OpenAI wprowadza GPT-6 Sol i Luna z 50% niższymi cenami API

OpenAI wprowadziło GPT-6 Sol i GPT-6 Luna 22 września 2026 r., rozszerzając rodzinę modeli GPT-6, którą uruchomiło z GPT-6 Astra wcześniej we wrześniu, oraz obniżając ceny API dla obu nowych modeli o 50 % w stosunku do ich promocyjnych cen GPT-5.6.

W swoim ogłoszeniu OpenAI poinformowało, że wytrenowało oba modele metodami podobnymi do tych stosowanych w GPT-6 Astra, rozszerzając postępy osiągnięte przez Astra w zakresie pracy zawodowej, rzetelności, programowania, korzystania z komputera i zgodności na szybsze, bardziej przystępne modele. OpenAI stwierdziło, że Astra pozostaje ich najlepszym modelem we wszystkich zastosowaniach dla najbardziej wymagających projektów, a Sol i Luna opisano jako podnoszące efektywność kosztową całej rodziny.

Ceny i role modeli

GPT-6 Sol kosztuje 2 $ za milion tokenów wejściowych i 10 $ za milion tokenów wyjściowych, w porównaniu do 4 $ i 20 $ za GPT-5.6 Sol. GPT-6 Luna kosztuje 0.10 $ za milion tokenów wejściowych i 0.50 $ za milion tokenów wyjściowych, w porównaniu do 0.20 $ i 1.20 $ za GPT-5.6 Luna. OpenAI opisało każdą zmianę jako 50 % redukcję w stosunku do promocyjnych cen GPT-5.6 i przypisało niższe ceny ulepszeniom w buforowaniu i wnioskowaniu, twierdząc, że oszczędności są przekazywane bezpośrednio użytkownikom i klientom.

Dokumentacja dokumentacja API dla GPT-6 Sol firmy OpenAI opisuje model jako przeznaczony do złożonego kodowania i przepływów pracy agentowych, podczas gdy dokumentacja GPT-6 Luna opisuje Lunę jako najwydajniejszy model OpenAI do skoncentrowanych, wysokowolumenowych zadań. Oba modele mają okno kontekstowe 1 050 000 tokenów oraz maksymalny output 128 000 tokenów, przyjmują wejście tekstowe i obrazowe z wyjściem tekstowym oraz obsługują ustawienia wysiłku rozumowania od braku do maksymalnego, przy czym domyślnie ustawiono średni poziom. Sol ma granicę wiedzy z 20 kwietnia 2026 r., a Luna – z 18 maja 2026 r. Buforowane wejście jest wyceniane na 10 % niebuforowanej stawki, czyli 0.20 $ za milion tokenów dla Sol i 0.01 $ dla Luna, a zapisy do bufora są rozliczane 1.25‑krotnie wyższą stawką niż niebuforowane wejście.

Zgłoszone wyniki oceny

W benchmarku AutomationBench, który testuje agenty AI w pełnych przepływach pracy biznesowej przy użyciu 47 narzędzi, OpenAI podaje, że GPT-6 Sol przy xhigh effort uzyskał 33.2 % przy koszcie 0.27 $ za zadanie, przewyższając Claude Opus 5 przy maksymalnym wysiłku przy 9 % kosztu tego modelu za zadanie oraz przewyższając zarówno GPT-6 Astra przy niskim wysiłku (30.3 %) jak i Claude Fable 5.1 z opcją powrotu do Opus 5 (31.4 %). OpenAI zauważyło, że wartość Fable 5.1 pomija rzeczywiste koszty, ponieważ nie uwzględnia wydatków na powrót, które wystąpiły w około 40 % zadań.

OpenAI podaje, że GPT-6 Luna przy wysokim wysiłku poprawia wyniki w stosunku do swojego poprzednika GPT-5.6 o 5.4 punktu procentowego przy 58 % niższym koszcie za zadanie w tym samym benchmarku. W teście Agents’ Last Exam, który ocenia długoterminowe zadania zawodowe w 55 podbranżach, OpenAI informuje, że GPT-6 Sol przy maksymalnym wysiłku uzyskał 56.4 %, przewyższając najwyższy wynik Claude Opus 5 w ocenie przy 60 % niższym koszcie za zadanie.

W wewnętrznej ocenie rzetelności opartej na zanonimizowanych konwersacjach, w których użytkownicy zgłosili błędy modelu, OpenAI stwierdziło, że GPT-6 Sol popełnia około dwa razy mniej błędów niż jego poprzednik, a GPT-6 Luna przy wyższym poziomie wysiłku dorównuje GPT-5.6 Sol przy kosztach rzędu setnej części. OpenAI zauważyło, że zgłoszone konwersacje nie są reprezentatywne dla typowego użycia, gdzie błędy faktograficzne są rzadsze.

