AIREITER30 июля 2026 года OpenAI почти на 80% снизила стоимость API для GPT-5.6 Luna: с первоначальных $1/$6 до $0.20 за входные и $1.20 за выходные токены на миллион. Теперь Luna примерно на 73% дешевле GPT-5.4 mini ($0.75/$4.50), при этом в наших тестах на задачах по коду и рассуждению она отвечала на том же уровне. У mini осталось одно явное преимущество: модель возвращала результат примерно вдвое быстрее. Поэтому для сценариев, где критична задержка, старшая компактная модель по-прежнему может быть предпочтительнее.
Снижение цены 30 июля полностью изменило расклад
GPT-5.6 Luna стала общедоступной 9 июля 2026 года по цене $1/$6 за миллион токенов. В линейке GPT-5.6 family её позиционировали как экономичный вариант, однако она всё равно стоила заметно дороже бюджетной gpt-5.4-mini ($0.75/$4.50). Примерно через три недели, 30 июля, OpenAI снизила цену Luna примерно на 80% — до $0.20/$1.20 — и одновременно примерно на 20% удешевила GPT-5.6 Terra, до $2/$12. По цене Luna теперь находится в одной категории с gpt-5.4-nano ($0.20/$1.25): тариф уровня nano, но модель актуального поколения.
Если вы встречали цену Luna $1/$6, это стартовый тариф, который перестал действовать 30 июля 2026 года. Актуальная цена уровня Standard — $0.20/$1.20; она проверена 31 июля 2026 года.
Сколько стоят Luna и mini по текущему прайсу
В тарифе Standard Luna дешевле mini и по входным, и по выходным токенам. Разрыв сохраняется как на коротких, так и на длинных промптах. Кроме того, контекстное окно Luna составляет 1 050K токенов против 400K у mini.
| Модель (Standard, за 1 млн токенов) | Входные | Кэшированные входные | Выходные | Контекст |
|---|---|---|---|---|
| gpt-5.6-luna (короткий контекст) | $0.20 | $0.02 | $1.20 | 1,050K |
| gpt-5.6-luna (длинный контекст, >200K) | $0.40 | $0.04 | $1.80 | 1,050K |
| gpt-5.4-mini | $0.75 | $0.075 | $4.50 | 400K |
Источник: developers.openai.com/api/docs/pricing, данные проверены 2026-07-31. Для сравнения: тариф gpt-5.4-nano — $0.20/$1.25, то есть в том же ценовом диапазоне, что и Luna.
Возьмём умеренную нагрузку: 10 млн входных и 1 млн выходных токенов. Luna обойдётся в $3.20, mini — в $12.00, а nano — в $3.25. При объёме 1 млн плюс 1 млн получится $1.40 против $5.25. После 200K входных токенов тариф Luna удваивается до $0.40/$1.80, но даже он ниже фиксированной цены mini — $0.75/$4.50. У mini нет отдельного тарифа для длинного контекста: всё её окно в 400K работает по единой ставке короткого контекста. Подробности по тарифам всей линейки — в гайде по ценам GPT-5.6.
Тест на одинаковых промптах: качество, токены и скорость
Мы отправили обеим моделям идентичные промпты через один API endpoint: задачу по программированию на поиск длины самой длинной корректной подстроки со скобками и задачу на рассуждение про улитку в колодце, которую запускали трижды. Обе модели дали верные ответы: для задачи со скобками предложили одинаковый алгоритм на стеке, а в задаче с улиткой во всех трёх запусках получили «28 дней». Разница была не в корректности, а в скорости и многословности ответов.
Качество и корректность
В задаче по коду Luna и mini выдали функционально одинаковые решения O(n) со стеком и базовым индексом-сентинелом — без ошибок с обеих сторон. В задаче на рассуждение обе модели верно получили 28 дней и отдельно учли, что на 28-й день улитка выбирается из колодца до того, как успевает сползти обратно. На этих двух несложных задачах модели можно считать равными: более трудные задачи на рассуждение мы не стресс-тестировали.
