ב22 בספטמבר 2026, באותו יום שבו אנתרופיק השיקו את מודל הדגל החדש שלהם, OpenAI הציגה את GPT 6 Sol ואת GPT 6 Luna. היא גם חתכה את המחיר של שניהם בחצי. זה לא עוד עדכון גרסה שקט, זה מהלך מחיר שמכוון ישר לעסקים שמריצים הרבה משימות. השאלה שאתם צריכים לשאול היא מה קיבלתם בתמורה לחצי המחיר, ומה נשאר כמו שהיה. עברתי על ההכרזה של OpenAI ועל המדידות של Artificial Analysis, והנה התמונה המלאה עם המקור של כל מספר.
המחיר של GPT 6 Sol ו-Luna ירד בחצי
לפי ההכרזה של OpenAI, Sol עולה עכשיו 2 דולר למיליון טוקני קלט ו10 דולר למיליון טוקני פלט. בדור הקודם, GPT 5.6 Sol, המחיר היה 4 דולר ו20 דולר. Luna עולה 0.10 דולר בקלט ו0.50 דולר בפלט, במקום 0.20 ו1.20, כלומר בפלט הירידה היא אפילו 58%. שימו לב שההשוואה של OpenAI היא למחירי המבצע של דור 5.6, ואלה המחירים שמופיעים כאן כמחיר הקודם.
בואו נתרגם את זה לחשבון של עסק אמיתי, בדוגמה היפותטית. נניח בוט בוואטסאפ שמנהל 1,000 שיחות בחודש, ובכל שיחה 3,000 טוקני קלט ו500 טוקני פלט. ב-Luna החדש זה יוצא כ0.55 דולר בחודש, ובדור הקודם כ1.20 דולר. ב-Sol החדש אותו נפח עולה כ11 דולר, מול כ22 דולר ב-GPT 5.6 Sol. החשבון לא כולל מטמון, ניסיונות חוזרים או כלים, אבל הוא מראה עד כמה Luna זול לנפח גבוה.
במקביל OpenAI שיפרה את מנגנון המטמון: לפי ההכרזה, שינוי של רמת החשיבה או של הכלים כבר לא מבטל אותו. קריאה של קלט שמור במטמון מקבלת הנחה של 90%, וזה מה שהופך סוכן עם הקשר ארוך לזול באמת. GitHub דיווחה שהשיפורים האלה הורידו ביותר מ50% את החלק של טוקני הקלט שדורשים עיבוד מחדש.
איפה Sol ו-Luna עומדים במדד העצמאי
לפי בדיקה של אופק לוי באתר Artificial Analysis ב23 בספטמבר 2026, GPT 6 Sol ברמת max מקבל 48 במדד האינטליגנציה. הוא ממוקם במקום 18 מתוך 212 מודלים, ו-GPT 6 Luna ברמת max מקבל 37. Artificial Analysis כותבת שהציונים של שניהם נשארו ברמה של דור 5.6, כלומר השיפור הוא במחיר ולא בציון. במדד הסוכנים לקוד Sol עולה ל57, שתי נקודות מעל קודמו, ו-Luna יורד ל41, שתי נקודות מתחת. ובעלות למשימה ההבדל חד: Sol עולה 1.06 דולר למשימה במקום 1.99, ו-Luna עולה 0.07 דולר במקום 0.18. Sol מייצר כ31 אלף טוקני פלט למשימה במקום 29 אלף, ו-Luna כ51 אלף במקום 41 אלף, כרבע יותר.
להשוואה, Claude Fable 5.1 ו-GPT 6 Astra עומדים באותו מדד על 53, ו-Claude Opus 5.5 מוביל עם 58. Luna נמצא קצת מתחת לדגמים הזולים של המתחרים: Gemini 3.8 Flash עומד על 41, ו-DeepSeek V4.1 Flash על 39. אבל בעלות למשימה Luna זול בערך פי ארבעה מ-DeepSeek V4.1 Flash, שעולה 0.27 דולר למשימה באותה טבלה. מי שבחר עד עכשיו במודלים הזולים מסין בגלל המחיר, צריך לעשות את החשבון מחדש.
