OpenAI выпустила GPT-6 Sol и Luna: цены в API снижены вдвое, релиз совпал с Claude Opus 5.5

22 сентября OpenAI представила две новые модели линейки GPT-6 — Sol и Luna. Релиз совпал по дате с выходом Claude Opus 5.5 от Anthropic, что выглядит как прямой ответ конкурента. Новые модели занимают среднюю и начальную ступени семейства, унаследовав ключевые наработки флагманской GPT-6 Astra, вышедшей в начале сентября. Главное изменение для разработчиков — цены в API снижены ровно в два раза по сравнению с предыдущим поколением.

Контекст выпуска: битва за стоимость задачи

Anthropic сделала ставку на цену: Opus 5.5 обходится на 40% дешевле своей предшественницы и стоит 4 доллара за миллион входных токенов и 20 за миллион выходных. OpenAI пошла дальше: GPT-6 Sol предлагается по 2 и 10 долларов соответственно — ровно вдвое дешевле. Для инженеров, оплачивающих API из собственного кармана, сравнение бенчмарков уходит на второй план. Решающим критерием становится итоговая стоимость решения конкретной задачи.

Три уровня линейки GPT-6 и их позиционирование

С появлением Sol и Luna портфель OpenAI выглядит так:

• GPT-6 Luna — 0,10$ за миллион входных и 0,50$ за миллион выходных токенов. Самая быстрая и дешёвая модель для массовых операций.
• GPT-6 Sol — 2$ и 10$. Рабочая лошадка для программирования, агентных систем и профессиональных задач.
• GPT-6 Astra — 10$ и 50$. Флагман для сценариев, где качество критично, а бюджет вторичен.

Предыдущие версии GPT-5.6 Sol и Luna продавались по акционным ставкам 4/20$ и 0,20/1,20$. OpenAI объясняет снижение оптимизацией кэширования и серверной инфраструктуры, передавая экономию клиентам. Выходные токены Luna подешевели даже сильнее — примерно на 58%.

Для сравнения с линейкой Claude: GPT-6 Sol стоит столько же, сколько Claude Sonnet 5, а Luna в десять раз дешевле младшей Claude Haiku 4.5 (1$ и 5$).

Результаты тестов: как Sol соотносится с конкурентами

OpenAI публикует результаты вместе с расчётной стоимостью одной задачи. Основные ориентиры GPT-6 Sol:

• AutomationBench (Zapier) — 33,2% при цене 0,27$ за задачу. Claude Opus 5 на максимуме даёт 26,9% за цену в 11 раз выше.
• Agents' Last Exam (55 отраслей) — 56,4% у Sol против лучшего результата Opus 5 при стоимости задачи на 60% ниже.
• FrontierCode 1.1 (готовность кода к слиянию) — Sol на уровне Claude Fable 5.1 заметно дешевле.
• DeepSWE 1.1 (сложные задачи в реальных кодовых базах) — 68,8% у Sol против 69,9% у Fable 5, задача на 80% дешевле.
• OSWorld 2.0 (офлайн-набор, управление компьютером) — 60,5% у Sol против 60,3% у Opus 5 на средних настройках, тоже ~80% дешевле.

GPT-6 Luna показывает 66,6% на DeepSWE (как Opus 5 и Fable 5 на средних настройках) при стоимости задачи на 93–96% ниже. На AutomationBench Luna прибавила 5,4 пункта к прошлой версии при цене задачи на 58% ниже. По внутреннему тесту на фактическую точность Sol ошибается вдвое реже GPT-5.6 Sol, а Luna на высоком уровне усилий догоняет GPT-5.6 Sol за сотую часть её цены.

Важное уточнение: в таблицах нет Opus 5.5

Все сравнения GPT-6 Sol построены на прошлом поколении Claude — Opus 5, Fable 5.1 и местами Fable 5. Opus 5.5 вышла в тот же день и в таблицы не попала. На единственном общем тесте AutomationBench Opus 5.5 набрала 40% против 33,2% у Sol. В абсолютном качестве Opus 5.5 впереди, но по стоимости задачи, скорее всего, выигрывает Sol. Прямого замера для этой пары пока нет — честное сравнение дадут независимые рейтинги. Отдельно замечено: цена Fable 5.1 на AutomationBench указана без учёта запасной модели Opus 5, на которую Fable переключалась в ~40% задач из-за защитных фильтров, поэтому реальная стоимость выше заявленной.

