Цены на API GPT-6 Sol и Luna: стоимость, лимиты и выбор модели

На рекламном ценнике всё просто: миллион входных токенов GPT-6 Sol стоит $2, выходных — $10, а GPT-6 Luna — всего $0.10 и $0.50 соответственно. Но итоговый счёт меняется, когда в игру вступают кэширование, длинные промпты, уровень reasoning effort и неудачные задачи. Для массового извлечения данных и маршрутизации логично начать с Luna; Sol лучше подходит как универсальный вариант для API, а Astra стоит оставить для сценариев, где ошибка в многошаговом запуске обойдётся дороже экономии на токенах.

Выбирать нужно по стоимости задачи, а не токена

GPT-6 Sol и GPT-6 Luna — коммерческие API-модели, выпущенные 22 сентября 2026 года. OpenAI позиционирует Sol как более сильную универсальную модель, а Luna — как эффективный вариант для узких и повторяемых задач. У обеих моделей контекстное окно на 1.05 миллиона токенов и максимум 128,000 выходных токенов, согласно документации по моделям GPT-6.

На практике расклад такой:

Это решение о маршрутизации, а не утверждение, что самая дешёвая модель всегда делает задачу дешевле всего. Повторный запуск, пропущенное поле или неверный вызов инструмента легко сведут большую скидку на токены к нулю.

Цены на API GPT-6 Sol и Luna: все строки счёта

В таблице ниже приведены стандартные тарифы из документации OpenAI по ценам API в расчёте на один миллион токенов.

Идентификаторы моделей в API — gpt-6-sol и gpt-6-luna. Обе доступны через Responses и Chat Completions, а стандартные различия по функциям описаны на страницах соответствующих моделей. Если приложение использует вызовы инструментов с включённым reasoning, перед сменой идентификатора модели проверьте сочетание endpoint и effort: совместимость — тоже часть стоимости миграции.

По сравнению с опубликованными промо-тарифами GPT-5.6 модель Sol подешевела с $4/$20 до $2/$10. Для Luna цена снизилась с $0.20/$1.20 до $0.10/$0.50. Стоимость входных и кэшированных входных токенов уменьшилась ровно вдвое; выходные токены Luna подешевели сильнее, чем в два раза. В сравнении при запуске OpenAI называет новые тарифы на 50% ниже промоцен GPT-5.6, поэтому воспринимайте это сравнение как привязанное к конкретной дате.

Что на самом деле меняет сумму в счёте

Базовые тарифы скрывают три решения по тарификации, которые особенно важны в продакшене.

Длинный контекст доступен, но бесплатным не становится

Запросы, в которых больше 272,000 входных токенов, тарифицируются по повышенным тарифам длинного контекста. Контекстное окно составляет 1.05 миллиона токенов, но большой лимит не означает бесплатный объём. Запрос к Sol на 300,000 токенов с 20,000 выходных токенов обойдётся примерно в $1.20 за входные и $0.30 за выходные токены — всего $1.50 до учёта прочих корректировок. Для Luna тот же запрос будет стоить около $0.06 плюс $0.015, то есть $0.075.

Кэширование начинает экономить после первого повторного использования

Запись в кэш дороже обычного входного токена: $2.50 за миллион токенов у Sol и $0.125 у Luna. Чтение из кэша стоит 10% от обычной цены входных токенов. Если системный промпт стабилен и используется в нескольких запросах, после первой записи последующие чтения обходятся гораздо дешевле. Для разовых промптов кэширование само по себе экономии не даёт.

OpenAI также заявляет, что кэширование GPT-6 лучше переносит изменения вроде уровня reasoning effort и конфигурации инструментов. На практике измеряйте реальную долю попаданий в кэш, а не предполагайте, что любой визуально похожий запрос использует общий префикс.

Batch и Fast mode решают противоположные задачи

Batch и Flex вдвое снижают стандартные тарифы на входные и выходные токены. Это подходящий вариант для офлайн-классификации, массового извлечения данных и оценок, которым не нужен мгновенный ответ. Fast mode, наоборот, вдвое дороже стандартного режима: это покупка меньшей задержки, а не скидка.

Например, пакетная обработка 10 миллионов входных токенов Luna и 1 миллиона выходных будет стоить $0.50 + $0.25 = $0.75. Та же задача по стандартному тарифу обойдётся в $1.00 + $0.50 = $1.50. В Fast mode за тот же объём токенов придётся заплатить $3.00.

Как выбрать между Luna, Sol и Astra

GPT-6 Luna — разумная первая модель для больших очередей. В данных запуска, которые приводит Digital Applied, лучшие результаты Luna на агентских бенчмарках OpenAI ниже, чем у Sol, зато стоимость одной задачи существенно меньше. При максимальном уровне усилий Luna набрала 66.6% на DeepSWE в таблице, составленной по данным поставщика, при цене $0.22 за задачу, тогда как Sol получила 68.8% при $2.74. Это не универсальные цены: итоговый счёт зависит от ваших промптов и политики повторных попыток. Но пример хорошо показывает, почему Luna подходит для маршрутизации и фоновых задач.

