OpenAI вывела семейство GPT-5.6 в открытую продажу, разделив линейку на флагманский Sol и более доступный Terra — две модели, рассчитанные на принципиально разные типы нагрузок.
Ключевые моменты:
- Sol стоит $5 за миллион входных токенов и $30 за миллион выходных — вдвое дороже Terra.
- Sol лидирует в кодинговых и агентных бенчмарках, Terra нацелена на рутинные задачи с меньшей ценой за токен.
- Первые тесты показывают: на длинных задачах Terra может сжигать больше выходных токенов, чем Sol.
GPT-5.6 Sol и Terra: расхождение по цене
Компания объявила о запуске GPT-5.6 в ChatGPT, Codex и через API 9 июля, завершив примерно двухнедельный закрытый предпросмотр. Sol, флагман линейки, адресован сложной разработке, кибербезопасности и многочасовой работе автономных агентов; в OpenAI его называют «лучшей на сегодня моделью для программирования». Terra занимает ступенью ниже, обеспечивая уровень, сопоставимый с GPT-5.5, примерно за половину цены.
Главная граница между моделями — тарификация. Sol стоит $5 за миллион входных токенов и $30 за миллион выходных. У Terra — $2,50 и $15 за тот же объём, а третья модель, Luna, для массовых сценариев оценивается в $1 и $6.
Внутри ChatGPT доступ также разделён по уровням. Платные подписчики получают Sol в режимах Medium и High Reasoning, тогда как бесплатные и Go‑пользователи работают с Terra в ChatGPT Work и Codex. GitHub уже добавил все три модели в Copilot, позиционируя Sol как инструмент для работы с крупными кодовыми базами и сложной логикой, а Terra — как сбалансированный вариант по умолчанию для повседневного «агентного» программирования.
Также по теме: Уходит ли Чарльз Хоскинсон из Cardano? Он называет это полной ложью
Sol обгоняет Terra в бенчмарках по коду
В индексе Artificial Analysis Coding Agent Sol набрал 80 баллов — по данным OpenAI, это на 2,8 пункта выше, чем у модели Claude Fable 5 от Anthropic. Гендиректор Сэм Альтман заявил, что модель на 54% эффективнее по расходу токенов на программных задачах по сравнению с предыдущим поколением — очевидный сигнал в адрес корпоративных бюджетов.
Однако показатели не одинаковы во всех тестах. На SWE-Bench Pro Sol набрал 64,6%, всё ещё уступая примерно 15 пунктов Claude Mythos 5. Независимые обзоры отмечают, что Sol уверенно держит контекст при работе с большими, «грязными» репозиториями, тогда как Terra более уместна для локализованных задач — реализовать фичу, сделать первичный ревью — с последующим «подъёмом» сложных кейсов на более мощную модель.
Те же тесты содержат предупреждение для команд, чувствительных к бюджету. На длинном кодинговом прогоне Terra сгенерировала больше выходных токенов, чем Sol, так что более низкая ставка не всегда означает дешевле итоговое решение. Разработчикам придётся считать именно стоимость решённой задачи, прежде чем переносить на Terra тяжёлые потоки.
Пошаговый запуск GPT-5.6 также обозначил смену подхода OpenAI к выводу «передовых» моделей.
Компания заранее проинформировала правительство США о возможностях семейства и на стадии предпросмотра ограничила доступ узким кругом проверенных партнёров, о чьём участии власти были поставлены в известность.
Новое поколение также ломает прежнюю схему нейминга: цифра теперь обозначает поколение, а Sol, Terra и Luna становятся устойчивыми «уровнями возможностей», которые могут обновляться в собственном ритме.
Читайте далее: Palantir сократила 50 инженеров и потеряла четверть капитализации: что пошло не так?