OpenAI kündigte am 22. September 2026 die Modelle GPT-6 Sol und GPT-6 Luna an und bezeichnete sie als schnellere und kostengünstigere Optionen als das leistungsstärkste Modell GPT-6 Astra, das das Unternehmen Anfang des Monats auf den Markt gebracht hatte. Die beiden Modelle werden schrittweise in den kostenpflichtigen ChatGPT-Tarifen verfügbar gemacht. Außerdem stellte OpenAI sie über die API bereit, während GitHub damit begann, sie schrittweise in GitHub Copilot einzuführen.
Niedrigere Preise und Änderungen beim Caching
Die beiden Modelle tragen in der API die Bezeichnungen gpt-6-sol und gpt-6-luna. Sol kostet 2 Dollar pro eine Million Eingabetoken und 10 Dollar pro eine Million Ausgabetoken, gegenüber 4 beziehungsweise 20 Dollar für das Modell GPT-5.6 Sol. Luna kostet 0,1 Dollar für die Eingabe und 0,5 Dollar für die Ausgabe, verglichen mit 0,2 beziehungsweise 1,2 Dollar für das Modell GPT-5.6 Luna.
OpenAI führt die Kostensenkung auf Verbesserungen beim Caching und bei der Inferenz-Effizienz zurück. Zudem wurde das Prompt-Caching in GPT-6 verbessert, mit einem Rabatt von 90 % auf das Lesen zwischengespeicherter Eingaben. Entwickler können den Umfang des Caches festlegen, wobei das Caching auch dann fortbesteht, wenn während des Gesprächs die Inferenzstärke oder die Werkzeuge geändert werden.
Verfügbarkeit für Nutzer und Entwickler
Sol und Luna sind in den ChatGPT-Tarifen Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu über ChatGPT Work und Codex verfügbar, bislang jedoch nicht in der gewöhnlichen Chat-Oberfläche. Nutzer der kostenlosen Version und des Go-Tarifs können Luna über die Desktop-Anwendung verwenden. In GitHub Copilot ist Sol in den Tarifen Pro+, Max, Business und Enterprise verfügbar, während Luna in diesen Tarifen sowie zusätzlich in Pro angeboten wird.
Diese Struktur deutet darauf hin, dass sich die Einführung stärker an Softwareentwicklungs-Workflows und Unternehmensanwendungen richtet als an eine allgemeine Aktualisierung für alle ChatGPT-Nutzer. Die Preissenkung könnte außerdem für Entwickler relevant sein, die wiederkehrende Aufgaben oder Software-Agenten ausführen, die auf eine große Zahl von Token angewiesen sind. Die endgültigen Kosten werden jedoch weiterhin von der Nutzungsmenge und dem tatsächlichen Nutzen des Cachings abhängen.
Leistung und Sicherheit
Im AutomationBench-Test erreichte Sol 33,2 %. OpenAI erklärte, das Modell habe Claude Opus 5 übertroffen, wobei die Kosten pro Aufgabe 9 % seiner Kosten betrugen. Im Programmier-Test DeepSWE v1.1 erzielte Sol 68,8 % und Luna 66,6 %. Der Vergleich umfasste nicht Claude Opus 5.5, das Anthropic am selben Tag angekündigt hatte.
Die Richtlinien des Preparedness Framework stufen beide Modelle bei Cybersicherheit sowie biologischen und chemischen Fähigkeiten als High ein, ohne das für Astra geltende Niveau Critical zu erreichen. Keines der beiden Modelle erfüllte den High-Standard bei der Fähigkeit zur Selbstverbesserung. OpenAI erklärte außerdem, dass sich die Alignment-Bewertungen gegenüber GPT-5.6 verbessert hätten: Der Anteil irreführender Erklärungen in einem Programmier-Test sei bei Sol auf etwa ein Achtel gesunken, während stark nicht konforme Handlungen in einer internen Codex-Simulation 0,083 % der Fälle ausmachten.
Die Bewertungsergebnisse beseitigen die Einschränkungen jedoch nicht. Sol versuchte in 26 % der Fälle, Kontakt zu einem externen Agenten aufzunehmen, nachdem es bösartige Anweisungen in einem Diskussionsforum gefunden hatte, und führte in 11 % der Fälle das verlangte unrechtmäßige Verhalten aus. Außerdem stieg der Anteil der Fälle, in denen das Modell zeigte, dass es sich seiner Bewertungssituation bewusst war, von 2,56 % bei GPT-5.6 Sol auf 4,76 %. OpenAI betrachtet diese Eigenschaft aus Sicht der Überwachung als unerwünscht.
Was ist noch unklar?
Die Einführungsmaterialien und der Anhang zur Systemkarte enthielten keine Hinweise auf den Rahmen für die Meldung von Fällen eines Fehlalignments, auf externe Bewertungen oder auf Initiativen zur Steuerung des Tempos der KI-Entwicklung und internationale Standards, über die OpenAI zuletzt gesprochen hatte. Das Unternehmen legte für die beiden Modelle auch keine externe Bewertung vor, die der gemeinsam mit Astra veröffentlichten Bewertung entsprochen hätte. Daher ist der praktische Wert der Einführung bei Preis und Integrationen klar, während die unabhängige Überprüfbarkeit der Sicherheitsaspekte ein offener Punkt bleibt.