October 2026 में coding के लिए सबसे अच्छा AI model: GPT-6.1 Sol vs Claude Opus 5.5 vs Sonnet 5.5 (और Gemini 4 Argon, जो अभी ख़रीदा नहीं जा सकता)

छोटा जवाब: सबसे मुश्किल coding काम के लिए Claude Opus 5.5 लीजिए। LiveBench पर किसी भी closed model में इसके coding और agentic coding scores सबसे ऊँचे हैं, और Artificial Analysis इसे overall 223 models में पहले नंबर पर रखता है। रोज़ की coding के लिए GPT-6.1 Sol या Claude Sonnet 5.5 प्रति token आधी कीमत पर हैं ($2 / $10 प्रति 1M) और ज़्यादातर काम उतनी ही अच्छी तरह कर देते हैं। तीनों में, Artificial Analysis के run पर GPT-6.1 Sol प्रति पूरा हुआ task सबसे सस्ता था। अगर आपको open weights या बहुत सस्ती agentic coding चाहिए, तो DeepSeek V4.1 Flash LiveBench की agentic coding table में सबसे ऊपर है, लगभग तीन cents प्रति सफल task पर। Gemini 4 Argon Google के अपने numbers पर मज़बूत दिखता है, लेकिन अभी इसे ख़रीदा नहीं जा सकता।

नीचे हर number के साथ लिखा है कि किसने मापा: ख़ुद lab ने, या दो independent benchmark sites में से एक ने, Artificial Analysis और LiveBench। LiveBench के numbers हमारे 1 October 2026 capture से हैं। 1 October 2026 को जाँचा गया। कीमतें हर lab की अपनी API पर प्रति 1 million tokens की list prices हैं।

Coding models साथ-साथ

Dash का मतलब है कि उस source से हमारे पास quote करने लायक कोई number नहीं है। Index scores Artificial Analysis के Opus 5.5, Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol और Gemini 4 Argon pages से 1 October 2026 को लिए गए हैं, जब तक कोई और capture date न लिखी हो। पुराना GPT-6 Sol, जिसकी जगह GPT-6.1 Sol उसी कीमत पर आया है, उस index पर 48 और LiveBench coding पर 81.8 था।

दो बातें साफ़ दिखती हैं। Closed models में दोनों coding columns में Opus 5.5 आगे है। और GPT-6.1 Sol हर चीज़ में Sonnet 5.5 से बेहतर नहीं है: LiveBench coding में Sonnet 5.5 आगे है, agentic coding में GPT-6.1 Sol आगे है, और दोनों की लागत लगभग $0.14 प्रति सफल LiveBench task है।

हर lab क्या बताता है, और इन्हें आपस में क्यों नहीं मिलाया जा सकता

ये labs के अपने figures हैं, independent tests नहीं। हर lab ने अलग benchmarks चुने हैं, इसलिए एक list का number दूसरी list के number से compare नहीं किया जा सकता।

Anthropic के अपने figures (Opus 5.5, Sonnet 5.5):

OpenAI के अपने figures GPT-6.1 Sol के लिए (source)। OpenAI ने ज़्यादातर सीधे scores की जगह तुलनाएँ प्रकाशित की हैं:

• DeepSWE v1.1, लंबी software engineering: लगभग पाँचवें हिस्से की लागत पर GPT-6 Astra के बराबर, और कम effort पर GPT-6 Sol के सबसे अच्छे result से 6.4 points ऊपर।
• AutomationBench, business workflows: medium effort पर Claude Opus 5.5 से 2.2 points ऊपर, लगभग एक-तिहाई लागत पर।
• Terminal-Bench Science 0.1: max effort पर $5.47 प्रति task, जबकि Opus 5.5 का $23.21 और GPT-6 Astra का $23.80। वहाँ अब भी Astra का score सबसे ऊँचा है, 68.1%।

Google के बताए figures Gemini 4 Argon के लिए (source): DeepSWE v1.1 पर 77.9%, जिसे Google नया state of the art कहता है; AutomationBench पर 51.3%, पहला स्थान; और CWE-bench v1 पर, यानी vulnerabilities ठीक करने में, 68%, पहले स्थान पर बराबरी। Bloomberg ने Argon की coding performance को लेकर Google के अंदर संदेह की ख़बर दी है, जो independent scores का इंतज़ार करने की एक और वजह है।

