Die Zahlen: Luna geht von 1,00 / 6,00 auf 0,20 / 1,20 US-Dollar je Million Eingabe- beziehungsweise Ausgabe-Token, Terra von 2,50 / 15,00 auf 2,00 / 12,00 Dollar. Beide Ausgangswerte hatten wir am 10. Juli 2026 über die Artificial-Analysis-API gegen den Katalog abgeglichen; die Senkung setzt also auf einem von uns geprüften Stand auf. Sol bleibt unverändert bei 5,00 / 30,00 Dollar – die Spanne innerhalb der Familie wächst damit von Faktor 5 auf Faktor 25 beim Eingabe-Preis. OpenAI stellt Luna in die Nähe der Spitzenmodelle des Vorjahres und rechnet vor, eine Aufgabe, die mit jenen einen Dollar gekostet habe, laufe nun für rund sechs Cent und dabei fast neunmal schneller.
Die Begründung: Nach OpenAIs Darstellung hat GPT-5.6 Sol die Einsparung selbst erarbeitet. Das Modell habe eigenständig Produktions-Kernel in Triton und Gluon – OpenAIs eigenen GPU-Programmiersprachen – neu geschrieben und dadurch Leerlauf beseitigt, der aus ineffizienter Speicherbewegung und ungünstigen Daten-Layouts entstand; das Ergebnis seien 20 Prozent geringere Ende-zu-Ende-Servingkosten. Dazu kommen hunderte Experimente an der Architektur des Entwurfsmodells beim spekulativen Dekodieren, die die Token-Erzeugung um mehr als 15 Prozent effizienter gemacht hätten, sowie Optimierungen an KV-Cache, Batching und Cache-Verwaltung für unterschiedliche Lastprofile. Sämtliche dieser Werte stammen aus OpenAIs eigenem Beitrag und sind unabhängig nicht nachgemessen.
Zur Beleglage: OpenAIs Ankündigungsbeitrag ist für unseren Abruf gesperrt (HTTP 403) – ein Bot-Schutz, kein toter Link. Wir haben die Preisangaben deshalb an zwei unabhängigen Wiedergaben geprüft, die in allen vier Zahlen übereinstimmen, und zusätzlich gegen die alten Werte in unserem eigenen Modellkatalog gehalten. Die Katalogseiten zu [Luna](/modelle/gpt-5-6-luna) und [Terra](/modelle/gpt-5-6-terra) sind auf die neuen Preise gezogen; die unabhängig gemessenen Fähigkeits-Kennzahlen bleiben davon unberührt, weil sich die Modelle selbst nicht geändert haben.