OpenAI har just gjort sin billigaste AI-modell betydligt billigare

OpenAI har sänkt API-priserna för hela sin GPT-5.6-serie och beskriver åtgärden som ett resultat av det effektivitetsarbete som modellen själv bidragit till. GPT-5.6 Luna, den snabbaste och mest prisvärda nivån, är nu 80 % billigare, medan GPT-5.6 Terra, den balanserade modellen för det dagliga arbetet, sänker priset med 20 %. Ändringarna trädde i kraft den 30 juli.
Prenumerationspriserna och kvotbudgetarna för ChatGPT och Codex förblir oförändrade, men användningen av Terra och Luna drar nu av färre krediter från dessa abonnemang.
Topp 10...
» Topp 10: Bästa bärbara allround/multimediadatorerna
» Topp 10: Bästa bärbara speldatorerna
» Topp 10: Bärbara budget/kontorsdatorer
» Topp 10: Bästa bärbara kontors/premiumdatorerna
» Topp 10: Bärbara arbetsstationer
» Topp 10: De bästa små/kompakta bärbara datorerna
» Topp 10: Bästa ultrabooks
» Topp 10: Bästa hybriddatorerna
» Topp 10: Bästa surfplattorna
» Topp 10: Marknadens bästa smartphones
Nytt snabbläge tillgängligt i API:et
OpenAI har också infört ett snabbläge (Fast mode) för API:et, som ersätter den gamla prioriterade bearbetningsnivån (Priority Processing). För GPT-5.6 Sol är snabbläget upp till 2,5 gånger snabbare än standardbearbetningen till dubbla priset, utan att kvaliteten på resultatet påverkas, och befintliga förfrågningar märkta med ”priority” överförs automatiskt.
När det gäller prestanda hävdar OpenAI att Luna nu kan mäta sig med modeller som för ett år sedan ansågs vara i toppklass, till en kostnad på ungefär 6 cent per dollar per uppgift och med en hastighet som är nästan nio gånger högre. Företaget har också jämfört Luna direkt med en konkurrent: i testet ”Agents’ Last Exam”, som mäter prestanda i professionellt arbete, sägs Luna överträffa Claude Fable 5 till en uppskattad kostnad per uppgift som är nästan 99 % lägre.
OpenAI tillskriver förbättringarna arbetet på tre nivåer: modellarkitektur, inferenssystem och den agentbaserade gränssnittet som kopplar samman modeller med verktyg. Företaget framhåller särskilt att GPT-5.6 Sol själv bidrog till att upptäcka dessa effektivitetsvinster genom att självständigt skriva om produktionskärnor och genomföra hundratals experiment för att förbättra token-genereringen. Arbetet med att optimera kärnorna sänkte kostnaderna för modelldrift från början till slut med 20 %, medan experimenten ökade effektiviteten i token-genereringen med mer än 15 %.








