OpenAI hat mit GPT-6 Sol und GPT-6 Luna zwei neue Modelle vorgestellt, die schneller und günstiger arbeiten als das im September gestartete Flaggschiff GPT-6 Astra. Beide Modelle wurden nach Unternehmensangaben mit ähnlichen Methoden trainiert wie Astra und sollen dessen Fortschritte bei Faktentreue, Coding und Computer-Nutzung nun auch für alltägliche Aufgaben im großen Maßstab verfügbar machen.
GPT-6 Sol richtet sich laut OpenAI an komplexe, aber wiederkehrende Aufgaben – etwa das Entwickeln neuer Funktionen, das Prüfen von Code-Änderungen oder das Analysieren von Daten. GPT-6 Luna gilt als das effizienteste Modell der Reihe und ist für Aufgaben mit hohem Volumen und klarem Ziel gedacht, etwa das Zusammenfassen von Dokumenten oder das Extrahieren von Informationen.
Zum Marktstart senkt OpenAI zugleich die API-Preise für beide Modelle um 50 Prozent gegenüber den bisherigen Aktionspreisen von GPT-5.6. Konkret kostet GPT-6 Sol nun 2 statt 4 US-Dollar je eine Million Input-Token und 10 statt 20 US-Dollar je eine Million Output-Token. Bei GPT-6 Luna sinkt der Preis von 0,20 auf 0,10 US-Dollar (Input) und von 1,20 auf 0,50 US-Dollar (Output) – bei der Ausgabe ein Rückgang von rund 58 Prozent. Möglich wird das laut OpenAI durch Verbesserungen bei Caching und Inferenz.
Für Entwickler bedeutet das vor allem: Funktionen, die bislang aus Kostengründen auf teurere Modelle beschränkt waren, lassen sich nun günstiger in großem Umfang anbieten. Die Programmierplattform Replit nennt als Beispiel einen kostenlosen Modus für Millionen Nutzer, in dem Fragen gestellt und Apps geplant werden können, ohne das reguläre Nutzungsguthaben zu belasten. Nach einer früheren Preissenkung von GPT-5.6 Luna um 80 Prozent im Juli sei dessen Nutzung bei Replit um mehr als das Zehnfache gestiegen.
GPT-6 Astra bleibt nach Angaben von OpenAI weiterhin die erste Wahl für besonders anspruchsvolle Aufgaben. Databricks hat das Modell inzwischen für rund 3.500 Entwickler ausgerollt und laut eigener Aussage bei hochkomplexen Aufgaben wie Systemdesign bessere Ergebnisse erzielt als mit den zuvor führenden eigenen Modellen.
Bei den Alignment-Tests zeigen sowohl Sol als auch Luna laut OpenAI Verbesserungen gegenüber ihren GPT-5.6-Vorgängern, unter anderem eine geringere Rate irreführender Aussagen über die eigene Coding-Arbeit. OpenAI weist darauf hin, dass diese Tests gezielt herausfordernde Situationen prüfen und keine Fehlerraten aus der typischen Nutzung widerspiegeln. Details sollen in der vollständigen System Card folgen.
