# Какую модель OpenAI выбрать для API: GPT-6 или GPT-5.6

> На 25 сентября 2026 года: Astra — для сложной работы, GPT-6 Sol — для большинства задач, Luna — для массовых запросов. Цены, расчёт запроса и сроки отключений.

- Source: https://www.aifreeapi.com/ru/posts/openai-text-models-2026
- Language: ru
- Published: 2026-08-25
- Updated: 2026-09-25
- Publisher: AI Free API (https://www.aifreeapi.com)

По состоянию на 25 сентября 2026 года в OpenAI API живут две линейки текстовых моделей. Новая — **GPT-6**: Astra, а с 22 сентября ещё Sol и Luna. Прежняя — **GPT-5.6**: Sol, Terra и Luna. Устаревшей её не объявляли: OpenAI держит её в каталоге и назначает заменой для отключаемых моделей. Terra никуда не делась, просто у GPT-6 нет уровня с таким названием.

Короткий ответ для нового проекта:

- **Большинство продуктовых задач** (ответы по документам, генерация текста, код средней сложности, агенты с парой инструментов): начните тест с `gpt-6-sol` — $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных. Если в продакшене уже работает `gpt-5.6-terra`, поставьте обе модели в один прогон: ввод у них стоит одинаково, вывод у GPT-6 Sol дешевле.
- **Сложная работа, где ошибка обходится дорого** (многошаговый код, исследование, работа с компьютером): `gpt-6-astra`, $10 / $50. Именно её каталог OpenAI советует, «если не знаете, с чего начать».
- **Массовые однотипные запросы с автоматической проверкой** (классификация, извлечение полей, нормализация): `gpt-6-luna`, $0,10 / $0,50 — дешевле GPT-5.6 Luna по каждой ставке.

Это стартовые точки по позиционированию и цене, а не рейтинг качества: сравнения GPT-6 Sol с Terra на реальных задачах OpenAI не публикует. Ниже — таблица всех шести моделей, формула расчёта запроса, ограничения Chat Completions, что поменять в коде при переходе на GPT-6 и какие старые модели отключат осенью.

## Какие текстовые модели OpenAI сейчас есть в API

Цены — Standard, ввод до 272 000 токенов, доллары США за 1 млн токенов, по [странице тарифов OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/pricing).

| Модель и ID | Как её описывает OpenAI | Ввод | Кэш: чтение | Вывод | Знания до |
|---|---|---:|---:|---:|---|
| GPT-6 Astra, [`gpt-6-astra`](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra) | самая способная модель, для самой тяжёлой сквозной работы | $10 | $1 | $50 | 30 апреля 2026 |
| GPT-6 Sol, [`gpt-6-sol`](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol) | сложный код и агентные сценарии | $2 | $0,20 | $10 | 20 апреля 2026 |
| GPT-6 Luna, [`gpt-6-luna`](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna) | узкие массовые задачи, самая экономичная | $0,10 | $0,01 | $0,50 | 18 мая 2026 |
| GPT-5.6 Sol, [`gpt-5.6-sol`](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol) | флагман для сложной профессиональной работы | $4 | $0,40 | $20 | 16 февраля 2026 |
| GPT-5.6 Terra, [`gpt-5.6-terra`](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra) | баланс возможностей и цены | $2 | $0,20 | $12 | 16 февраля 2026 |
| GPT-5.6 Luna, [`gpt-5.6-luna`](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna) | нагрузки, чувствительные к цене | $0,20 | $0,02 | $1,20 | 16 февраля 2026 |

Цена GPT-5.6 Sol — промо, OpenAI гарантирует её «как минимум до 21 ноября 2026 года»; что будет после, не объявлено. Алиас `gpt-5.6` ведёт на GPT-5.6 Sol. Terra, по описанию OpenAI, примерно соответствует прежнему уровню mini, GPT-5.6 Luna — уровню nano.

