Claude vs GPT w automatyzacji procesów: którego modelu użyć w n8n

Model dobieraj do zadania, a nie do dostawcy. W poszczególnych klasach modeli Anthropic i OpenAI mają dziś takie same ceny, więc liczy się tylko to, jakiej klasy potrzebuje dany krok. Do scoringu, klasyfikacji i routingu wystarczą najtańsze modele, do pisania i odczytywania dokumentów średnie, a agentów zacznij od Claude Opus albo średniego modelu OpenAI. Na droższy model przechodź dopiero wtedy, gdy Twoje testy pokażą, że tańszy sobie nie radzi.

Od marca, kiedy ukazał się ten artykuł, obaj dostawcy wypuścili nowe generacje modeli, dlatego porównanie zrobiliśmy od nowa na tym, co mają w ofercie dziś, 12 października 2026. Aktualna linia Anthropic to Claude Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5 i Haiku 5.5 (przegląd modeli). OpenAI ma GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol i GPT-6 Luna (modele). Oba podepniesz do n8n natywnymi nodami w kilka minut.

Nie porównujemy tu syntetycznych benchmarków (MMLU, GPQA i podobnych), bo w praktyce niewiele z nich wynika. Bierzemy 4 zadania z workflowów, które budujemy klientom, i przy każdym piszemy, od jakiej klasy modelu zaczynamy i dlaczego.

Drabina cen

Ceny katalogowe za milion tokenów, wejście / wyjście (cennik Anthropic, cennik OpenAI):

• Najwyższa klasa: Claude Fable 5.1 10 / 50 USD; GPT-6 Astra 10 / 50 USD.
• Domyślny wybór Anthropic: Claude Opus 5.5 4 / 20 USD.
• Średnia klasa: Claude Sonnet 5.5 2 / 10 USD; GPT-6.1 Sol 2 / 10 USD.
• Mała klasa: Claude Haiku 5.5 0,10 / 0,50 USD (prompty do 100 000 tokenów); GPT-6 Luna 0,10 / 0,50 USD (wejście do 272K tokenów).

Każdy dostawca wskazuje punkt startu: Anthropic poleca Claude Opus 5.5 do większości zadań, a OpenAI GPT-6 Astra. Zadania poniżej pokazują, kiedy wystarczy niższy szczebel.

Zadanie 1: scoring leadów B2B (0–100)

Workflow: lead z LinkedIn Sales Navigator → wzbogacenie danych w Apollo.io → model zwraca ocenę i uzasadnienie.

Scoring to klasyfikacja z uzasadnieniem, czyli praca, do której powstała mała klasa: Anthropic opisuje Haiku 5.5 jako model do zadań masowych i wrażliwych na opóźnienie, takich jak klasyfikacja, ekstrakcja i routing. Zacznij od Haiku 5.5 albo GPT-6 Luna, puść przez oba 50 dawnych leadów ze znanym wynikiem i zostaw ten, z którego oceną zgadza się Twój zespół sprzedaży. Przejdź klasę wyżej tylko wtedy, gdy mały model nie wyłapuje sygnałów negatywnych, na których zależy zespołowi (freelancerzy, studenci, emeryci).

Koszt na leada (2000 tokenów wejścia, 300 wyjścia) w cenach katalogowych: ok. 0,00035 USD na Haiku 5.5 albo GPT-6 Luna, 0,007 USD na Sonnet 5.5 albo GPT-6.1 Sol, 0,014 USD na Opus 5.5 i 0,035 USD na Fable 5.1 albo GPT-6 Astra.

Zadanie 2: pisanie zimnych maili na bazie profilu LinkedIn

Workflow: profil → model pisze 3 warianty maila → test A/B, wygrywa najlepszy.

Przy pisaniu warto dopłacić do średniej klasy. Sonnet 5.5 i GPT-6.1 Sol kosztują tyle samo, więc decyduje jakość tekstu: daj obu modelom te same 20 profili i swoje najlepsze dotychczasowe maile jako przykłady, a wybór w ślepym teście zostaw ludziom, którzy te maile wysyłają. Jeśli sprzedajesz po polsku, testuj po polsku.

Zadanie 3: odczytywanie faktur PDF i wyciąganie pozycji

Workflow: mail z fakturą w PDF → OCR → model zamienia ją na JSON → dane trafiają do Fakturowni albo Excela.

