OpenAI выпустила GPT-6 Sol и GPT-6 Luna — новые ИИ-модели с бюджетной стоимостью и высокой эффективностью

OpenAI представила две новые модели семейства GPT-6 — GPT-6 Sol и GPT-6 Luna. Они обучены теми же методами, что и флагманская GPT-6 Astra, но ориентированы на достижение высокой производительности при низкой стоимости и быстром отклике. Цены на API снижены на 50% относительно промо-тарифов GPT-5.6. Sol подешевела с $4 до $2  за миллион входных токенов и с $20 до $10 за выходные, Luna — с $0,20 до $0,10 и с $1,20 до $0,50 соответственно. Обе модели уже доступны в ChatGPT Work и Codex для всех платных пользователей, а Luna открыта для бесплатных юзеров и Go-подписчиков в десктопном приложении.

OpenAI делает ставку на то, что работа бывает разного масштаба и бюджета, и передовые возможности не должны быть доступны только по цене Astra. Поэтому Sol и Luna унаследовали улучшения Astra в профессиональных задачах, работе с информацией, кодинге и использовании компьютера, но оптимизированы под более дешевый инференс. Этого удалось добиться за счет улучшений кэширования и оптимизации вывода.

В профессиональных задачах GPT-6 Sol показывает себя сильнее более дорогих конкурентов. На AutomationBench, где агенты выполняют сквозные бизнес-процессы с использованием 47 инструментов в продажах, маркетинге, финансах и HR, Sol при усилии xhigh обходит Claude Opus 5 на максимальном усилии, тратя всего 9% от его стоимости за задачу. Sol также превосходит Claude Fable 5.1 при значительно меньших затратах и даже обыгрывает GPT-6 Astra на низком усилии: 33,2% против 30,3%, при том что Astra стоит в 3,9 раза дороже. На Agents' Last Exam, где оцениваются длительные профессиональные задачи из 55 отраслей, Sol на максимальном усилии набирает 56,4%, обходя результат Claude Opus 5 при на 60% меньшей стоимости.

На FrontierCode Sol заметно улучшает результат GPT-5.6 Sol и сравнивается с Claude Fable 5.1 при гораздо меньших затратах. На DeepSWE v1.1, где агенты решают сложные инженерные задачи в реальных кодовых базах, GPT-6 Sol на максимальном усилии размышления набирает 68,8%, всего на 1,1 процентного пункта отставая от лучшего результата Claude Fable 5 (69,9%) при примерно 80% меньшей стоимости за задачу. Luna на максимуме показывает 66,6%, что сопоставимо с Opus 5 и Fable 5 на среднем усилии, но стоит на 93% и 96% меньше соответственно.

GPT-6 Sol и GPT-6 Luna унаследовали более ясную и сдержанную манеру Astra. Меньше жаргона, меньше лишних деталей, ответы короче, но без потери сути. В примере с доработкой сайта GPT-6 Sol не торопится с выводами, честнее говорит о том, что проверил, и не делится ненужными деталями реализации, тогда как GPT-5.6 Sol сразу переходит к действиям и повторяет очевидное.

Отдельно OpenAI улучшила кэширование для агентов и длинных диалогов. Более высокий процент попаданий в кэш по умолчанию позволяет агентам переиспользовать больше контекста, отвечать быстрее и получать скидку 90% на чтение кэшированных входных токенов. Разработчики могут отслеживать и диагностировать кэширование через специальную панель, менять уровень усилий рассуждения и набор инструментов без сброса кэша, а также задавать явные точки прерывания для кэшируемых префиксов.

GPT-6 Sol и Luna — это попытка OpenAI сделать передовой интеллект массовым, а не элитным. Снижение цен вдвое при сохранении большинства возможностей Astra меняет экономику агентных развертываний: там, где раньше приходилось считать каждый токен, теперь можно позволить больше итераций и более амбициозные задачи. GPT-6 Sol закрывает нишу между флагманом и легкими моделями, обходя более дорогие аналоги Anthropic по ключевым бенчмаркам, а GPT-6 Luna делает продвинутые возможности доступными даже на бесплатном тарифе.