Terminal-Bench 4.0 और Terminal-Bench Science 0.1 अलग-अलग tests हैं। OpenAI ने GPT-6.1 Sol के लिए कोई DeepSWE percentage प्रकाशित नहीं किया, इसलिए उसके result को Google के 77.9% के साथ नहीं रखा जा सकता। इसीलिए ऊपर की table दो independent sites पर टिकी है, जहाँ हर model एक जैसे tests देता है।

प्रति token सस्ता होना हमेशा प्रति काम सस्ता नहीं होता

GPT-6.1 Sol और Sonnet 5.5 की list price एक ही है, $2 / $10। Artificial Analysis के index run पर, हर model की सबसे ऊँची effort पर, औसत लागत प्रति task GPT-6.1 Sol के लिए लगभग $0.72 (1 Oct capture), Opus 5.5 के लिए $5.98 और Sonnet 5.5 के लिए $7.60 (दोनों 29 Sep capture) रही। Artificial Analysis, Sonnet 5.5 को "very verbose" बताता है: इसने बाक़ियों से कहीं ज़्यादा output लिखा, और output ही महँगा हिस्सा है।

LiveBench पर तस्वीर नरम है। वहाँ GPT-6.1 Sol और Sonnet 5.5 दोनों लगभग $0.14 प्रति सफल task पर हैं, और Opus 5.5 लगभग $0.80 पर। फ़र्क़ effort setting पर निर्भर करता है। Claude Code default रूप से medium effort पर चलता है, इसलिए Claude Code में Sonnet 5.5 का असली bill max-effort run जैसा नहीं दिखेगा। Default से शुरू कीजिए और तभी बढ़ाइए जब कोई असली task fail हो। ज़्यादा जानकारी हमारी Sonnet 5.5 vs Opus 5.5 vs GPT-6 Sol तुलना में है।

GPT-6.1 Sol पर 272K का नियम

GPT-6.1 Sol की context window 1,050,000 tokens की है, लेकिन 272K से ज़्यादा input tokens वाले prompt पर पूरी request दोगुने input rate और 1.5 गुना output rate पर bill होती है। यानी $2 / $10 की जगह $4 / $15 प्रति 1M। जो coding agents एक बड़ी repository को एक ही prompt में load करते हैं, वे यह सीमा बिना पता चले पार कर सकते हैं। Anthropic दोनों Claude models को पूरी 1M window में standard rate पर bill करता है।

OpenAI की तरफ़ caching मदद करती है: GPT-6.1 Sol पर cached input $0.10 प्रति 1M है, GPT-6 Sol के $0.20 का आधा।

हर model के साथ कौन सा coding plan लें

अगर आप ख़ुद AI assistant के साथ code लिखते हैं, तो एक fixed monthly plan आमतौर पर प्रति token भुगतान से सस्ता पड़ता है। ये हमारे catalog की list prices हैं। Usage limits अक्सर बदलती हैं, इसलिए ख़रीदने से पहले जाँच लीजिए।

कुछ बातें:

• Claude Code आपके terminal और IDE extensions में चलता है। Max मुख्य रूप से ज़्यादा usage ख़रीदता है, इसलिए Pro से शुरू कीजिए और limits पर पहुँचने पर ही ऊपर जाइए। हमारी Cursor vs Claude Code guide बताती है कि आपकी team के काम करने के तरीक़े से कौन सा मेल खाता है।
• Codex वह जगह है जहाँ OpenAI ने GPT-6.1 Sol को सबसे पहले रखा है। यह अभी सामान्य ChatGPT chat में नहीं है। OpenAI का कहना है कि एक तेज़ "GPT-6.1 Sol Ultrafast", Codex में 8 गुना तक तेज़ token generation के साथ, "आने वाले दिनों में" आएगा।
• Cursor एक editor है जिसमें आप कई labs के models चुन सकते हैं। Commit करने से पहले उसकी model list में ऊपर वाले models देख लीजिए।
• DeepSeek V4.1 Flash का कोई subscription नहीं है। आप प्रति token भुगतान करते हैं, और DeepSeek की API में Anthropic-format endpoint है, इसलिए इसे Claude Code से जोड़ा जा सकता है।

किस काम के लिए कौन सा model

DeepSeek V4.1 Flash पर एक सावधानी: यह LiveBench की agentic coding table में सबसे ऊपर है, लेकिन Artificial Analysis के बड़े index पर इसका score 39 है (23 Sep capture)। Benchmarks आपस में सहमत नहीं हैं, इसलिए पूरी team को इस पर ले जाने से पहले अपने code पर test कीजिए।