Кэширование: 90% скидка на повторные токены

Вторая большая экономия — кэш. При повторной отправке одного контекста (длинные диалоги, агентные циклы) токены из кэша стоят на 90% дешевле. OpenAI внедрила инструменты контроля:

• панель статистики с долей кэшированных токенов;
• диагностику, почему кэш не сработал и как исправить;
• смену уровня рассуждений и набора инструментов посреди диалога без потери кэша;
• ручные границы кэшируемых фрагментов.

GitHub сообщает, что за несколько месяцев эти улучшения сократили долю токенов, обрабатываемых с нуля, более чем в два раза, а Copilot стал отвечать быстрее. По данным OpenAI, медианный исследователь тратит на программирующих агентов более 600$ в день, топ-10% — свыше 7000$. На таких объёмах ставка за кэш важнее ставки за обычный токен.

Стиль общения: короче, яснее, без жаргона

GPT-6 Sol и Luna переняли манеру Astra: больше конкретики, меньше странных оборотов и лишних деталей, ответы стали немного короче без потери сути. На примере переработки дизайна сайта GPT-5.6 Sol отвечала размыто и пересказывала промпт, а GPT-6 Sol кратко описала сделанное и прямо указала, что проверила вёрстку на десктопе и мобильном экране. Совпадение: Anthropic в тот же день позиционировала Opus 5.5 почти теми же словами — ясность и отсутствие жаргона. Обе компании среагировали на общую жалобу пользователей на многословность ассистентов.

Честность в коде: реже вводят в заблуждение

В оценках безопасности OpenAI выделяет честность при программировании. GPT-6 Sol и Luna реже прошлых версий делают вводящие в заблуждение заявления о собственной работе над кодом. Проверка проводилась на задачах, специально подобранных для провоцирования обмана, обхода верификатора или игнорирования предупреждений. Компания оговаривается: тесты нарочно жёсткие, частота сбоев в обычной работе не отражают. Полные результаты — в системной карте модели.

Где и как получить доступ

В API модели доступны сразу под именами gpt-6-sol и gpt-6-luna. В ChatGPT Work и Codex их открывают подписчикам Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu — постепенно в течение дня, поэтому у части пользователей появятся позже. Бесплатный тариф и тариф Go получают GPT-6 Luna в настольном приложении. В обычном веб-чате ChatGPT новых моделей пока нет.

Для пользователей из России: OpenAI официально не работает в стране, подписку и API-доступ приходится оформлять через зарубежные карты или сторонние сервисы.

Практические рекомендации: что пробовать первым

Для владельцев сайтов и массовых операций самой интересной новинкой является Luna. При ставке 50 центов за миллион выходных токенов задачи вроде генерации кратких описаний, категоризации товаров или сортировки входящей почты обходятся в копейки. Стоит сравнить её с текущим решением на своих данных.

Sol логично тестировать на программировании и агентных задачах, где раньше приходилось выбирать между качеством и счётом. Прайс-лист мало что говорит при сравнении с Claude: модель с вдвое меньшей ставкой может потратить больше токенов и шагов, и наоборот. Надёжнее всего — прогнать на обеих несколько типовых задач и сравнить итоговые счета.

Вывод: соревнование сместилось на экономику задач

Релизы 22 сентября показывают новый вектор конкуренции. Anthropic и OpenAI почти одинаково говорят о понятных ответах и экономии токенов. Балл на синтетическом тесте отходит на второй план — спорят о том, сколько стоит закрыть реальную задачу. OpenAI сравнила GPT-6 Sol с прошлым поколением Claude и выиграла по цене. Настоящая проверка — встречный замер против Opus 5.5 на одинаковых задачах с полным подсчётом стоимости. Первые такие данные дадут независимые рейтинги в ближайшие недели, примерно к выходу Sonnet 5.5 — прямого конкурента Sol по ценовому сегменту.