Das beste KI-Modell zum Programmieren im Oktober 2026: GPT-6.1 Sol vs. Claude Opus 5.5 vs. Sonnet 5.5 (und Gemini 4 Argon, das man noch nicht kaufen kann)

Die kurze Antwort: Für die schwierigste Programmierarbeit nehmen Sie Claude Opus 5.5. Es hat bei LiveBench die höchsten Werte für Coding und agentisches Coding aller geschlossenen Modelle, und Artificial Analysis setzt es insgesamt auf Platz 1 von 223 Modellen. Für das tägliche Programmieren kosten GPT-6.1 Sol oder Claude Sonnet 5.5 pro Token die Hälfte (2 $ / 10 $ pro 1 Mio.) und bringen Sie den größten Teil des Weges. Von den dreien war GPT-6.1 Sol im Lauf von Artificial Analysis pro erledigter Aufgabe am günstigsten. Wenn Sie offene Gewichte oder sehr günstiges agentisches Coding wollen, führt DeepSeek V4.1 Flash die LiveBench-Tabelle für agentisches Coding an, für rund drei Cent pro erfolgreicher Aufgabe. Gemini 4 Argon sieht nach Googles eigenen Zahlen stark aus, ist aber noch nicht käuflich.

Jede Zahl unten ist damit gekennzeichnet, wer sie gemessen hat: das Labor selbst oder eine von zwei unabhängigen Benchmark-Seiten, Artificial Analysis und LiveBench. LiveBench-Werte stammen aus unserer Erfassung vom 1. Oktober 2026. Geprüft am 1. Oktober 2026. Preise sind Listenpreise pro 1 Million Tokens in der API des jeweiligen Labors.

Die Coding-Modelle nebeneinander

Ein Strich heißt, dass wir aus dieser Quelle keinen Wert zitieren können. Die Indexwerte stammen von den Artificial-Analysis-Seiten zu Opus 5.5, Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol und Gemini 4 Argon, abgerufen am 1. Oktober 2026, sofern kein anderes Erfassungsdatum angegeben ist. Das bisherige GPT-6 Sol, das GPT-6.1 Sol zum gleichen Preis ersetzt, kam auf diesem Index auf 48 und bei LiveBench Coding auf 81,8.

Zwei Dinge fallen auf. Opus 5.5 führt unter den geschlossenen Modellen in beiden Coding-Spalten. Und GPT-6.1 Sol ist nicht in allem besser als Sonnet 5.5: Sonnet 5.5 liegt bei LiveBench Coding vorn, GPT-6.1 Sol beim agentischen Coding, und beide kosten rund 0,14 $ pro erfolgreicher LiveBench-Aufgabe.

Was die Labore melden, und warum man es nicht nebeneinanderlegen kann

Das sind die eigenen Angaben der Labore, keine unabhängigen Tests. Jedes Labor hat andere Benchmarks gewählt, daher lässt sich eine Zahl aus der einen Liste nicht mit einer Zahl aus der anderen vergleichen.

Anthropics eigene Angaben (Opus 5.5, Sonnet 5.5):

OpenAIs eigene Angaben zu GPT-6.1 Sol (Quelle). OpenAI hat vor allem Vergleiche statt reiner Werte veröffentlicht:

• DeepSWE v1.1, langfristige Softwareentwicklung: gleichauf mit GPT-6 Astra bei etwa einem Fünftel der Kosten und 6,4 Punkte über dem besten Wert von GPT-6 Sol, bei geringerem Aufwand.
• AutomationBench, Geschäftsabläufe: 2,2 Punkte über Claude Opus 5.5 bei mittlerem Aufwand, zu etwa einem Drittel der Kosten.
• Terminal-Bench Science 0.1: 5,47 $ pro Aufgabe bei maximalem Aufwand, gegenüber 23,21 $ bei Opus 5.5 und 23,80 $ bei GPT-6 Astra. Astra erzielt dort weiterhin den höchsten Wert, 68,1 %.

Von Google gemeldete Werte zu Gemini 4 Argon (Quelle): 77,9 % auf DeepSWE v1.1, laut Google ein neuer Bestwert; 51,3 % auf AutomationBench, Platz 1; und 68 % auf CWE-bench v1 beim Beheben von Schwachstellen, geteilter erster Platz. Bloomberg hat über interne Skepsis bei Google gegenüber der Coding-Leistung von Argon berichtet, ein Grund mehr, auf unabhängige Werte zu warten.

