Przejdź do treści

Model kosztów GPT-6 Luna

Zaktualizowano September 23, 2026 · pierwsza publikacja September 23, 2026

GPT-6 Luna to tani model w rodzinie GPT-6 od OpenAI, wydany 22 września 2026 roku razem z GPT-6 Sol. OpenAI kieruje go do pracy o dużym wolumenie z jasnym celem: streszczanie, ekstrakcja danych i szybkie pytania. Przy $0.10 za 1M tokenów wejścia to model, do którego warto kierować ruch w pierwszej kolejności, a od którego odchodzić dopiero wtedy, gdy zadanie pokaże, że potrzebuje więcej.

Ceny GPT-6 Luna

PoziomWejścieWejście w cacheWyjście
Standard$0.10$0.01$0.50
Batch lub flex$0.05$0.005$0.25
Tryb fast$0.20$0.02$1.00
Długi kontekst (ponad 272K wejścia)$0.20$0.02$0.75

Za 1M tokenów, wg strony cennika OpenAI. Zapis do cache kosztuje $0.125. Luna ma takie samo okno kontekstu 1,050,000 tokenów jak reszta GPT-6, datę odcięcia wiedzy z maja 2026 roku (najnowszą z trzech) i pełny zakres effort od none do max.

Ten sam wynik co GPT-5.6 Luna, o 61% taniej za zadanie

Artificial Analysis przepuścił obie generacje Luna przez swój Intelligence Index (v4.3.2) na maksymalnym effort.

ModelWynik indeksuKoszt zadaniaSzybkość wyjścia
GPT-6 Luna (max)37$0.07132.2 tokens/s
GPT-5.6 Luna (max)37$0.18142.3 tokens/s
GPT-6 Sol (low)33.9$0.13—

Wynik się nie zmienił. Koszt zadania spadł o 61%, głównie dzięki niższej cenie za token. GPT-6 Luna na max wygrywa też z GPT-6 Sol na effort low, zarówno pod względem wyniku, jak i kosztu. Jeśli uruchamiałeś Sol na low, żeby oszczędzać, to według tego indeksu Luna na max jest lepszym wyborem.

Ile kosztuje duży wolumen

Milion żądań klasyfikacji miesięcznie, każde z 600 tokenami wejścia i 100 tokenami wyjścia, bez cache:

ModelKoszt miesięczny
GPT-6 Luna, batch$55
GPT-6 Luna$110
GPT-5.6 Luna$240
Claude Haiku 4.5$1,100
GPT-6 Sol$2,200
GPT-6 Astra$11,000

Claude Haiku 4.5 kosztuje 10× więcej za token, a w tym samym indeksie zdobył 15 punktów jako model bez rozumowania. Przeniesienie tej samej pracy z Sol na Luna obniża rachunek o 95%, dlatego opłaca się zbudować router, który wysyła do Sol tylko trudne przypadki.

Haczyk: latencja i rozwlekłość

Powyższe wyniki indeksu dotyczą maksymalnego effort, a przy nim Luna wolno startuje. Artificial Analysis zmierzył 104 sekundy do pierwszego tokena. Zużył też 150M tokenów wyjścia w całym indeksie, przy medianie 84M, co Artificial Analysis opisuje jako nieco rozwlekłe. Ta rozwlekłość jest już wliczona w $0.07 za zadanie, więc liczba kosztu się broni, ale czekanie nie nadaje się do czatu z użytkownikiem.

Dla ruchu interaktywnego uruchamiaj Luna na none, low albo domyślnym medium i mierz dokładność na swoich promptach. Wyniki na tej stronie dotyczą wyłącznie effort max, więc dokładność przy niższych ustawieniach trzeba sprawdzić samemu, a nie wyczytać. Effort max zostaw na zadania wsadowe, gdzie opóźnienie nie ma znaczenia, a cena batch dodatkowo obniża rachunek o połowę.

Limity szybkości rosną szybciej niż przy Sol

Luna zaczyna od 500K tokenów na minutę w Tier 1, tak jak Sol, ale w Tier 5 osiąga 180M tokenów na minutę (Sol zatrzymuje się na 40M), z maksymalnie 30,000 żądań na minutę. Przy masowych pipeline'ach ten zapas ma takie samo znaczenie jak cena.

Jak używać Luna

Źródła: strona modelu GPT-6 Luna od OpenAI, Artificial Analysis: GPT-6 Luna, Artificial Analysis: GPT-5.6 Luna, TechCrunch. Ceny odczytane 23 września 2026.

Powiązane


Chcesz zastosować to w swoim stosie? Przynieś faktury dostawców, logi bramy i najważniejsze przepływy pracy; wskażemy czynniki kosztów i ścieżkę oszczędności. Umów bezpłatny audyt →

Wróć do finopsllm.com