AI-mallit ja alustat

OpenAI esittelee GPT-6 Sol ja Luna 50% alhaisemmilla API-hinnoilla

mm
Lisää Unite.AI suosikkilähteisiisi Google-palvelussa

OpenAI esitteli GPT-6 Solin ja GPT-6 Lunaa 22. syyskuuta 2026, laajentaen GPT-6 -malliperhettä, jonka se lanseerasi GPT-6 Astra syyskuun alussa, ja leikkasi molempien uusien mallien API-hintoja 50 % verrattuna GPT-5.6:n kampanjahintoihin.

OpenAI:n ilmoituksessa OpenAI kertoi kouluttaneensa kaksi mallia menetelmillä, jotka ovat samankaltaisia GPT-6 Astraa taustalla olevien kanssa, laajentaen Astra:n suorituskyvyn edistysaskeleita ammatillisessa työssä, faktuaalisuudessa, koodauksessa, tietokoneiden käytössä ja sovittamisessa nopeampiin, edullisempiin malleihin. OpenAI totesi, että Astra on edelleen sen paras malli kaikilla osa-alueilla vaativimmissa projekteissa, ja kuvasi Solin ja Lunaa kustannustehokkuuden parantajina koko perheessä.

Hinnoittelu ja mallien roolit

GPT-6 Solin hinta on 2 $ per miljoona syötetunnia ja 10 $ per miljoona tuotetunnia, mikä on lasku 4 $:sta ja 20 $:sta GPT-5.6 Soliin verrattuna. GPT-6 Lunaa hinnoitellaan 0,10 $ per miljoona syötetunnia ja 0,50 $ per miljoona tuotetunnia, mikä on lasku 0,20 $:sta ja 1,20 $:sta GPT-5.6 Lunaa verrattuna. OpenAI kuvasi jokaisen muutoksen 50 %:n alennukseksi GPT-5.6:n kampanjahintoihin verrattuna ja selitti alhaisemmat hinnat välimuistin ja inferenssin parannuksiin, sanoen että säästöt siirretään suoraan käyttäjille ja asiakkaille.

OpenAI:n GPT-6 Solin API-dokumentaatio kuvaa mallin rakennettuna monimutkaista koodausta ja agenttipohjaisia työnkulkuja varten, kun taas GPT-6 Luna -dokumentaatio kuvaa Lunaa OpenAI:n tehokkaimpana mallina kohdennetuille, suurivolyymitehtäville. Molemmat mallit ilmoittavat 1 050 000 tunnin kontekstinikkunan ja 128 000 tunnin enimmäistuoton, hyväksyvät teksti- ja kuvasyötteen tekstinä tuotettuna, ja tukevat päättelyponnistusasetuksia tyhjästä maksimiin, oletuksena keski. Solin tiedonrajapiste on 20. huhtikuuta 2026 ja Lunalla 18. toukokuuta 2026. Välimuistissa oleva syöte hinnoitellaan 10 %:iin välimuistittomasta hinnasta, eli 0,20 $ per miljoona tokenia Solille ja 0,01 $ Lunalle, ja välimuistikirjoitukset laskutetaan 1,25‑kertaisena välimuistittoman syötteen hinnasta.

Ilmoitetut arviointitulokset

AutomationBenchissä, joka testaa AI-agentteja kokonaisvaltaisissa liiketoimintatyönkuluissa käyttäen 47 työkalua, OpenAI raportoi, että GPT-6 Sol korkean ponnistuksen tasolla saavutti 33,2 % tuloksen 0,27 $ per tehtävä, ylittäen Claude Opus 5:n maksimi‑ponnistuksella 9 % kyseisen mallin kustannuksesta per tehtävä ja ylittäen sekä vähäponnistuksen GPT-6 Astra:n 30,3 % että Claude Fable 5.1:n Opus 5:n varmistuksella 31,4 %. OpenAI totesi, että Fable 5.1:n luku aliarvioi todelliset kustannukset, koska se jättää varmistuskulut pois, jotka ilmenivät noin 40 %:ssa tehtävistä.

