OpenAI senkt GPT-5.6 Luna-Preis um 80%, da günstige Konkurrenten an Boden gewinnen

Chinesische Open-Weight-Modelle ziehen weiterhin Token-Verkehr von US-Labors wegen des Preises an, insbesondere für Entwickler, die große Batches von KI-Arbeiten ausführen.

OpenAI kündigte neue Preise für Luna an: 0,20 US-Dollar pro Million Eingabetokens und 1,20 US-Dollar pro Million Ausgabetokens. Die Preise für Terra, die mittlere Stufe für alltägliche Aufgaben, sanken um 20 % auf 2 US-Dollar und 12 US-Dollar pro Million Tokens. Sol, das beste Codierungsmodell von OpenAI, blieb bei 5 US-Dollar pro Million Eingabetokens und 30 US-Dollar pro Million Ausgabetokens.

Das Unternehmen hat seine vorherige Priority-Processing-Stufe durch einen neuen „Fast Mode“ ersetzt, der Sol nach eigenen Angaben bis zu 2,5-mal schneller als die Standardverarbeitung ausführen kann, während das gleiche Maß an Modellintelligenz beibehalten wird.

Der Fast Mode kostet doppelt so viel, sodass Sol im Fast-Tier 10 US-Dollar pro Million Eingabetokens und 60 US-Dollar pro Million Ausgabetokens kostet. Die Änderung ist abwärtskompatibel, und Entwickler, die bereits die Priority-Stufe nutzten, werden automatisch migriert und müssen ihre Integrationen nicht ändern, so OpenAI.

Die neuen Preise ändern auch, wie kostenpflichtige Pläne die Nutzung abrechnen. Terra und Luna werden in ChatGPT Work und Codex weniger Gutschriften verbrauchen, aber die Preise der Abonnements und Kontingentbudgets bleiben unverändert.

OpenAI sagt, dass einige der Einsparungen auf die Arbeit von Sol zurückzuführen sind. Das Modell hat Produktionskernels neu geschrieben, Experimente zur Token-Generierung durchgeführt und Trainingsläufe überwacht, wobei es eingegriffen hat, wenn etwas schiefging, sagte das Unternehmen, alles unter menschlicher Aufsicht. Sols Experimente erhöhten die Effizienz der Token-Generierung um mehr als 15 %, und diese Kernel-Arbeit senkte die Kosten für die Bereitstellung des Modells um 20 %.

Wir sind bestrebt, die Modellfrontier in Bezug auf Kosteneffizienz, Fähigkeiten und Geschwindigkeit voranzutreiben.

Ab heute senken wir die Preise für GPT-5.6 Luna um 80 % und GPT-5.6 Terra um 20 % und bieten eine schnellere Option für GPT-5.6 Sol in der API an.

Die niedrigeren Preise von Luna und Terra sind… pic.twitter.com/rFhK7XKedp

— OpenAI (@OpenAI) Juli 30, 2026

Das Unternehmen behauptet, Luna sei mit Frontiers-Modellen von vor einem Jahr vergleichbar, bei etwa sechs Cent auf den Dollar pro Aufgabe und etwa neunmal der Geschwindigkeit. Darüber hinaus sagte OpenAI, Luna habe Anthropics Fable 5 in seinem internen Benchmark „Agents’ Last Exam“ übertroffen, bei einer geschätzten Kosten pro Aufgabe, die um 99 % niedriger war, ein Vergleich, für den das Unternehmen keine zugrunde liegenden Daten veröffentlicht hat.

Hoda Noorian von Notion sagt, die Tests des Unternehmens hätten ergeben, dass Terra eine Qualität lieferte, die der von GPT-5.5 gleichkam, bei der halben Kosten pro Aufgabe und 60 % weniger Zeit.

Kosten werden für viele Entwickler zum entscheidenden Faktor. Wie von Cryptopolitan berichtet, schlugen chinesische Open-Weight-Modelle im Februar 2026 US-Systeme auf OpenRouter, indem sie mehr als das Dreifache des amerikanischen Token-Volumens verarbeiteten. Es gibt Labore wie DeepSeek, Zhipu und Moonshot, die herunterladbare Gewichte anbieten, anstatt pro Token zu berechnen.

Im Vergleich kostet Zhipus GLM 5.2 1,40 US-Dollar und 4,40 US-Dollar pro Million Tokens, im Gegensatz zu 5 US-Dollar und 25 US-Dollar für Anthropics Opus 4.8. Kimi K3 von Moonshot ist ebenfalls günstiger als GPT-5.6 Sol und Fable 5.

Uber erschöpfte sein KI-Coding-Budget für 2026 im April, und 29 % der Führungskräfte waren laut einer Umfrage von KPMG unter 2.145 Führungskräften nicht in der Lage, die Kosten für den Betrieb ihrer KI-Systeme zu überwachen oder zu verwalten.

Anfang dieses Monats sagten Entwickler, darunter Matt Shumer von OthersideAI, Sol habe Dateien ohne Aufforderung gelöscht, während Bruno Lemos sagte, das Modell habe seine Produktionsdatenbank gelöscht.

Zwei Wochen vor der Sol-Veröffentlichung warnte OpenAI, dass das Modell „übermäßig agierend“ sein und Anweisungen zu permissiv interpretieren könnte. Jeder, der Sol auf reale Systeme anwendet, sollte seine Berechtigungen einschränken, Backups erstellen und schrittweise einführen, sagte OpenAI.