# GPT-6 Luna или Sol: сколько стоят и когда Sol окупается

> За каждый токен GPT-6 Sol в 20 раз дороже Luna, но на задаче разрыв бывает меньше: Luna пишет длиннее. Sol окупается, когда неудачный ответ стоит вам времени.

- Source: https://www.aifreeapi.com/ru/posts/gpt-6-luna-vs-sol-price
- Language: ru
- Published: 2026-09-23
- Updated: 2026-09-24
- Publisher: AI Free API (https://www.aifreeapi.com)

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](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)).

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](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol) как модель «для сложного программирования и агентных сценариев», а [Luna](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-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](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)).

| 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](/ru/posts/openai-vs-claude-prompt-caching-cost).

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](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol), [карточка Luna](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-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.

![График стоимости запроса от числа входных токенов: у GPT-6 Sol цена растёт до $0,644 при 272 000 токенов и скачком поднимается до $1,27 при 280 000, у GPT-6 Luna линия почти у нуля с тем же скачком ×1,97; справа — правила короткого и длинного тарифа](https://www.aifreeapi.com/posts/ru/gpt-6-luna-vs-sol-price/img/context-threshold.webp)

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](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)). 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](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gpt-6-luna-high-vs-gpt-6-sol-high), [max против max](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gpt-6-luna-vs-gpt-6-sol)):

| 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](https://habr.com/ru/companies/study_ai/articles/1085772/): 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.

![Формула цены принятого ответа и два примера: при проверке за $0,40 Luna обходится в $0,69 против $0,78 у Sol, при проверке за $0,70 — $1,19 против $1,11, граница около $0,56 за проверку попытки](https://www.aifreeapi.com/posts/ru/gpt-6-luna-vs-sol-price/img/accepted-answer-cost.webp)

### Как проверить на своих задачах, окупается ли Sol

1. Возьмите несколько десятков типичных заданий из своей работы, а не демонстрационные примеры.
2. До запуска сформулируйте, какой ответ считается принятым: тесты проходят, поля извлечены верно, ревьюер не вносит правок.
3. Запускайте обе модели в одном режиме и с одинаковым контекстом. Для Luna попробуйте два-три уровня рассуждений.
4. Записывайте входные и выходные токены из ответа API, число повторов и время, которое ушло на проверку и правку.
5. 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](/ru/posts/chat-completions-vs-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](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing)):

| 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](https://learn.chatgpt.com/docs/changelog)): 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](/ru/posts/codex-plus-vs-pro-5x-vs-pro-20x) и [ChatGPT Go или Plus](/ru/posts/chatgpt-go-vs-plus). Когда Codex останавливается с ошибкой 429, помогает руководство о том, [как найти настоящий лимит](/ru/posts/codex-rate-limits). А если Codex работает через другого провайдера, сначала стоит проверить, [как подключить Codex к стороннему API](/ru/posts/codex-third-party-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](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)):

| 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](/ru/posts/openai-text-models-2026), а сравнение с Anthropic по одинаковой ставке — в статье [Claude Opus 5.5 или GPT-5.6 Sol](/ru/posts/claude-opus-5-5-vs-gpt-5-6-sol).

## Доступ из России и цены в рублях

Россия не входит в [список стран, где OpenAI поддерживает API](https://developers.openai.com/api/docs/supported-countries). 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](/ru/posts/openai-api-russia-guide).

## 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.