OpenAI تُقدِّم GPT-6 Sol و Luna بأسعار API أقل بنسبة 50٪

أعلنت OpenAI عن GPT-6 Sol و GPT-6 Luna في 22 سبتمبر 2026، موسعةً عائلة نماذج GPT-6 التي أطلقتها مع GPT-6 Astra في وقت سابق من سبتمبر وخفضت أسعار API لكلا النموذجين الجديدين بنسبة 50٪ مقارنةً بأسعار الترويج لنموذج GPT-5.6.

في الإعلان، صرّحت OpenAI بأنها درّبت النموذجين باستخدام أساليب مشابهة لتلك المستخدمة في GPT-6 Astra، موسعةً التقدّمات التي تتميز بها Astra في العمل المهني، والدقة، والبرمجة، واستخدام الحاسوب، والملاءمة إلى نماذج أسرع وأكثر تكلفة معقولة. وقالت OpenAI إن Astra لا تزال أفضل نموذج لديها بشكل عام لأكثر المشاريع تطلبًا، ووصفّت Sol و Luna على أنهما تعززان كفاءة التكلفة عبر العائلة.

التسعير وأدوار النماذج

سعر GPT-6 Sol هو 2 دولار لكل مليون رمز إدخال و10 دولارات لكل مليون رمز إخراج، أي انخفاض عن 4 دولارات و20 دولارًا لنموذج GPT-5.6 Sol. وسعر GPT-6 Luna هو 0.10 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.50 دولار لكل مليون رمز إخراج، أي انخفاض عن 0.20 دولار و1.20 دولار لنموذج GPT-5.6 Luna. وصفت OpenAI كل تغيير بأنه تخفيض بنسبة 50٪ مقارنةً بأسعار الترويج لنموذج GPT-5.6، وعزت الأسعار المنخفضة إلى تحسينات في التخزين المؤقت والاستدلال، قائلةً إنها تنقل الوفورات مباشرةً إلى المستخدمين والعملاء.

تصف وثائق API لـ GPT-6 Sol النموذج بأنه مُصمم للبرمجة المعقّدة وتدفقات العمل الوكّالية، بينما تصف وثائق GPT-6 Luna Luna بأنه أكثر نموذج كفء من OpenAI للمهام المركّزة ذات الحجم العالي. تُظهر كلا النموذجين نافذة سياق تبلغ 1,050,000 رمز وحدًا أقصى للإخراج يبلغ 128,000 رمز، وتقبل إدخال نص وصورة مع إخراج نص، وتدعم إعدادات جهد التفكير من لا شيء إلى الحد الأقصى، مع المتوسط كإعداد افتراضي. يحمل Sol حد معرفة حتى 20 أبريل 2026، وLuna حد معرفة حتى 18 مايو 2026. يُسعر الإدخال المخزن مؤقتًا بنسبة 10٪ من السعر غير المخزن، أي 0.20 دولار لكل مليون رمز لـ Sol و0.01 دولار لـ Luna، وتُفوتر عمليات كتابة التخزين المؤقت بمعدل 1.25 مرة سعر الإدخال غير المخزن.

نتائج التقييم المبلغ عنها

في AutomationBench، الذي يختبر وكلاء الذكاء الاصطناعي على سير عمل تجاري شامل باستخدام 47 أداة، تقارير OpenAI أن GPT-6 Sol عند xhigh effort حقق 33.2٪ بتكلفة 0.27 دولار لكل مهمة، متفوقًا على Claude Opus 5 عند الحد الأقصى للجهد بنسبة 9٪ من تكلفة ذلك النموذج لكل مهمة، ومتجاوزًا كلًا من GPT-6 Astra منخفض الجهد بنسبة 30.3٪ وClaude Fable 5.1 مع احتياطي Opus 5 بنسبة 31.4٪. وأشارت OpenAI إلى أن رقم Fable 5.1 يقلل من التكلفة الفعلية لأنه لا يتضمن إنفاق الاحتياطي، الذي حدث في حوالي 40٪ من المهام.

تقرير OpenAI أن GPT-6 Luna عند high effort يتحسن على سلفه GPT-5.6 بمقدار 5.4 نقاط مئوية مع انخفاض تكلفة المهمة بنسبة 58٪ على نفس المعيار. في اختبار Agents’ Last Exam، الذي يقيّم مهام مهنية طويلة الأمد عبر 55 فرعًا فرعيًا، تقارير OpenAI أن GPT-6 Sol عند max effort حصل على 56.4٪، متفوقًا على أعلى نتيجة لـ Claude Opus 5 في التقييم مع انخفاض تكلفة المهمة بنسبة 60٪.

في تقييم داخلي للدقة مبني على محادثات مجهولة الهوية حيث أشار المستخدمون إلى أخطاء النموذج، صرّحت OpenAI أن GPT-6 Sol يرتكب نحو نصف عدد الأخطاء مقارنةً بسلفه، وأن GPT-6 Luna عند مستويات higher effort يطابق GPT-5.6 Sol بنحو جزء من المئة من التكلفة. وأشارت OpenAI إلى أن المحادثات التي تم الإشارة إليها لا تمثّل الاستخدام العادي، حيث ذكرت أن الأخطاء الواقعية نادرة.