Kiedyś głównym problemem był tu uszkodzony JSON. Dziś nie musi nim być: oba API potrafią wymusić odpowiedź zgodną ze schematem JSON, który podasz (structured outputs w Claude, Structured Outputs w OpenAI). Włącz tę opcję. Zostają błędne wartości, np. źle odczytana kwota albo pominięta pozycja, więc dodaj w n8n sprawdzenie, czy pozycje sumują się do kwoty faktury, a niezgodności kieruj do człowieka. Przy słabych skanach przetestuj Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol i Opus 5.5 na 50 własnych fakturach; różnica w cenie za dokument jest niewielka w porównaniu z kosztem jednego błędnego księgowania.

Zadanie 4: agent wieloetapowy z wywołaniami narzędzi

Workflow: agent, który samodzielnie wywołuje API (CRM, kalendarz, Slack), żeby umówić spotkanie z leadem. Ten wzorzec wdrażamy jako agentów AI na zamówienie.

Anthropic przeznacza Fable 5.1 do wymagającego rozumowania i długich zadań agentowych, a OpenAI nazywa GPT-6 Astra swoim flagowcem do złożonego rozumowania i kodowania. Agent umawiający spotkania rzadko potrzebuje aż tyle: wykonuje kilka wywołań narzędzi według ścisłych schematów. Zacznij od Opus 5.5 albo GPT-6.1 Sol, dbaj o precyzyjne schematy narzędzi i loguj każde wywołanie, żeby widzieć, gdzie agent wymyśla parametr. Przy agentach z dostępem do faktur i płatności dodaj krok zatwierdzenia przez człowieka, niezależnie od modelu.

Limity zapytań

Obaj dostawcy przypisują konto do progów, które rosną automatycznie razem z historią wydatków i użycia, więc przed startem, który podbije ruch, sprawdź swoje aktualne limity w konsoli każdego z nich (limity Anthropic, limity OpenAI). W n8n ważny jest jeden szczegół dotyczący Claude’a: w większości modeli tokeny wejścia czytane z cache nie wliczają się do limitu tokenów wejścia.

Integracja z n8n

n8n ma natywne nody Anthropic i OpenAI. Assistants API od OpenAI, które ten artykuł wcześniej liczył jako przewagę GPT, wyłączono 26 sierpnia 2026 (wycofania OpenAI); node OpenAI w n8n oferuje teraz w zamian Conversations. Cache’owanie promptów też już ich nie różni: odczyt z cache kosztuje u obu najwyżej jedną dziesiątą ceny wejścia (jedną dwudziestą w Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5 i GPT-6.1 Sol), więc długi prompt systemowy jest tani u każdego. Jeśli dopiero wybierasz samą platformę, zrób to przed wyborem modelu; pomoże w tym artykuł Make vs n8n vs Zapier.

Konkretne rekomendacje

• Scoring, klasyfikacja i routing: mała klasa, Claude Haiku 5.5 albo GPT-6 Luna.
• Automatyzacje z polskim tekstem (maile, opisy produktów, podsumowania): średnia klasa, Claude Sonnet 5.5 albo GPT-6.1 Sol, wybrany w ślepym teście na Twoich przykładach.
• Odczytywanie PDF-ów, faktur i umów: średnia klasa z włączonymi structured outputs; Claude Opus 5.5 przy słabych skanach.
• Agenci z wieloma wywołaniami narzędzi: na start Claude Opus 5.5 albo GPT-6.1 Sol; Fable 5.1 albo GPT-6 Astra dopiero wtedy, gdy Opus albo Sol wypadają w Twoich testach za słabo.
• Ograniczony budżet: mała klasa kosztuje jedną dwudziestą średniej za token i jest właściwym wyborem dla każdego kroku, który klasyfikuje, a nie pisze.

Wskazówka do n8n: routing między modelami

W workflowach produkcyjnych nie ograniczaj się do jednego modelu. Dodaj router: łatwe zadania (klasyfikacja, scoring) → Haiku 5.5 albo GPT-6 Luna. Średnie (pisanie, ekstrakcja) → Sonnet 5.5 albo GPT-6.1 Sol. Krytyczne (pisanie do klienta, faktury) → Opus 5.5. W cenach katalogowych mała klasa jest 20 razy tańsza od średniej i 40 razy tańsza od Opus 5.5, więc każdy krok przesunięty szczebel niżej kosztuje odpowiednio mniej.

Budujesz automatyzacje i nie wiesz, który model wybrać?

W bezpłatnym audycie sprawdzamy, jakich modeli używają Twoje workflowy, i pokazujemy, które kroki mogą przejść na tańszy model.

Umów audyt →