אופק לוי בדק באותו יום באתר Artificial Analysis גם את המהירות: Luna ברמת max מפיק 162 טוקנים בשנייה, ו-Sol מפיק כ131. מהירות כזאת עוזרת לבוט שעונה ללקוח בזמן אמת, בתנאי שמריצים אותו ברמת חשיבה נמוכה ועל שאלות קצרות. במשימות המדד עצמן, ברמת max, התמונה שונה: חישוב פשוט של טוקנים חלקי מהירות נותן כחמש דקות למשימה ב-Luna וכארבע ב-Sol.
Sol ו-Luna בבנצ'מרקים של OpenAI
ב-AutomationBench, מבחן של תהליכים עסקיים מקצה לקצה עם 47 כלים, Sol ברמת xhigh מקבל 33.2%. הוא עולה שם 0.27 דולר למשימה, ומקדים את Claude Opus 5 ברמת max, שעולה פי 11.1 ממנו. Claude Fable 5.1 מקבל באותו מבחן 31.4%, ו-GPT 6 Astra ברמת low מקבל 30.3%. OpenAI עצמה מציינת שהעלות של Fable 5.1 בטבלה, יותר מפי 8.9 מ-Sol, חלקית: היא לא כוללת את המעבר ל-Opus 5 בכ40% מהמשימות. ושימו לב מה חסר בטבלה: אנתרופיק מדווחים ש-Opus 5.5, שיצא באותו יום, מקבל באותו מבחן 40.0%.
ב-DeepSWE v1.1, מבחן של משימות פיתוח ארוכות, Sol ברמת max מקבל 68.8%. זה 1.1 נקודות מתחת לשיא של Claude Fable 5 במבחן, 69.9%, בעלות נמוכה בכ80% למשימה. Luna מקבל באותו מבחן 66.6%, קרוב ל-Opus 5 ו-Fable 5 ברמת medium, ועולה למשימה 93% פחות מ-Opus 5 ו96% פחות מ-Fable 5.
ב-OSWorld 2.0, מבחן של עבודה על מחשב, Sol ברמת xhigh מקבל 60.5% מול 60.3% של Opus 5 ברמת medium. ובבדיקת הדיוק העובדתי של OpenAI, Sol עושה בערך חצי מהטעויות של הדור הקודם. שימו לב למה שכתוב באותיות הקטנות: המתחרים בטבלאות הם בעיקר Opus 5 ו-Fable 5, לא הגרסאות העדכניות שיצאו אחריהם.
מדריכים ועדכונים לעבודה עם AI
מדריכים בעברית, עדכוני כלים ודוגמאות לעבודה עם בינה מלאכותית.
Sol, Luna או Astra: מה בוחרים
OpenAI אומרת במפורש ש-Astra נשאר המודל הטוב ביותר שלה, למשימות שבהן איכות מלאה היא העיקר. את המודל הגדול במשפחה בוחרים כשהטעות יקרה יותר מהמחשוב.
Sol מיועד לעבודה מקצועית ולקוד, במחיר שמאפשר להריץ הרבה יותר איטרציות. Luna מתאים למשימות בנפח גבוה: סיווג פניות, חילוץ נתונים ממסמכים, ובוטים שעונים על שאלות חוזרות.
בבוטים שאני בונה ללקוחות, מודל כמו Luna הוא מועמד טבעי להוריד את העלות החודשית, אבל רק אחרי בדיקה שהתשובות נשארות באותה רמה. תחשבו על חנות אונליין שעונה על שאלות חוזרות בוואטסאפ: זמני משלוח, מדיניות החזרות, מעקב אחרי הזמנה. אין שם צורך במודל הכי חכם בעולם, יש צורך בתשובה נכונה, מהירה וזולה. את המקרים המסובכים הבוט מעביר לאדם, ושם כבר לא משנה איזה מודל רץ מאחור.
