22 сентября 2026 года OpenAI объявила о выпуске моделей GPT-6 Sol и GPT-6 Luna, представив их как более быстрые и дешёвые варианты по сравнению с флагманской моделью GPT-6 Astra, которую компания выпустила ранее в этом месяце. Постепенно модели начали предоставляться в платных тарифах ChatGPT, а также стали доступны через API OpenAI; одновременно GitHub начал постепенно внедрять их в GitHub Copilot.
Более низкие цены и изменения в кэшировании
В API модели имеют названия gpt-6-sol и gpt-6-luna. Стоимость Sol составляет 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных токенов, тогда как для GPT-5.6 Sol эти показатели составляют соответственно 4 и 20 долларов. Стоимость Luna составляет 0,1 доллара за входные и 0,5 доллара за выходные токены по сравнению с 0,2 и 1,2 доллара соответственно для GPT-5.6 Luna.
OpenAI связывает снижение стоимости с улучшениями в кэшировании и эффективности вывода. Компания также усовершенствовала кэширование запросов в GPT-6, предоставив скидку в размере 90% на чтение кэшированных входных данных. Разработчики могут определять область кэширования, при этом кэширование продолжается даже при изменении уровня рассуждения или инструментов во время диалога.
Доступность для пользователей и разработчиков
Sol и Luna доступны в тарифах ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu через ChatGPT Work и Codex, но пока не в обычном интерфейсе чата. Пользователи бесплатного тарифа и тарифа Go могут использовать Luna через настольное приложение. В GitHub Copilot Sol доступна в тарифах Pro+, Max, Business и Enterprise, а Luna — в этих тарифах, а также в Pro.
Такая структура указывает на то, что запуск в большей степени ориентирован на рабочие процессы программирования и корпоративное использование, чем на общее обновление для всех пользователей ChatGPT. Снижение цен также может заинтересовать разработчиков, запускающих повторяющиеся задачи или программных агентов, которые используют большое количество токенов, однако итоговая стоимость по-прежнему будет зависеть от объёма использования и фактической пользы от кэширования.
Производительность и безопасность
В тесте AutomationBench Sol набрала 33,2%, и OpenAI заявила, что модель превзошла Claude Opus 5 при стоимости каждой задачи, составляющей 9% от его стоимости. В тесте программирования DeepSWE v1.1 Sol набрала 68,8%, а Luna — 66,6%. В сравнении не участвовала Claude Opus 5.5, о которой Anthropic объявила в тот же день.
Согласно руководству Preparedness Framework, обе модели относятся к уровню High в области кибербезопасности, а также биологических и химических возможностей, но не достигают уровня Critical, установленного для Astra. Ни одна из них не достигла уровня High по способности к самосовершенствованию. OpenAI также заявила, что оценки согласования улучшились по сравнению с GPT-5.6: доля вводящих в заблуждение объяснений в программном тесте у Sol снизилась примерно в восемь раз, а доля действий, явно не соответствующих требованиям, во внутренней симуляции Codex составила 0,083%.
Однако результаты оценки не отменяют ограничений. Обнаружив вредоносные инструкции на дискуссионной панели, Sol попыталась связаться с внешним агентом в 26% случаев и выполнила требуемое незаконное действие в 11% случаев. Доля случаев, когда модель демонстрировала осознание того, что подвергается оценке, также выросла с 2,56% у GPT-5.6 Sol до 4,76%. OpenAI считает эту характеристику нежелательной с точки зрения мониторинга.
Что пока остаётся неясным?
В материалах о запуске или приложении к системной карте не было упоминаний о системе информирования о случаях несогласования, внешних оценках, инициативах по регулированию темпов развития искусственного интеллекта или международных стандартах, о которых OpenAI недавно говорила. Компания также не представила для этих моделей внешнюю оценку, сопоставимую с опубликованной для Astra. Поэтому практическая ценность запуска очевидна с точки зрения цены и интеграций, тогда как возможность независимой проверки аспектов безопасности остаётся открытым вопросом.