OpenAI представляет GPT-6 Sol и Luna с ценами на API ниже на 50%

OpenAI представила GPT-6 Sol и GPT-6 Luna 22 сентября 2026 г., расширив семейство моделей GPT-6, которое было запущено с GPT-6 Astra в начале сентября, и снизила цены на API для обеих новых моделей на 50 % по сравнению с их рекламными ценами GPT-5.6.

В своём объявлении OpenAI заявила, что обучила две модели методами, похожими на те, что использовались для GPT-6 Astra, расширяя достижения Astra в производительности профессиональной работы, достоверности, программировании, использовании компьютеров и согласованности на более быстрые и доступные модели. OpenAI отметила, что Astra остаётся её лучшей моделью во всех областях для самых требовательных проектов, и описала Sol и Luna как повышающие экономичность затрат во всём семействе.

Ценообразование и роли моделей

GPT-6 Sol стоит $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных токенов, что ниже $4 и $20 для GPT-5.6 Sol. GPT-6 Luna стоит $0.10 за миллион входных токенов и $0.50 за миллион выходных токенов, что ниже $0.20 и $1.20 для GPT-5.6 Luna. OpenAI охарактеризовала каждое изменение как снижение цены на 50 % по сравнению с рекламными ценами GPT-5.6 и объяснила более низкие цены улучшениями кэширования и вывода, заявив, что экономия напрямую передаётся пользователям и клиентам.

API‑документация для GPT-6 Sol от OpenAI описывает модель как предназначенную для сложного программирования и агентных рабочих процессов, тогда как документация GPT-6 Luna описывает Luna как самую эффективную модель OpenAI для узконаправленных задач с высоким объёмом. Обе модели указывают окно контекста в 1 050 000 токенов и максимальный вывод в 128 000 токенов, принимают ввод текста и изображений с выводом текста и поддерживают настройки усилия рассуждения от «нет» до «максимум», при этом «среднее» является значением по умолчанию. У Sol ограничение знаний до 20 апреля 2026 г., у Luna — до 18 мая 2026 г. Кэшированный ввод стоит 10 % от цены некэшированного, то есть $0.20 за миллион токенов для Sol и $0.01 за миллион токенов для Luna, а запись в кэш тарифицируется по коэффициенту 1.25 от цены некэшированного ввода.

Сообщённые результаты оценок

На AutomationBench, который тестирует AI‑агенты на сквозных бизнес‑процессах с использованием 47 инструментов, OpenAI сообщает, что GPT-6 Sol при xhigh effort набрал 33.2% при $0.27 за задачу, превзойдя Claude Opus 5 при максимальном усилии, стоившем 9% от стоимости этой модели за задачу, и превзойдя как GPT-6 Astra при низком усилии (30.3%) и Claude Fable 5.1 с резервом Opus 5 (31.4%). OpenAI отметила, что показатель Fable 5.1 недооценивает реальную стоимость, поскольку не учитывает расходы на резерв, которые возникали примерно в 40% задач.

OpenAI сообщает, что GPT-6 Luna при высоком усилии улучшает результаты по сравнению с предшественником GPT-5.6 на 5.4 процентных пункта при 58% более низкой стоимости за задачу на том же бенчмарке. В тесте Agents’ Last Exam, который оценивает долгосрочные профессиональные задачи в 55 подотраслях, OpenAI сообщает, что GPT-6 Sol при максимальном усилии набрал 56.4%, превзойдя лучший результат Claude Opus 5 в оценке при 60% более низкой стоимости за задачу.

Внутренняя оценка достоверности, построенная на обезличенных диалогах, в которых пользователи отмечали ошибки модели, OpenAI заявила, что GPT-6 Sol делает примерно вдвое меньше ошибок, чем его предшественник, а GPT-6 Luna при более высоких уровнях усилия сопоставим с GPT-5.6 Sol при примерно в сто раз меньшей стоимости. OpenAI отметила, что отмеченные диалоги не являются репрезентативными для типичного использования, где, по её словам, фактические ошибки встречаются реже.

