OpenAI giới thiệu GPT-6 Sol và Luna với mức giá API giảm 50%

OpenAI đã giới thiệu GPT-6 Sol và GPT-6 Luna vào ngày 22 tháng 9, 2026, mở rộng họ mô hình GPT-6 mà công ty đã ra mắt với GPT-6 Astra vào đầu tháng 9 và giảm giá API cho cả hai mô hình mới xuống 50% so với mức giá khuyến mãi của GPT-5.6.

Trong thông báo của mình, OpenAI cho biết đã đào tạo hai mô hình này bằng các phương pháp tương tự như những phương pháp đã dùng cho GPT-6 Astra, mở rộng những tiến bộ trong hiệu năng của Astra đối với công việc chuyên nghiệp, tính chính xác, lập trình, sử dụng máy tính và sự căn chỉnh sang các mô hình nhanh hơn, chi phí thấp hơn. OpenAI cho biết Astra vẫn là mô hình tốt nhất của họ cho mọi dự án đòi hỏi cao, và mô tả Sol và Luna là những bước tiến trong hiệu quả chi phí của cả họ.

Giá cả và Vai trò của Mô hình

Giá của GPT-6 Sol là $2 cho mỗi triệu token đầu vào và $10 cho mỗi triệu token đầu ra, giảm so với $4 và $20 của GPT-5.6 Sol. Giá của GPT-6 Luna là $0.10 cho mỗi triệu token đầu vào và $0.50 cho mỗi triệu token đầu ra, giảm so với $0.20 và $1.20 của GPT-5.6 Luna. OpenAI mô tả mỗi thay đổi là mức giảm 50% so với giá khuyến mãi của GPT-5.6 và cho rằng mức giá thấp hơn là do cải tiến trong bộ nhớ đệm và suy luận, nói rằng họ đang chuyển khoản tiết kiệm trực tiếp cho người dùng và khách hàng.

tài liệu API cho GPT-6 Sol mô tả mô hình này được xây dựng cho lập trình phức tạp và quy trình làm việc dạng đại lý, trong khi tài liệu GPT-6 Luna mô tả Luna là mô hình hiệu quả nhất của OpenAI cho các nhiệm vụ tập trung, khối lượng cao. Cả hai mô hình đều liệt kê cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token, chấp nhận đầu vào văn bản và hình ảnh với đầu ra văn bản, và hỗ trợ cài đặt mức nỗ lực suy luận từ không đến tối đa, với mức trung bình là mặc định. Sol có giới hạn kiến thức vào ngày 20 tháng 4, 2026 và Luna có giới hạn vào ngày 18 tháng 5, 2026. Đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm có giá 10% mức không lưu, tương đương $0.20 cho mỗi triệu token đối với Sol và $0.01 cho Luna, và việc ghi bộ nhớ đệm được tính phí 1.25 lần mức không lưu.

Kết quả Đánh giá Được Báo cáo

Trên AutomationBench, nền tảng kiểm tra các tác nhân AI trên quy trình công việc doanh nghiệp đầu cuối sử dụng 47 công cụ, OpenAI báo cáo GPT-6 Sol ở mức nỗ lực xhigh đạt 33.2% với chi phí $0.27 mỗi nhiệm vụ, vượt trội hơn Claude Opus 5 ở mức nỗ lực tối đa với chi phí chỉ 9% so với mô hình đó mỗi nhiệm vụ và vượt qua cả GPT-6 Astra ở mức nỗ lực thấp với 30.3% và Claude Fable 5.1 kết hợp Opus 5 dự phòng với 31.4%. OpenAI lưu ý rằng con số của Fable 5.1 giảm nhẹ chi phí thực tế vì không tính chi phí dự phòng, chi phí này xảy ra trong khoảng 40% các nhiệm vụ.

OpenAI báo cáo GPT-6 Luna ở mức nỗ lực cao cải thiện so với tiền nhiệm GPT-5.6 của nó lên 5.4 điểm phần trăm với chi phí mỗi nhiệm vụ giảm 58% trên cùng tiêu chuẩn. Trong kỳ thi cuối cùng của Agents, đánh giá các nhiệm vụ chuyên nghiệp dài hạn trên 55 ngành phụ, OpenAI báo cáo GPT-6 Sol ở mức nỗ lực tối đa đạt 56.4%, cao hơn điểm cao nhất của Claude Opus 5 trong đánh giá với chi phí mỗi nhiệm vụ giảm 60%.

Trong một đánh giá tính thực tế nội bộ được xây dựng từ các cuộc trò chuyện đã được ẩn danh trong đó người dùng đã đánh dấu lỗi của mô hình, OpenAI cho biết GPT-6 Sol gây ra khoảng một nửa số lỗi so với tiền nhiệm và GPT-6 Luna ở mức nỗ lực cao hơn đạt mức chi phí khoảng một trăm lần so với GPT-5.6 Sol. OpenAI lưu ý rằng các cuộc trò chuyện được đánh dấu không phản ánh việc sử dụng điển hình, nơi mà công ty cho biết lỗi thực tế hiếm hơn.

