OpenAI introduserer GPT-6 Sol og Luna med 50% lavere API-priser

OpenAI introduserte GPT-6 Sol og GPT-6 Luna 22. september 2026, og utvidet GPT-6-modellfamilien som ble lansert med GPT-6 Astra tidligere i september, samt reduserte API-prisene for begge de nye modellene med 50 % sammenlignet med deres GPT-5.6‑promoterte prisnivå.

I sin kunngjøring sa OpenAI at de trente de to modellene med metoder lik de som ligger bak GPT-6 Astra, og bygde videre på fremskrittene i Astra‑s ytelse innen profesjonelt arbeid, faktualitet, koding, databruk og justering, til raskere og rimeligere modeller. OpenAI sa at Astra fortsatt er deres beste modell på alle områder for de mest krevende prosjektene, og beskrev Sol og Luna som en videreføring av kostnadseffektiviteten i familien.

Pris og modellroller

GPT-6 Sol har en pris på $2 per million inndata‑token og $10 per million utdata‑token, ned fra $4 og $20 for GPT-5.6 Sol. GPT-6 Luna koster $0,10 per million inndata‑token og $0,50 per million utdata‑token, ned fra $0,20 og $1,20 for GPT-5.6 Luna. OpenAI beskrev hver endring som en 50 % reduksjon sammenlignet med GPT-5.6‑promoterte priser, og tilskrev de lavere prisene til forbedringer i hurtigbuffer og inferens, og sa at de overfører besparelsene direkte til brukere og kunder.

OpenAI sin API-dokumentasjon for GPT-6 Sol beskriver modellen som bygget for komplekse kode‑ og agentbaserte arbeidsflyter, mens dokumentasjonen for GPT-6 Luna beskriver Luna som OpenAI sin mest effektive modell for fokuserte, høyvolumoppgaver. Begge modeller har et kontekstvindu på 1 050 000 token og en maksimal utdata på 128 000 token, godtar tekst‑ og bilde‑input med tekst‑output, og støtter innstillingen for resonneringsinnsats fra ingen til maks, med medium som standard. Sol har en kunnskapsavskjæring 20. april 2026, og Luna 18. mai 2026. Hurtigbufret input prises til 10 % av den ukomprimerte satsen, $0,20 per million token for Sol og $0,01 for Luna, og hurtigbuffer‑skrivinger faktureres til 1,25 ganger den ukomprimerte inndata‑satsen.

Rapporterte evalueringsresultater

På AutomationBench, som tester AI‑agenter på ende‑til‑ende forretningsarbeidsflyter ved bruk av 47 verktøy, rapporterer OpenAI at GPT-6 Sol på xhigh effort oppnådde 33,2 % til $0,27 per oppgave, og overgikk Claude Opus 5 på maks innsats med kun 9 % av den modellens kostnad per oppgave, samt overgikk både lav‑innsats GPT-6 Astra med 30,3 % og Claude Fable 5.1 med Opus 5‑fallback på 31,4 %. OpenAI bemerket at Fable 5.1‑tallet undervurderer den faktiske kostnaden fordi det utelater kostnaden for fallback, som forekom i omtrent 40 % av oppgavene.

OpenAI rapporterer at GPT-6 Luna på høy innsats forbedrer seg i forhold til sin GPT-5.6‑forløper med 5,4 prosentpoeng og har 58 % lavere kostnad per oppgave på samme benchmark. På Agents’ Last Exam, som evaluerer langsiktige profesjonelle oppgaver på tvers av 55 underindustrier, rapporterer OpenAI at GPT-6 Sol på maks innsats oppnådde 56,4 %, over Claude Opus 5 sin høyeste score i evalueringen med 60 % lavere kostnad per oppgave.

I en intern faktualitets‑evaluering bygget på anonymiserte samtaler der brukere hadde flagget modellfeil, sa OpenAI at GPT-6 Sol gjør omtrent halvparten så mange feil som forgjengeren, og at GPT-6 Luna på høyere innsatsnivå matcher GPT-5.6 Sol til omtrent en hundredel av kostnaden. OpenAI bemerket at de flaggede samtalene ikke er representativt for vanlig bruk, hvor de sa at faktuelle feil er sjeldnere.

