OpenAI stellt GPT-6 Sol und Luna mit 50% niedrigeren API-Preisen vor

OpenAI stellte am 22. September 2026 GPT-6 Sol und GPT-6 Luna vor, erweiterte damit die GPT-6‑Modellfamilie, die es Anfang September mit GPT-6 Astra eingeführt hatte, und senkte die API‑Preise für beide neuen Modelle um 50 % gegenüber ihrer GPT‑5.6‑Aktionspreisen.

In seiner Ankündigung sagte OpenAI, dass es die beiden Modelle mit Methoden trainiert habe, die denen hinter GPT-6 Astra ähneln, und die Fortschritte von Astra in professioneller Arbeit, Faktentreue, Programmierung, Computernutzung und Ausrichtung auf schnellere, kostengünstigere Modelle übertrage. OpenAI erklärte, dass Astra nach wie vor das beste Modell für die anspruchsvollsten Projekte sei, und beschrieb Sol und Luna als Weiterentwicklungen der Kosteneffizienz innerhalb der Familie.

Preise und Modellrollen

GPT-6 Sol kostet $2 pro Million Eingabetoken und $10 pro Million Ausgabetoken, gegenüber $4 bzw. $20 für GPT-5.6 Sol. GPT-6 Luna kostet $0.10 pro Million Eingabetoken und $0.50 pro Million Ausgabetoken, gegenüber $0.20 bzw. $1.20 für GPT-5.6 Luna. OpenAI bezeichnete jede Änderung als 50 %ige Reduzierung gegenüber den GPT‑5.6‑Aktionspreisen und führte die niedrigeren Preise auf Verbesserungen beim Caching und bei der Inferenz zurück, wobei man sagte, die Einsparungen direkt an Nutzer und Kunden weiterzugeben.

Die API-Dokumentation für GPT-6 Sol von OpenAI beschreibt das Modell als für komplexe Programmierung und agentenbasierte Workflows konzipiert, während die GPT-6 Luna-Dokumentation Luna als OpenAIs effizientestes Modell für fokussierte, hochvolumige Aufgaben bezeichnet. Beide Modelle geben ein Kontextfenster von 1.050.000 Token und eine maximale Ausgabe von 128.000 Token an, akzeptieren Text‑ und Bildeingaben mit Textausgabe und unterstützen Einstellungen für den Denkaufwand von keiner bis maximal, wobei mittel als Vorgabe gilt. Sol hat einen Wissensstand bis zum 20. April 2026, Luna bis zum 18. Mai 2026. Zwischengespeicherte Eingaben kosten 10 % des ungespeicherten Satzes, also $0.20 pro Million Token für Sol und $0.01 für Luna, und Cache‑Schreibvorgänge werden mit dem 1,25‑fachen des ungespeicherten Eingabesatzes berechnet.

Berichtete Evaluationsergebnisse

Bei AutomationBench, das KI‑Agenten in End‑zu‑End‑Geschäftsabläufen mit 47 Werkzeugen testet, berichtet OpenAI, dass GPT-6 Sol bei hohem Aufwand 33,2 % bei $0.27 pro Aufgabe erreichte, was Claude Opus 5 bei maximalem Aufwand, das nur 9 % der Kosten dieses Modells pro Aufgabe verursacht, übertrifft und sowohl den geringen Aufwand von GPT-6 Astra (30,3 %) als auch Claude Fable 5.1 mit Opus 5‑Fallback (31,4 %) übertrifft. OpenAI stellte fest, dass die Angabe für Fable 5.1 die tatsächlichen Kosten unterschätzt, weil die Ausgaben für den Fallback, der bei etwa 40 % der Aufgaben auftrat, nicht berücksichtigt werden.

OpenAI berichtet, dass GPT-6 Luna bei hohem Aufwand im Vergleich zu seinem GPT‑5.6‑Vorgänger um 5,4 Prozentpunkte bei 58 % geringeren Kosten pro Aufgabe im selben Benchmark verbessert. Beim Agents’ Last Exam, das langfristige professionelle Aufgaben über 55 Teilbranchen bewertet, berichtet OpenAI, dass GPT-6 Sol bei maximalem Aufwand 56,4 % erzielte, über dem Höchstwert von Claude Opus 5 in der Bewertung, bei 60 % geringeren Kosten pro Aufgabe.

In einer internen Faktentreue‑Bewertung, die aus anonymisierten Unterhaltungen erstellt wurde, in denen Nutzer Modellfehler markierten, sagte OpenAI, dass GPT-6 Sol etwa halb so viele Fehler wie sein Vorgänger macht und GPT-6 Luna bei höheren Aufwand‑Stufen GPT‑5.6 Sol zu etwa einem Hundertstel der Kosten entspricht. OpenAI bemerkte, dass die markierten Unterhaltungen nicht repräsentativ für die typische Nutzung seien, wobei faktische Fehler seltener vorkämen.