Скорость и задержка
Mini примерно вдвое быстрее по времени полного ответа. В трёх запусках задачи на рассуждение mini в среднем укладывалась в ~2.8 с, тогда как Luna — в ~5.5 с. В единственном тесте с кодом mini потребовалось 4.0 с против 4.6 с у Luna. Дополнительное время Luna соответствует её более развёрнутым ответам: 168 токенов против 76 у mini в задаче на рассуждение. Luna делает ставку на полноту, а не на мгновенный ответ.
«По сути, она так же быстра, как 5.4 mini при medium thinking, и рассуждает очень хорошо — на уровне выше 5.4». — r/codex, обсуждение «GPT-5.6 Luna is really underrated»
При настройках по умолчанию mini остаётся более быстрым вариантом.
Стоимость одной задачи
Более подробные ответы Luna с запасом компенсируются низкой ценой токена. В задаче на рассуждение Luna в среднем генерировала 168 выходных токенов против 76 у mini, но по текущим ценам такой ответ стоил примерно $0.001 у Luna и $0.004 у mini. Это значения менее цента на небольшой выборке (тест проведён 2026-07-31 через AIReiter API на gpt-5.6-luna и gpt-5.4-mini, с effort по умолчанию, на US endpoint; измерялось полное время ответа, а число токенов взято из API как completion tokens), поэтому воспринимать их стоит как ориентир, а не как полноценный бенчмарк. Но вывод однозначен: Luna дешевле в пересчёте на один правильный ответ.
Почему спор о том, «какая модель умнее», часто сводится к разным настройкам
По исходным показателям Luna опережает mini в задачах на код и рассуждение: SWE-Bench Pro — 62.7 против 54.4, GPQA Diamond — 92.3 против 88.0, Toolathlon — 53.4 против 42.9. Эти цифры взяты из model scorecards OpenAI. Единственный часто цитируемый результат с обратным выводом — индекс Intelligence Index от Artificial Analysis: GPT-5.4 получает 51 балл, Luna — 46. Однако в этом сравнении Luna запускалась с high effort, а GPT-5.4 — с xhigh effort. То есть бюджет рассуждений у моделей разный, и такое сопоставление нельзя назвать равным.
| Бенчмарк | GPT-5.6 Luna | GPT-5.4 mini | Примечание |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 62.7 | 54.4 | Luna выше |
| GPQA Diamond | 92.3 | 88.0 | Luna выше |
| MMMU Pro | 78.4 | 76.6 | Близкие результаты |
| Toolathlon | 53.4 | 42.9 | Luna выше |
| Terminal-Bench | 84.7 (v2.1) | 60.0 (v2.0) | Разные версии |
| OSWorld | 45.6 (v2.0) | 72.1 (Verified) | Разные протоколы |
Данные собраны из опубликованных OpenAI model scorecards и сверены с docsbot.ai.
При чтении этих цифр важно учитывать два нюанса. Во-первых, уровень effort: mini предлагает точную настройку None / Low / Medium / High / XHigh, тогда как Luna по умолчанию работает на высоком уровне рассуждений. Если выкрутить mini на xhigh и сравнить с Luna на настройках по умолчанию, итоговый показатель mini будет завышен. Во-вторых, строки не всегда сопоставимы напрямую. docsbot.ai отмечает, что результаты Terminal-Bench и OSWorld получены на разных версиях бенчмарков и по разным протоколам. Поэтому 72.1 у mini в OSWorld могут выглядеть выше, чем 45.6 у Luna, хотя фактически измеряется немного разное.
Помимо бенчмарков, у Luna более свежая отсечка знаний — февраль 2026 года против августа 2025 года у mini — и контекстное окно 1.05M против 400K.
Обсуждение о том, что Luna «на 96% дороже», уже устарело
Широко разошедшийся тест сообщества OpenAI показал, что Luna на 96% дороже mini в диалоге из шести ходов. Эта цифра реальна, но относится к периоду до снижения цен: замеры делали 11 июля, когда Luna стоила стартовые $1/$6. Кроме того, большая часть разницы возникла из-за бага с инвалидированием кэша в тестовом приложении, а не из-за самой модели. Когда автор перестал менять инструкции верхнего уровня на каждом ходу, переплата за Luna снизилась до 16.7%, при этом Luna оказалась на 9.9% быстрее и получила более высокую слепую оценку качества — 4.80 против 4.28.
