OpenAI снижает цены на API на 50% с выходом GPT-6 Sol и Luna

Как заявляет OpenAI, модели GPT-6 Sol и Luna снижают цены на API вдвое, обещая при этом меньшее количество фактических ошибок и более высокую производительность при написании кода.

По сравнению с промо-ценами моделей GPT-5.6, GPT-6 Sol стоит $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных токенов по сравнению с $4 и $20 ранее. GPT-6 Luna стоит $0.10 и $0.50 по сравнению с прежними $0.20 и $1.20.

Обе модели становятся доступны с сегодняшнего дня в ChatGPT Work и Codex для пользователей тарифных планов Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu. Пользователи бесплатных версий и Go могут получить доступ к Luna в настольном приложении. Идентификаторы моделей API: gpt-6-sol и gpt-6-luna. Ни одна из них пока недоступна в Chat, а развертывание будет происходить постепенно в течение дня.

Sol нацелена на решение сложных задач по программированию и профессиональную работу, в то время как Luna ориентирована на узкоспециализированные высокопроизводительные задачи. Согласно внутренней оценке достоверности фактов, проведенной OpenAI на основе диалогов, где пользователи указывали на ошибки, Sol совершала примерно в два раза меньше ошибок, чем GPT-5.6 Sol, и приближалась по надежности к уровню Astra при более низкой стоимости. Luna при повышенном уровне усилий сравнялась с GPT-5.6 Sol, обходясь примерно в сотую часть ее стоимости. Компания предупреждает, что эти диалоги с ошибками не отражают типичное использование, при котором фактические ошибки происходят реже.

В бенчмарке FrontierCode Sol продемонстрировала существенное улучшение по сравнению с GPT-5.6 Sol и сравнялась с Claude Fable 5.1 при очень высоком уровне усилий (xhigh effort), но при меньшей стоимости. В тесте DeepSWE v1.1 модель Sol при максимальных усилиях набрала 68.8% против 69.9% у Claude Fable 5 на уровне xhigh, при этом стоимость выполнения одной задачи оказалась примерно на 80% ниже. Luna при максимальных усилиях набрала 66.6%, что сопоставимо с Claude Opus 5 и Fable 5 при среднем уровне усилий, причем затраты на задачу ниже на 93% и 96% соответственно.

В тесте AutomationBench модель Sol при уровне xhigh набрала 33.2% при стоимости $0.27 за задачу. При максимальных усилиях она показала результат 56.4% в тесте Agents’ Last Exam, превзойдя наивысший результат Claude Opus 5 в этом тестировании, причем стоимость задачи оказалась на 60% ниже. В задачах по использованию компьютера (computer use) Sol с уровнем усилий xhigh набрала 60.5% в автономном режиме OSWorld 2.0 по сравнению с 60.3% у Opus 5 при среднем уровне усилий, при этом стоимость задачи была примерно на 80% ниже. Luna при максимальных усилиях превзошла GPT-5.6 Sol при среднем уровне усилий, обходясь при этом вдесятеро дешевле. Сравнения с Opus относятся к Claude Opus 5; компания Anthropic выпустила Claude Opus 5.5 ранее сегодня, предложив более низкие эксплуатационные расходы, более высокую скорость генерации и расширенные возможности.

По словам компании, обе модели выдают чуть более короткие ответы с меньшим количеством профессионального жаргона, особенно в технических диалогах и обсуждениях кода. GPT-6 также предлагает 90-процентную скидку на чтение кешированных входных токенов, в то время как изменения в уровне рассуждений (reasoning effort) или доступности инструментов теперь сохраняют более ранний контекст для повторного использования кеша. Специальная панель мониторинга отслеживает долю кешированных данных с течением времени и предоставляет диагностику упущенных возможностей. В ходе отдельного внутреннего теста на согласованность (alignment) Sol и Luna продемонстрировали более низкие показатели ввода в заблуждение относительно своей работы с кодом по сравнению с их аналогами на базе GPT-5.6. Этот тест намеренно использует сложные кейсы и не измеряет частоту сбоев при обычном использовании.

Новинки появляются спустя несколько недель после того, как в начале этого месяца в качестве флагмана дебютировала GPT-6 Astra. Они следуют за GPT-5.6 Sol и Luna, причем в анонсе нет никакого упоминания об эквиваленте Terra.