Terminal-Bench 4.0 und Terminal-Bench Science 0.1 sind verschiedene Tests. OpenAI hat für GPT-6.1 Sol keinen DeepSWE-Prozentwert veröffentlicht, also lässt sich das Ergebnis nicht neben Googles 77,9 % stellen. Deshalb stützt sich die Tabelle oben auf die beiden unabhängigen Seiten, bei denen jedes Modell dieselben Tests durchläuft.

Günstiger pro Token heißt nicht günstiger pro Auftrag

GPT-6.1 Sol und Sonnet 5.5 haben denselben Listenpreis, 2 $ / 10 $. Im Index-Lauf von Artificial Analysis, jeweils bei der höchsten Aufwandsstufe, lagen die durchschnittlichen Kosten pro Aufgabe bei rund 0,72 $ für GPT-6.1 Sol (Erfassung 1. Okt.), 5,98 $ für Opus 5.5 und 7,60 $ für Sonnet 5.5 (beide Erfassung 29. Sep.). Artificial Analysis stuft Sonnet 5.5 als „very verbose“ ein: Es hat weit mehr Output geschrieben als die anderen, und Output ist der teure Teil.

LiveBench zeichnet ein milderes Bild. Dort kosten GPT-6.1 Sol und Sonnet 5.5 beide rund 0,14 $ pro erfolgreicher Aufgabe und Opus 5.5 rund 0,80 $. Der Abstand hängt von der Aufwandsstufe ab. Claude Code nutzt standardmäßig mittleren Aufwand, eine echte Sonnet-5.5-Rechnung in Claude Code sieht also anders aus als der Lauf mit maximalem Aufwand. Starten Sie mit der Standardeinstellung und erhöhen Sie sie erst, wenn eine echte Aufgabe scheitert. Mehr dazu in unserem Vergleich Sonnet 5.5 vs Opus 5.5 vs GPT-6 Sol.

Die 272K-Regel bei GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol hat ein Kontextfenster von 1.050.000 Tokens, aber ein Prompt über 272.000 Input-Tokens wird für die ganze Anfrage mit doppeltem Input- und 1,5-fachem Output-Preis abgerechnet. Das sind 4 $ / 15 $ pro 1 Mio. statt 2 $ / 10 $. Coding-Agenten, die ein großes Repository in einen Prompt laden, können diese Grenze überschreiten, ohne dass Sie es merken. Anthropic berechnet beide Claude-Modelle im ganzen 1-Mio.-Fenster zum Standardpreis.

Caching hilft auf der OpenAI-Seite: Gecachter Input kostet bei GPT-6.1 Sol 0,10 $ pro 1 Mio., die Hälfte der 0,20 $ bei GPT-6 Sol.

Welcher Coding-Tarif zu welchem Modell passt

Wenn Sie selbst mit einem KI-Assistenten programmieren, ist ein fester Monatstarif meist günstiger als Bezahlung pro Token. Das sind Listenpreise aus unserem Katalog. Nutzungslimits ändern sich oft, prüfen Sie sie vor dem Kauf.

Ein paar Hinweise:

• Claude Code läuft im Terminal und in IDE-Erweiterungen. Max kauft vor allem mehr Nutzung, starten Sie also mit Pro und steigen Sie nur auf, wenn Sie an die Grenzen stoßen. Unser Ratgeber Cursor vs Claude Code zeigt, was zu Ihrer Arbeitsweise passt.
• Codex ist der Ort, an dem OpenAI GPT-6.1 Sol zuerst bereitgestellt hat. Im normalen ChatGPT-Chat ist es noch nicht. OpenAI kündigt ein schnelleres „GPT-6.1 Sol Ultrafast“ mit bis zu 8-mal schnellerer Token-Erzeugung in Codex „in den kommenden Tagen“ an.
• Cursor ist ein Editor, in dem Sie Modelle mehrerer Labore wählen können. Prüfen Sie die Modellliste auf die Modelle oben, bevor Sie sich festlegen.
• DeepSeek V4.1 Flash hat kein Abo. Sie zahlen pro Token, und DeepSeeks API hat einen Endpunkt im Anthropic-Format, sodass es sich in Claude Code einbinden lässt.

Welches Modell für welche Aufgabe

Ein Vorbehalt zu DeepSeek V4.1 Flash: Es führt die LiveBench-Tabelle für agentisches Coding an, kommt aber auf dem breiteren Index von Artificial Analysis nur auf 39 (Erfassung 23. Sep.). Die Benchmarks widersprechen sich, testen Sie es also an Ihrem eigenen Code, bevor Sie ein Team umstellen.