Общее у всех шести:

- окно контекста 1 050 000 токенов, из них ввода до 922 000, вывода до 128 000;
- на входе текст и изображения, на выходе текст;
- эндпоинты Chat Completions, Responses и Batch; встроенные инструменты (поиск в интернете, поиск по файлам, интерпретатор кода, управление компьютером, MCP) — через Responses API;
- уровень рассуждения (`reasoning.effort`) от `low` до `max`; `none` есть у всех, кроме Astra; по умолчанию `medium` (для Astra значение по умолчанию на странице модели не указано).

Лимиты тоже почти одинаковы: на Tier 1 у всех шести 500 запросов и 500 000 токенов в минуту. Разница появляется на Tier 5: у обеих Luna 180 млн токенов в минуту, у остальных — 40 млн.

Размер контекста, таким образом, не причина выбирать ту или иную модель. Различаются уровень рассуждения, цена, свежесть знаний и то, сколько токенов модель тратит на ответ.

Два официальных текста OpenAI сейчас расходятся. В [каталоге моделей](https://developers.openai.com/api/docs/models) в избранном стоят GPT-6 Astra, GPT-5.6 Terra и GPT-5.6 Luna. В [руководстве по GPT-6](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model) семейство описано как Astra, Sol и Luna с советом выбирать по нужной глубине рассуждения, задержке и цене. Причина расхождения не объяснена, поэтому Terra стоит рассматривать как полноценный вариант, а не как пережиток.

## С какой модели начать и когда переходить на другую

![Три карточки GPT-6 Luna, Sol и Astra с ценами ввода и вывода за 1 млн токенов и типичными задачами; Sol отмечена как старт, рядом в тест ставится GPT-5.6 Terra; внизу признаки перехода к Astra и к Luna](https://www.aifreeapi.com/posts/ru/openai-text-models-2026/img/selection-map.webp)

### GPT-6 Sol или GPT-5.6 Terra для большинства задач

Для типичного продукта выбор фактически между этими двумя. По цене токена GPT-6 Sol нигде не дороже Terra: ввод, чтение и запись кэша совпадают ($2 / $0,20 / $2,50), вывод $10 против $12. Знания у GPT-6 Sol свежее на два месяца.

Чего цена не говорит — какая модель чаще выдаёт приемлемый ответ на ваших данных. Такого сравнения у OpenAI нет. Поэтому для нового проекта разумно взять `gpt-6-sol` как основной вариант, а Terra держать в том же прогоне как контрольный. Если Terra уже в продакшене и устраивает, переход оправдан, только когда GPT-6 Sol на вашем наборе даёт не меньше принятых ответов при сопоставимой длине вывода.

### Когда поднимать задачу до Astra

Astra в 5 раз дороже GPT-6 Sol по каждой ставке. OpenAI утверждает, что в ряде собственных оценок Astra тратит заметно меньше выходных токенов и поэтому обходится дешевле на задачу, чем прежние модели. Это заявление производителя, а не гарантия для вашей нагрузки.

Переходить на Astra стоит, когда на Sol повторяются одни и те же провалы:

- правка затрагивает несколько файлов, и тесты после неё падают;
- в длинной цепочке инструментов модель теряет цель или пропускает условия;
- каждую ошибку дорого исправлять вручную или она доходит до клиента.

Если задача стабильно проходит на Sol, флагманский статус Astra сам по себе ничего не добавляет.

### Когда спускаться на Luna

GPT-6 Sol в 20 раз дороже GPT-6 Luna. Luna имеет смысл, когда у задачи есть схема ответа и программная проверка: валидатор JSON, эталонные значения, ограниченный список классов. Тогда ошибку видно сразу, и её можно отправить на повтор или на модель выше.

Если ошибку Luna замечает только человек, экономия на токенах уходит в ручной контроль. Признаки, что Luna не справляется: растёт доля ответов, не прошедших проверку, повторов становится больше, вывод длиннее, чем у Sol на тех же входах.

