রাসঙ্গিক থাকবে।

Luna বনাম Haiku: release-এর বয়সে সবচেয়ে বড় ব্যবধান

তালিকাভুক্ত প্রতিটি token category-তে Luna-র দাম Haiku-র দশ ভাগের এক ভাগ। Haiku 4.5 প্রকাশিত হয়েছিল ১৫ অক্টোবর ২০২৫—Luna-র ৩৪২ দিন আগে। এটিই Anthropic-এর সর্বশেষ প্রকাশিত Haiku; 5.5 আগামী কয়েক সপ্তাহে আসবে বলে জানানো হয়েছে।

স্বাধীন পরীক্ষাতেও কর্মদক্ষতার ব্যবধান দেখা যায়। Artificial Analysis-এর max setting-এ Luna-র score 37.3; তুলনায় 16.9 reasoning চালু অবস্থায় Haiku 4.5-এর score। একই বর্তমান test suite-এ এগুলো Index point, আর Luna-র token price ৯০% কম। Haiku-তে reasoning চালু অবস্থায় খরচ প্রতি index task-এ $0.21; operator-এর প্রকাশিত chart-এ Luna-র তুলনীয় খরচ তখনো তালিকাভুক্ত হয়নি। Luna-র ফল এবং reasoning চালু Haiku-র ফল।

Anthropic-এর lineup-এর এই অংশে স্পষ্ট প্রতিযোগিতামূলক চাপ রয়েছে: তাদের বর্তমান সবচেয়ে কমদামি model-কে এমন নতুন প্রতিদ্বন্দ্বীর মুখোমুখি হতে হচ্ছে, যার token rate কম এবং এই মূল্যায়নের ফল অনেক ভালো। তাই ঘোষণা করা Haiku update পরের সেই release-গুলোর একটি, যা বিপুল পরিমাণে ব্যবহার করা developer-দের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হবে।

উপরের Artificial Analysis-এর অঙ্কগুলো Intelligence Index v4.3.2-এর দশটি evaluation-এর সম্মিলিত Index থেকে নেওয়া; ২২ সেপ্টেম্বর যাচাই করা হয়। প্রতিটি score-এর সঙ্গে test setting উল্লেখ করা হয়েছে; Fable ও Opus-এর entry-তে operator-এর fallback configuration রয়েছে। Index ও পদ্ধতি।

Agent-কে কাজ শেষ করতে দিলে কী হয়?

Zapier-এর AutomationBench v1.0.6 অনুকরণ করা ব্যবসায়িক app-এ শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত কাজ পরীক্ষা করে। পাস করতে হলে score করা প্রতিটি ফল সঠিক হতে হয়। ২২ সেপ্টেম্বরের leaderboard-এ রয়েছে:

Model

পরীক্ষার setting

পাসের হার

প্রতি task-এর খরচ

GPT-6 Astra

Max

41.4%

$1.73

Claude Fable 5.1

Max, এককভাবে

22.37%

$2.45

GPT-6 Sol

এক্সহাই

33.2%

$0.27

GPT-6 Sol

Max

32.0%

$0.34

Claude Opus 5.5

Max

40.0%

$1.28

GPT-5.6 Terra

Max

23.59%

$0.51

Claude Sonnet 5

Max

10.65%

$0.88

GPT-6 Luna

Max

20.7%

$0.04

Claude Haiku 4.5

উল্লেখ করা হয়নি

0.46%

$0.07

Fable ও Opus 5-এর আলাদা সম্মিলিত configuration-এ pass rate ৩১.৪%। Opus প্রায় ৪০% কাজ পাস করে; দেখানো $2.45 খরচে fallback token অন্তর্ভুক্ত নয়।

এক্সহাই setting-এ Sol প্রতি প্রচেষ্টায় ৭৯% কম খরচ করে এবং Opus-এর Max setting-এর তুলনায় তার pass rate ৬.৮ percentage point কম। Luna, Haiku-র চেয়ে প্রতি task-এ ৪৩% কম খরচ করে। এই গুচ্ছে Astra এগিয়ে; কোনো model-এর pass rate-ই অর্ধেকের বেশি নয়। Zapier-এর ফল ও scoring পদ্ধতি।

Release calendar ব্যস্ত, তবে গতি সমান নয়

দুই নির্বাচিত model series-এর জন্য কোম্পানিগুলোর API release record দেখা হয়েছে। OpenAI-র তালিকায় GPT-6 Astra পর্যন্ত ক্রমিক GPT version রয়েছে। এতে বিশেষ Instant ও Codex শাখা এবং পরের tier সম্প্রসারণ—যেমন ১৭ মার্চ GPT-5.4 mini ও nano এবং ২২ সেপ্টেম্বর GPT-6 Sol ও Luna—ধরা হয়নি। Anthropic-এর তালিকায় প্রকাশ্যে পাওয়া Opus API version-গুলোর ক্রম রয়েছে। “ব্যবধান” বলতে নির্বাচিত series-এ একই কোম্পানির আগের entry থেকে ক্যালেন্ডারের দিনের সংখ্যা বোঝায়।

