OpenAI taglia il prezzo di GPT-5.6 Luna del 80% mentre i rivali economici guadagnano terreno

I modelli cinesi open-weight continuano a sottrarre traffico di token ai laboratori statunitensi grazie al prezzo, specialmente per gli sviluppatori che eseguono grandi batch di lavoro di IA.

OpenAI ha annunciato nuovi prezzi per Luna a $0,20 per milione di token in input e $1,20 per milione di token in output. I prezzi per Terra, il livello intermedio mirato alle attività quotidiane, sono scesi del 20% a $2 e $12 per milione di token. Sol, il miglior modello di codifica di OpenAI, è rimasto a $5 per milione di token in input e $30 per milione di token in output.

L'azienda ha sostituito il suo precedente livello di Elaborazione Prioritaria con una nuova "Modalità Veloce" che afferma di poter eseguire Sol fino a 2,5 volte più velocemente dell'elaborazione standard, mantenendo lo stesso livello di intelligenza del modello.

La modalità veloce costa il doppio, quindi Sol sotto il tier veloce costa $10 per milione di token in input e $60 per milione di token in output. Il cambiamento è retrocompatibile e gli sviluppatori che utilizzavano già il tier di priorità verranno migrati automaticamente e non dovranno modificare le loro integrazioni, secondo OpenAI.

I nuovi prezzi cambiano anche il modo in cui i piani a pagamento misurano l'utilizzo. Terra e Luna bruceranno meno crediti in ChatGPT Work e Codex, ma i prezzi delle abbonamenti e dei budget di quota rimangono invariati.

OpenAI dice che alcuni dei risparmi sono dovuti al lavoro svolto da Sol. Il modello ha riscritto i kernel di produzione, ha eseguito esperimenti sulla generazione di token e ha monitorato le esecuzioni di addestramento, intervenendo quando qualcosa andava storto, ha dichiarato l'azienda, il tutto sotto supervisione umana. Gli esperimenti di Sol hanno aumentato l'efficienza della generazione di token di oltre il 15%, e quel lavoro sui kernel ha ridotto il costo di servizio del modello del 20%.

Siamo impegnati a spingere la frontiera del modello in termini di efficienza dei costi, capacità e velocità.

A partire da oggi, stiamo riducendo i prezzi per GPT-5.6 Luna del 80% e GPT-5.6 Terra del 20%, e offrendo 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) Luglio 30, 2026

L'azienda afferma che Luna è paragonabile ai modelli di frontiera di un anno fa, a circa sei centesimi sul dollaro per attività e circa nove volte la velocità. Inoltre, OpenAI ha dichiarato che Luna ha superato Fable 5 di Anthropic nel suo benchmark interno Agents' Last Exam a un costo stimato per attività circa il 99% inferiore, un confronto per il quale l'azienda non ha rilasciato dati sottostanti.

Hoda Noorian di Notion dice che i test dell'azienda hanno trovato che Terra forniva una qualità pari a quella di GPT-5.5, a metà del costo per attività e con il 60% di tempo in meno.

Il costo sta diventando la cosa che conta per molti sviluppatori. Come riportato da Cryptopolitan, i modelli cinesi open-weight hanno battuto i sistemi statunitensi su OpenRouter nel febbraio 2026, elaborando più di tre volte il volume di token americano. Ci sono laboratori come DeepSeek, Zhipu e Moonshot che offrono pesi scaricabili invece di addebitare per token.

Nel confronto, GLM 5.2 di Zhipu costa $1,40 e $4,40 per milione di token, contro $5 e $25 per Opus 4.8 di Anthropic. Kimi K3 di Moonshot è anche meno costoso di GPT-5.6 Sol e Fable 5.

Uber ha esaurito il suo budget di codifica IA 2026 ad aprile, e il 29% dei leader senior non è stato in grado di monitorare o gestire i costi di gestione dei loro sistemi di IA, secondo un sondaggio di 2.145 leader da parte di KPMG.

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

Due settimane prima del rilascio di Sol, OpenAI ha avvertito che il modello potrebbe essere "troppo agenziale" e interpretare le istruzioni in modo troppo permissivo. Chiunque punti Sol a sistemi reali dovrebbe restringere i suoi permessi, mantenere backup ed effettuare il rollout in fasi, ha detto OpenAI.