Gemini 4 Argon: was wir wissen

Google hat Gemini 4 Argon am 30. September 2026 als neues Frontier-Modell für langfristige Softwareentwicklung, Rechts- und Finanzarbeit sowie Cyberabwehr angekündigt, mit einem Output-Limit von 1 Mio. Tokens statt bisher 64.000. Zum Start wird es nur über Googles Fairwind-Programm an geprüfte Cyber-Verteidiger ausgerollt, während Google das freiwillige Vorab-Prüfverfahren der US-Regierung durchläuft. Laut Google kommen zahlende API-Kunden und Abonnenten von Google AI Ultra zuerst dran, sobald es öffnet, „so bald wie möglich“ und ohne Termin. Der angekündigte Preis liegt anfangs bei 2 $ / 10 $ pro 1 Mio., danach bei 4 $ / 20 $. Solange Sie es nicht kaufen können, sollte es Ihre Pläne nicht ändern.

Unser Modell-Tracker führt die aktuelle Wahl fürs Programmieren und jede andere Kategorie, mit Quellen. Wenn Sie ein Coding-Setup für Ihr eigenes Team und Budget ausgewählt haben möchten, leistet genau das ein Business-KI-Plan. Der kostenlose 2-Minuten-KI-Planfinder ist der schnelle erste Schritt.

Häufige Fragen

Was ist im Oktober 2026 das beste KI-Modell zum Programmieren? Claude Opus 5.5, wenn Sie die stärksten Ergebnisse wollen: Es hat bei LiveBench (Erfassung 1. Okt. 2026) die höchsten Werte für Coding (89,3) und agentisches Coding (71,7) aller geschlossenen Modelle und liegt bei Artificial Analysis auf Platz 1. Für die tägliche Arbeit zum halben Token-Preis nehmen Sie GPT-6.1 Sol oder Claude Sonnet 5.5.

Ist GPT-6.1 Sol beim Programmieren besser als Claude Opus 5.5? In den unabhängigen Tests nicht. Opus 5.5 liegt bei LiveBench Coding und agentischem Coding sowie bei Artificial Analysis vorn (58 gegenüber 52). GPT-6.1 Sol kostet pro Token die Hälfte und pro Aufgabe deutlich weniger. Nach OpenAIs eigenen Angaben liegt es auf AutomationBench 2,2 Punkte über Opus 5.5, das ist aber ein Test für Geschäftsabläufe, kein Coding-Test.

Kann ich Gemini 4 Argon schon nutzen? Nein. Google hat es am 30. September 2026 angekündigt, aber es steht nur geprüften Cyber-Verteidigern zur Verfügung. Laut Google kommen zahlende API-Kunden und Abonnenten von Google AI Ultra zuerst dran, ohne Termin.

Was kostet GPT-6.1 Sol? 2 $ pro 1 Mio. Input-Tokens und 10 $ pro 1 Mio. Output-Tokens, gecachter Input 0,10 $. Ein Prompt über 272.000 Input-Tokens wird für die ganze Anfrage mit 4 $ / 15 $ abgerechnet.

Welchen Coding-Tarif sollte ein Solo-Entwickler kaufen? Starten Sie mit einem 20-$-Tarif, der zum bevorzugten Modell passt: Claude Pro für Claude Code, ChatGPT Plus für Codex mit GPT-6.1 Sol oder Cursor Pro, wenn Sie einen Editor mit Modellen mehrerer Labore wollen. Steigen Sie erst auf, wenn Sie an die Nutzungsgrenzen stoßen.

Ist Claude Haiku 5.5 schon erschienen? Ja, am 7. Oktober 2026 (Update, 8. Oktober). Es kostet 0,10 $ / 0,50 $ pro 1 Mio. Tokens für Prompts bis 100K Tokens, gegenüber 1 $ / 5 $ bei Haiku 4.5, und Anthropic meldet 39,2 % auf Terminal-Bench 4.0 bei maximalem Aufwand, deutlich hinter Claude Sonnet 5.5 und Opus 5.5. Es ist ein günstiges Modell für Aufgaben mit hohem Volumen, keine Empfehlung fürs Programmieren.

Quellen: OpenAI — Introducing GPT-6.1 Sol, OpenAI — GPT-6.1 Sol Modellseite, Google — Gemini 4 Argon, Anthropic — Claude Opus 5.5, Anthropic — Claude Sonnet 5.5, DeepSeek-Preise, Artificial Analysis — GPT-6.1 Sol, Artificial Analysis — Gemini 4 Argon, Artificial Analysis — Claude Opus 5.5, Artificial Analysis — Claude Sonnet 5.5, LiveBench. Geprüft am 1. Oktober 2026.