### Остаётся ли смысл в GPT-5.6

Да, в двух случаях. Первый — вы переходите с модели, которую OpenAI отключает, и хотите сделать ровно то, что рекомендует OpenAI: официальные замены указаны моделями GPT-5.6 (таблица ниже). Второй — ваш конвейер уже отлажен на GPT-5.6 и дата отключения для неё не объявлена.

Для новых проектов GPT-5.6 Sol сейчас хуже по цене: промо-тариф $4 / $20 ровно вдвое выше, чем у GPT-6 Sol. GPT-5.6 Luna дороже GPT-6 Luna по всем ставкам: ввод вдвое, вывод $1,20 против $0,50.

## Сколько стоит запрос к OpenAI API: формула и примеры

Стоимость одного запроса без инструментов считается так:

```text
стоимость = (обычный ввод × ставка ввода
           + ввод из кэша × ставка чтения кэша
           + запись в кэш × ставка записи
           + вывод × ставка вывода) / 1 000 000
```

В «вывод» входят и токены рассуждения: они тарифицируются по ставке вывода, хотя пользователь их не видит. Какие поля ответа API брать для подсчёта, разобрано в статье [«Токены рассуждений в Gemini, OpenAI и Claude: как не посчитать их дважды»](/ru/posts/reasoning-token-billing).

Пример: 100 000 токенов ввода и 10 000 токенов вывода, Standard, без кэша и инструментов.

| Модель | Расчёт | Итого |
|---|---|---:|
| GPT-6 Astra | 0,1 × $10 + 0,01 × $50 | $1,50 |
| GPT-5.6 Sol | 0,1 × $4 + 0,01 × $20 | $0,60 |
| GPT-5.6 Terra | 0,1 × $2 + 0,01 × $12 | $0,32 |
| GPT-6 Sol | 0,1 × $2 + 0,01 × $10 | $0,30 |
| GPT-5.6 Luna | 0,1 × $0,20 + 0,01 × $1,20 | $0,032 |
| GPT-6 Luna | 0,1 × $0,10 + 0,01 × $0,50 | $0,015 |

При таком соотношении Terra и GPT-6 Sol почти равны. Разница растёт, когда основная часть токенов — вывод: 10 000 ввода и 50 000 вывода обойдутся в $0,62 на Terra (0,01 × $2 + 0,05 × $12) и в $0,52 на GPT-6 Sol (0,01 × $2 + 0,05 × $10).

### Что меняет итоговую сумму

- **Порог 272 000 токенов ввода.** Если ввод больше, весь запрос считается по удвоенным ставкам ввода и кэша и по полуторной ставке вывода. Для Astra с 10 000 токенов вывода: 272 000 ввода — это 0,272 × $10 + 0,01 × $50 = $3,22, а 280 000 ввода — уже 0,28 × $20 + 0,01 × $75 = $6,35. Ровно 272 000 ещё считается коротким запросом. Учитываются ли токены из кэша в этом пороге, OpenAI на страницах моделей не пишет.
- **Кэш.** Чтение из кэша стоит 10 % от ставки ввода, запись — в 1,25 раза дороже обычного ввода. Если в примере выше 80 000 из 100 000 входных токенов на GPT-6 Sol прочитаны из кэша, запрос стоит 0,02 × $2 + 0,08 × $0,20 + 0,01 × $10 = $0,156 вместо $0,30. Когда запись в кэш окупается, объяснено в статье [«OpenAI vs Claude: стоимость prompt caching, кэшированный ввод и точка окупаемости»](/ru/posts/openai-vs-claude-prompt-caching-cost) (цены там на май 2026 года, механика та же).
- **Режим обработки.** Batch и Flex стоят 50 % от Standard, Fast — вдвое дороже. Региональная обработка данных добавляет 10 % для моделей, выпущенных начиная с 5 марта 2026 года.
- **Инструменты.** Поиск в интернете, контейнеры для кода и другие встроенные инструменты оплачиваются отдельно по [тарифам OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/pricing).

