Компания OpenAI только что значительно удешевила свою самую недорогую модель искусственного интеллекта

Компания OpenAI снизила цены на API для всей линейки GPT-5.6, обосновав этот шаг результатами работы по повышению эффективности, которую помогла обеспечить сама модель. GPT-5.6 Luna — самый быстрый и доступный тарифный план — теперь стал на 80 % дешевле, а GPT-5.6 Terra, сбалансированная модель для повседневной работы, подешевела на 20 %. Изменения вступили в силу 30 июля.
Цены на подписку и лимиты бюджета для ChatGPT и Codex остаются прежними, однако использование Terra и Luna теперь требует меньшего количества кредитов в рамках этих тарифных планов.
В API доступен новый режим «Fast»
Компания OpenAI также представила для API «Быстрый режим», заменивший прежний уровень «Приоритетная обработка». Для модели GPT-5.6 Sol «Быстрый режим» работает до 2,5 раз быстрее, чем «Стандартная обработка», при этом стоимость в два раза выше, качество результатов не изменяется, а существующие запросы с пометкой «priority» автоматически переносятся в новый режим.
Что касается производительности, OpenAI заявляет, что Luna теперь не уступает моделям, которые год назад считались передовыми, при стоимости примерно 6 центов за доллар за задачу и скорости, превышающей их почти в девять раз. Компания также провела прямое сравнение Luna с конкурентом: по тесту «Agents’ Last Exam», предназначенному для оценки профессиональной деятельности, Luna, как утверждается, превосходит Claude Fable 5 при ориентировочной стоимости одной задачи почти на 99 % ниже.
OpenAI объясняет достигнутые результаты работой на трёх уровнях: архитектура модели, системы вывода и агентный интерфейс, связывающий модели с инструментами. Примечательно, что, по заявлению компании, сама модель GPT-5.6 Sol помогла выявить эти возможности для повышения эффективности, самостоятельно переписав производственные ядра и проведя сотни экспериментов с целью улучшения генерации токенов. Работа по оптимизации ядра позволила сократить затраты на обслуживание модели «от начала до конца» на 20 %, а эксперименты повысили эффективность генерации токенов более чем на 15 %.