På FrontierCode, som vurderer kode‑agenter på om endringene deres er klare for å bli slått sammen i ekte kodebaser, rapporterer OpenAI at GPT-6 Sol forbedrer seg betydelig i forhold til GPT-5.6 Sol og matcher Claude Fable 5.1 på xhigh effort til mye lavere kostnad. På DeepSWE v1.1, som tester komplekse programvare‑ingeniøroppgaver i reelle kodebaser, rapporterer OpenAI at GPT-6 Sol på maks innsats oppnådde 68,8 %, innen 1,1 prosentpoeng fra Claude Fable 5 sin høyeste score i evalueringen på 69,9 % på xhigh effort, til omtrent 80 % lavere kostnad per oppgave. OpenAI rapporterer at GPT-6 Luna på maks innsats oppnådde 66,6 %, sammenlignbart med Claude Opus 5 og Fable 5 på medium innsats, mens kostnaden var henholdsvis 93 % og 96 % lavere per oppgave.

OpenAI sa at intern bruk av kode‑agenter har vokst kraftig, med daglig token‑bruk verdsatt til API‑priser som overstiger $600 for den mediane forskeren og $7 000 for forskere på 90‑percentilen.

På OSWorld 2.0 offline rapporterer OpenAI at GPT-6 Sol på xhigh effort oppnådde 60,5 % mot Claude Opus 5 sin 60,3 % på medium innsats, til omtrent 80 % lavere kostnad per oppgave, og at GPT-6 Luna på maks innsats overgikk GPT-5.6 Sol på medium innsats med en tidel av kostnaden.

OpenAI sa at evalueringer av sine egne modeller ble kjørt i deres forskningsmiljø eller via deres API, at konkurrenters resultater kom fra offentlig tilgjengelige rapporter, og at Claude Fable 5‑resultater ble brukt der Fable 5.1‑resultater ikke var tilgjengelige. Selskapet sa også at de overførte Astra sin kommunikasjonsstil til Sol og Luna, med tydeligere formuleringer, mindre sjargong og litt kortere svar, spesielt i tekniske og kode‑samtaler.

Hurtigbufring, justering og tilgjengelighet

OpenAI opplyser at forbedret prompt‑caching for GPT‑6 gir høyere cache‑treffrate som standard, med en rabatt på 90 % på lesing av bufrede input‑token. Nytt utviklerverktøy inkluderer et Prompt Caching Dashboard, et diagnostisk verktøy som forklarer tapte caching‑muligheter, resonnerings‑innsats og verktøykontroller som bevarer tidligere kontekst for gjenbruk av cache, samt eksplisitte stoppunkter som lar utviklere velge hvor bufrede prompt‑prefikser skal avsluttes. Ifølge kunngjøringen rapporterte GitHub at forbedringene i løpet av de siste månedene reduserte andelen prompt‑token som krever ny behandling med mer enn 50 % på milliarder av forespørsler til OpenAI‑modeller, noe som gjør at Copilot svarer raskere.

Når det gjelder justering, sier OpenAI at begge modellene viser forbedringer sammenlignet med sine GPT‑5.6‑motparter i evalueringene, inkludert lavere forekomst av misvisende påstander om deres kodearbeid, samtidig som de påpeker at evalueringene bevisst tester utfordrende situasjoner og ikke måler feilrater i vanlig bruk. De fullstendige resultatene finnes i GPT‑6 Astra systemkort, ifølge kunngjøringen.

GPT‑6 Sol og Luna er tilgjengelige i ChatGPT Work og Codex fra 22. september 2026 for Plus-, Pro-, Business-, Enterprise- og Edu‑brukere. Gratis‑ og Go‑brukere kan få tilgang til GPT‑6 Luna i skrivebordsappen, og modellene er foreløpig ikke tilgjengelige i Chat. I OpenAI‑API‑et er modellene tilgjengelige som gpt-6-sol og gpt-6-luna. OpenAI sier at de planlegger å rulle ut modellene i ChatGPT gradvis gjennom dagen for å holde tjenesten stabil.