Gemini 4 Argon: हम क्या जानते हैं

Google ने 30 September 2026 को Gemini 4 Argon announce किया, लंबी software engineering, legal और finance काम, और cyber defence के लिए अपने नए frontier model के रूप में, 1M-token output limit के साथ, जो पहले 64K थी। Launch पर यह सिर्फ़ Google के Fairwind Program के ज़रिए verified cyber defenders को दिया जा रहा है, जबकि Google अमेरिकी सरकार की voluntary pre-release review प्रक्रिया से गुज़र रहा है। Google का कहना है कि खुलने पर paid API customers और Google AI Ultra subscribers को पहले मिलेगा, "जितनी जल्दी हो सके", कोई तारीख़ नहीं। Announced कीमत शुरुआत में $2 / $10 प्रति 1M है, फिर $4 / $20। जब तक इसे ख़रीदा नहीं जा सकता, इससे आपकी योजना नहीं बदलनी चाहिए।

हमारा model tracker coding और बाक़ी हर category के लिए मौजूदा पसंद sources के साथ रखता है। अगर आपको अपनी team और budget के लिए चुना गया coding setup चाहिए, तो वही काम Business AI Plan करता है। मुफ़्त 2-minute AI plan finder तेज़ पहला क़दम है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

October 2026 में coding के लिए सबसे अच्छा AI model कौन सा है? अगर आपको सबसे मज़बूत results चाहिए तो Claude Opus 5.5: LiveBench (1 Oct 2026 capture) पर किसी भी closed model में इसके coding (89.3) और agentic coding (71.7) scores सबसे ऊँचे हैं, और Artificial Analysis पर यह पहले नंबर पर है। आधी प्रति-token कीमत पर रोज़ के काम के लिए GPT-6.1 Sol या Claude Sonnet 5.5 लीजिए।

क्या coding के लिए GPT-6.1 Sol, Claude Opus 5.5 से बेहतर है? Independent tests पर नहीं। LiveBench coding और agentic coding में, और Artificial Analysis पर (58 बनाम 52), Opus 5.5 आगे है। GPT-6.1 Sol प्रति token आधी कीमत पर है और प्रति task काफ़ी कम लागत पर। OpenAI के अपने figures इसे AutomationBench पर Opus 5.5 से 2.2 points ऊपर रखते हैं, लेकिन वह business workflows का test है, coding का नहीं।

क्या मैं अभी Gemini 4 Argon इस्तेमाल कर सकता हूँ? नहीं। Google ने इसे 30 September 2026 को announce किया, लेकिन यह सिर्फ़ verified cyber defenders के लिए उपलब्ध है। Google का कहना है कि paid API customers और Google AI Ultra subscribers को पहले मिलेगा, कोई तारीख़ नहीं।

GPT-6.1 Sol की कीमत कितनी है? $2 प्रति 1M input tokens और $10 प्रति 1M output tokens, cached input $0.10 पर। 272K से ज़्यादा input tokens वाले prompt पर पूरी request $4 / $15 पर bill होती है।

एक अकेले developer को कौन सा coding plan लेना चाहिए? अपनी पसंद के model से मेल खाने वाले $20 के plan से शुरू कीजिए: Claude Code के लिए Claude Pro, GPT-6.1 Sol वाले Codex के लिए ChatGPT Plus, या अगर कई labs के models वाला editor चाहिए तो Cursor Pro। Usage limits पर पहुँचने पर ही ऊपर जाइए।

क्या Claude Haiku 5.5 release हो गया है? हाँ, 7 October 2026 को (update, 8 October)। इसकी कीमत 100K tokens तक के prompts के लिए $0.10 / $0.50 प्रति 1M tokens है, जबकि Haiku 4.5 की $1 / $5 है, और Anthropic max effort पर Terminal-Bench 4.0 में 39.2% बताता है, जो Claude Sonnet 5.5 और Opus 5.5 से काफ़ी पीछे है। यह high-volume कामों के लिए सस्ता model है, coding के लिए पहली पसंद नहीं।

Sources: OpenAI — Introducing GPT-6.1 Sol, OpenAI — GPT-6.1 Sol model page, Google — Gemini 4 Argon, Anthropic — Claude Opus 5.5, Anthropic — Claude Sonnet 5.5, DeepSeek pricing, Artificial Analysis — GPT-6.1 Sol, Artificial Analysis — Gemini 4 Argon, Artificial Analysis — Claude Opus 5.5, Artificial Analysis — Claude Sonnet 5.5, LiveBench। 1 October 2026 को जाँचा गया।