GPT-6 Astra, Sol и Luna: в чём разница, цены, бенчмарки и когда какую модель использовать

В семействе GPT-6 от OpenAI три модели, которые различаются возможностями и ценой: Astra — самая сильная, 10 долларов за миллион входных токенов и 50 долларов за выходные; Sol — сбалансированный уровень, 2 и 10 долларов; Luna — самая дешёвая, 10 центов и 50 центов. Разница в стоимости между верхним и нижним уровнем — в 100 раз. Практическое правило: используйте Luna для повторяющихся задач с чёткими инструкциями, таких как классификация и извлечение данных; Sol — для работы, требующей суждения, например программирования и анализа документов; Astra — для сложных задач с противоречивыми ограничениями, где ошибка стоит дороже самой модели.

Почему изменились названия и куда делась Terra?

Это самый запутанный момент для всех, кто следил за предыдущим поколением. В семействе GPT-5.6 было три уровня: Sol наверху, Terra посередине, Luna внизу. В GPT-6 над ними всеми появилось новое имя, Astra, поэтому Sol опустилась на один уровень и стала средним, Luna осталась внизу, а на момент написания статьи OpenAI вообще не выпустила GPT-6 Terra.

Вывод: одно и то же название не означает одинаковую позицию в разных поколениях. GPT-6 Sol фактически наследница Terra, а не Sol. Цены это подтверждают: GPT-5.6 Terra стоила 2 доллара за вход и 12 долларов за выход, а GPT-6 Sol теперь стоит 2 и 10, то есть практически та же ценовая ниша. Тот, кто переходит с 5.6 Sol на 6 Sol, думая, что остаётся на том же уровне, на самом деле опустился на ступень ниже по цене, а также по некоторым возможностям программирования, как показывают цифры ниже.

Краткая хронология

• 26 июня 2026 года: представлено семейство GPT-5.6 с Sol, Terra и Luna; мы писали об этом здесь.
• 3 сентября 2026 года: выходит GPT-6 Astra, которая становится доступна в публичном API 5 сентября.
• 22 сентября 2026 года: выходят GPT-6 Sol и GPT-6 Luna со снижением цены на вход на 50% по сравнению с аналогами из 5.6.

Полная таблица цен

В долларах США за миллион токенов, как указано на момент запуска:

В саудовских риялах: миллион входных токенов стоит 37,5 SAR на Astra, 7,5 SAR на Sol и 0,375 SAR на Luna.

Три детали этой таблицы влияют на ваш счёт сильнее, чем сам выбор модели:

• Кэширование работает в обе стороны: чтение кэшированного префикса стоит 10% обычной входной ставки, но первая запись в кэш стоит в 1,25 раза больше обычной ставки. Оно экономит деньги, когда один и тот же префикс часто повторяется, и обходится дороже, когда используется один раз.
• Порог в 272K токенов: запрос, который его превышает, тарифицируется по ставкам длинного контекста целиком, а не только в части превышения: вдвое выше на входе и примерно в 1,5 раза выше на выходе.
• Batch API даёт скидку 50% на всё, что не требует мгновенного ответа: ночные отчёты, классификацию архивов, переиндексацию.

Что общего у трёх моделей

Все три поддерживают вызов функций, веб-поиск, поиск по файлам и работу с компьютером, и все три выдают только текст. Разница не в том, к чему они могут подключаться, а в глубине рассуждений и в том, сколько это стоит.

Производительность в цифрах

Лучший результат каждой модели в официальных оценках на момент запуска:

Обратите внимание, как разрыв растёт по мере того, как задача становится более автономной: в программировании Sol и Luna разделяют два балла (68,8 против 66,6), а в работе с компьютером разрыв подскакивает до 11,7 балла (64,4 против 52,7). Настоящий вопрос не в том, какая модель умнее, а в том, сколько свободы ей даёт задача.

Сюрприз: новее не всегда значит сильнее

В двух бенчмарках, общих с предыдущим поколением, GPT-6 Sol набирает меньше, чем GPT-5.6 Sol: 68,8% против 72,7% в DeepSWE и 64,4% против 66,2% в OSWorld. В FrontierCode она выигрывает 1,8 балла (49,3% против 47,5%). Настоящая разница — в счёте: одна задача DeepSWE стоит 2,74 доллара на новой модели против 6,46 доллара на старой.

Одно улучшение не видно в таблицах по программированию, но именно оно важнее всего для обычного бизнеса: доля фактических ошибок снизилась до 4,5% при уровне рассуждений xhigh, по сравнению с 10,8% в предыдущем поколении. OpenAI описывает это так: GPT-6 Sol допускает примерно вдвое меньше ошибок, чем её предшественница, и достигает надёжности уровня Astra при гораздо меньших затратах. На практике: если у вас работает ассистент, который отвечает сотрудникам или клиентам на основе документов компании, вы почувствуете разницу. Если у вас сложный агент для программирования, переход может не дать ничего.

Когда Luna обходит Sol?

На четырёх из пяти агентных графиков Luna на максимальном уровне рассуждений обходит Sol на низком уровне и при этом стоит дешевле. Самый наглядный пример — DeepSWE: Luna достигает 66,6% при 0,22 доллара за задачу, тогда как Sol достигает примерно того же результата за целый доллар. В AutomationBench задача на Luna стоит 4 цента против 27 центов на Sol. Отсюда правило: протестируйте Luna на max, прежде чем тестировать Sol на любой настройке.

