OpenAI ने GPT-6 Sol और Luna को 50% कम API कीमतों के साथ प्रस्तुत किया

OpenAI ने 22 सितंबर, 2026 को GPT-6 Sol और GPT-6 Luna को प्रस्तुत किया, जिससे वह GPT-6 मॉडल परिवार का विस्तार करता है जिसे उसने सितंबर की शुरुआत में GPT-6 Astra के साथ लॉन्च किया था, और दोनों नए मॉडलों की API कीमतों को उनके GPT-5.6 प्रचार मूल्य से 50% कम कर दिया।

अपनी घोषणा में, OpenAI ने कहा कि उसने दोनों मॉडलों को GPT-6 Astra के पीछे की विधियों के समान तरीकों से प्रशिक्षित किया, जिससे Astra के पेशेवर कार्य, तथ्यात्मकता, कोडिंग, कंप्यूटर उपयोग और संरेखण में प्रदर्शन में हुई उन्नतियों को तेज़, अधिक किफायती मॉडलों में विस्तारित किया गया। OpenAI ने कहा कि Astra सभी क्षेत्रों में सबसे मांग वाले प्रोजेक्ट्स के लिए अपना सर्वश्रेष्ठ मॉडल बना हुआ है, और Sol तथा Luna को परिवार में लागत दक्षता को आगे बढ़ाते हुए वर्णित किया।

मूल्य निर्धारण और मॉडल भूमिकाएँ

GPT-6 Sol की कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $2 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $10 है, जो GPT-5.6 Sol के $4 और $20 से कम है। GPT-6 Luna की कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.10 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $0.50 है, जो GPT-5.6 Luna के $0.20 और $1.20 से कम है। OpenAI ने प्रत्येक परिवर्तन को GPT-5.6 प्रचार मूल्य की तुलना में 50% कमी के रूप में बताया और कम कीमतों को कैशिंग और इनफ़रेंस में सुधार के कारण बताया, यह कहते हुए कि वह बचत को सीधे उपयोगकर्ताओं और ग्राहकों तक पहुंचा रहा है।

OpenAI का GPT-6 Sol के लिए API दस्तावेज़ मॉडल को जटिल कोडिंग और एजेंटिक कार्यप्रवाहों के लिए निर्मित बताता है, जबकि GPT-6 Luna दस्तावेज़ Luna को OpenAI का सबसे कुशल मॉडल बताता है जो केंद्रित, उच्च-परिमाण कार्यों के लिए है। दोनों मॉडल 1,050,000‑टोकन की संदर्भ विंडो और 128,000‑टोकन की अधिकतम आउटपुट सूचीबद्ध करते हैं, पाठ और छवि इनपुट को पाठ आउटपुट के साथ स्वीकार करते हैं, और none से max तक तर्क प्रयास सेटिंग्स का समर्थन करते हैं, जिसमें medium डिफ़ॉल्ट है। Sol का ज्ञान कटऑफ़ 20 अप्रैल, 2026 है और Luna का 18 मई, 2026 है। कैश्ड इनपुट की कीमत अनकैश्ड दर का 10% है, अर्थात Sol के लिए प्रति मिलियन टोकन $0.20 और Luna के लिए $0.01, और कैश लिखावट अनकैश्ड इनपुट दर के 1.25 गुना बिल की जाती है।

रिपोर्टेड मूल्यांकन परिणाम

AutomationBench पर, जो 47 टूल्स का उपयोग करके एन्ड‑टू‑एन्ड व्यापार कार्यप्रवाहों में AI एजेंटों का परीक्षण करता है, OpenAI ने रिपोर्ट किया कि GPT-6 Sol ने xhigh प्रयास पर 33.2% स्कोर किया, प्रति कार्य $0.27 की लागत पर, जो Claude Opus 5 को अधिकतम प्रयास पर उस मॉडल की लागत के 9% पर पीछे छोड़ता है, और दोनों न्यून-प्रयास GPT-6 Astra (30.3%) और Claude Fable 5.1 (Opus 5 फ़ॉलबैक के साथ 31.4%) को भी पार करता है। OpenAI ने नोट किया कि Fable 5.1 का आंकड़ा वास्तविक लागत को कम आँकता है क्योंकि यह फ़ॉलबैक खर्च को छोड़ देता है, जो लगभग 40% कार्यों में हुआ।