Bei FrontierCode, das Programmier‑Agenten danach bewertet, ob ihre Änderungen bereit sind, in reale Codebasen übernommen zu werden, berichtet OpenAI, dass GPT-6 Sol deutlich gegenüber GPT-5.6 Sol verbessert und Claude Fable 5.1 bei hohem Aufwand zu deutlich geringeren Kosten entspricht. Bei DeepSWE v1.1, das komplexe Software‑Engineering‑Aufgaben in realen Codebasen testet, berichtet OpenAI, dass GPT-6 Sol bei maximalem Aufwand 68,8 % erzielte, damit nur 1,1 Prozentpunkte vom Höchstwert von Claude Fable 5 (69,9 %) bei hohem Aufwand entfernt, bei etwa 80 % geringeren Kosten pro Aufgabe. OpenAI berichtet, dass GPT-6 Luna bei maximalem Aufwand 66,6 % erzielte, vergleichbar mit Claude Opus 5 und Fable 5 bei mittlerem Aufwand, wobei die Kosten pro Aufgabe um 93 % bzw. 96 % niedriger liegen.

OpenAI sagte, dass die interne Nutzung von Coding‑Agenten stark gestiegen sei, wobei der tägliche Token‑Verbrauch zu API‑Preisen über $600 für den medianen Forscher und $7.000 für Forscher im 90. Perzentil liege.

Bei OSWorld 2.0 offline berichtet OpenAI, dass GPT-6 Sol bei hohem Aufwand 60,5 % gegenüber Claude Opus 5’s 60,3 % bei mittlerem Aufwand erzielte, bei etwa 80 % geringeren Kosten pro Aufgabe, und dass GPT-6 Luna bei maximalem Aufwand GPT-5.6 Sol bei mittlerem Aufwand um das Zehnfache günstiger übertraf.

OpenAI sagte, dass die Evaluationen seiner eigenen Modelle in seiner Forschungsumgebung oder über seine API durchgeführt wurden, dass die Konkurrenzwerte aus öffentlich verfügbaren Berichten stammen und dass Claude Fable 5‑Werte verwendet wurden, wo Fable 5.1‑Werte nicht verfügbar waren. Das Unternehmen erklärte zudem, dass es den Kommunikationsstil von Astra auf Sol und Luna übertragen habe, was sich in klarerer Formulierung, weniger Fachjargon und etwas kürzeren Antworten, insbesondere in technischen und programmierbezogenen Gesprächen, zeige.

Caching, Ausrichtung und Verfügbarkeit

OpenAI sagte, dass das verbesserte Prompt‑Caching für GPT‑6 standardmäßig höhere Cache‑Trefferquoten liefert, mit Rabatten von 90 % auf das Lesen von zwischengespeicherten Eingabe‑Token. Neues Entwickler‑Tooling umfasst ein Prompt‑Caching‑Dashboard, ein Diagnosetool, das verpasste Caching‑Möglichkeiten erklärt, Reasoning‑Effort‑ und Tool‑Steuerungen, die den früheren Kontext für die Wiederverwendung des Caches erhalten, sowie explizite Haltepunkte, die Entwicklern erlauben zu bestimmen, wo zwischengespeicherte Prompt‑Präfixe enden. Laut der Ankündigung berichtete GitHub, dass die Verbesserungen in den letzten mehreren Monaten den Anteil der Prompt‑Token, die eine frische Verarbeitung erforderten, um mehr als 50 % bei Milliarden von Anfragen an OpenAI‑Modelle reduziert haben, wodurch Copilot schneller reagiert.

Bezüglich der Ausrichtung sagte OpenAI, dass beide Modelle in seinen Bewertungen Verbesserungen gegenüber ihren GPT‑5.6‑Gegenstücken zeigen, darunter niedrigere Raten irreführender Behauptungen über ihre Codierungsarbeit, wobei betont wird, dass die Bewertungen bewusst schwierige Situationen testen und keine Fehlerraten im normalen Gebrauch messen. Die vollständigen Ergebnisse sind in der GPT‑6‑Astra‑Systemkarte enthalten, so die Ankündigung.

GPT‑6 Sol und Luna sind ab dem 22. September 2026 in ChatGPT Work und Codex für Plus-, Pro-, Business-, Enterprise‑ und Edu‑Nutzer verfügbar. Free‑ und Go‑Nutzer können GPT‑6 Luna in der Desktop‑App nutzen, und die Modelle sind noch nicht in Chat verfügbar. In der OpenAI‑API sind die Modelle verfügbar als gpt-6-sol und gpt-6-luna. OpenAI sagte, dass es plant, die Modelle in ChatGPT im Laufe des Tages schrittweise auszurollen, um den Dienst stabil zu halten.