Trên FrontierCode, nền tảng đánh giá các tác nhân lập trình dựa trên việc các thay đổi của họ có sẵn sàng hợp nhất vào cơ sở mã thực tế hay không, OpenAI báo cáo GPT-6 Sol cải thiện đáng kể so với GPT-5.6 Sol và đạt mức tương đương Claude Fable 5.1 ở mức nỗ lực xhigh với chi phí thấp hơn nhiều. Trên DeepSWE v1.1, kiểm tra các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp trong cơ sở mã thực, OpenAI báo cáo GPT-6 Sol ở mức nỗ lực tối đa đạt 68.8%, cách điểm cao nhất của Claude Fable 5 trong đánh giá (69.9%) chỉ chênh lệch 1.1 điểm phần trăm ở mức nỗ lực xhigh, với chi phí mỗi nhiệm vụ giảm khoảng 80%. OpenAI báo cáo GPT-6 Luna ở mức nỗ lực tối đa đạt 66.6%, tương đương với Claude Opus 5 và Fable 5 ở mức nỗ lực trung bình trong khi chi phí giảm lần lượt 93% và 96% mỗi nhiệm vụ.

OpenAI cho biết việc sử dụng tác nhân lập trình nội bộ của họ đã tăng mạnh, với lượng token hàng ngày tính theo giá API vượt quá $600 cho nhà nghiên cứu trung vị và $7,000 cho các nhà nghiên cứu ở phần trăm thứ 90.

Trong OSWorld 2.0 offline, OpenAI báo cáo GPT-6 Sol ở mức nỗ lực xhigh đạt 60.5% so với 60.3% của Claude Opus 5 ở mức nỗ lực trung bình, với chi phí mỗi nhiệm vụ giảm khoảng 80%, và GPT-6 Luna ở mức nỗ lực tối đa vượt qua GPT-5.6 Sol ở mức nỗ lực trung bình với chi phí chỉ bằng một phần mười.

OpenAI cho biết các đánh giá mô hình của họ được thực hiện trong môi trường nghiên cứu nội bộ hoặc qua API, các điểm số của đối thủ được lấy từ các báo cáo công khai, và điểm số Claude Fable 5 được sử dụng khi không có điểm số Fable 5.1. Công ty cũng cho biết họ đã chuyển phong cách giao tiếp của Astra sang Sol và Luna, nhấn mạnh cách diễn đạt rõ ràng hơn, ít thuật ngữ chuyên môn, và câu trả lời ngắn hơn một chút, đặc biệt trong các cuộc trò chuyện kỹ thuật và lập trình.

Bộ nhớ đệm, Định hướng và Khả dụng

OpenAI cho biết việc cải thiện bộ nhớ đệm lời nhắc cho GPT-6 mang lại tỷ lệ hit bộ nhớ đệm cao hơn theo mặc định, với mức giảm 90% cho việc đọc token đầu vào đã được lưu trong bộ nhớ đệm. Bộ công cụ mới dành cho nhà phát triển bao gồm Prompt Caching Dashboard, một công cụ chẩn đoán giải thích các cơ hội lưu đệm bị bỏ lỡ, nỗ lực suy luận và các điều khiển công cụ giúp bảo tồn ngữ cảnh trước đó để tái sử dụng bộ nhớ đệm, và các điểm dừng rõ ràng cho phép nhà phát triển chọn nơi kết thúc các tiền tố lời nhắc đã được lưu trong bộ nhớ đệm. Theo thông báo, GitHub báo cáo rằng trong vài tháng qua, các cải tiến đã giảm hơn 50% tỷ lệ token lời nhắc cần xử lý mới trên hàng tỷ yêu cầu tới các mô hình của OpenAI, giúp Copilot phản hồi nhanh hơn.

Về độ căn chỉnh, OpenAI cho biết cả hai mô hình đều cho thấy sự cải thiện so với các phiên bản GPT-5.6 trong các đánh giá của mình, bao gồm tỉ lệ tuyên bố sai lệch về công việc lập trình thấp hơn, đồng thời lưu ý rằng các đánh giá cố ý kiểm tra các tình huống thách thức và không đo lường tỉ lệ thất bại trong việc sử dụng thông thường. Theo thông báo, kết quả đầy đủ xuất hiện trong thẻ hệ thống GPT-6 Astra.

GPT-6 Sol và Luna sẽ có sẵn trong ChatGPT Work và Codex bắt đầu ngày 22 tháng 9 năm 2026 cho người dùng Plus, Pro, Business, Enterprise và Edu. Người dùng Free và Go có thể truy cập GPT-6 Luna trong ứng dụng máy tính để bàn, và các mô hình chưa có sẵn trong Chat. Trong OpenAI API, các mô hình có sẵn dưới dạng gpt-6-sol và gpt-6-luna. OpenAI cho biết họ dự định triển khai các mô hình trong ChatGPT một cách dần dần trong suốt ngày để duy trì dịch vụ ổn định.