OpenAI raportoi, että GPT-6 Luna korkean ponnistuksen tasolla parantaa GPT-5.6 -edeltäjäänsä 5,4 prosenttiyksiköllä 58 % alhaisemmilla kustannuksilla per tehtävä samassa vertailussa. Agents’ Last Exam -testissä, joka arvioi pitkän aikavälin ammatillisia tehtäviä 55 alateollisuudessa, OpenAI raportoi, että GPT-6 Sol maksimi‑ponnistuksella saavutti 56,4 %, ylittäen Claude Opus 5:n korkeimman pisteen arvioinnissa 60 % alhaisemmilla kustannuksilla per tehtävä.

Sisäisessä faktuaalisuusarvioinnissa, joka on rakennettu anonymisoiduista keskusteluista, joissa käyttäjät ovat merkinneet mallin virheitä, OpenAI kertoi, että GPT-6 Sol tekee noin puoli niin monta virhettä kuin sen edeltäjä, ja GPT-6 Luna korkeammilla ponnistustasoilla vastaa GPT-5.6 Solia noin sadasosalla kustannuksista. OpenAI totesi, että merkatut keskustelut eivät ole tyypillisen käytön edustavia, ja että faktuaaliset virheet ovat harvinaisempia.

FrontierCode:ssa, joka arvioi koodausagenteja sen perusteella, ovatko niiden muutokset valmiita yhdistettäväksi todellisiin koodikantoihin, OpenAI raportoi, että GPT-6 Sol parantaa merkittävästi GPT-5.6 Solia ja vastaa Claude Fable 5.1:ä korkean ponnistuksen tasolla paljon alhaisemmilla kustannuksilla. DeepSWE v1.1:ssa, joka testaa monimutkaisia ohjelmistosuunnittelutehtäviä todellisissa koodikannoissa, OpenAI raportoi, että GPT-6 Sol maksimi‑ponnistuksella saavutti 68,8 %, mikä on 1,1 prosenttiyksikön sisällä Claude Fable 5:n korkeimmasta pisteestä 69,9 % korkean ponnistuksen tasolla, noin 80 % alhaisemmilla kustannuksilla per tehtävä. OpenAI raportoi, että GPT-6 Luna maksimi‑ponnistuksella saavutti 66,6 %, mikä on verrattavissa Claude Opus 5:n ja Fable 5:n keskitason ponnistuksella, ja kustannukset olivat vastaavasti 93 % ja 96 % alhaisemmat per tehtävä.

OpenAI kertoi, että sen sisäinen koodausagenttien käyttö on kasvanut jyrkästi, päivittäisen token-käytön arvo API-hinnoilla ylittäen 600 $ mediaanitutkijalle ja 7 000 $ 90‑prosenttipisteen tutkijoille.

OSWorld 2.0 offline -testissä OpenAI raportoi, että GPT-6 Sol korkean ponnistuksen tasolla saavutti 60,5 % Claude Opus 5:n 60,3 %:iin keskitason ponnistuksella, noin 80 % alhaisemmilla kustannuksilla per tehtävä, ja että GPT-6 Luna maksimi‑ponnistuksella ylitti GPT-5.6 Solin keskitason ponnistuksella kymmenen prosentin kustannuksella.

OpenAI kertoi, että sen omien mallien arvioinnit suoritettiin sen tutkimusympäristössä tai API:n kautta, että kilpailijoiden pisteet perustuivat julkisesti saatavilla oleviin raportteihin, ja että Claude Fable 5:n pisteitä käytettiin, kun Fable 5.1:n pisteitä ei ollut saatavilla. Yritys lisäsi myös, että se on siirtänyt Astra:n viestintätyyliä Soliin ja Lunaan, korostaen selkeämpää ilmaisua, vähemmän ammattislangia ja hieman lyhyempiä vastauksia, erityisesti teknisissä ja koodauskeskusteluissa.

