По состоянию на 24 сентября 2026 года в API OpenAI (режим Standard, запрос не длиннее 272 000 входных токенов) GPT-6 Sol стоит $2 за 1 млн входных и $10 за 1 млн выходных токенов, GPT-6 Luna — $0,10 и $0,50. В каждой категории токенов Luna ровно в 20 раз дешевле. Запрос на 100 000 входных и 10 000 выходных токенов обойдётся в $0,30 на Sol и $0,015 на Luna (прайс OpenAI API).
Начинать разумно с Luna. Sol имеет смысл, когда ответы Luna приходится часто отбраковывать, а каждая отбракованная попытка стоит вам времени на проверку и исправления или сорванного прогона агента. Токены на таких задачах стоят центы, и итог решает доля брака, а не ставка. Если вы работаете в Codex или в подписке ChatGPT, долларовые ставки к вам не относятся: там расход считается в кредитах и в лимите тарифа.
Luna или Sol: что выбрать и с чего начать в вашем сценарии
| Ваш сценарий | С чего начать | Что может изменить выбор |
|---|---|---|
| Массовые однотипные задачи: классификация, извлечение данных, разметка, короткие ответы | Luna | Доля ответов, которые не проходят вашу проверку |
| Сложный код, агент с инструментами, длинные цепочки шагов | Проверить обе модели на своих задачах | Сколько стоит одна отбракованная попытка, включая время людей |
| Большой поток запросов на Tier 2 и выше | Luna | Лимит токенов в минуту у Luna выше: на Tier 5 — 180 млн против 40 млн у Sol |
| Работа в Codex по подписке | Luna, если она справляется | Расход кредитов и лимита тарифа, а не доллары API |
| Запросы длиннее 272 000 входных токенов | Сначала сократить контекст | За порогом весь запрос считается по удвоенной ставке у обеих моделей |
OpenAI описывает Sol как модель «для сложного программирования и агентных сценариев», а Luna — как самую экономичную модель для узких задач большого объёма. Это ориентир производителя, а не измерение качества на ваших данных.
Отдельный вопрос — доступ. Россия не входит в список стран, где OpenAI официально предоставляет API; об этом ниже, в разделе про рубли.
Ставки API: разница 20:1 в каждой строке
Цены в долларах США за 1 млн токенов, режим Standard. Короткий контекст — до 272 000 входных токенов включительно, длинный — больше 272 000 (таблица OpenAI).
| Категория токенов | Luna, до 272K | Sol, до 272K | Luna, больше 272K | Sol, больше 272K |
|---|---|---|---|---|
| Ввод | $0,10 | $2,00 | $0,20 | $4,00 |
| Кешированный ввод | $0,01 | $0,20 | $0,02 | $0,40 |
| Запись в кеш | $0,125 | $2,50 | $0,25 | $5,00 |
| Вывод | $0,50 | $10,00 | $0,75 | $15,00 |
Как пересчитать свой запрос: число токенов в миллионах умножить на ставку и сложить категории. Для 100 000 новых входных и 10 000 выходных токенов:
- Luna: 0,1 × $0,10 + 0,01 × $0,50 = $0,015;
- Sol: 0,1 × $2 + 0,01 × $10 = $0,30.
Если те же 100 000 входных токенов целиком читаются из кеша, получится $0,006 и $0,12. В эту цифру не входит первая запись в кеш, которая стоит дороже обычного ввода: скидка появляется только тогда, когда одинаковое начало запроса действительно повторяется. Подробнее о том, как окупается prompt caching у OpenAI и Claude.
Разница в цене не связана с техническими пределами. У обеих моделей контекстное окно 1 050 000 токенов, максимальный ввод 922 000, максимальный вывод 128 000, одинаковые уровни рассуждений (effort) от none до max и одинаковый набор инструментов. Различается дата среза знаний: у Sol — 20 апреля 2026 года, у Luna — 18 мая 2026 года (карточка Sol, карточка Luna).
