Az OpenAI épp most tette drámaian olcsóbbá a legolcsóbb mesterséges intelligencia-modelljét

Az OpenAI csökkentette az API-árakat a GPT-5.6 termékcsalád egészében, és ezt a lépést a modell által elősegített hatékonysági munkák eredményeként értelmezte. A GPT-5.6 Luna, a leggyorsabb és legkedvezőbb árú szint, mostantól 80%-kal olcsóbb, míg a GPT-5.6 Terra, a mindennapi munkához kiegyensúlyozott modell, 20%-kal csökkent az ára. A változások július 30-án léptek hatályba.

A ChatGPT és a Codex előfizetési árai és kvótaköltségvetései változatlanok maradnak, de a Terra és a Luna használata mostantól kevesebb kreditet von le ezekből a csomagokból.

Az OpenAI bevezette az API „Fast” módját is, amely felváltja a korábbi „Priority Processing” szintet. A GPT-5.6 Sol esetében a „Fast” mód akár 2,5-szer gyorsabban fut, mint a „Standard” feldolgozás, kétszeres áron, a kimeneti minőség változatlansága mellett, és a „priority” címkével ellátott meglévő kérések automatikusan átkerülnek.

A teljesítmény tekintetében az OpenAI állítása szerint a Luna most már felveszi a versenyt azokkal a modellekkel, amelyeket egy évvel ezelőtt csúcskategóriásnak tartottak, feladatonként körülbelül 6 centes költséggel és közel kilencszeres sebességgel. A vállalat a Luna teljesítményét közvetlenül is összehasonlította egy versenytársával: az „Agents’ Last Exam” szakmai feladat-benchmarkon a Luna állítólag felülmúlja a Claude Fable 5-öt, miközben a feladatonkénti becsült költsége közel 99%-kal alacsonyabb.

Az OpenAI a fejlődést három rétegben végzett munkának tulajdonítja: a modellarchitektúrának, a következtetési rendszereknek és az eszközöket a modellekhez összekötő ügynöki keretrendszernek. Érdemes kiemelni, hogy a vállalat szerint maga a GPT-5.6 Sol segített felfedezni ezeket a hatékonyságnövelő lehetőségeket: önállóan átírta a termelési kernelt, és több száz kísérletet futtatott a token-generálás javítása érdekében. A kernel-optimalizálási munka 20%-kal csökkentette a modellszolgáltatás teljes költségét, míg a kísérletek több mint 15%-kal növelték a token-generálás hatékonyságát.