OpenAI доповнила сімейство GPT-6 моделями Sol і Luna та вдвічі знизила ціни на API

22 вересня 2026 року OpenAI розширила лінійку: до GPT-6 Astra, що вийшла на початку місяця, додалися GPT-6 Sol і GPT-6 Luna. За словами компанії, Sol призначена для програмування та складних завдань, а Luna — для роботи з великими обсягами, як-от стислий виклад і видобування даних. У технічній документації для обох ідентифікаторів, gpt-6-sol і gpt-6-luna, зазначено контекстне вікно 1 050 000 токенів, максимум 922 000 токенів на вході й 128 000 на виході, а також дату зрізу знань: 20 квітня 2026 року для Sol і 18 травня 2026 року для Luna.

OpenAI заявляє про середнє зниження цін на п'ятдесят відсотків порівняно із серією 5.6. Якщо спиратися на тарифи попередників, наведені TechCrunch і Pulse2, Sol дешевшає з 4 доларів за вхід і 20 за вихід до 2 і 10 доларів за мільйон токенів, а Luna — з 0,20 за вхід і 1,20 за вихід до 0,10 і 0,50 долара. Зниження OpenAI пояснює оптимізацією інференсу та кешування. Проте коли вхід перевищує 272 000 токенів, тарифи Luna на вхід і кеш подвоюються, а на вихід зростають в 1,5 раза. У ChatGPT Work і Codex обидві моделі доступні передплатникам Plus, Pro, Business, Enterprise та Edu; користувачам Free і Go доступна лише Luna, і тільки в настільному застосунку. MacRumors також зазначає, що інтеграція в режим чату наразі, схоже, не працює.

Заявлені бенчмарки варто читати обережно. За наданими даними, Sol набирає 33,2% в AutomationBench проти 26,9% у Claude Opus 5, а в DeepSWE v1.1 Sol має 68,8%, Luna — 66,6% за 69,9% у Claude Fable 5. Ці показники отримано у внутрішніх вимірюваннях із налаштуваннями зусилля, які обрала сама компанія, і їх поки не перевірили треті сторони. Кілька галузевих видань узгоджено наводять ті самі цифри, але прочитати їх безпосередньо в офіційному анонсі не вдалося через помилку HTTP 403. І щодо фактичної точності сама OpenAI уточнює: заявлене дворазове скорочення помилок Sol порівняно з попередником отримано в тесті на діалогах, спеціально побудованих так, щоб спровокувати помилку, і без контролю довжини відповідей, тож він не відображає звичайного використання.

У час, коли конкуренція передових лабораторій агресивно зміщується до вартості токена — того ж дня, приблизно на дев'яносто хвилин раніше, конкурент випустив нову флагманську модель, — головною невідомою залишається реальна ефективність цих моделей, коли їх випробують на справжніх робочих обсягах компаній.

— Olya