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Halb so viele Fehler: OpenAI schickt GPT-6 Sol und Luna ins Rennen
Keine drei Wochen nach GPT-6 Astra wächst die neue Modellfamilie. Mit GPT-6 Sol und GPT-6 Luna bringt OpenAI zwei schnellere und günstigere Varianten an den Start. Besonders deutlich fällt der Preisvergleich zum Vorgänger aus, während Astra weiterhin das leistungsfähigste Modell bleibt.
Bei GPT-6 Sol halbiert OpenAI die API-Preise gegenüber GPT-5.6 Sol. Eine Million Input-Tokens kosten künftig 2 statt 4 US-Dollar, beim Output sinkt der Preis von 20 auf 10 US-Dollar. Luna wird noch deutlich günstiger angeboten: Eine Million Input-Tokens kosten 0,10 statt 0,20 US-Dollar, beim Output werden 0,50 statt zuvor 1,20 US-Dollar fällig.
Der Preis ist dabei nicht das einzige Argument. OpenAI zufolge wurden Sol und Luna mit ähnlichen Methoden wie GPT-6 Astra trainiert und sollen dessen Fortschritte unter anderem bei professionellen Aufgaben, Coding, Computernutzung und Alignment in günstigere Modellklassen übertragen. Astra bleibt dennoch die Spitze der Familie und ist laut OpenAI weiterhin für besonders anspruchsvolle Aufgaben vorgesehen.
Unter Aligment versteht man das Befolgung vorgegebener Leitlinien beziehungsweise, dass die KI so handelt, wie es vom Menschen beabsichtigt war.
Die niedrigeren Preise gelten ausschließlich für die Nutzung über die API. An den Abopreisen von ChatGPT Plus, Pro oder den Business-Tarifen ändert sich dadurch nichts.
Besonders groß sollen die Fortschritte bei der sogenannten Faktentreue ausfallen. In einer internen OpenAI-Auswertung auf Basis anonymisierter ChatGPT-Unterhaltungen, in denen Nutzer zuvor Fehler gemeldet hatten, macht GPT-6 Sol demnach ungefähr halb so viele Fehler wie GPT-5.6 Sol. Luna soll bei höherem Reasoning-Aufwand wiederum ungefähr die Faktentreue des bisherigen GPT-5.6 Sol erreichen – zu rund einem Hundertstel der Kosten.
Die Zahlen sind allerdings mit Vorsicht zu lesen: OpenAI weist selbst darauf hin, dass die verwendeten Unterhaltungen gezielt fehleranfällige Fälle abbilden und damit nicht für die gewöhnliche Nutzung repräsentativ sind.
Auch bei Coding-Aufgaben verspricht OpenAI einen deutlichen Sprung. Im DeepSWE-Benchmark erreicht GPT-6 Sol mit maximalem Reasoning-Aufwand 68,8 Prozent und liegt damit nur 1,1 Prozentpunkte hinter Claude Fable 5 in dessen stärkster getesteter Konfiguration. Die Kosten pro Aufgabe sollen dabei rund 80 Prozent niedriger ausfallen. GPT-6 Luna kommt auf 66,6 Prozent.
Zusätzlich überarbeitet OpenAI das Prompt-Caching. Wiederverwendete Input-Tokens werden bei GPT-6 mit 90 Prozent Rabatt abgerechnet. Gleichzeitig soll das Caching häufiger greifen, wenn Agenten oder lange Unterhaltungen bereits verarbeiteten Kontext erneut verwenden. Für Entwickler dürfte das vor allem bei dauerhaft laufenden Agenten und großen Kontextfenstern relevant sein.
Auch das Kommunikationsverhalten soll sich Astra annähern. OpenAI verspricht klarere, etwas kürzere Antworten, weniger Fachjargon und weniger unnötige Details. Bei Alignment-Tests schneiden Sol und Luna laut Anbieter ebenfalls besser ab als ihre jeweiligen GPT-5.6-Vorgänger.