שני המודלים זמינים ב-ChatGPT Work וב-Codex לכל מנויי Plus, Pro, Business, Enterprise ו-Edu. משתמשי Free ו-Go מקבלים את Luna באפליקציית הדסקטופ, אבל בחלון הצ'אט הרגיל המודלים עוד לא זמינים. ב-API השמות הם gpt-6-sol ו-gpt-6-luna, וחלון ההקשר של Sol לפי Artificial Analysis הוא כ872 אלף טוקנים. OpenAI כותבת גם שהתשובות שלהם בהירות יותר, עם פחות ז'רגון, וקצרות מעט יותר.
מה עוד לא ידוע ומה לבדוק לפני מעבר
עדיין אין בנצ'מרקים מלאים לכל המשימות, וחסרים נתונים על יעילות ניצול הטוקנים לאורך זמן. לכן אני לא ממליץ להעביר תהליך שעובד רק בגלל דף מחיר חדש. הבדיקה הנכונה היא קצרה: קחו עשר משימות אמיתיות, והריצו אותן במודל הנוכחי ובמודל החדש, באותה הגדרה. רשמו עלות, זמן תגובה, ואחוז התשובות שעברו בלי תיקון.
אם אתם עובדים עם Codex על פרויקט קיים, Sol הוא המודל הראשון שכדאי לבדוק, כי שם העלות למשימה מצטברת הכי מהר. OpenAI מדווחת גם על שיפור בהתנהגות: שני המודלים מציגים פחות טענות מטעות על עבודת הקוד שלהם, לפי המבחנים שלה. זה חשוב בדיוק במשימות ארוכות, שבהן אתם לא בודקים כל שלב בזמן אמת.
ובדקו את המטמון על התהליך שלכם, כי שם, ולא רק במחיר לטוקן, נמצא חלק גדול מהחיסכון.
לסיכום: אותו ציון, חצי מחיר
GPT 6 Sol ו-Luna לא קפצו במדד, אבל חצי מחיר לטוקן ומטמון שנשמר טוב יותר משנים את החשבון של כל סוכן. לפי Artificial Analysis, משימה ב-Sol עולה 1.06 דולר במקום 1.99, וב-Luna 0.07 דולר במקום 0.18. מי שמריץ נפח גבוה של משימות פשוטות צריך לבדוק את Luna עכשיו, ומי שצריך את המודל החזק ביותר של OpenAI נשאר עם Astra. רוצים לדעת איזה מודל מוריד את העלות אצלכם בלי לפגוע באיכות? בואו נבדוק את זה יחד, שיחה ראשונה חינם.
שאלות נפוצות
מה ההבדל בין GPT 6 Sol ל-GPT 6 Luna?
Sol הוא המודל החזק מבין השניים, למשימות מקצועיות ולקוד, ומקבל 48 במדד של Artificial Analysis. Luna קטן וזול בהרבה, מקבל 37, ומתאים למשימות בנפח גבוה כמו סיווג וחילוץ נתונים.
האם המודלים החדשים חכמים יותר מדור 5.6?
לפי Artificial Analysis הציון במדד האינטליגנציה נשאר ברמה של דור 5.6. השיפור המרכזי הוא במחיר ובעלות למשימה, ולפי OpenAI גם בדיוק העובדתי ובסגנון התשובות.
כמה עולה משימה ב-Sol וב-Luna?
לפי Artificial Analysis, ב23 בספטמבר 2026 משימה ממוצעת במדד עולה 1.06 דולר ב-Sol ברמת max ו0.07 דולר ב-Luna ברמת max. העלות אצלכם תלויה באורך המשימה ובשימוש במטמון.
איפה אפשר להשתמש במודלים?
ב-ChatGPT Work וב-Codex למנויי Plus, Pro, Business, Enterprise ו-Edu, וב-API בשמות gpt-6-sol ו-gpt-6-luna. משתמשי Free ו-Go מקבלים את Luna באפליקציית הדסקטופ.