GPT-6 Sol — более безопасная отправная точка для универсального API. Capital & Compute сообщает, что опубликованные тарифы Sol и Claude Sonnet 5 совпадают: $2 за входные токены, $10 за выходные и $0.20 за кэшированные входные токены. В независимом сравнении Intelligence Index преимущество оказалось на стороне Sol, однако на той же странице отдельно отмечено, что сводный бенчмарк не измеряет соответствие конкретной рабочей обвязке. Выбирайте Sol, когда качество работы с инструментами, кодом и полнота ответа настолько важны, что ошибки Luna обойдутся дороже сэкономленных токенов.

GPT-6 Astra остаётся моделью для эскалации. В собственной таблице OpenAI по максимальному уровню усилий Astra опережает Sol на AutomationBench, Agents’ Last Exam, FrontierCode, DeepSWE и OSWorld, а также показывает более низкую долю фактических ошибок. Это результаты поставщика, а не гарантия для вашей нагрузки, но их достаточно, чтобы держать Astra в качестве резервного маршрута при сбоях, а не отправлять в неё каждый запрос.

Обсуждение реальных пользователей хорошо показывает, зачем нужен такой fallback. В ветке Reddit о Luna 6 и Luna 5.6 пользователь u/AdmiralMcNugget написал: «Она ответила на заданный вопрос. Задайте тот вопрос, который вам нужен: “Какие товары соответствуют этим критериям?”» (обсуждение). Это опыт одного пользователя, а не результат бенчмарка, но он подсказывает полезную производственную проверку: возвращает ли модель запрошенный список или просто технически корректное резюме.

Что действительно подтверждают первые результаты

Доступные данные уверенно подтверждают тезис об экономии, но требуют осторожности в выводах о возможностях моделей.

В материалах о выпуске OpenAI сообщает, что Sol и Luna дешевле GPT-5.6, а Astra занимает позицию флагманской модели. Анализ графиков запуска от Digital Applied показал, что GPT-5.6 Sol всё ещё набрала больше GPT-6 Sol на двух приведённых графиках — DeepSWE и OSWorld, — хотя в описанных условиях новая модель стоила дешевле за задачу. Capital & Compute также предупреждает: обвязки бенчмарков от поставщика и независимые тестовые обвязки нельзя автоматически считать сопоставимыми.

Ранние отзывы пользователей в упомянутых обсуждениях неоднозначны. Одни пользователи API считают, что низкая цена делает Luna более подходящей для их сценариев; другие жалуются на более короткие или менее полные ответы и на то, что приходится сильнее прорабатывать промпты. Главный практический вопрос звучит не как «Какая модель победила?», а как «Сохраняется ли экономия на токенах после учёта повторных запросов, пропущенных полей и ошибок вызова инструментов?»

Проведите небольшую проверку на отложенной выборке и измерьте три показателя: стоимость завершённой задачи, долю запросов с необходимым уточнением и долю критических ошибок. Сравните Luna на максимальном уровне усилий и Sol в режимах xhigh или max с текущей моделью. Набор тестов должен оставаться неизменным: если одновременно менять промпты и настройки effort, результат будет трудно интерпретировать.

FAQ по API GPT-6 Sol и Luna

Сколько стоит API GPT-6 Sol?

GPT-6 Sol стоит $2 за миллион входных токенов, $0.20 за миллион кэшированных входных токенов и $10 за миллион выходных токенов. Запись в кэш стоит $2.50 за миллион токенов.

Сколько стоит API GPT-6 Luna?

GPT-6 Luna стоит $0.10 за миллион входных токенов, $0.01 за миллион кэшированных входных токенов и $0.50 за миллион выходных токенов. Запись в кэш стоит $0.125 за миллион токенов.

Что лучше для кодинг-агентов — GPT-6 Sol или Luna?

Начните с Sol, если важны качество кода и надёжность вызовов инструментов. Luna стоит протестировать для фоновых субагентов и повторяющихся задач, где низкая стоимость завершённой задачи важнее возможностей флагманского уровня.

Есть ли у GPT-6 Sol и Luna отдельные тарифы для длинного контекста?

Да. При объёме свыше 272,000 входных токенов опубликованные тарифы составляют $4/$15 для входных/выходных токенов Sol и $0.20/$0.75 для входных/выходных токенов Luna. Правило тарификации длинного контекста применяется ко всему запросу.

Batch и Flex дешевле?

Да. OpenAI указывает половинные стандартные тарифы на входные и выходные токены для обработки через Batch или Flex. Эти режимы предназначены для задач, которые могут подождать, а не для интерактивных запросов.

С чего начать?

Используйте Luna для массовых структурированных задач, Sol — для большей части продакшен-трафика API, а Astra — для сценариев, где неудачный запуск обойдётся дороже разницы в цене. Проверяйте такую маршрутизацию по стоимости завершённой задачи в вашей системе, а не только по цене токенов.

Практический вывод

Сначала переведите предсказуемые массовые задачи на GPT-6 Luna. Для работы с кодом и инструментами подключите GPT-6 Sol через тот же интерфейс, а GPT-6 Astra оставьте маршрутом эскалации. Такая трёхуровневая схема позволяет воспользоваться снижением цен, не делая ошибочного вывода, будто более дешёвый токен автоматически означает более дешёвый результат.