На FrontierCode, где оцениваются кодирующие агенты по готовности их изменений к слиянию в реальные кодовые базы, OpenAI сообщает, что GPT-6 Sol существенно улучшился по сравнению с GPT-5.6 Sol и сопоставим с Claude Fable 5.1 при xhigh effort при гораздо более низкой стоимости. На DeepSWE v1.1, где тестируются сложные задачи программной инженерии в реальных кодовых базах, OpenAI сообщает, что GPT-6 Sol при максимальном усилии набрал 68.8%, что на 1.1 процентных пункта ниже высшего результата Claude Fable 5 в оценке (69.9%) при xhigh effort, при приблизительно на 80% более низкой стоимости за задачу. OpenAI сообщает, что GPT-6 Luna при максимальном усилии набрал 66.6%, что сопоставимо с Claude Opus 5 и Fable 5 при среднем усилии, при этом стоимость задачи ниже на 93% и 96% соответственно.

OpenAI заявила, что внутреннее использование кодирующих агентов резко выросло: ежедневное потребление токенов, оценённое по ценам API, превышает $600 для медианного исследователя и $7 000 для исследователей в 90‑м процентиле.

В офлайн‑тесте OSWorld 2.0 OpenAI сообщает, что GPT-6 Sol при xhigh effort набрал 60.5% против 60.3% Claude Opus 5 при среднем усилии, при приблизительно на 80% более низкой стоимости за задачу, а GPT-6 Luna при максимальном усилии превзошёл GPT-5.6 Sol при среднем усилии, потратив лишь одну десятую стоимости.

OpenAI заявила, что оценки её собственных моделей проводились в исследовательской среде или через API, что конкурентные результаты берутся из общедоступных отчётов, и что оценки Claude Fable 5 использовались там, где оценки Fable 5.1 были недоступны. Компания также отметила, что стиль коммуникации Astra перенесён в Sol и Luna, указывая на более чёткую формулировку, меньше жаргона и слегка более короткие ответы, особенно в технических и программных диалогах.

Кеширование, согласование и доступность

OpenAI заявила, что улучшенное кэширование подсказок для GPT‑6 обеспечивает более высокие показатели попадания в кэш по умолчанию, предоставляя скидки в размере 90 % на чтения кэшированных токенов ввода. Новые инструменты для разработчиков включают панель управления кэшированием подсказок, диагностический инструмент, объясняющий упущенные возможности кэширования, контроль усилий рассуждения и инструменты, сохраняющие предыдущий контекст для повторного использования кэша, а также явные точки останова, позволяющие разработчикам выбирать, где заканчиваются кэшированные префиксы подсказок. По данным анонса, GitHub сообщил, что за последние несколько месяцев улучшения сократили долю токенов подсказок, требующих свежей обработки, более чем на 50 % при обработке миллиардов запросов к моделям OpenAI, что помогает Copilot отвечать быстрее.

Что касается согласованности, OpenAI заявила, что обе модели показывают улучшения по сравнению с их аналогами GPT‑5.6 в проведённых оценках, включая более низкие показатели вводящих в заблуждение утверждений о их кодовой работе, при этом отмечая, что оценки специально тестируют сложные ситуации и не измеряют частоту сбоев в типичном использовании. Полные результаты представлены в системной карточке GPT‑6 Astra, согласно анонсу.

GPT‑6 Sol и Luna доступны в ChatGPT Work и Codex с 22 сентября 2026 года для пользователей Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu. Пользователи Free и Go могут получить доступ к GPT‑6 Luna в настольном приложении, а модели пока недоступны в чате. В API OpenAI модели доступны как gpt-6-sol и gpt-6-luna. OpenAI заявила, что планирует постепенно вводить модели в ChatGPT в течение дня, чтобы поддерживать стабильность сервиса.