OpenAI вивела свою лінійку GPT-5.6 у загальну доступність, чітко розвівши моделі за сценаріями використання: флагманський Sol та середньоціновий Terra орієнтовані на принципово різні типи навантажень.
Ключові тези:
- Sol коштує $5 за мільйон вхідних токенів і $30 за мільйон вихідних — удвічі дорожче за Terra.
- Sol лідирує в тестах на кодинг та агентні завдання, Terra націлена на рутину з нижчою ціною.
- Перші тести показують: у довгих задачах Terra може «спалювати» більше вихідних токенів, ніж Sol.
GPT-5.6 Sol і Terra: різні цінові ніші
Компанія оголосила про запуск у ChatGPT, Codex та через API 9 липня, завершивши приблизно двотижневий обмежений прев’ю-період. Sol, флагманська модель, орієнтована на складний кодинг, кібербезпеку та довготривалу роботу агентів; OpenAI називає її «найкращою моделлю для програмування» в своїй історії. Terra розташована щаблем нижче — пропонує продуктивність рівня GPT-5.5 приблизно за половину вартості.
Найжорсткіше розходження — в тарифах. Sol оцінюється в $5 за мільйон вхідних токенів і $30 за мільйон вихідних. Terra бере $2,50 і $15 відповідно, тоді як третя модель, Luna, спрямована на великий обсяг трафіку з ціною $1 за вхідний та $6 за вихідний мільйон токенів.
Доступ у межах ChatGPT також розділено за ціною. Платні підписники отримують Sol через режими medium та higher reasoning, тоді як безкоштовні й Go-користувачі працюють із Terra у ChatGPT Work і Codex. GitHub уже додав усі три моделі до Copilot, позиціонуючи Sol як інструмент для глибинного аналізу великих кодових баз, а Terra — як збалансований «робочий» варіант для щоденного агентного програмування.
До теми: Чи йде Чарльз Хоскінсон з Cardano? Він назвав це «повною брехнею»
Sol випереджає Terra в кодових бенчмарках
Sol набрав 80 балів в Artificial Analysis Coding Agent Index — за даними OpenAI, це на 2,8 пункти вище за Anthropic Claude Fable 5. Генеральний директор Сем Альтман заявив, що модель на 54% ефективніша за витратою токенів у задачах програмування, ніж попереднє покоління, чітко апелюючи до корпоративних ІТ-бюджетів.
Водночас результати нерівномірні. На SWE-Bench Pro Sol показав 64,6% і все ще відстає від Claude Mythos 5 приблизно на 15 пунктів. Незалежні оглядачі з’ясували, що попри це Sol впевнено тримає контекст у довгій, «брудній» роботі з репозиторіями, тоді як Terra краще підходить для чітко окреслених задач: імплементація окремих функцій та первинний код-рев’ю, із подальшим «підвищенням» до старшої моделі за потреби.
Ті ж тести стали попередженням для команд, що жорстко рахують бюджет. У затяжних кодових сесіях Terra споживала більше вихідних токенів, ніж Sol, тож нижча ставка не завжди означає нижчу ціну завершеного завдання. Бізнесу доведеться рахувати вартість «за вирішену задачу», а не лише «за мільйон токенів», перш ніж переводити великі обсяги трафіку на дешевшу модель.
Поступовий запуск GPT-5.6 позначив зміну й у тому, як OpenAI виводить на ринок фронтирні моделі.
Перед релізом компанія провела закриті брифінги для уряду США щодо можливостей нової сім’ї та на старті обмежила доступ вузьким колом перевірених партнерів; їхню участь попередньо погодили з чиновниками.
Нова генерація також ламас стару схему неймінгу: цифра тепер позначає саме покоління, а Sol, Terra та Luna виступають як сталі «сходинки можливостей», які можуть оновлюватися у власному темпі, незалежно одна від одної.
Читайте також: Palantir скорочує 50 інженерів і втрачає чверть капіталізації: що пішло не так?