OpenAI ergänzt GPT-6 um die günstigeren Modelle Sol und Luna

OpenAI erweitert seine GPT-6-Modellfamilie um GPT-6 Sol und GPT-6 Luna. Beide Modelle sollen anspruchsvolle Aufgaben kostengünstiger bearbeiten. Ihre API-Preise pro Token, also verarbeiteter Texteinheit, liegen 50 Prozent unter den Aktionspreisen der jeweiligen GPT-5.6-Vorgänger.

Mit GPT-6 Sol und GPT-6 Luna bietet OpenAI zwei schnellere und günstigere Ergänzungen zu GPT-6 Astra an. Die Nutzung über die API wird nach Token abgerechnet. Bei Sol kosten eine Million Eingabe-Token 2 US-Dollar und eine Million Ausgabe-Token 10 US-Dollar. Für Luna verlangt OpenAI 0,10 US-Dollar für die Eingabe und 0,50 US-Dollar für die Ausgabe.

Günstigere Modelle für professionelle Arbeitsabläufe

OpenAI trainierte Sol und Luna nach ähnlichen Methoden wie GPT-6 Astra. Die neuen Modelle sollen Fortschritte bei professionellen Aufgaben, Faktentreue, Programmierung, Computernutzung und Ausrichtung übernehmen. Mit Ausrichtung ist die Übereinstimmung des Modellverhaltens mit menschlichen Absichten und Werten gemeint. Verbesserungen bei Zwischenspeicherung und Berechnung sollen die geringeren Preise ermöglichen. Astra bleibt nach Angaben des Unternehmens das leistungsfähigste Modell der Familie.

Im AutomationBench 1.0.6 erreichte GPT-6 Sol mit sehr hohem Rechenaufwand, also einer Einstellung, die bestimmt, wie viel Rechenleistung das Modell für eine Aufgabe einsetzt, 33,2 Prozent bei Kosten von 0,27 US-Dollar je Aufgabe. Der Vergleichstest prüft KI-Systeme anhand vollständiger betrieblicher Arbeitsabläufe mit 47 Werkzeugen aus Vertrieb, Marketing, Betrieb, Kundendienst, Finanzen und Personalwesen.

Claude Opus 5 kam bei maximalem Rechenaufwand auf 26,9 Prozent. Seine Kosten je Aufgabe lagen laut Vergleichstabelle beim 11,1-Fachen von GPT-6 Sol. Sol übertraf außerdem GPT-6 Astra bei niedrigem Rechenaufwand: Astra erzielte 30,3 Prozent und kostete je Aufgabe das 3,9-Fache.

Claude Fable 5.1 mit Rückgriff auf Opus 5 erreichte bei maximalem Rechenaufwand 31,4 Prozent und kostete mehr als das 8,9-Fache von Sol. Dieser Wert bildet die tatsächlichen Kosten jedoch nicht vollständig ab, weil die Ausgaben für den Rückgriff auf Opus 5 nicht ausgewiesen sind. Dieser kam bei rund 40 Prozent der Aufgaben zum Einsatz.

Luna verbessert Ergebnis und Kosten

GPT-6 Luna steigerte sein Ergebnis im AutomationBench bei hohem Rechenaufwand gegenüber dem Vorgänger um 5,4 Prozentpunkte. Gleichzeitig sanken die Kosten je Aufgabe um 58 Prozent.

Im Vergleichstest Agents’ Last Exam erreichte GPT-6 Sol bei maximalem Rechenaufwand 56,4 Prozent. Der Test bewertet KI-Systeme anhand komplexer professioneller Arbeitsabläufe. Sol lag über dem höchsten Ergebnis von Claude Opus 5 in dieser Auswertung und verursachte 60 Prozent geringere Kosten je Aufgabe.

Weniger Fehler bei Tatsachenangaben

Für seine interne Prüfung der Faktentreue verwendet OpenAI anonymisierte reale ChatGPT-Unterhaltungen, in denen Nutzer Fehler der Modelle gemeldet haben. GPT-6 Sol machte dort etwa halb so viele Fehler wie sein Vorgänger und näherte sich nach Angaben des Unternehmens der Zuverlässigkeit von Astra an.

Auch GPT-6 Luna verbesserte sich in dieser Prüfung. Bei höherem Rechenaufwand erreichte das Modell die Faktentreue von GPT-5.6 Sol zu ungefähr einem Hundertstel der Kosten. Weitere Angaben zu den Modellen und Preisen stehen in der Veröffentlichung von OpenAI.