GPT-6 Luna bietet niedrigere API-Raten: Kann es deine Aufgabe zuverlässig abschließen?
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Ein Beispiel mit gleicher Token-Menge zeigt den Preisunterschied; reale Ersparnis hängt auch von Qualität, Wiederholungen und Gesamtnutzung ab.
Quellen geprüft am 3. Oktober 2026 um 07:56 Uhr (UTC+8). Der Text beruht auf offiziellen Unterlagen und Berechnungen mit genannten Annahmen. Die Website hat das Produkt, die Berechtigung einzelner Konten und tatsächliche Rechnungen nicht getestet.
OpenAI veröffentlichte GPT-6 Sol und Luna am 22. September in der API. Für Standard-Verarbeitung mit Prompts bis 272K Eingabetokens nennt das Änderungsprotokoll für Luna 0,10 USD pro Million Eingabetokens und 0,50 USD pro Million Ausgabetokens. Bei Sol sind es 2 und 10 USD. Offizielles API-Änderungsprotokoll
Ein monatliches Beispiel mit einer Million nicht gecachter Eingabetokens und 100.000 Ausgabetokens ergibt Token-Kosten von 0,15 USD bei Luna oder 3 USD bei Sol. Cache-Schreibvorgänge, Tools und andere Verarbeitungsbedingungen sind ausgeschlossen. Gleiche Nutzung bedeutet hier nicht gleiche Ergebnisse.
Wenn du Klassifizierung oder Datenextraktion entwickelst, prüfe vor dem Wechsel, ob das kleinere Modell deine Abnahmekriterien erfüllt. Zähle Wiederholungen und menschliche Korrekturen und vergleiche die Kosten pro abgeschlossener Aufgabe.
Lunas Modelldokumentation nennt andere Raten für längere Prompts und weitere Verarbeitungsoptionen. Offizielle Modelldokumentation
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Grenzen und ungeprüfte Details
Das USD-Beispiel gilt für Standard, jeden Prompt bis 272K Eingabetokens, eine Million nicht gecachte Eingabe- und 100.000 Ausgabetokens. Cache-Schreiben, Tools und weitere Bedingungen fehlen. Gleiche Nutzung belegt keine gleiche Qualität oder gemessene 95 % Workflow-Ersparnis. Regionale Verarbeitung und Kontobedingungen sind ungeprüft.