OpenAI ha tagliato del 80% il prezzo del modello GPT-5.6 Luna e del 20% quello di Terra, mentre la clientela corporate alza la voce sui costi dell’intelligenza artificiale.
Punti chiave
- Luna costa ora 0,20 dollari per milione di token in input e 1,20 dollari per milione di token in output, in calo da 1 e 6 dollari.
- Terra scende a 2 e 12 dollari per milione di token, mentre i prezzi del modello di punta Sol restano invariati.
- L’azienda attribuisce il taglio a ottimizzazioni di efficienza, inclusa una riscrittura dei kernel curata da Sol che ha ridotto del 20% i costi di serving.
Crollano i prezzi di GPT-5.6 Luna e Terra
In un post sul proprio sito, OpenAI ha dettagliato i nuovi listini, rivendicando guadagni di efficienza sull’intera linea di modelli, nei sistemi di inferenza e nel software di serving.
Luna, il modello più rapido ed economico della famiglia, passa a 0,20 dollari per milione di token in input e 1,20 dollari per milione di token in output. Terra, l’opzione intermedia, scende a 2 dollari per milione di token in input e 12 dollari per milione di token in output, dai precedenti 2,50 e 15 dollari.
I prezzi di Sol, il modello più potente della serie, restano fermi. OpenAI ha però sostituito il livello Priority Processing con una Fast mode su Sol che funziona fino a 2,5 volte più velocemente dell’elaborazione standard, al doppio della tariffa base.
Restano invariati anche gli abbonamenti a ChatGPT e Codex. Terra e Luna semplicemente consumano meno crediti dai pacchetti prepagati. Le nuove tariffe API, più basse, sono arrivate su AWS già nello stesso giorno.
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Notion e Dust segnalano corse più economiche
OpenAI posiziona Luna per i carichi ad alto volume: analisi massiva di documenti, smistamento delle interazioni con i clienti, e attività di coding e testing ricorrente all’interno di agent loop che chiamano strumenti esterni. Secondo i benchmark interni, il modello eguaglia i sistemi considerati “frontier” un anno fa, ma a circa il 6% del costo per task e con una velocità quasi nove volte superiore.
Diversi clienti citati nell’annuncio confermano una dinamica simile nei propri deployment. Hoda Noorian, responsabile di prodotto AI in Notion, afferma che Terra eguaglia la qualità di GPT-5.5 su compiti ben definiti a metà del costo e in un tempo ridotto del 60%. Stanislas Polu, cofondatore di Dust, sottolinea che Luna gestisce lo stesso lavoro agentico il 40% più rapidamente e con un risparmio del 40% rispetto al modello predefinito usato in precedenza dalla società.
Anthropic e Google sotto pressione sui prezzi per token
Gli analisti restano più freddi rispetto alla mossa, avvertendo che token più economici potrebbero spingere in alto i volumi d’uso, mettendo però sotto stress i conti di OpenAI e Anthropic, entrambe reduci dal deposito di prospetti di quotazione confidenziali a giugno.
Google e Microsoft da mesi spingono su fasce di modelli a basso costo, mentre i sistemi open-weight cinesi colmano rapidamente il gap prestazionale a una frazione del prezzo.
Le lamentele sui costi, comunque, non sono nuove. Sam Altman ha spiegato in un evento per clienti OpenAI a giugno che la spesa per AI è passata, nel giro di pochi mesi, da tema marginale a problema centrale, con le aziende che chiedono sistemi più efficienti. Uber aveva già bruciato il budget 2026 per l’intelligenza artificiale in quattro mesi e in seguito ha introdotto fasce di spesa per alcuni strumenti a partire da 1.500 dollari al mese.
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