Порог 272 000 токенов: лишние 3 % ввода почти удваивают счёт
Когда входных токенов больше 272 000, OpenAI пересчитывает по длинному тарифу весь запрос, а не только часть сверх порога: ввод и кеш дорожают вдвое, вывод — в 1,5 раза. Ровно 272 000 токенов ещё считаются по короткому тарифу. Пример без кеша, 10 000 выходных токенов:
| Ввод | Luna | Sol |
|---|---|---|
| 272 000 токенов | 0,272 × $0,10 + 0,01 × $0,50 = $0,0322 | 0,272 × $2 + 0,01 × $10 = $0,644 |
| 280 000 токенов | 0,28 × $0,20 + 0,01 × $0,75 = $0,0635 | 0,28 × $4 + 0,01 × $15 = $1,27 |
Прибавка в 8 000 входных токенов (+2,9 %) увеличивает счёт примерно в 1,97 раза у обеих моделей. Соотношение между Sol и Luna за порогом остаётся 20:1, поэтому порог не меняет выбор модели, но сильно меняет бюджет. Если ваши запросы подходят к 272 000 из-за истории диалога или найденных документов, сокращение контекста до порога срезает почти половину счёта при любой модели.
Учитываются ли в пороге кешированные токены, в документации OpenAI прямо не сказано. Для запросов у самой границы безопаснее считать, что учитываются, и оставлять запас.
Batch, Flex и Fast: сравнивайте модели в одном режиме
Для обеих моделей Batch и Flex стоят половину Standard, Fast — вдвое дороже (прайс OpenAI). На том же запросе в 100 000 входных и 10 000 выходных токенов:
| Режим | Luna | Sol |
|---|---|---|
| Batch | $0,0075 | $0,15 |
| Standard | $0,015 | $0,30 |
| Fast | $0,03 | $0,60 |
Легко ошибиться, если сравнить Sol в Batch с Luna в Standard: получится, что разрыв «всего» десятикратный ($0,15 против $0,015). Внутри одного режима он по-прежнему 20:1. Batch к тому же асинхронный: для интерактивного сценария его цена ничего не говорит.
Почему на реальных задачах разница бывает меньше 20 раз
Ставка 20:1 верна для одинакового числа токенов. Но модели решают одну и ту же задачу разным объёмом текста: ответ и рассуждения — это сгенерированные токены, и чем выше уровень рассуждений, тем их больше.
У Artificial Analysis есть замер на одном наборе задач (high против high, max против max):
| Уровень рассуждений | Стоимость прогона, Luna | Стоимость прогона, Sol | Во сколько раз Sol дороже | Индекс интеллекта, Luna / Sol |
|---|---|---|---|---|
| high | $48 | $610 | 12,7 | 32 / 43 |
| max | $122 | $1 550 | 12,7 | 37 / 48 |
Разрыв в 12,7 раза вместо 20, потому что Luna сгенерировала примерно вдвое больше выходных токенов: на уровне high — около 20 тыс. на задачу против 10 тыс. у Sol, из них рассуждений 13 тыс. против 5 тыс. Заметно и другое: Luna на максимальном уровне ($122) обошлась в 5 раз дешевле Sol на уровне high ($610), хотя индекс у неё ниже (37 против 43). Это один набор задач одного оценщика; индекс не равен доле успешных ответов на ваших данных.
Отсюда практический совет, который дают авторы разбора GPT-6 на Хабре: главная ручка стоимости — уровень рассуждений, поэтому сначала стоит поднять effort у дешёвой модели и только потом переходить на более дорогую. Это рекомендация практиков, а не правило OpenAI, но проверить её на своих задачах недорого.
Когда Sol окупается: считайте цену принятого ответа
Ставка за миллион токенов отвечает на вопрос «сколько стоит попытка». Решение зависит от другого: сколько стоит ответ, который прошёл вашу проверку. Если неудачную попытку просто повторяют, то:
цена принятого ответа = цена попытки ÷ доля ответов, прошедших проверку
Пример на запросе из раздела про ставки. Допустим, у Sol проверку проходит 90 % ответов: $0,30 ÷ 0,9 = $0,333. Luna дешевле, пока у неё проходит больше 4,5 % ответов (0,015 × 0,9 ÷ 0,30):
- при 4 % — $0,015 ÷ 0,04 = $0,375, Sol дешевле;
- при 6 % — $0,015 ÷ 0,06 = $0,25, Luna дешевле.