При текущем тарифе $0.20/$1.20 Luna дешевле mini ещё до учёта кэширования, поэтому аргумент о кэше больше не влияет на выбор между Luna и mini. Но сам механизм полезно знать для оптимизации расходов: OpenAI берёт за запись в кэш 1.25× входного тарифа ($0.25/M для Luna сейчас), а чтение из кэша идёт со скидкой 90%; минимальный срок жизни кэша — 30 минут. Если приложение переписывает системный промпт на каждом ходу, кэшированный префикс инвалидируется, и вместо цены чтения вы платите за запись. Именно эта ловушка и породила показатель 96%.
Какую модель выбирать
Для большинства задач ответ теперь один — Luna. Она дешевле в обоих контекстных тарифах, не уступает или превосходит mini по качеству, предлагает более свежую базу знаний и окно в 2.6 раза больше. Mini стоит выбирать, когда задержка — жёсткое ограничение, либо когда необходима детальная регулировка effort, которой у Luna нет.
| Если вам нужно… | Выбор | Почему |
|---|---|---|
| Минимальная цена правильного ответа | Luna | $0.20/$1.20, примерно на 73% ниже mini |
| Минимальная задержка | mini | Примерно в 2× быстрее по полному времени ответа (~2.8 с против ~5.5 с в задаче на рассуждение) |
| Точная настройка effort от None до XHigh | mini | Luna доступна только на высоком уровне |
| Промпты больше 400K токенов | Luna | Окно 1.05M; у mini лимит 400K |
| Максимально краткий ответ | mini | На одинаковых задачах генерировала примерно вдвое меньше токенов |
Практичный вариант маршрутизации: использовать mini по умолчанию там, где важен её выигрыш в задержке, а Luna — как модель для эскалации и длинного контекста, где на первом месте качество и размер окна. Обе модели доступны через единый API под идентификаторами gpt-5.6-luna и gpt-5.4-mini, например через AIReiter GPT-5.6 Luna endpoint. Важно учесть один нюанс маршрутизации: флагманская Sol стоит $5/$30, то есть примерно в 25 раз дороже Luna. Если ваш endpoint сопоставляет сокращённый идентификатор gpt-5.6 с Sol, явно указывайте полный id gpt-5.6-luna.
FAQ
GPT-5.6 Luna дешевле GPT-5.4 mini?
Да, примерно на 73% при текущих тарифах. После снижения цены 30 июля 2026 года Luna стоит $0.20 за входные и $1.20 за выходные токены на миллион, а mini — $0.75 и $4.50 соответственно. Luna дешевле и по входным, и по выходным токенам.
GPT-5.6 Luna быстрее или медленнее 5.4 mini?
Медленнее — примерно в 2× в нашем тесте на одинаковых промптах: mini в среднем отвечала за ~2.8 с, Luna — за ~5.5 с в задаче на рассуждение. Luna обменивает скорость на более развёрнутое рассуждение; снижение effort сокращает разрыв.
Заменяет ли GPT-5.6 Luna линейку mini?
Нет. Luna — экономичный уровень в поколении GPT-5.6, а gpt-5.4-mini — отдельная, более старая компактная модель, которая по-прежнему продаётся и поддерживается.
GPT-5.4 nano или Luna: что дешевле?
Практически паритет. Luna стоит $0.20/$1.20, nano — $0.20/$1.25. Luna лишь немного дешевле по выходным токенам, относится к более новому поколению и имеет более позднюю отсечку знаний.
Когда вышли Luna и mini?
Luna вышла 9 июля 2026 года, а 30 июля 2026 года её цену снизили до текущего уровня. GPT-5.4 mini была выпущена 17 марта 2026 года.
Источники
- Текущие цены, проверены 2026-07-31: developers.openai.com/api/docs/pricing
- Запуск GPT-5.6, уровни линейки и правила записи в кэш: openai.com/index/gpt-5-6/
- Контролируемый тест стоимости многоходового диалога до снижения цены: community.openai.com
- Сводные данные по бенчмаркам и возможностям: artificialanalysis.ai, docsbot.ai