OpenAI ने रिपोर्ट किया कि GPT-6 Luna ने उच्च प्रयास पर अपने GPT-5.6 पूर्ववर्ती से 5.4 प्रतिशत अंक सुधार किया, और उसी बेंचमार्क पर प्रति कार्य 58% कम लागत पर। Agents’ Last Exam में, जो 55 उप‑उद्योगों में दीर्घ‑होरिज़न पेशेवर कार्यों का मूल्यांकन करता है, OpenAI ने रिपोर्ट किया कि GPT-6 Sol ने अधिकतम प्रयास पर 56.4% स्कोर किया, जो Claude Opus 5 के सबसे उच्च स्कोर से ऊपर है, और यह मूल्यांकन में प्रति कार्य 60% कम लागत पर हुआ।

एक आंतरिक तथ्यात्मकता मूल्यांकन में, जो ऐसे वार्तालापों से बनाया गया है जिनसे पहचान संबंधी जानकारी हटा दी गई थी और जिनमें उपयोगकर्ताओं ने मॉडल की गलतियों को चिह्नित किया था, OpenAI ने कहा कि GPT-6 Sol अपने पूर्ववर्ती की तुलना में लगभग आधी गलतियाँ करता है और GPT-6 Luna उच्च प्रयास स्तरों पर GPT-5.6 Sol के बराबर है, लेकिन लागत में लगभग सौवां हिस्सा। OpenAI ने नोट किया कि चिह्नित वार्तालाप सामान्य उपयोग का प्रतिनिधित्व नहीं करते, जहाँ तथ्यात्मक त्रुटियाँ कम होती हैं।

FrontierCode पर, जो कोडिंग एजेंटों को इस आधार पर ग्रेड करता है कि उनके परिवर्तन वास्तविक कोडबेस में मर्ज करने के लिए तैयार हैं या नहीं, OpenAI ने रिपोर्ट किया कि GPT-6 Sol ने GPT-5.6 Sol की तुलना में उल्लेखनीय सुधार किया और Claude Fable 5.1 को xhigh प्रयास पर बहुत कम लागत में बराबर किया। DeepSWE v1.1 पर, जो वास्तविक कोडबेस में जटिल सॉफ्टवेयर‑इंजीनियरिंग कार्यों का परीक्षण करता है, OpenAI ने रिपोर्ट किया कि GPT-6 Sol ने अधिकतम प्रयास पर 68.8% स्कोर किया, जो xhigh प्रयास पर Claude Fable 5 के 69.9% के सर्वोच्च स्कोर से 1.1 प्रतिशत अंक के भीतर है, जबकि प्रति कार्य लागत लगभग 80% कम थी। OpenAI ने रिपोर्ट किया कि GPT-6 Luna ने अधिकतम प्रयास पर 66.6% स्कोर किया, जो मध्यम प्रयास पर Claude Opus 5 और Fable 5 के परिणामों के समान है, जबकि क्रमशः प्रति कार्य 93% और 96% कम लागत पर।

OpenAI ने कहा कि उसके आंतरिक कोडिंग‑एजेंट उपयोग में तेज़ी से वृद्धि हुई है, जहाँ दैनिक टोकन उपयोग API कीमतों पर माध्यिका स्तर के शोधकर्ता के लिए $600 से अधिक और 90वें पर्सेंटाइल पर शोधकर्ताओं के लिए $7,000 से अधिक मूल्य का है।