W benchmarku FrontierCode, który ocenia agentów programistycznych pod kątem gotowości ich zmian do scalenia z rzeczywistymi bazami kodu, OpenAI podaje, że GPT-6 Sol znacznie poprawia wyniki w stosunku do GPT-5.6 Sol i dorównuje Claude Fable 5.1 przy xhigh effort przy znacznie niższym koszcie. W teście DeepSWE v1.1, który sprawdza złożone zadania inżynierii oprogramowania w rzeczywistych bazach kodu, OpenAI informuje, że GPT-6 Sol przy maksymalnym wysiłku uzyskał 68.8 %, co jest w odległości 1.1 punktu procentowego od najwyższego wyniku Claude Fable 5 w ocenie (69.9 %) przy xhigh effort, przy około 80 % niższym koszcie za zadanie. OpenAI podaje, że GPT-6 Luna przy maksymalnym wysiłku uzyskała 66.6 %, porównywalną do Claude Opus 5 i Fable 5 przy średnim wysiłku, przy kosztach o 93 % i 96 % niższych odpowiednio.

OpenAI poinformowało, że wewnętrzne użycie agentów kodujących gwałtownie wzrosło, przy czym dzienne zużycie tokenów wyceniane według cen API przekracza 600 $ dla medianowego badacza i 7 000 $ dla badaczy w 90‑percentylu.

W teście OSWorld 2.0 offline OpenAI podaje, że GPT-6 Sol przy xhigh effort uzyskał 60.5 % w porównaniu do 60.3 % Claude Opus 5 przy średnim wysiłku, przy około 80 % niższym koszcie za zadanie, oraz że GPT-6 Luna przy maksymalnym wysiłku przewyższyła GPT-5.6 Sol przy średnim wysiłku przy jednej dziesiątej kosztu.

OpenAI poinformowało, że oceny własnych modeli przeprowadzano w środowisku badawczym lub za pośrednictwem API, że wyniki konkurentów pochodzą z publicznie dostępnych raportów oraz że wyniki Claude Fable 5 były używane tam, gdzie wyniki Fable 5.1 były niedostępne. Firma dodała również, że przeniosła styl komunikacji Astra do modeli Sol i Luna, wskazując na jaśniejsze sformułowania, mniejsze użycie żargonu i nieco krótsze odpowiedzi, szczególnie w rozmowach technicznych i programistycznych.

Buforowanie, zgodność i dostępność

OpenAI poinformowało, że ulepszone buforowanie podpowiedzi dla GPT‑6 zapewnia domyślnie wyższe wskaźniki trafień bufora, z rabatem 90 % na odczyty buforowanych tokenów wejściowych. Nowe narzędzia dla programistów obejmują Panel Buforowania Podpowiedzi, narzędzie diagnostyczne wyjaśniające pominięte możliwości buforowania, kontrolę wysiłku rozumowania i narzędzi, które zachowują wcześniejszy kontekst do ponownego użycia bufora, oraz explicite punkty przerwania pozwalające programistom wybrać, gdzie kończą się buforowane prefiksy podpowiedzi. Według ogłoszenia, GitHub zgłosił, że w ciągu ostatnich kilku miesięcy usprawnienia zmniejszyły udział tokenów podpowiedzi wymagających świeżego przetwarzania o ponad 50 % wśród miliardów żądań do modeli OpenAI, co przyspiesza działanie Copilota.

Jeśli chodzi o dopasowanie, OpenAI poinformowało, że oba modele wykazują postępy w porównaniu z ich odpowiednikami GPT‑5.6 w przeprowadzonych ocenach, w tym niższe wskaźniki wprowadzających w błąd twierdzeń dotyczących ich pracy programistycznej, przy jednoczesnym zaznaczeniu, że oceny celowo testują trudne sytuacje i nie mierzą wskaźników niepowodzeń w typowym użytkowaniu. Pełne wyniki znajdują się w karcie systemowej GPT‑6 Astra, zgodnie z ogłoszeniem.

GPT‑6 Sol i Luna są dostępne w ChatGPT Work i Codex od 22 września 2026 dla użytkowników Plus, Pro, Business, Enterprise i Edu. Użytkownicy Free i Go mogą korzystać z GPT‑6 Luna w aplikacji desktopowej, a modele nie są jeszcze dostępne w czacie. W API OpenAI modele są dostępne jako gpt-6-sol i gpt-6-luna. OpenAI poinformowało, że planuje stopniowo udostępniać modele w ChatGPT w ciągu dnia, aby utrzymać stabilność usługi.