### Почему цена токена не равна цене задачи

Модели тратят разное число токенов на один и тот же результат. В замере Artificial Analysis ([Luna high против Sol high](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gpt-6-luna-high-vs-gpt-6-sol-high)) GPT-6 Luna выдавала в среднем около 20 000 выходных токенов на задачу, а GPT-6 Sol — около 10 000. Прогон всего набора обошёлся в $48 и $610: Sol дороже в 12,7 раза, а не в 20, как по прайсу. Это один набор задач одного оценщика, а не ваши данные.

С Astra OpenAI заявляет обратный эффект: в анонсе приводится пример BenchCAD, где расчётная стоимость задачи у Astra примерно на 43 % ниже, чем у GPT-5.6 Sol, хотя вывод у Astra стоит в 2,5 раза дороже ($50 против $20). Оценку проводил сам производитель.

Вывод один: сравнивайте стоимость принятого ответа, а не строку прайса. Для этого на тестовом наборе записывайте токены ввода, кэша, вывода и рассуждения, число повторов и долю ответов, принятых без правки. Подробный расчёт пары Luna и Sol с Batch, длинным контекстом и точкой окупаемости — в статье [«GPT-6 Luna или Sol: сколько стоят и когда Sol окупается»](/ru/posts/gpt-6-luna-vs-sol-price).

## Chat Completions и вызов инструментов: где ограничения

Все шесть моделей принимают запросы через Chat Completions, но с инструментами там есть ограничения:

| Модель | Вызов функций в Chat Completions | Встроенные инструменты |
|---|---|---|
| GPT-6 Astra | не поддерживается, нужен Responses API | только Responses API |
| GPT-6 Sol, GPT-6 Luna | только при `reasoning_effort: "none"` | только Responses API |
| GPT-5.6 Sol, Terra, Luna | только при `reasoning_effort: "none"` (правило действует начиная с GPT-5.4) | только Responses API |

Источники: страницы [GPT-6 Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol) и [GPT-6 Luna](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna), [руководство по GPT-6](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model) и [руководство по переходу на Responses](https://developers.openai.com/api/docs/guides/migrate-to-responses).

На практике это значит: если бот на Chat Completions вызывает функции и при этом должен рассуждать, модель придётся либо запускать без рассуждения, либо переводить интеграцию на Responses API. Для Astra второй путь единственный. Что меняется в запросах, состоянии диалога, JSON-выводе и стриминге при таком переходе, описано в статье [«Chat Completions или Responses API: что меняется в интеграции»](/ru/posts/chat-completions-vs-responses-api).

## Переход на GPT-6: что поменять в запросе

![Таблица перехода на GPT-6: effort none у Astra и minimal заменяются на low, temperature и top_p убираются, функции с рассуждением переносятся на /v1/responses, prompt_cache_retention меняется на prompt_cache_options.ttl](https://www.aifreeapi.com/posts/ru/openai-text-models-2026/img/gpt-6-migration.webp)

Сама смена модели — одна строка `model`. Остальное OpenAI перечисляет в [разделе о миграции](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model):

1. **Уровень рассуждения.** Сохраните текущее значение effort. У Astra нет `none` — вместо него ставьте `low`. Если раньше использовали `minimal`, начните с `low` и сравните результаты. Параметр называется `reasoning.effort` в Responses и `reasoning_effort` в Chat Completions.
2. **Инструменты.** Рассуждение вместе с вызовом функций — только через Responses API (см. таблицу выше).
3. **Неподдерживаемые параметры.** Если effort не `none`, уберите `temperature`, `top_p` и `top_logprobs`; в Chat Completions ещё `logprobs`, в Responses — `message.output_text.logprobs` из `include`.
4. **Кэш промптов.** При переходе с GPT-5.5 и более ранних моделей замените `prompt_cache_retention` на `prompt_cache_options.ttl` со значением `"30m"`.
5. **Хранение данных в ЕС.** Для всех трёх моделей GPT-6 оно доступно только в режиме Standard; для Fast-режима Astra OpenAI не гарантирует задержку (SLA).