  • GPT-5 পরিবার — ৭ আগস্ট ২০২৫: পরিবারটির শুরু; প্রথম entry হওয়ায় ব্যবধান প্রযোজ্য নয়।
  • GPT-5.1 — ১৩ নভেম্বর ২০২৫: version update; ব্যবধান ৯৮ দিন।
  • GPT-5.2 — ১১ ডিসেম্বর ২০২৫: version update; ব্যবধান ২৮ দিন।
  • GPT-5.4 — ৫ মার্চ ২০২৬: version update; ব্যবধান ৮৪ দিন।
  • GPT-5.5 — ২৪ এপ্রিল ২০২৬: version update; ব্যবধান ৫০ দিন।
  • GPT-5.6 — ৯ জুলাই ২০২৬: tier-সহ পরিবারের update; ব্যবধান ৭৬ দিন।
  • GPT-6 Astra — ৩ সেপ্টেম্বর ২০২৬: নতুন পরিবারের শুরু; ব্যবধান ৫৬ দিন।

সূত্র: OpenAI API পরিবর্তনের তালিকা। এ ছাড়া, GPT-6 Sol ও Luna ২২ সেপ্টেম্বর Astra-র ১৯ দিন পরে এসেছে। এই সময়টি একই পরিবারের tier সম্প্রসারণ মাপে, উপরের ক্রমিক version series-এর অংশ নয়।

  • Opus 4 — ২২ মে ২০২৫: major version; প্রথম entry হওয়ায় ব্যবধান প্রযোজ্য নয়।
  • Opus 4.1 — ৫ আগস্ট ২০২৫: ছোট update; ব্যবধান ৭৫ দিন।
  • Opus 4.5 — ২৪ নভেম্বর ২০২৫: version update; ব্যবধান ১১১ দিন।
  • Opus 4.6 — ৫ ফেব্রুয়ারি ২০২৬: version update; ব্যবধান ৭৩ দিন।
  • Opus 4.7 — ১৬ এপ্রিল ২০২৬: version update; ব্যবধান ৭০ দিন।
  • Opus 4.8 — ২৮ মে ২০২৬: version update; ব্যবধান ৪২ দিন।
  • Opus 5 — ২৪ জুলাই ২০২৬: major version; ব্যবধান ৫৭ দিন।
  • Opus 5.5 — ২২ সেপ্টেম্বর ২০২৬: version update ও দাম কমানো; ব্যবধান ৬০ দিন।

সূত্র: Anthropic API release notes। Fable ও সীমিতভাবে উপলভ্য Mythos আলাদা শাখা, তাই Opus-এর ক্রমে যোগ করা হয়নি।

OpenAI-র নাম-উল্লেখ করা version-গুলোর মধ্যে ব্যবধান ২৮ থেকে ৯৮ দিন; Anthropic-এর Opus version-গুলোর মধ্যে তা ৪২ থেকে ১১১ দিন। “বড় release” বলতে যদি পরিবারের সংখ্যা বদল বোঝায়, GPT-5 থেকে GPT-6-এ যেতে ৩৯২ দিন এবং Opus 4 থেকে Opus 5-এ যেতে ৪২৮ দিন লেগেছে। ছোট ব্যবধান ছোট update ও tier সম্প্রসারণের। দুই series-এই ছন্দ ওঠানামা করে: ছোট ব্যবধানের পর বড় ব্যবধান এসেছে।

ব্যবহারিক চাপ হলো বেছে বেছে model update করা

বারবার আসা launch calendar model নির্বাচন নতুন করে যাচাই করার সুযোগ দেয়। আজকের চারটি জুটি দেখায়, কোনো এক provider-কে সামগ্রিকভাবে ভালো বা খারাপ বললে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য আড়াল হবে: Anthropic-এর নতুন Opus শক্তিশালী, OpenAI-র নতুন সাশ্রয়ী tier প্রতিযোগিতামূলক, আর উভয় কোম্পানির lineup-এর কিছু অংশে পুরোনো model এখনো রয়েছে।

Version বদলাতেও engineering কাজ লাগে। Anthropic-এর Opus 5.5 migration guide বলেছে, thinking সব সময় চালু থাকে, tool বেছে নিতে বাধ্য করলে error হয় এবং আগের computer-use tool type Claude API ও Google Cloud-এ প্রত্যাখ্যাত হয়। এসব option ব্যবহার করা বিদ্যমান integration-এ পরিবর্তন দরকার।

পরবর্তী ঘোষিত অগ্রগতি হলো Anthropic-এর Sonnet ও Haiku update। এর ফলে ক্রেতাদের শিগগিরই নিচের tier-গুলো আবার দেখার বাস্তব কারণ তৈরি হয়েছে। আপাতত মূল্যতালিকা ও স্বাধীন ফল দেখায় প্রতিযোগিতা কোথায় পৌঁছেছে এবং কোন ক্ষেত্রে পুরোনো model-ও বিবেচনায় রাখা যায়।