في FrontierCode، الذي يقيم وكلاء البرمجة بناءً على جاهزية تغييراتهم للدمج في قواعد شفرة حقيقية، تقارير OpenAI أن GPT-6 Sol يتحسن بشكل كبير مقارنةً بـ GPT-5.6 Sol ويتطابق مع Claude Fable 5.1 عند xhigh effort بتكلفة أقل بكثير. في DeepSWE الإصدار 1.1، الذي يختبر مهام هندسة برمجيات معقدة في قواعد شفرة حقيقية، تقارير OpenAI أن GPT-6 Sol عند max effort حصل على 68.8٪، أي ضمن 1.1 نقطة مئوية من أعلى نتيجة لـ Claude Fable 5 في التقييم البالغة 69.9٪ عند xhigh effort، بتكلفة تقريبية أقل بنسبة 80٪ لكل مهمة. تقارير OpenAI أن GPT-6 Luna عند max effort حصل على 66.6٪، وهو ما يقارن بـ Claude Opus 5 وFable 5 عند medium effort مع تكلفة أقل بنسبة 93٪ و96٪ لكل مهمة على التوالي.

صرّحت OpenAI أن استخدام وكلاء البرمجة الداخلي ارتفع بشكل حاد، حيث بلغ استهلاك الرموز اليومي بقيمة أسعار API أكثر من 600 دولار للباحث المتوسط و7,000 دولار للباحثين في الشريحة الـ 90٪.

في OSWorld 2.0 غير المتصل، تقارير OpenAI أن GPT-6 Sol عند xhigh effort حصل على 60.5٪ مقابل 60.3٪ لـ Claude Opus 5 عند medium effort، بتكلفة تقريبية أقل بنسبة 80٪ لكل مهمة، وأن GPT-6 Luna عند max effort تفوق GPT-5.6 Sol عند medium effort بتكلفة تعادل عُشر التكلفة.

أفادت OpenAI أن تقييمات نماذجها الخاصة أجريت في بيئة البحث الخاصة بها أو عبر API، وأن نتائج المنافسين استُخدمت من تقارير متاحة للجمهور، وأن درجات Claude Fable 5 استُخدمت عندما لم تتوفر درجات Fable 5.1. كما صرّحت الشركة بأنها نقلت أسلوب التواصل الخاص بـ Astra إلى Sol و Luna، مشيرةً إلى صياغة أوضح، وقلة المصطلحات التقنية، وإجابات أقصر قليلًا، خاصةً في المحادثات التقنية وبرمجة.

التخزين المؤقت، والملاءمة، والتوافر

قالت OpenAI إن تحسين التخزين المؤقت للمطالبات لـ GPT-6 يحقق معدلات نجاح أعلى في التخزين المؤقت بشكل افتراضي، مع خصومات بنسبة 90٪ على قراءات الرموز المدخلة المخزنة مؤقتًا. تشمل أدوات المطورين الجديدة لوحة تحكم تخزين المؤقت للمطالبات، وأداة تشخيصية تشرح فرص التخزين المؤقت الفائتة، وجهد التفكير، وأدوات تحكم تحافظ على السياق السابق لإعادة استخدام التخزين المؤقت، ونقاط توقف صريحة تسمح للمطورين باختيار مكان انتهاء بادئات المطالبات المخزنة. وفقًا للإعلان، أفادت GitHub أن التحسينات خلال الأشهر القليلة الماضية خفضت حصة رموز المطالبات التي تتطلب معالجة جديدة بأكثر من 50٪ عبر مليارات الطلبات إلى نماذج OpenAI، مما يساعد Copilot على الاستجابة بشكل أسرع.

فيما يتعلق بالتماسك، قالت OpenAI إن كلا النموذجين يظهران تحسينات مقارنة بنظيريهما GPT-5.6 في تقييماتهما، بما في ذلك انخفاض معدلات الادعاءات المضللة حول عملهما البرمجي، مع الإشارة إلى أن التقييمات تختبر عمدًا مواقف صعبة ولا تقيس معدلات الفشل في الاستخدام العادي. تظهر النتائج الكاملة في بطاقة نظام GPT-6 Astra، وفقًا للإعلان.

يتوفر GPT-6 Sol و Luna في ChatGPT Work و Codex اعتبارًا من 22 سبتمبر 2026 للمستخدمين من فئات Plus و Pro و Business و Enterprise و Edu. يمكن للمستخدمين المجانيين و Go الوصول إلى GPT-6 Luna عبر تطبيق سطح المكتب، ولا تتوفر النماذج بعد في الدردشة. في واجهة برمجة تطبيقات OpenAI، تتوفر النماذج كـ gpt-6-sol و gpt-6-luna. قالت OpenAI إنها تخطط لإطلاق النماذج في ChatGPT تدريجيًا طوال اليوم للحفاظ على استقرار الخدمة.