Чтобы понять, что именно дала новая модель, меняйте одну переменную за раз. Зафиксируйте промпт, инструменты, набор проверочных задач, таймауты и правила повтора. Прогоните старую модель с текущим effort, затем новую с тем же effort, затем на ступень ниже. Уровень модели (Sol, Luna, Astra) меняйте только после этого.

Минимальный запрос к GPT-6 Sol с рассуждением и вызовом функции через Responses API:

```bash
curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-sol",
    "reasoning": {"effort": "medium"},
    "tools": [{
      "type": "function",
      "name": "get_order_status",
      "description": "Возвращает статус заказа по номеру",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {"order_id": {"type": "string"}},
        "required": ["order_id"]
      }
    }],
    "input": "Где мой заказ 48213?"
  }'
```

Успешный ответ содержит в `output` элемент с типом `function_call`, именем `get_order_status` и аргументами в JSON. Ваше приложение выполняет функцию само и отправляет результат следующим запросом как `function_call_output` с тем же `call_id`. В поле `usage` видно, сколько токенов ушло на ввод, вывод и рассуждение, — эти числа и подставляются в формулу выше.

## Какие старые модели отключат и на что их меняет OpenAI

По [странице отключений](https://developers.openai.com/api/docs/deprecations) ближайшие даты такие:

| Дата отключения | Модели | Замена, которую называет OpenAI |
|---|---|---|
| 28 сентября 2026 | `gpt-3.5-turbo-instruct`, `gpt-3.5-turbo-1106`, `babbage-002`, `davinci-002` | `gpt-5.6-terra` |
| 23 октября 2026 | `gpt-4`, `gpt-4-turbo`, `gpt-4-1106-preview`, `gpt-4o-2024-05-13`, `o1`, `o3-mini` | `gpt-5.6-sol` |
| 23 октября 2026 | `o1-pro` | `gpt-5.6-sol` в режиме pro |
| 23 октября 2026 | `gpt-3.5-turbo`, `o4-mini` | `gpt-5.6-terra` |
| 23 октября 2026 | `gpt-4.1-nano` | `gpt-5.6-luna` |
| 11 декабря 2026 | снапшоты `gpt-5-2025-08-07`, `o3-2025-04-16` | `gpt-5.6-sol` |
| 11 декабря 2026 | `gpt-5-pro-2025-10-06`, `o3-pro-2025-06-10` | `gpt-5.6-sol` в режиме pro |
| 11 декабря 2026 | `gpt-5-mini-2025-08-07` | `gpt-5.6-terra` |
| 11 декабря 2026 | `gpt-5-nano-2025-08-07` | `gpt-5.6-luna` |

Несколько деталей, которые легко упустить:

- Официальные замены — модели GPT-5.6, а не GPT-6. Переход сразу на GPT-6 Sol или Luna допустим, но это ваше решение, и его стоит проверить на тех же задачах, что и рекомендуемую замену.
- Недатированных `gpt-4o` и `gpt-4.1` в этих списках нет. Датированный снапшот `gpt-4o-2024-05-13` при этом отключается.
- Моделей GPT-5.6 и GPT-6 в списках отключений нет. Для общедоступных моделей OpenAI обещает предупреждать минимум за 6 месяцев.

Если в своё время вы выбирали между GPT-5.4 и GPT-5 mini, тот расклад описан в статье [«GPT-5.4 vs GPT-5 mini: какой моделью OpenAI пользоваться»](/ru/topics/openai). Она написана в марте 2026 года и сегодня полезна как описание того, от чего вы уходите: снапшот `gpt-5-mini-2025-08-07` отключается 11 декабря.

