OpenAI випустила дві моделі одразу, і найцікавіше в них — не інтелект, а цінник. GPT-6 Sol і GPT-6 Luna коштують рівно вдвічі дешевше за своїх попередників із лінійки GPT-5.6. Це дві робочі моделі ChatGPT (у нас його частіше пишуть як «чат джіпіті»): одна для важких довгих задач, друга — для масових дрібних, яких за день набігають тисячі.
Це не промоакція на місяць і не знижка для обраних, а нова базова ціна API.
Що це за моделі
| Заголовок картинки | Анонс GPT-6 Sol і Luna від OpenAI |
|---|---|
| Опис | Офіційна графіка релізу з блогу OpenAI: два символи — сонце й місяць — позначають дві нові моделі лінійки. |
| Alt-текст | Сонце й півмісяць на темному зоряному тлі — графіка анонсу GPT-6 |
Обидві побудовані тими самими методами, що й GPT-6 Astra, яку OpenAI показала на початку вересня. По факту це означає, що Sol і Luna — не спрощені молодші брати з урізаними мізками, а та сама лінійка, налаштована під швидкість і масштаб.
GPT-6 Sol — старша модель пари. Її місце там, де задача довга й складна: розібрати великий документ, написати чи відрефакторити код, провести агента через кілька кроків з інструментами й не загубити контекст на третьому.
GPT-6 Luna — найдешевша модель лінійки. Вона для операцій, які повторюються сотні й тисячі разів: розсортувати заявки, витягнути дані з листа, перевірити відповідь бота, класифікувати коментарі. Одна така операція коштує копійки, але коли їх десять тисяч на добу, саме ціна за токен вирішує, чи має автоматизація сенс узагалі.
Скільки коштує API
| Модель | Вхід, за 1 млн токенів | Вихід, за 1 млн токенів |
|---|---|---|
| GPT-6 Sol | $2 | $10 |
| GPT-6 Luna | $0,10 | $0,50 |
Обидві на 50% дешевші за відповідні моделі GPT-5.6. Тобто якщо у вас уже крутиться автоматизація на GPT-5.6 Luna, зміна одного рядка з назвою моделі вдвічі зменшує рахунок наприкінці місяця.
Різниця між самими Sol і Luna — двадцятикратна. Це і є та вилка, заради якої лінійку розділили: брати дорогу модель на дрібну рутину немає сенсу, а економити на складній задачі — ще гірше, бо переробляти вийде дорожче.
Яку брати під яку задачу
Проста робоча логіка: якщо задачу можна описати одним реченням і результат перевіряється з першого погляду — це Luna. Якщо задача має кілька кроків, вимагає читати великий контекст або писати код, який хтось потім запускатиме — це Sol.
Окремий випадок — агенти й автоматизації, де моделі працюють у зв’язці. Дешева Luna розбирає вхідний потік і відсіює все просте, а Sol вмикається лише там, де Luna не впоралась. На великому обсязі така двоповерхова схема дає економію, яку не дасть жодна знижка.
Де вони вже доступні
Sol і Luna з’явились у ChatGPT Work і Codex — для тарифів Plus, Pro, Business, Enterprise та Edu. Luna додатково доступна в десктопному застосунку для користувачів Free і Go.
У звичайному чаті моделей поки немає — OpenAI розкочує їх поступово. В API вони називаються gpt-6-sol і gpt-6-luna.
Чим OpenAI це підкріплює
Компанія показує результати на п’яти наборах тестів: AutomationBench 1.0.6 для бізнес-процесів, Agents’ Last Exam V1 для професійних сценаріїв, FrontierCode 1.1 для того, наскільки згенерований код реально вливається в проєкт, DeepSWE v1.1 для інженерних задач і OSWorld 2.0 для роботи з інтерфейсом комп’ютера.
Набір тестів промовистий сам по собі: жодного «творчого письма» чи вікторин. Усі п’ять міряють, чи доводить модель роботу до кінця без людини поруч.
Що це означає на практиці
Ціна перестала бути аргументом на користь слабших моделей. Ще рік тому вибір звучав як «або розумно, або дешево», зараз обидві опції в одній лінійці, і питання лише в тому, яку задачу ви віддаєте.
І це не окремий випадок OpenAI. Днем раніше Anthropic показала Клода Opus 5.5, який коштує на 40% менше в експлуатації за Opus 5 при тій самій якості роботи, а Google перед тим рухала ціну Gemini 3.8 Flash. Три найбільші гравці за один місяць здешевили свої робочі моделі — це вже не збіг, а ринок.
Практичний висновок простий: якщо у вас є жива автоматизація на моделях OpenAI, відкрийте її сьогодні й подивіться, яка модель там прописана. Заміна назви на gpt-6-luna чи gpt-6-sol займе хвилину, а рахунок наступного місяця буде вдвічі меншим при тій самій роботі.