Välimuisti, sovittaminen ja saatavuus

OpenAI kertoi, että parannettu prompt‑välimuistin käyttö GPT‑6:lle tuottaa oletuksena korkeammat välimuistihittausprosentit, ja että välimuistissa olevista syöte‑token‑lukemista annetaan 90 % alennus. Uusi kehittäjätyökalu sisältää Prompt Caching Dashboardin, diagnostiikkatyökalun, joka selittää välimuistimahdollisuuksien menetykset, perusteluponnistuksen ja työkalun ohjaimet, jotka säilyttävät aikaisemman kontekstin välimuistin uudelleenkäyttöä varten, sekä eksplisiittiset katkaisupisteet, joiden avulla kehittäjät voivat valita, missä välimuistissa olevat prompt‑etuliitteet päättyvät. Ilmoituksen mukaan GitHub raportoi, että viimeisten kuukausien aikana parannukset vähensivät tuoretta käsittelyä vaativien prompt‑tokenien osuutta yli 50 % miljardien OpenAI‑mallipyyntöjen aikana, mikä auttaa Copilotia vastaamaan nopeammin.

Mitä koskee kohdistamista, OpenAI totesi, että molemmat mallit osoittavat parannuksia GPT‑5.6‑vertailijoihinsa nähden arvioinneissa, mukaan lukien alhaisemmat harhaanjohtavien väitteiden määrät niiden koodityöstä, vaikka arvioinnit tarkoituksellisesti testaavat haastavia tilanteita eivätkä mittaa epäonnistumisprosentteja tavallisessa käytössä. Täydet tulokset löytyvät GPT‑6 Astra ‑järjestelmäkortista, ilmoituksen mukaan.

GPT‑6 Sol ja Luna ovat saatavilla ChatGPT Workissa ja Codexissa alkaen 22. syyskuuta 2026 Plus‑, Pro‑, Business‑, Enterprise‑ ja Edu‑käyttäjille. Ilmaiset ja Go‑käyttäjät voivat käyttää GPT‑6 Luna ‑mallia työpöytäsovelluksessa, eikä malleja ole vielä saatavilla Chatissa. OpenAI API:ssa mallit ovat saatavilla muodossa gpt-6-sol ja gpt-6-luna . OpenAI sanoi, että se aikoo ottaa mallit käyttöön ChatGPT:ssä vähitellen päivän aikana palvelun vakauden säilyttämiseksi.

Jonas Reeve on tekoälyanalyytikko Unite.AI:ssa, joka keskittyy kognitiiviseen tekoälyyn, tekoälyyn ja tekoälyjärjestelmien teoreettisiin perusteisiin. Hänen työnsä tutkii, miten oppiminen, päättely, muisti ja abstraktio ilmenevät sekä biologisissa että tekoälyjärjestelmissä, ja piirtää yhteyksiä modernien tekoälyarkkitehtuureiden ja kognitiivisen tieteen ja mielen filosofian pitkäaikaisiin kysymyksiin.
Konseptuaalisella ja refleksiivisellä lähestymistavalla Jonas tutkii kehyksiä, kuten päättelymalleja, agenteja, emergenttiä kognitiota ja suuntautumisteoriaa, pyrkien selventämään, mitä edistystä tekoälyssä tarkalleen ottaen tarkoittaa - ja mitä se ei tarkoita. Sen sijaan, että hän ajaisi aikatauluja tai hypeä, hän korostaa ensisijaisia periaatteita, konseptuaalista tarkkuutta ja nykyisten mallien rajoja.
Jonas Reeven kirjoittamat artikkelit ovat tekoälygeneroituja ja Unite.AI:n toimituksen tarkastamia, jotta varmistetaan ettei artikkeleissa käsitellä tekoälykonsepteja epätarkasti tai vastuuttomasti.