GPT-5.6 senkt Preise drastisch: Rabatte bis zu 80 %
OpenAI
OpenAI hat Preissenkungen für die API-Modelle der GPT-5.6-Familie angekündigt. Das Einstiegsmodell Luna wurde um 80 % günstiger, Terra um 20 %, während das Flaggschiff Sol unverändert bleibt, aber einen neuen Modus Fast mode erhält. Grund für die Senkungen sind Optimierungen, die vom Modell Sol selbst durchgeführt wurden.
OpenAI hat die Preise für seine Modelle GPT-5.6 gesenkt. Das günstigste Modell, Luna, kostet jetzt 0,2 US-Dollar pro Million Tokens am Eingang und 1,2 US-Dollar am Ausgang, was einer Reduzierung um 80 Prozent gegenüber dem bisherigen Preis entspricht. Das Modell Terra, das für alltägliche Aufgaben gedacht ist, ist um 20 Prozent günstiger geworden: jetzt 2 US-Dollar für Eingabetokens und 12 US-Dollar für Ausgabetokens. Das Flaggschiff-Modell Sol behält seinen bisherigen Preis (5 US-Dollar und 30 US-Dollar pro Million Tokens), hat aber einen neuen Modus „Fast mode“ erhalten, der die Geschwindigkeit im Vergleich zum Standardmodus um das bis zu 2,5-fache erhöht, wobei die Kosten für diese Beschleunigung doppelt so hoch sind. OpenAI begründet die Preissenkung damit, dass das Modell Sol an der Optimierung des eigenen Produktionssystems beteiligt war: Es hat GPU-Kerne neu geschrieben, das spekulative Decoding um 15 Prozent verbessert und war auch an der Überwachung des Trainings beteiligt, wobei es bei auftretenden Problemen eingriff. Durch diese Optimierungen sind die Wartungskosten um 20 Prozent gesunken. Das Unternehmen betont jedoch, dass der Prozess weiterhin von Menschen kontrolliert wird (Human in the Loop) – das Modell kann Code schreiben und Experimente durchführen, aber die Ziele, die Überprüfung der Ergebnisse und die Entscheidung über die Umsetzung bleiben beim Menschen. Die Preissenkung betrifft auch die Produkte Codex und ChatGPT Work, wobei das Modell für die automatische Überprüfung in diesen Diensten durch GPT-5.6 Luna ersetzt wurde, was die Kosten um etwa das Zehnfache reduzieren dürfte. Diese Änderungen zielen darauf ab, die Hürde für den Einsatz agentischer Arbeitsabläufe zu senken und sie für häufige Anwendungen zugänglicher zu machen.
Quelle: QbitAI 量子位 —
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