OpenAI heeft de GPT-5.6‑familie algemeen beschikbaar gemaakt, met een duidelijke tweedeling: het vlaggenschip Sol en het middelgeprijsde Terra, twee modellen die zijn ontworpen voor heel verschillende typen workloads.
Belangrijkste punten:
- Sol kost $5 per miljoen inputtokens en $30 per miljoen outputtokens, het dubbele van Terra.
- Sol domineert in codeer- en agent‑benchmarks, terwijl Terra mikt op routinetaken tegen lagere kosten.
- Vroege testen laten zien dat Terra bij lange jobs juist meer outputtokens kan verbruiken dan Sol.
GPT-5.6 Sol en Terra: uiteenlopende prijsstructuur
Het bedrijf maakte bekend dat GPT-5.6 per 9 juli uitrolt naar ChatGPT, Codex en de API, na een beperkte preview van ongeveer twee weken. Sol, het topmodel, richt zich op complexe software‑ontwikkeling, cybersecurity en langdurige agent‑taken, en OpenAI noemt het “ons beste codemodel tot nu toe”. Terra zit één trede lager en levert prestaties die in de buurt komen van GPT‑5.5, maar dan tegen ongeveer de helft van de kosten.
De prijzen trekken de scherpste scheidslijn tussen de twee. Sol kost $5 per miljoen inputtokens en $30 per miljoen outputtokens. Terra rekent voor dezelfde hoeveelheden $2,50 en $15. Een derde model, Luna, is gepositioneerd voor grote volumes, tegen $1 voor input en $6 voor output.
Ook binnen ChatGPT is de toegang in lijnen opgedeeld. Betalende abonnees krijgen Sol via de instellingen voor gemiddeld en hoog redeneringsvermogen, terwijl gratis en Go‑gebruikers Terra tot hun beschikking hebben in ChatGPT Work en Codex. GitHub heeft inmiddels alle drie de modellen toegevoegd aan Copilot, waarbij Sol wordt gepositioneerd als de keuze voor diepgaand redeneren over grote codebases en Terra als de gebalanceerde standaard voor dagelijkse, agent‑achtige codingtaken.
Ook interessant: Vertrekt Charles Hoskinson bij Cardano? Hij noemt de claim een complete leugen
Sol laat Terra achter zich in codeerbenchmarks
Sol behaalde een score van 80 op de Artificial Analysis Coding Agent Index, wat OpenAI naar eigen zeggen 2,8 punten boven Anthropic’s Claude Fable 5 plaatst. Topman Sam Altman stelde dat het model 54% tokenefficiënter is bij coding‑taken dan eerdere generaties van het bedrijf – een boodschap die duidelijk mikt op ondernemingen met strakke IT‑budgetten.
De resultaten zijn echter niet overal gelijk. Op SWE‑Bench Pro blijft Sol met 64,6% nog steeds achter bij Claude Mythos 5, dat ongeveer 15 punten hoger scoort. Onafhankelijke reviewers constateerden wel dat Sol ook bij langdurig, rommelig werk in grote repositories gefocust blijft, terwijl Terra beter past bij afgebakende implementaties en een eerste code‑reviewronde. Opschalen naar het grotere model blijft daarbij als vangnet beschikbaar.
Diezelfde testen bevatten een waarschuwing voor kostenbewuste teams. Bij lange coderuns verbruikte Terra meer outputtokens dan Sol, wat betekent dat lagere nominale tarieven niet automatisch leiden tot een lagere prijs per afgeronde taak. Teams doen er daarom goed aan om de kosten per succesvol opgeloste job te meten voordat zij grote stromen verkeer omzetten naar Terra.
De gefaseerde introductie markeert een kentering in de manier waarop OpenAI zijn meest geavanceerde modellen naar de markt brengt.
Het bedrijf informeerde de Amerikaanse overheid vooraf over de mogelijkheden van de modellenfamilie en beperkte de vroege toegang tot een kleine groep zorgvuldig geselecteerde partners, waarvan de deelname met de autoriteiten werd gedeeld.
Met deze generatie laat OpenAI ook zijn oude naamgevingsstrategie los. Het nummer verwijst nu naar de generatielaag, terwijl Sol, Terra en Luna fungeren als vaste capaciteitsniveaus die elk volgens hun eigen tempo kunnen worden opgewaardeerd.
Lees ook: Palantir zet 50 engineers op straat en verliest een kwart van zijn beurswaarde: wat ging er mis?