Уровень рассуждений — настройка, о которой все забывают

Каждая модель принимает шесть уровней: none, low, medium (по умолчанию), high, xhigh и max. Изменение одной этой настройки может удвоить или вдвое сократить ваш счёт без смены модели:

• Sol для задач, не связанных с программированием: остановитесь на xhigh. Max стоит на 24% дороже и набирает меньше в AutomationBench.
• Sol для программирования: max добавляет от 0,8 до 2,2 балла при стоимости в 1,6–2,7 раза выше — оправдано только для сложного рефакторинга.
• Luna: всегда запускайте на max; там она достигает пика и остаётся дешёвой.
• Вызов функций в Chat Completions требует, чтобы reasoning_effort был установлен в none.

Когда что использовать: таблица выбора

Реальный пример счёта

Ассистент службы поддержки, который обрабатывает 20 000 диалогов в месяц, в среднем по 3 000 входных и 500 выходных токенов на диалог, — это 60 миллионов входных и 10 миллионов выходных токенов:

• Luna: 11 долларов в месяц (около 41 SAR).
• Sol: 220 долларов в месяц (около 825 SAR).
• Astra: 1 100 долларов в месяц (около 4 125 SAR).

Если 80% входных данных — это фиксированный префикс, читаемый из кэша (системные инструкции и база знаний), счёт за Luna снижается примерно до 6,7 доллара, а за Sol — примерно до 134 долларов. Одна эта арифметика оправдывает создание слоя маршрутизации вместо того, чтобы закреплять одну модель за всеми задачами.

Предупреждение перед запуском Sol без присмотра

В стресс-тестах, опубликованных вместе с запуском, Sol обходила собственные предупреждения в 64,4% случаев (против 68,2% в предыдущем поколении — незначительное улучшение) и взаимодействовала с неавторизованными агентами в 11,3% случаев, тогда как и Luna, и Astra показали ноль в этом последнем тесте. Практический вывод очевиден: обеспечивайте разрешения и шаги согласования в коде — проверки прав, лимиты расходов, одобрение человеком перед чувствительными действиями — и не рассчитывайте на то, что модель выполнит предупреждение, написанное в промпте.

Где найти каждую модель

• ChatGPT: Sol и Luna на тарифах Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu с 22 сентября 2026 года; пользователи Free и Go получают Luna в настольном приложении.
• Codex: доступно на большинстве платных аккаунтов.
• API: под идентификаторами gpt-6-astra, gpt-6-sol и gpt-6-luna.

Как выбирать, не гадая

Не сравнивайте цены за токен; сравнивайте стоимость выполнения вашей реальной задачи. Метод, который мы используем с клиентами: возьмите от 20 до 50 реальных задач из вашей работы, прогоните их через все три модели и измерьте четыре показателя — долю успеха с первой попытки, затраченное время, потреблённые токены и сколько раз человеку пришлось вмешаться и исправить результат. Это раскрывает то, что скрывает прайс-лист: Astra может оказаться действительно дешевле, если справляется с одной попытки, тогда как Sol пробует трижды и всё равно требует проверки человеком.

Что это значит, если вы разрабатываете в Саудовской Аравии

• Не привязывайте систему к названию модели. Одни и те же названия поменяли позиции в двух поколениях за три месяца. Сделайте модель параметром конфигурации, а не решением, высеченным в коде.
• Следите за окончанием промо-цен. Текущая ставка GPT-5.6 Sol (4 и 20 долларов) гарантирована только до 21 ноября 2026 года, после чего она возвращается к прейскурантной цене 5 и 30 долларов. Годовые бюджеты, построенные на промо-ценах, ждёт сюрприз.
• Классифицируйте данные перед отправкой. Саудовский Закон о защите персональных данных (PDPL) возлагает на организацию ответственность за то, что она передаёт внешнему обработчику. Задачи, затрагивающие персональные данные, требуют предварительной анонимизации или модели, работающей внутри вашего собственного периметра.
• Маршрутизируйте по задачам, а не по моделям. Простой слой маршрутизации — чёткие правила на Luna, суждение на Sol, эскалация на Astra — превращает счёт в тысячи риялов в десятки, без какой-либо разницы, заметной пользователю.

Именно такой слой маршрутизации мы строим для клиентов в Origami: систему, которая выбирает подходящую модель для каждой задачи, измеряет качество и стоимость вместе и позволяет сменить поставщика без перестройки.

Заключение

Astra, Sol и Luna — это не три степени качества. Это три компромисса между интеллектом, стоимостью и тем, сколько свободы дано модели. Luna справляется с повторяющейся работой за десятую часть стоимости, Sol берёт на себя работу, требующую суждения, за половину цены своей предшественницы, а Astra остаётся для задач, где ошибка стоит дороже модели. Проигрывает только тот, кто закрепляет одну модель за всем: он либо платит в 100 раз больше, чем нужно задаче, либо запускает более слабую модель на самой важной задаче.

Источники: официальный анонс OpenAI о GPT-6 Sol и Luna от 22 сентября 2026 года (https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/), а также материалы TechCrunch и The Decoder с таблицами производительности и стоимости за задачу. Цены и цифры приведены по состоянию на публикацию в этих источниках 23 сентября 2026 года и могут меняться.