Kurz gesagt: OpenAI erweitert die GPT-6-Familie um Sol und Luna. Beide Modelle kosten in der API nur halb so viel wie ihre GPT-5.6-Vorgänger und profitieren von effizienterer Inferenz sowie verbessertem Prompt-Caching. Bei der reinen Modellleistung fällt der Generationssprung laut Artificial Analysis dagegen eher gering aus, während sich bei Halluzinationen deutlichere Verbesserungen zeigen.
Nach GPT-6 Astra bringt OpenAI mit GPT-6 Sol und GPT-6 Luna zwei günstigere Varianten der neuen Modellgeneration auf den Markt. Sol ist für anspruchsvollere Aufgaben wie Wissensarbeit, Coding und agentische Workflows vorgesehen, während Luna stärker auf geringe Kosten, hohe Geschwindigkeit und große Anfragevolumen ausgelegt ist. Astra bleibt das leistungsfähigste Modell innerhalb der GPT-6-Reihe.
Die zentrale Neuerung ist vor allem wirtschaftlicher Natur. GPT-6 Sol kostet über die API im Standardtarif 2 Dollar pro Million Eingabe-Tokens und 10 Dollar pro Million Ausgabe-Tokens. Bei GPT-6 Luna liegen die Preise bei 0,10 beziehungsweise 0,50 Dollar. Damit halbiert OpenAI die Kosten gegenüber den jeweiligen GPT-5.6-Vorgängern.
Ein Teil dieser Einsparungen soll durch effizientere Inferenz und verbessertes Prompt-Caching entstehen. Wiederkehrende Anweisungen und bereits verarbeiteter Kontext können häufiger aus dem Cache abgerufen werden. Für zwischengespeicherte Input-Tokens gewährt OpenAI einen Rabatt von bis zu 90 Prozent. Gerade bei wiederkehrenden oder umfangreichen Workloads kann dieser Mechanismus die laufenden Kosten zusätzlich reduzieren.
Günstiger, aber nicht wesentlich leistungsfähiger
Die Benchmarking-Plattform Artificial Analysis bestätigt den Kostenvorteil. Im Intelligence Index kostet eine Aufgabe mit GPT-6 Sol bei maximalem Reasoning durchschnittlich 1,06 Dollar, gegenüber 1,99 Dollar beim Vorgänger GPT-5.6 Sol. Bei Luna sinken die Kosten von 0,18 auf 0,07 Dollar.
Bei der Leistung selbst fallen die Fortschritte wesentlich kleiner aus. GPT-6 Sol erreicht im Intelligence Index 48 Punkte und bewegt sich damit ungefähr auf dem Niveau seines Vorgängers. Im Coding Agent Index verbessert sich Sol um zwei Punkte auf 57. GPT-6 Luna bleibt mit 37 Punkten im Intelligence Index unverändert und verliert beim Coding Agent Index zwei Punkte auf 41. In einzelnen Tests für Wissensarbeit schneiden beide Modelle sogar schlechter ab.
Deutlich positiver entwickelt sich die Halluzinationsrate. Im Benchmark AA-Omniscience sinkt sie bei Sol von 92 auf 60 Prozent und bei Luna von 93 auf 77 Prozent. Allerdings beantwortet Sol auch häufiger Fragen nicht: Die Antwortrate fällt von 99 auf 83 Prozent, gleichzeitig sinkt die Genauigkeit von 59 auf 54 Prozent.
Damit liegt der Schwerpunkt von GPT-6 Sol und Luna weniger auf einem deutlichen Leistungssprung als auf einem günstigeren Verhältnis von Kosten und Leistungsfähigkeit. OpenAI positioniert beide Modelle entsprechend für Einsatzszenarien, in denen Wirtschaftlichkeit, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit eine größere Rolle spielen.
GPT-6 Sol und Luna stehen zunächst in ChatGPT Work, Codex und über die API zur Verfügung, nicht im normalen Chat. In Work und Codex erhalten Nutzer der Tarife Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu Zugriff auf beide Modelle. Für Free und Go steht Luna in der Desktop-App bereit.
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