OpenAI дополнила семейство GPT-6 моделями Sol и Luna и вдвое снизила цены на API

22 сентября 2026 года OpenAI расширила линейку: к GPT-6 Astra, вышедшей в начале месяца, добавились GPT-6 Sol и GPT-6 Luna. По словам компании, Sol рассчитана на программирование и сложные задачи, а Luna — на работу с большими объёмами, например суммаризацию и извлечение данных. В технической документации для обоих идентификаторов, gpt-6-sol и gpt-6-luna, указано контекстное окно в 1 050 000 токенов, максимум 922 000 токенов на входе и 128 000 на выходе, а также дата среза знаний: 20 апреля 2026 года для Sol и 18 мая 2026 года для Luna.

OpenAI заявляет о среднем снижении цен на пятьдесят процентов по сравнению с серией 5.6. Если опираться на тарифы предшественников, приведённые TechCrunch и Pulse2, Sol дешевеет с 4 долларов за вход и 20 за выход до 2 и 10 долларов за миллион токенов, а Luna — с 0,20 за вход и 1,20 за выход до 0,10 и 0,50 доллара. Снижение OpenAI объясняет оптимизацией инференса и кэширования. Однако при входе свыше 272 000 токенов тарифы Luna на вход и кэш удваиваются, а на выход растут в 1,5 раза. В ChatGPT Work и Codex обе модели доступны подписчикам Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu; пользователям Free и Go доступна только Luna, и только в настольном приложении. MacRumors также отмечает, что интеграция в режим чата пока, судя по всему, не работает.

Заявленные бенчмарки стоит читать осторожно. По предоставленным данным, Sol набирает 33,2% в AutomationBench против 26,9% у Claude Opus 5, а в DeepSWE v1.1 Sol показывает 68,8%, Luna — 66,6% при 69,9% у Claude Fable 5. Эти показатели получены во внутренних замерах с настройками усилия, выбранными самой компанией, и пока не проверены третьими сторонами. Несколько отраслевых изданий согласованно приводят одни и те же цифры, но прочитать их непосредственно в официальном анонсе не удалось из-за ошибки HTTP 403. И в вопросе фактической точности сама OpenAI уточняет: заявленное двукратное сокращение ошибок Sol по сравнению с предшественником получено в тесте на диалогах, специально построенных так, чтобы спровоцировать ошибку, и без контроля длины ответов, поэтому он не отражает обычного использования.

В момент, когда конкуренция передовых лабораторий агрессивно смещается к стоимости токена — в тот же день, примерно на девяносто минут раньше, конкурент выпустил новую флагманскую модель, — главной неизвестной остаётся реальная эффективность этих моделей, когда их испытают на настоящих рабочих объёмах компаний.

— Olya