Firma OpenAI właśnie znacznie obniżyła cenę swojego najtańszego modelu sztucznej inteligencji

Firma OpenAI obniżyła ceny API w całej ofercie GPT-5.6, przedstawiając to posunięcie jako efekt działań na rzecz zwiększenia wydajności, do których przyczynił się sam model. GPT-5.6 Luna, najszybszy i najtańszy poziom, jest teraz o 80% tańszy, natomiast cena GPT-5.6 Terra, modelu o zrównoważonej wydajności przeznaczonego do codziennej pracy, spadła o 20%. Zmiany weszły w życie 30 lipca.
Ceny abonamentów oraz limity w ramach planów ChatGPT i Codex pozostają bez zmian, jednak korzystanie z usług Terra i Luna powoduje obecnie mniejsze zużycie kredytów w ramach tych planów.
W interfejsie API dostępny jest nowy tryb „Fast”
Firma OpenAI wprowadziła również tryb Fast dla interfejsu API, zastępujący dotychczasowy poziom Priority Processing. W przypadku modelu GPT-5.6 Sol tryb Fast działa nawet 2,5 razy szybciej niż przetwarzanie w trybie Standard, przy dwukrotnie wyższej cenie, bez zmiany jakości wyników, a istniejące żądania oznaczone tagiem „priority” są automatycznie przenoszone do nowego trybu.
Jeśli chodzi o wydajność, OpenAI twierdzi, że Luna dorównuje obecnie modelom, które rok temu uznawano za należące do klasy „frontier”, przy koszcie wynoszącym około 6 centów za dolara na zadanie i prawie dziewięciokrotnie większej szybkości. Firma przeprowadziła również bezpośrednie porównanie wydajności Luna z konkurencją: w teście „Agents’ Last Exam”, oceniającym profesjonalną pracę agentów, Luna ma przewyższać Claude Fable 5 przy szacowanym koszcie na zadanie niższym o prawie 99%.
OpenAI przypisuje te korzyści pracom prowadzonym na trzech poziomach: architektury modelu, systemów wnioskowania oraz środowiska agentowego łączącego modele z narzędziami. Co istotne, firma twierdzi, że sam model GPT-5.6 Sol pomógł w znalezieniu tych usprawnień, samodzielnie przepisując jądra produkcyjne i przeprowadzając setki eksperymentów w celu poprawy generowania tokenów. Optymalizacja jądra obniżyła całkowite koszty obsługi modelu o 20%, natomiast eksperymenty zwiększyły wydajność generowania tokenów o ponad 15%.