Если Luna тратит вдвое больше вывода, как в замере выше, её попытка стоит 0,1 × $0,10 + 0,02 × $0,50 = $0,02, и граница сдвигается к 6 %: при 5 % получается $0,40 (Sol дешевле), при 7 % — $0,286 (Luna дешевле). Все доли прошедших ответов здесь — допущения для расчёта, а не измерения.
Вывод простой: по одним токенам Luna выигрывает почти всегда. Sol начинает окупаться, когда у каждой попытки есть цена вне токенов — проверка человеком, исправление кода, перезапуск агента, ошибка, дошедшая до пользователя. Добавьте её в формулу:
цена принятого ответа = (цена попытки + цена проверки попытки) ÷ доля прошедших
Допустим (снова как допущение), у Luna проходит 60 % ответов, у Sol — 90 %. Цена принятого ответа у моделей сравнивается, когда проверка одной попытки стоит x: (0,015 + x) ÷ 0,6 = (0,30 + x) ÷ 0,9, откуда x ≈ $0,56. По обе стороны от этой границы:
- проверка стоит $0,40: Luna (0,015 + 0,40) ÷ 0,6 = $0,69, Sol (0,30 + 0,40) ÷ 0,9 = $0,78 — дешевле Luna;
- проверка стоит $0,70: Luna (0,015 + 0,70) ÷ 0,6 = $1,19, Sol (0,30 + 0,70) ÷ 0,9 = $1,11 — дешевле Sol.
Когда токены стоят центы, а проверка — минуты рабочего времени, решает доля брака, а не прайс.
Как проверить на своих задачах, окупается ли Sol
- Возьмите несколько десятков типичных заданий из своей работы, а не демонстрационные примеры.
- До запуска сформулируйте, какой ответ считается принятым: тесты проходят, поля извлечены верно, ревьюер не вносит правок.
- Запускайте обе модели в одном режиме и с одинаковым контекстом. Для Luna попробуйте два-три уровня рассуждений.
- Записывайте входные и выходные токены из ответа API, число повторов и время, которое ушло на проверку и правку.
- Посчитайте цену принятого ответа по формуле выше и сравните её, а не ставки.
Для больших потоков учтите и лимиты: на Tier 1 у обеих моделей одинаково — 500 запросов и 500 000 токенов в минуту, а начиная с Tier 2 у Luna лимит токенов выше (на Tier 5 — 180 млн против 40 млн в минуту). Если подключаете модель впервые, пригодится разбор Chat Completions или Responses API: обе модели работают через оба интерфейса и через Batch.
Codex и ChatGPT: кредиты и лимит тарифа вместо долларов
Одна и та же модель оплачивается тремя разными способами, и цифры между ними не переводятся друг в друга:
- API-ключ — доллары по прайсу API, как в таблицах выше. Так же считается Codex, подключённый через ваш API-ключ.
- Подписка ChatGPT — включённый в тариф объём использования. Лимиты сбрасываются раз в неделю, а сколько сообщений в них помещается, зависит от тарифа и модели.
- Кредиты Codex — расходуются после того, как включённый лимит исчерпан.
Ставки в кредитах за 1 млн токенов, режим Standard (цены Codex):
| Категория | GPT-6 Luna | GPT-6 Sol |
|---|---|---|
| Ввод | 2,5 | 50 |
| Кешированный ввод | 0,25 | 5 |
| Вывод | 12,5 | 250 |
Отдельной ставки за запись в кеш здесь нет. Запрос на 100 000 входных и 10 000 выходных токенов стоит 0,1 × 2,5 + 0,01 × 12,5 = 0,375 кредита на Luna и 0,1 × 50 + 0,01 × 250 = 7,5 кредита на Sol; если ввод целиком из кеша — 0,15 и 3 кредита. Fast расходует кредиты в 2,5 раза быстрее Standard: тот же запрос на Sol обойдётся в 18,75 кредита. Долларовую цену кредита страница с ценами Codex не приводит, поэтому пересчитывать кредиты в доллары по какому-либо курсу нельзя.
