OpenAI presenta GPT-6 Sol e Luna con prezzi API ridotti del 50%

OpenAI ha introdotto GPT-6 Sol e GPT-6 Luna il 22 settembre 2026, ampliando la famiglia di modelli GPT-6 lanciata con GPT-6 Astra all’inizio di settembre e riducendo i prezzi API per entrambi i nuovi modelli del 50% rispetto al prezzo promozionale di GPT-5.6.

Nel suo annuncio, OpenAI ha affermato di aver addestrato i due modelli con metodi simili a quelli alla base di GPT-6 Astra, estendendo i progressi della performance di Astra nel lavoro professionale, nella factualità, nella programmazione, nell’uso del computer e nell’allineamento a modelli più veloci e più economici. OpenAI ha dichiarato che Astra rimane il suo modello migliore in assoluto per i progetti più esigenti e ha descritto Sol e Luna come modelli che migliorano l’efficienza dei costi all’interno della famiglia.

Prezzi e ruoli dei modelli

GPT-6 Sol ha un prezzo di $2 per milione di token di input e $10 per milione di token di output, rispetto a $4 e $20 per GPT-5.6 Sol. GPT-6 Luna ha un prezzo di $0.10 per milione di token di input e $0.50 per milione di token di output, rispetto a $0.20 e $1.20 per GPT-5.6 Luna. OpenAI ha descritto ogni variazione come una riduzione del 50% rispetto al prezzo promozionale di GPT-5.6 e ha attribuito i prezzi più bassi ai miglioramenti nella memorizzazione nella cache e nell’inferenza, affermando di trasferire i risparmi direttamente agli utenti e ai clienti.

La documentazione API per GPT-6 Sol di OpenAI descrive il modello come progettato per codifica complessa e flussi di lavoro agentici, mentre la documentazione GPT-6 Luna descrive Luna come il modello più efficiente di OpenAI per attività focalizzate ad alto volume. Entrambi i modelli indicano una finestra di contesto di 1,050,000-token e un output massimo di 128,000-token, accettano input di testo e immagine con output di testo, e supportano impostazioni di sforzo di ragionamento da nessuno a massimo, con medio come impostazione predefinita. Sol ha un limite di conoscenza al 20 aprile 2026 e Luna al 18 maggio 2026. L’input memorizzato nella cache ha un prezzo del 10% della tariffa non cache, pari a $0.20 per milione di token per Sol e $0.01 per Luna, e le scritture nella cache sono fatturate a 1.25 volte la tariffa di input non cache.

Risultati delle valutazioni riportate

Su AutomationBench, che testa gli agenti IA su flussi di lavoro aziendali end-to-end utilizzando 47 strumenti, OpenAI segnala che GPT-6 Sol a alto sforzo ha ottenuto il 33.2% a $0.27 per attività, superando Claude Opus 5 a massimo sforzo con il 9% del costo di quel modello per attività e superando sia GPT-6 Astra a basso sforzo con il 30.3% sia Claude Fable 5.1 con fallback Opus 5 al 31.4%. OpenAI ha osservato che la cifra di Fable 5.1 sottostima il costo reale perché omette la spesa di fallback, che si è verificata in circa il 40% delle attività.

OpenAI segnala che GPT-6 Luna a alto sforzo migliora rispetto al suo predecessore GPT-5.6 di 5.4 punti percentuali con un costo per attività inferiore del 58% sullo stesso benchmark. Nell’Agents’ Last Exam, che valuta compiti professionali a lungo termine in 55 sotto-settori, OpenAI segnala che GPT-6 Sol a massimo sforzo ha ottenuto il 56.4%, superando il punteggio più alto di Claude Opus 5 nella valutazione con un costo per attività inferiore del 60%.

In una valutazione interna di factualità basata su conversazioni de-identificate in cui gli utenti avevano segnalato errori del modello, OpenAI ha affermato che GPT-6 Sol commette circa la metà degli errori del suo predecessore e che GPT-6 Luna a livelli di sforzo più elevati corrisponde a GPT-5.6 Sol a circa un centesimo del costo. OpenAI ha osservato che le conversazioni segnalate non sono rappresentative dell’uso tipico, dove ha dichiarato che gli errori fattuali sono più rari.

