OpenAI riduce del 50% i prezzi di GPT-6 Sol e Luna per difendere la propria quota di mercato tra gli sviluppatori

Martedì, OpenAI ha presentato GPT-6 Sol e GPT-6 Luna, entrambi con prezzi inferiori di almeno il 50% rispetto a quelli dei modelli GPT-5.6 che sostituiscono. La riduzione di prezzo di OpenAI è rivolta a sviluppatori e aziende che hanno iniziato a scegliere i modelli in base al costo delle attività completate, anziché basandosi esclusivamente sui punteggi di benchmark.

Curiosamente, questa notizia ha coinciso con l'annuncio da parte di Anthropic della riduzione di prezzo del suo modello di punta.

Metà del prezzo dei modelli GPT-5.6

Il costo di GPT-6 Sol è di 2 dollari per milione di token di input e 10 dollari per milione di token di output. A titolo di confronto, i prezzi di GPT-5.6 Sol sono rispettivamente di 4 e 20 dollari. Il costo di GPT-6 Luna è di 0,10 dollari per l'input e 0,50 dollari per l'output, rispetto a 0,20 dollari per l'input e 1,20 dollari per l'output di GPT-5.6 Luna. Complessivamente, ciò significa che i costi di Sol sono stati dimezzati in entrambi i casi, mentre i costi di Luna sono stati dimezzati per l'input e ridotti del 58,3% per l'output.

OpenAI attribuisce il merito delle riduzioni di prezzo al miglioramento dell'inferenza e della cache. Secondo il post di lancio, i prezzi per l'utilizzo di GPT-5.6 sono promozionali, mentre un rappresentante di OpenAI ha dichiarato a VentureBeat che le nuove tariffe di GPT-6 sono definitive. Il pacchetto GPT-6 Astra rimane la versione più costosa, con 10 dollari per l'input e 50 dollari per l'output.

Secondo Cryptopolitan, OpenAI ha ridotto il prezzo di GPT-5.6 Luna dell'80% e di GPT-5.6 Terra del 20%, a dimostrazione di come il prezzo stia diventando un fattore centrale nella competizione tra modelli di intelligenza artificiale.

Vendita del costo per attività completata, non delle vittorie di riferimento

La strategia di OpenAI è diventata più orientata all'economia che alla tecnologia. Le prestazioni della startup su AutomationBench, un sito che misura i processi aziendali su 47 diversi strumenti, rivelano che GPT-6 Sol, con il massimo impegno, ha ottenuto un punteggio del 32,0% a un costo di 0,34 dollari per attività. Claude Opus 5.5 ha ottenuto un punteggio del 40,0% con il massimo impegno, a un costo di 1,28 dollari per attività. Opus 5.5 ha raggiunto un punteggio di completamento superiore di otto punti percentuali, ma a un costo per attività circa 3,8 volte superiore rispetto a GPT-6 Sol.

Nell'ultimo test sugli agenti, secondo OpenAI, Sol, con il massimo impegno, ha superato le prestazioni massime di Opus 5, con un costo per attività inferiore del 60%.

indipendentident Dati Artificial Analysis Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 46, ma quest'ultimo è considerevolmente più economico del primo.

Anthropic risponde con Opus 5.5 lo stesso giorno

Claude Opus 5.5 è stato lanciato da Anthropic il 22 settembre al prezzo di 4 dollari per milione di token in ingresso e 20 dollari in uscita, riducendo il costo per token del 20% rispetto a Opus 5. Anthropic ha affermato che con il nuovo modello gli utenti spenderanno circa il 40% in meno grazie al minore utilizzo di token.

Il risultato netto è che GPT-6 Sol ha una tariffa di 2 dollari, pari alla metà della tariffa di 4 dollari di Opus 5.5 e in linea con Claude Sonnet 5. D'altra parte, sia GPT-6 Astra che Claude Fable 5.1 sono allo stesso livello e, secondo l'analisi di VentureBeat, applicano una tariffa di 10 dollari per i servizi di input e 50 dollari per quelli di output.

I concorrenti più economici continuano a ridurre il divario

OpenRouter afferma che DeepSeek ha raddoppiato la sua quota di token sulla piattaforma, passando dal 9% di gennaio al 18% di giugno, mentre i modelli cinesi hanno superato collettivamente quelli statunitensi in termini di quota di token all'inizio di giugno. Anche Xiaomi ha rilasciato i suoi modelli MiMo con licenza MIT, offrendo alle aziende la possibilità di ospitare autonomamente i servizi anziché pagare per ogni token.

Secondo il Ramp AI Index, basato sulle statistiche di spesa di oltre 70.000 aziende, il tasso di adozione di Anthropic è del 43,8%, mentre quello di OpenAI è del 39,8%. Le statistiche non indicano alcuna quota di mercato globale, ma mostrano piuttosto con quanta facilità la spesa aziendale si trasferisce da un fornitore all'altro.

Inoltre, il Global AI Diffusion Report pubblicato da Microsoft offre una prospettiva più ampia sulla situazione: l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più popolare in tutto il mondo, mentre i modelli open-weight potrebbero portare a una riduzione dei costi di accesso, soprattutto nei Paesi in via di sviluppo, nonostante gli ostacoli posti da infrastrutture, connettività e competenze.

Perché token più economici non significano necessariamente un'intelligenza artificiale più economica

Gartner ha previsto che i costi di inferenza per flusso di lavoro basato sull'intelligenza artificiale aumenteranno di oltre cinque volte entro il 2028. Questo fenomeno è noto come il "paradosso dell'inferenza": un'economia unitaria più bassa può comunque far aumentare la spesa complessiva man mano che i flussi di lavoro basati sull'IA diventano più complessi.

“Ogni successiva generazione di capacità di intelligenza artificiale richiederà un numero maggiore di token, e spesso più costosi.” — Will Sommer, Senior Director Analyst, Gartner

Uno studio preliminare dell'Università di Oxford, intitolato "The Price of Intelligence" (Il prezzo dell'intelligenza), ha rilevato che i prezzi dell'inferenza corretti per la qualità sono diminuiti di circa 0,73 punti logaritmici all'anno, un ritmo più che sette volte superiore a quello rilevato dalle misurazioni convenzionali. Tuttavia, se misurati per attività completata, i costi per l'acquirente hanno smesso di diminuire man mano che i modelli di ragionamento consumavano più token.

In altre parole, i token più economici potrebbero non ridurre i costi dell'IA. Potrebbero però rendere economicamente vantaggioso utilizzare molta più IA.