OpenAI a anunțat GPT-6 Sol și GPT-6 Luna, două modele care extind familia inaugurată de GPT-6 Astra. Compania le poziționează ca variante mai rapide și mai accesibile pentru sarcini profesionale, programare și automatizare, în timp ce Astra rămâne opțiunea sa pentru proiectele cele mai solicitante. Noutatea include atât îmbunătățiri de performanță față de variantele GPT-5.6, cât și tarife API mai mici. Sol și Luna sunt disponibile în ChatGPT Work și Codex pentru utilizatorii Plus, Pro, Business, Enterprise și Edu, cu activare treptată în ziua lansării.
Unde sunt disponibile GPT-6 Sol și Luna
Utilizatorii Free și Go primesc acces la GPT-6 Luna în aplicația desktop. OpenAI precizează însă că modelele nu sunt încă disponibile în Chat, distincție importantă față de accesul anunțat pentru ChatGPT Work și Codex.
În API, noile modele sunt identificate prin denumirile gpt-6-sol și gpt-6-luna. Anunțul menționează limite de utilizare mai generoase pentru Sol, fără să publice valori concrete pentru fiecare abonament.
Prețurile API scad cu cel puțin 50%
Tarifele sunt exprimate în dolari pentru un milion de tokeni, unitățile în care este măsurat conținutul procesat și generat de modele. Comparația OpenAI folosește drept referință prețurile promoționale ale variantelor GPT-5.6.
| Model | Input anterior | Input nou | Output anterior | Output nou |
| GPT-6 Sol, față de GPT-5.6 Sol | 4 dolari | 2 dolari | 20 de dolari | 10 dolari |
| GPT-6 Luna, față de GPT-5.6 Luna | 0,20 dolari | 0,10 dolari | 1,20 dolari | 0,50 dolari |
Pentru Sol, ambele tarife se înjumătățesc. La Luna, reducerea este de 50% pentru input și de aproximativ 58,3% pentru output, conform valorilor din tabel, chiar dacă anunțul folosește formularea generală de 50%.
Aceste modificări privesc utilizarea API, nu reprezintă reduceri anunțate pentru abonamentele ChatGPT.
Ce îmbunătățiri de performanță raportează OpenAI
În AutomationBench, care testează fluxuri de lucru între aplicații, GPT-6 Sol obține 33,2% la nivelul de efort „xhigh”, cu un cost de 0,27 dolari pe sarcină. OpenAI îl compară cu rezultatul de 26,9% al Claude Opus 5 la efort „max”, pentru care indică un cost de aproximativ 11 ori mai mare.
La programare, în DeepSWE 1.1, Sol ajunge la 68,8%, iar Luna la 66,6%, ambele la efort maxim. În testul de utilizare a computerului OSWorld 2.0, pe setul offline, Sol obține 60,5% la „xhigh”, comparativ cu 60,3% pentru Claude Opus 5 la efort mediu.
Rezultatele trebuie citite împreună cu setările și costurile asociate. OpenAI precizează că evaluările proprii au fost realizate în mediul de cercetare sau prin API, iar rezultatele concurenților provin din rapoarte publice, astfel că nu descriu o comparație uniformă în toate condițiile.
Într-o evaluare internă de acuratețe factuală, Sol ar produce aproximativ jumătate din numărul de erori al predecesorului. Testul folosește conversații anonimizate în care utilizatorii semnalaseră greșeli, iar compania subliniază că acest set dificil nu este reprezentativ pentru utilizarea obișnuită.
Context reutilizat mai ieftin și răspunsuri mai clare
OpenAI anunță și îmbunătățiri pentru prompt caching, mecanismul prin care aplicațiile reutilizează context deja procesat. Citirea tokenilor de input din cache beneficiază de o reducere de 90%, iar dezvoltatorii pot modifica nivelul de efort sau instrumentele disponibile păstrând contextul anterior reutilizabil. Compania promite, totodată, răspunsuri mai clare, ceva mai scurte și cu mai puțin jargon. În evaluările interne privind comportamentul modelelor, Sol și Luna ar face și mai puține afirmații înșelătoare despre munca de programare realizată, însă OpenAI avertizează că testele respective urmăresc deliberat situații dificile și nu măsoară frecvența problemelor în utilizarea curentă.