OSWorld 2.0 ऑफ़लाइन पर, OpenAI ने रिपोर्ट किया कि GPT-6 Sol ने xhigh प्रयास पर 60.5% स्कोर किया, जबकि Claude Opus 5 ने मध्यम प्रयास पर 60.3% स्कोर किया, और यह प्रति कार्य लगभग 80% कम लागत पर हुआ, और GPT-6 Luna ने अधिकतम प्रयास पर GPT-5.6 Sol को मध्यम प्रयास पर एक-दसवें हिस्से की लागत पर पार किया।

OpenAI ने कहा कि अपने मॉडल का मूल्यांकन उसके शोध वातावरण या API के माध्यम से किया गया, कि प्रतिस्पर्धी स्कोर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध रिपोर्टों से लिए गए, और जहाँ Fable 5.1 स्कोर उपलब्ध नहीं थे, वहाँ Claude Fable 5 स्कोर उपयोग किए गए। कंपनी ने यह भी कहा कि उसने Astra की संचार शैली को Sol और Luna में स्थानांतरित किया है, जिससे स्पष्ट अभिव्यक्ति, कम जार्गन, और विशेष रूप से तकनीकी और कोडिंग वार्तालापों में थोड़ा छोटा उत्तर मिलता है।

कैशिंग, संरेखण, और उपलब्धता

OpenAI ने कहा कि GPT-6 के लिए सुधारित प्रॉम्प्ट कैशिंग डिफ़ॉल्ट रूप से उच्च कैश हिट रेट प्रदान करती है, और कैश किए गए इनपुट‑टोकन रीड्स पर 90% की छूट देती है। नई डेवलपर टूलिंग में एक प्रॉम्प्ट कैशिंग डैशबोर्ड, एक डायग्नोस्टिक टूल शामिल है जो कैशिंग के छूटे अवसरों को समझाता है; इसके अलावा रीजनिंग‑इफ़र्ट और टूल कंट्रोल्स शामिल हैं जो कैश पुन: उपयोग के लिए पहले के संदर्भ को संरक्षित रखते हैं, और स्पष्ट ब्रेकपॉइंट्स जो डेवलपर्स को यह चुनने देते हैं कि कैश किए गए प्रॉम्प्ट प्रीफ़िक्स कहाँ समाप्त हों। घोषणा के अनुसार, GitHub ने बताया कि पिछले कई महीनों में सुधारों ने प्रॉम्प्ट टोकन के उन हिस्सों का शेयर, जिन्हें नई प्रोसेसिंग की आवश्यकता थी, को OpenAI मॉडलों को किए गए अरबों अनुरोधों में 50% से अधिक कम कर दिया, जिससे Copilot तेज़ प्रतिक्रिया देता है।

संरेखण (alignment) के संबंध में, OpenAI ने कहा कि दोनों मॉडल अपने GPT-5.6 समकक्षों की तुलना में मूल्यांकन में सुधार दिखाते हैं, जिसमें उनके कोडिंग कार्य के बारे में भ्रामक दावों की दर कम होना शामिल है, जबकि यह नोट किया गया कि मूल्यांकन जानबूझकर चुनौतीपूर्ण स्थितियों का परीक्षण करते हैं और सामान्य उपयोग में विफलता दर को मापते नहीं हैं। पूर्ण परिणाम GPT-6 Astra सिस्टम कार्ड में उपलब्ध हैं, जैसा कि घोषणा में बताया गया है।

GPT-6 Sol और Luna ChatGPT Work और Codex में 22 सितंबर, 2026 से Plus, Pro, Business, Enterprise, और Edu उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं। मुफ्त और Go उपयोगकर्ता डेस्कटॉप ऐप में GPT-6 Luna तक पहुँच सकते हैं, और मॉडल अभी तक Chat में उपलब्ध नहीं हैं। OpenAI API में, मॉडल इन नामों से उपलब्ध हैं: gpt-6-sol और gpt-6-luna. OpenAI ने कहा कि वह मॉडल को ChatGPT में दिन भर धीरे‑धीरे रोल‑आउट करने की योजना बना रहा है ताकि सेवा स्थिर रहे।