Две модели семейства GPT‑6
OpenAI позиционирует GPT‑6 Sol для более сложной профессиональной и агентной работы, а GPT‑6 Luna — как более доступную по цене модель семейства. Обе обучались похожими методами, что и GPT‑6 Astra.
В анонсе OpenAI Sol и Luna сравниваются по цене, программированию, работе с компьютером и другим оценкам. Условия различаются от раздела к разделу, поэтому результаты ниже приведены вместе с названием оценки и режимом модели.
Цены API OpenAI
Это цены OpenAI за миллион токенов, опубликованные в анонсе. Они не являются тарифами или стоимостью запросов в Fable.
| Модель | Тип токенов | GPT‑5.6 | GPT‑6 |
|---|---|---|---|
| GPT‑6 Sol | Входные | $4 | $2 |
| GPT‑6 Sol | Выходные | $20 | $10 |
| GPT‑6 Luna | Входные | $0.20 | $0.10 |
| GPT‑6 Luna | Выходные | $1.20 | $0.50 |
Цена за 1 млн токенов. В таблице указаны значения из анонса OpenAI; режимы, длинный контекст и другие условия могут влиять на цену API.
Профессиональная работа
В AutomationBench 1.0.6 GPT‑6 Sol в режиме xhigh получила 33.2%, GPT‑6 Astra в режиме low — 30.3%. Оценка охватывает сквозные бизнес-процессы между приложениями и 47 инструментов в задачах продаж, маркетинга, операций, поддержки, финансов и HR.
AutomationBench 1.0.6 · доля выполненных задач
OpenAI сообщает для Sol среднюю стоимость $0.27 за задачу; Astra в этой оценке стоила в 3.9 раза дороже Sol. Режимы усилия различаются, поэтому эти баллы не изолируют влияние одной только модели.
OpenAI также приводит Agents’ Last Exam V1: Sol в режиме max получила 56.4%; статья указывает стоимость задачи на 60% ниже лучшего результата Opus 5 в этом тесте. Это оценка длинных профессиональных задач в 55 подотраслях, а не универсальный рейтинг для любой работы.
Фактические ошибки
В собственной оценке OpenAI Sol допускала примерно вдвое меньше фактических ошибок, чем Sol 5.6. Набор собран из обезличенных диалогов ChatGPT, где пользователи ранее отмечали ошибку, и потому не отражает частоту ошибок в обычном использовании.
Программирование
На DeepSWE v1.1 GPT‑6 Sol получила 68.8% в режиме max, а GPT‑6 Luna — 66.6% в режиме max. OpenAI описывает набор как длинные задачи разработки программного обеспечения.
DeepSWE v1.1 · результат OpenAI
Оценка OpenAI; обе модели использовали режим max. Результаты не получены в Fable.
В другом тесте OpenAI, FrontierCode, оценивается готовность изменений к слиянию с реальными кодовыми базами, включая корректность, качество тестов, размер изменений и соблюдение стиля. OpenAI сообщает об улучшении Sol относительно предыдущей версии; это отдельная оценка, не показанная в графике выше.
Работа с компьютером
На офлайн-подмножестве OSWorld 2.0 GPT‑6 Sol в режиме xhigh набрала 60.5%, а Claude Opus 5 в режиме medium — 60.3%. OpenAI сообщает, что стоимость задачи для Sol была примерно на 80% ниже.
OSWorld 2.0 offline · partial reward
Набор OSWorld версии v2026.08.08; режимы усилия различаются. OpenAI описывает оценку как офлайн-тест длинных компьютерных сценариев.
Стиль сотрудничества
В статье OpenAI приводит один пример с запросом создать сайт Bento Box и добавить переключатель страниц в правом верхнем углу. OpenAI субъективно предпочитает ответ Sol: он меньше опирался на непроверенные предположения и яснее описывал, что было проверено. Это авторская оценка одного примера, а не независимый тест.
Кэширование и условия оценок
OpenAI пишет, что чтение кэшированных входных токенов в API обходится на 90% дешевле. Эта скидка относится к ценам OpenAI API и не описывает стоимость запросов в Fable.
OpenAI отдельно предупреждает, что alignment-оценки намеренно сосредоточены на сложных сценариях и не показывают частоту ошибок в обычном использовании. В заключительной оговорке статьи также сказано, что исследовательские оценки и API могут отличаться от ChatGPT из-за системных промптов и набора инструментов.
GPT‑6 в Fable
Публичный список моделей Fable показывает GPT‑6 Sol, GPT‑6 Luna и GPT‑6 Astra как доступные. Результаты и цены из этой статьи относятся к публикации и API OpenAI; они не являются сравнением ответов моделей в Fable.