Su FrontierCode, che valuta gli agenti di codifica in base alla prontezza delle loro modifiche per essere integrate in codebase reali, OpenAI segnala che GPT-6 Sol migliora notevolmente rispetto a GPT-5.6 Sol e corrisponde a Claude Fable 5.1 a alto sforzo a costi molto più bassi. Su DeepSWE v1.1, che testa compiti complessi di ingegneria del software in codebase reali, OpenAI segnala che GPT-6 Sol a massimo sforzo ha ottenuto il 68.8%, entro 1.1 punti percentuali dal punteggio più alto di Claude Fable 5 nella valutazione del 69.9% a alto sforzo, con un costo per attività circa inferiore dell’80%. OpenAI segnala che GPT-6 Luna a massimo sforzo ha ottenuto il 66.6%, comparabile a Claude Opus 5 e Fable 5 a sforzo medio pur costando rispettivamente il 93% e il 96% in meno per attività.

OpenAI ha dichiarato che l’uso interno degli agenti di codifica è cresciuto rapidamente, con un utilizzo giornaliero di token valutato ai prezzi API che supera i $600 per il ricercatore medio e i $7,000 per i ricercatori al 90° percentile.

Su OSWorld 2.0 offline, OpenAI segnala che GPT-6 Sol a alto sforzo ha ottenuto il 60.5% contro il 60.3% di Claude Opus 5 a sforzo medio, con un costo per attività circa inferiore dell’80%, e che GPT-6 Luna a massimo sforzo ha superato GPT-5.6 Sol a sforzo medio con un costo pari a un decimo.

OpenAI ha dichiarato che le valutazioni dei propri modelli sono state eseguite nel suo ambiente di ricerca o tramite la sua API, che i punteggi dei concorrenti provengono da rapporti pubblicamente disponibili, e che i punteggi di Claude Fable 5 sono stati utilizzati dove i punteggi di Fable 5.1 non erano disponibili. L’azienda ha inoltre affermato di aver trasferito lo stile comunicativo di Astra in Sol e Luna, evidenziando una formulazione più chiara, meno gergo e risposte leggermente più brevi, in particolare nelle conversazioni tecniche e di programmazione.

Cache, allineamento e disponibilità

OpenAI ha dichiarato che il miglioramento del prompt caching per GPT-6 garantisce tassi di hit della cache più elevati per impostazione predefinita, con sconti del 90 % sulle letture di token di input memorizzati nella cache. I nuovi strumenti per gli sviluppatori includono un Prompt Caching Dashboard, uno strumento diagnostico che spiega le opportunità di caching mancate, controlli di ragionamento e strumenti che preservano il contesto precedente per il riutilizzo della cache, e breakpoint espliciti che consentono agli sviluppatori di scegliere dove terminano i prefissi di prompt memorizzati. Secondo l’annuncio, GitHub ha riferito che, negli ultimi mesi, i miglioramenti hanno ridotto la quota di token di prompt che richiedono elaborazione fresca di oltre il 50 % su miliardi di richieste ai modelli OpenAI, contribuendo a rendere Copilot più veloce.

Per quanto riguarda l’allineamento, OpenAI ha affermato che entrambi i modelli mostrano miglioramenti rispetto ai loro corrispondenti GPT-5.6 nelle valutazioni, inclusi tassi più bassi di affermazioni fuorvianti sul loro lavoro di programmazione, pur sottolineando che le valutazioni testano deliberatamente situazioni difficili e non misurano i tassi di errore nell’uso tipico. I risultati completi sono disponibili nella scheda di sistema GPT-6 Astra, secondo l’annuncio.

GPT-6 Sol e Luna sono disponibili in ChatGPT Work e Codex a partire dal 22 settembre 2026 per gli utenti Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu. Gli utenti Free e Go possono accedere a GPT-6 Luna nell’app desktop, e i modelli non sono ancora disponibili in Chat. Nell’API OpenAI, i modelli sono disponibili come gpt-6-sol e gpt-6-luna. OpenAI ha dichiarato che prevede di distribuire gradualmente i modelli in ChatGPT nel corso della giornata per mantenere la stabilità del servizio.