OpenAI riduce dell'80% il prezzo di Luna, il modello GPT-5.6, mentre i concorrenti più economici guadagnano terreno

I modelli cinesi a pesi aperti continuano ad attrarre traffico di token dai laboratori statunitensi grazie al prezzo, soprattutto per gli sviluppatori che eseguono grandi quantità di lavoro di intelligenza artificiale.

OpenAI ha annunciato nuovi prezzi per Luna: 0,20 dollari per milione di token di input e 1,20 dollari per milione di token di output. I prezzi per Terra, il livello intermedio pensato per le attività quotidiane, sono diminuiti del 20%, attestandosi a 2 e 12 dollari per milione di token. Sol, il miglior modello di programmazione di OpenAI, è rimasto invariato a 5 dollari per milione di token di input e 30 dollari per milione di token di output.

L'azienda ha sostituito il precedente livello di elaborazione prioritaria con una nuova "Modalità veloce" che, a suo dire, può eseguire Sol fino a 2,5 volte più velocemente rispetto all'elaborazione standard, pur mantenendo lo stesso livello di intelligenza del modello.

La modalità veloce costa il doppio, quindi Sol con il livello veloce costa 10 dollari per milione di token di input e 60 dollari per milione di token di output. La modifica è retrocompatibile e gli sviluppatori che già utilizzavano il livello prioritario verranno migratimatice non dovranno modificare le proprie integrazioni, secondo OpenAI.

La nuova politica tariffaria modifica anche il modo in cui i piani a pagamento calcolano l'utilizzo. Terra e Luna consumeranno meno crediti in ChatGPT Work e Codex, ma i prezzi degli abbonamenti e dei budget di quota rimarranno invariati.

OpenAI afferma che parte dei risparmi sono dovuti al lavoro svolto da Sol. Il modello ha riscritto i kernel di produzione, eseguito esperimenti sulla generazione di token e monitorato le sessioni di addestramento, intervenendo in caso di problemi, il tutto sotto supervisione umana. Gli esperimenti di Sol hanno aumentato l'efficienza della generazione di token di oltre il 15%, e il lavoro sui kernel ha ridotto del 20% il costo di gestione del modello.

Ci impegniamo a spingere al limite le potenzialità del modello in termini di efficienza dei costi, capacità e velocità.

A partire da oggi, riduciamo i prezzi di GPT-5.6 Luna dell'80% e di GPT-5.6 Terra del 20%, e offriamo un'opzione più veloce per GPT-5.6 Sol nell'API.

I prezzi più bassi di Luna e Terra sono… pic.twitter.com/rFhK7XKedp

– OpenAI (@OpenAI) 30 luglio 2026

L'azienda sostiene che Luna sia paragonabile ai modelli di punta di un anno fa, con un costo per attività pari a circa sei centesimi di dollaro e una velocità circa nove volte superiore. Inoltre, OpenAI ha affermato che Luna ha superato Fable 5 di Anthropic nel suo benchmark interno Agents' Last Exam, con un costo per attività stimato inferiore del 99% circa, un confronto per il quale l'azienda non ha pubblicato i dati sottostanti.

Hoda Noorian di Notion afferma che i test condotti dall'azienda hanno dimostrato che Terra offre una qualità paragonabile a quella di GPT-5.5, a metà del costo per attività e con il 60% di tempo in meno.

Il costo sta diventando un fattore determinante per molti sviluppatori. Come riportato da Cryptopolitan, i modelli di ponderazione aperti cinesi hanno superato i sistemi statunitensi su OpenRouter nel febbraio 2026, elaborando un volume di token più che triplo rispetto a quello americano. Esistono laboratori come DeepSeek, Zhipu e Moonshot che offrono pesi scaricabili anziché addebitare un costo per token.

Nel confronto, il GLM 5.2 di Zhipu costa 1,40 e 4,40 dollari per milione di token, contro i 5 e 25 dollari dell'Opus 4.8 di Anthropic. Anche Kimi K3 di Moonshot è meno costoso di Sol (GPT-5.6) e Fable 5.

Secondo un sondaggio condotto da KPMG su 2.145 dirigenti, Uber ha esaurito il budget per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale fino al 2026 ad aprile e il 29% dei dirigenti senior non è stato in grado di monitorare o gestire i costi operativi dei propri sistemi di IA.

All'inizio di questo mese, alcuni sviluppatori, tra cui Matt Shumer di OthersideAI, hanno affermato che Sol aveva cancellato dei file senza essere stato autorizzato, mentre Bruno Lemos ha dichiarato che il modello aveva eliminato il suo database di produzione.

Due settimane prima del rilascio di Sol, OpenAI aveva avvertito che il modello avrebbe potuto essere "eccessivamente agentivo" e interpretare le istruzioni in modo troppo permissivo. Chiunque avesse utilizzato Sol su sistemi reali avrebbe dovuto limitarne le autorizzazioni, effettuare backup e implementarlo gradualmente, ha affermato OpenAI.