OpenAI halbiert die API-Preise für GPT-6 Sol und Luna

OpenAI hat am 22. September 2026 zwei neue Modelle veröffentlicht, GPT-6 Sol und GPT-6 Luna, und dabei die API-Preise gegenüber der 5.6-Generation halbiert. Beide sind laut OpenAI mit ähnlichen Methoden trainiert wie das Spitzenmodell GPT-6 Astra vom 3. September, zielen aber auf Alltagsarbeit statt auf Höchstleistung: Sol auf Coding, Datenanalyse und Agenten-Workflows, Luna auf Volumenarbeit wie Zusammenfassen, Extrahieren und kurze Antworten. Verfügbar sind beide ab sofort in der OpenAI-API, in ChatGPT Work, in Codex und in GitHub Copilot, der Rollout läuft gestaffelt. In der normalen ChatGPT-App fehlen sie vorerst.

• GPT-6 Sol: 2 USD Input und 10 USD Output pro Million Token, vorher 4 und 20 USD.
• GPT-6 Luna: 0.10 USD Input und 0.50 USD Output pro Million Token, vorher 0.20 und 1.20 USD.

OpenAI begründet den Schritt mit Verbesserungen bei Caching und Inferenz, auf gecachte Input-Token gibt es 90 Prozent Rabatt. Ein Detail lohnt den zweiten Blick: OpenAI schreibt durchgehend von «50 Prozent günstiger», beim Luna-Output sind es rechnerisch 58 Prozent. Gegenüber VentureBeat bestätigte ein Sprecher, dass die Preise dauerhaft gelten.

Zwei Labore, ein Nachmittag

Der eigentliche Aufhänger ist das Timing. Anthropic hatte kurz vorher Claude Opus 5.5 veröffentlicht, laut TechCrunch rund 90 Minuten vor OpenAI. Zwei Labore senkten also am selben Nachmittag ihre Preise. Opus 5.5 kostet 4 USD Input und 20 USD Output pro Million Token, womit GPT-6 Sol pro Token genau halb so teuer ist. Beide OpenAI-Modelle landeten noch am selben Tag im Modell-Picker von GitHub Copilot.

Halb so viele Fehler, sagt OpenAI

Bei der internen Faktentreue-Prüfung, die auf anonymisierten Nutzergesprächen mit gemeldeten Fehlern beruht, macht GPT-6 Sol laut OpenAI etwa halb so viele Fehler wie GPT-5.6 Sol. Auch bei Coding, Computer-Use und Alignment meldet das Unternehmen Fortschritte, die Täuschungsrate in einem internen Coding-Test fiel von 10,4 auf 1,3 Prozent. Alle Werte stammen aus OpenAIs eigenen Tests.

200 statt 400 Dollar pro Agenten-Monat

Baust du in einem Schweizer KMU oder Entwicklerteam KI-Features ins Produkt, ist das die entscheidende Rechnung. Beispiel: Ein Agent mit 50 Mio. Input- und 10 Mio. Output-Token pro Monat kostete auf GPT-5.6 Sol rund 400 USD, auf GPT-6 Sol rund 200 USD. Wo das Token-Volumen der Hauptkostentreiber ist, landet das direkt in der Marge. Zwei Haken bleiben: Abgerechnet wird in US-Dollar, deine Kalkulation schwankt also mit dem Wechselkurs. Und Reasoning-Modelle verbrauchen pro Aufgabe unterschiedlich viele Token, der Preis pro Million sagt darum wenig über die Kosten pro erledigter Aufgabe. Der Preisverfall, den wir hier seit Wochen verfolgen, geht weiter. Neu ist, dass er nicht mehr nur die billigste Klasse trifft, sondern das Arbeitspferd in der Mitte.