## Подписка ChatGPT и API — разные вещи

Подписка ChatGPT не даёт ключа API и не заменяет оплату токенов. Модели в приложении и в API тоже распределены по-разному:

- GPT-6 Astra, по [анонсу OpenAI](https://openai.com/ru-RU/index/gpt-6-astra/), доступна в ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise в пределах лимитов подписки, а в API — как `gpt-6-astra` по $10 / $50 за 1 млн токенов.
- GPT-6 Sol и Luna, по [журналу изменений ChatGPT](https://learn.chatgpt.com/docs/changelog) от 22 сентября 2026 года, в платных тарифах доступны в режимах Work и Codex, но не в обычном чате. На Free и Go Luna есть только в десктопном приложении.

Если вам нужно работать в самом ChatGPT, а не писать код, выбор тарифа разобран в статье [«ChatGPT Go или Plus: чем отличаются тарифы и лимиты Codex»](/ru/posts/chatgpt-go-vs-plus).

## Можно ли пользоваться OpenAI API из России

Россия не входит в [список стран и территорий, где OpenAI поддерживает API](https://developers.openai.com/api/docs/supported-countries). OpenAI прямо предупреждает, что доступ к сервисам или их перепродажа за пределами этого списка может привести к блокировке или приостановке аккаунта.

Армения, Грузия, Казахстан, Кыргызстан, Сербия и Узбекистан в списке есть, Беларуси нет. Для разработчика, который работает из поддерживаемой страны, все цены и правила выше действуют напрямую. Язык интерфейса или команды здесь роли не играет: значение имеет страна, из которой идёт доступ.

## Частые вопросы

### Какая модель GPT самая мощная в API?

По описанию OpenAI — GPT-6 Astra: «самая способная модель» для сложного рассуждения, кода, работы с компьютером и исследований. Она же самая дорогая: $10 за 1 млн входных и $50 за 1 млн выходных токенов. Для задач, которые уверенно решает GPT-6 Sol, переплата в 5 раз ничего не даёт.

### Куда делась GPT-5.6 Terra и нужно ли с неё уходить?

Terra доступна, стоит в избранном каталоге OpenAI и указана заменой для `gpt-3.5-turbo`, `o4-mini` и `gpt-5-mini-2025-08-07`. Даты отключения нет. Уходить с неё срочно незачем. Проверить GPT-6 Sol имеет смысл: при той же цене ввода её вывод на $2 за 1 млн токенов дешевле.

### Чем GPT-6 Luna отличается от GPT-5.6 Luna?

Обе — экономичный уровень своих линеек. GPT-6 Luna дешевле по всем ставкам ($0,10 / $0,50 против $0,20 / $1,20), знания у неё до 18 мая 2026 года против 16 февраля. Сравнения качества двух Luna на одних задачах OpenAI не публикует.

### GPT-5.5 или GPT-5.6 Sol: что лучше и выгоднее по цене?

По прайсу, пока действует промо, GPT-5.6 Sol дешевле: $4 / $20 против $5 / $30 у `gpt-5.5` для запросов до 272 000 токенов. GPT-6 Sol дешевле обеих вдвое и больше. При переходе с GPT-5.5 на GPT-6 не забудьте заменить `prompt_cache_retention` на `prompt_cache_options.ttl`.

### Есть ли бесплатный доступ к GPT-6 через API?

Нет, API тарифицируется за токены с первого запроса. Без оплаты GPT-6 можно попробовать только в приложении: на тарифах Free и Go GPT-6 Luna доступна в десктопном клиенте ChatGPT, и к API это отношения не имеет.

### Как сравнить Astra с Claude по стоимости?

Цены Astra и Claude Fable 5.1 с учётом длинного ввода, кэша и Batch сопоставлены в статье [«GPT-6 Astra или Claude Fable 5.1: сколько стоит API»](/ru/posts/gpt-5-6-sol-vs-claude-fable-5). Если вы сравниваете с Claude прежний флагман, смотрите [«Claude Opus 5.5 или GPT-5.6 Sol: одинаковая цена, разные счета»](/ru/posts/claude-opus-5-5-vs-gpt-5-6-sol).