Кому доступны модели (журнал изменений от 22 сентября 2026 года): Sol и Luna постепенно открываются на тарифах Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu; пользователи Free и Go получают Luna в десктопном приложении. В ChatGPT модели работают в разделах Work и Codex, но не в Chat. В Codex модель выбирают в списке моделей или в CLI командой /model либо флагом codex --model gpt-6-luna / codex --model gpt-6-sol. Раскатка идёт постепенно, поэтому в вашем аккаунте модели может ещё не быть.
Если вы выбираете не модель, а тариф, пригодятся разборы Codex Plus, Pro 5x или Pro 20x и ChatGPT Go или Plus. Когда Codex останавливается с ошибкой 429, помогает руководство о том, как найти настоящий лимит. А если Codex работает через другого провайдера, сначала стоит проверить, как подключить Codex к стороннему API.
Сколько стоит GPT-5.6 Sol: не перепутайте поколения GPT-6 и GPT-5.6
Названия Sol и Luna есть и в прошлом поколении, и цены у него другие. Ставки Standard за 1 млн токенов, короткий контекст (прайс OpenAI):
| Модель | Ввод | Вывод |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol (промо-цена) | $4 | $20 |
| GPT-6 Sol | $2 | $10 |
| GPT-5.6 Luna | $0,20 | $1,20 |
| GPT-6 Luna | $0,10 | $0,50 |
Формулировка «GPT-6 Sol вдвое дешевле» верна относительно промо-цены GPT-5.6 Sol. OpenAI обещает сохранить её как минимум до 21 ноября 2026 года; стартовая цена GPT-5.6 Sol была $5 за ввод и $30 за вывод. У Luna ввод подешевел вдвое, вывод — на 58,3 %. Если вы выбираете между моделями прошлого поколения, смотрите обзор моделей OpenAI для текста в 2026 году, а сравнение с Anthropic по одинаковой ставке — в статье Claude Opus 5.5 или GPT-5.6 Sol.
Доступ из России и цены в рублях
Россия не входит в список стран, где OpenAI поддерживает API. OpenAI предупреждает, что доступ к сервисам или его предоставление за пределами этого списка может привести к блокировке или приостановке аккаунта. Это ограничение касается места, откуда идёт доступ, а не языка: русскоязычный разработчик в поддерживаемой стране работает с API на общих условиях.
Российские посредники продают доступ за рубли. Например, у aitunnel.ru по состоянию на 24 сентября 2026 года Luna стоит 20 ₽ за 1 млн входных и 100 ₽ за 1 млн выходных токенов, Sol — 400 ₽ и 2 000 ₽. Соотношение между моделями то же, 20:1, а уровень цены задаёт посредник: 20 ₽ за ставку OpenAI в $0,10 — это 200 ₽ за каждый доллар прайса. Такие цены не являются ценами OpenAI и меняются без предупреждения. Варианты доступа к API из России — отдельная тема; она разобрана в руководстве как использовать OpenAI API в России.
Короткие ответы
Во сколько раз GPT-6 Sol дороже Luna?
В 20 раз по каждой категории токенов — вводу, кешу и выводу — при одинаковом режиме и одинаковом тарифе контекста. На целой задаче разница может быть меньше: в замере Artificial Analysis она составила 12,7 раза, потому что Luna генерировала вдвое больше токенов.
Можно ли выбрать Luna или Sol в обычном чате ChatGPT?
Нет. По журналу изменений OpenAI от 22 сентября 2026 года модели доступны в ChatGPT в разделах Work и Codex, но не в Chat.
Сколько стоит кредит Codex в долларах?
На странице с ценами Codex долларовая цена кредита не указана. Сравнивайте расход в кредитах между моделями (у Sol он в 20 раз выше), но не переводите его в доллары.
Учитываются ли кешированные токены в пороге 272 000?
В документации OpenAI об этом прямо не сказано. Если ваши запросы близки к порогу, считайте весь ввод, включая кешированный, и оставляйте запас.
