GPT-6 Sol vs. Terra vs. Luna: Wo Astra und 6.1 Sol hingehören

GPT-6 Sol, Terra und Luna sind Sprachmodelle von OpenAI, nicht die Kryptowährungen Solana oder Terra Luna. Wer nach „GPT-6 Sol vs Terra vs Luna“ gesucht und Coin-Kurse bekommen hat: Manche Assistenten lesen die Anfrage so. In diesem Artikel geht es um die API-Modelle.

Kurz gesagt: OpenAIs GPT-6-Familie hat vier Modelle im API-Katalog, nämlich GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6.1 Sol und GPT-6 Luna. Keines davon heißt Terra^[1]. Terra gibt es nur in der Vorgängergeneration, als GPT-5.6 Terra^[2]. Unten folgen eine Tabelle, die alle fünf einordnet, das, was OpenAI und ein unabhängiger Benchmark über ihre Unterschiede sagen, und die Frage, welches Modell für welche Aufgabe passt.

TL;DR

Es gibt kein GPT-6 Terra. OpenAIs Modellkatalog führt GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6.1 Sol und GPT-6 Luna, dazu GPT-5.6 Sol, Terra und Luna aus der Juli-Generation^[1].
Astra ist die oberste Stufe. OpenAI nennt GPT-6 Astra „unser leistungsfähigstes Modell für die anspruchsvollste Arbeit“, für $10 Input und $50 Output pro Million Tokens^[1]^[3].
Sol ist die mittlere Stufe und hat bereits einen Nachfolger. GPT-6 Sol erschien am 22. September 2026; GPT-6.1 Sol folgte am 29. September zu denselben $2 Input und $10 Output, mit günstigerem Cached Input^[4].
Luna ist die effiziente Stufe für $0.10 Input und $0.50 Output, gebaut „für fokussierte Aufgaben mit hohem Volumen“^[1]^[3].
Die Scores folgen dem Preis. Im Intelligence Index von Artificial Analysis bei max Effort erreicht GPT-6 Astra 53, GPT-6.1 Sol 52, GPT-6 Sol 48 und GPT-6 Luna 38^[5].

Die GPT-6-Reihe in einer Tabelle

Modell	API-Modell-ID	Veröffentlicht	Beschreibung von OpenAI	Reasoning Effort	Input / Cached Input / Output (pro 1M Tokens)
GPT-6 Astra	`gpt-6-astra`	3. Sep. 2026	Leistungsfähigstes Modell, für die anspruchsvollste Arbeit	low bis max	$10 / $1 / $50
GPT-6.1 Sol	`gpt-6.1-sol`	29. Sep. 2026	Leistung nahe an Astra für komplexe Arbeit zu geringeren Kosten	low bis max	$2 / $0.10 / $10
GPT-6 Sol	`gpt-6-sol`	22. Sep. 2026	Gebaut für komplexes Coding und agentische Workflows	none bis max	$2 / $0.20 / $10
GPT-6 Luna	`gpt-6-luna`	22. Sep. 2026	Effizientestes Modell, für fokussierte Aufgaben mit hohem Volumen	none bis max	$0.10 / $0.01 / $0.50
GPT-5.6 Terra	`gpt-5.6-terra`	9. Juli 2026	Balance aus Intelligenz und Kosten; grob die alte „mini“-Stufe	none bis max	$2 / $0.20 / $12

Quellen: Modellkatalog und Modellseiten^[1], OpenAI API Changelog^[4], OpenAI Standard-Preise für Prompts bis 272K Input-Tokens^[3], Modellseite von GPT-5.6 Terra^[2].

Auf dem Papier haben alle fünf dieselben Limits: ein Kontextfenster von 1 050 000 Tokens, bis zu 922 000 Input-Tokens und 128 000 Output-Tokens, Text- und Bild-Input, Text-Output^[1]. Prompts über 272K Input-Tokens werden bei jedem Modell in der Tabelle für den gesamten Request mit dem 2x Input-Preis und dem 1.5x Output-Preis abgerechnet^[1]. Was sie unterscheidet, sind die Stufe, der Preis und an den Rändern die API-Oberfläche.

Gibt es ein GPT-6 Terra?

Nein, nicht in OpenAIs API. Der Katalog von OpenAI hat keinen Eintrag für GPT-6 Terra, und die Modellseite, die man unter gpt-6-terra erwarten würde, existiert nicht^[1]. Auch die Ankündigung von GPT-6 Sol und Luna, die Ankündigung von GPT-6.1 Sol und OpenAIs Modell-Guide zu GPT-6 erwähnen kein Terra^[6]^[7]^[8].

Der Name stammt aus GPT-5.6. Diese Generation startete am 9. Juli 2026 mit drei Stufen: GPT-5.6 Sol für Frontier-Fähigkeiten, GPT-5.6 Terra für eine Balance aus Intelligenz und Kosten und GPT-5.6 Luna für effiziente Arbeit mit hohem Volumen^[4]. OpenAIs eigene Seiten ordnen sie der älteren Namensgebung zu: Sol dem Modell ohne Suffix, Terra der „mini“-Stufe und Luna der „nano“-Stufe^[2].

GPT-6 hat Sol und Luna behalten und die Spitze der Reihe unter einen neuen Namen gestellt: Astra. Ein viel gelesener Reddit-Thread argumentiert, GPT-6 Sol sei im Grunde ein umbenanntes Terra, doch OpenAI hat nichts veröffentlicht, das das bestätigt. Was die Preisliste zeigt: GPT-6 Sol kostet pro Input-Token jetzt genauso viel wie GPT-5.6 Terra ($2) und pro Output-Token weniger ($10 gegenüber $12)^[3]. Wer Terra aus Kostengründen genutzt hat, sollte GPT-6 Sol als naheliegenden Kandidaten dagegen testen.

GPT-6 Sol und GPT-6.1 Sol sind dieselbe Stufe

GPT-6.1 Sol ist ein Upgrade von GPT-6 Sol und erschien eine Woche danach^[7]. OpenAIs Modellseite zu GPT-6 Sol verweist Leser inzwischen auf „GPT-6.1 Sol für das neuere Sol-Modell“, und der GPT-6-Guide nennt Astra, 6.1 Sol und Luna als die drei aktuellen Optionen^[1]^[8].

Die beiden Sol-Modelle haben dieselben Input- und Output-Preise. Die Unterschiede, die in der Praxis zählen:

Cached Input: $0.10 pro Million bei GPT-6.1 Sol gegenüber $0.20 bei GPT-6 Sol^[3].
Reasoning Effort: GPT-6 Sol akzeptiert none; GPT-6.1 Sol nicht, dort beginnt die Skala bei low^[8].
Tools in Chat Completions: GPT-6 Sol unterstützt dort Function Calling nur mit Effort none; GPT-6.1 Sol braucht für jeden Tool-Aufruf die Responses API^[8].
Scores: Laut OpenAI übertrifft GPT-6.1 Sol den besten DeepSWE-Score von GPT-6 Sol um 6.4 Punkte und zieht auf diesem Benchmark mit GPT-6 Astra gleich, bei etwa einem Fünftel der Kosten^[7].

Wenn jemand sagt „Sol ist fast auf Astra-Niveau“, zitiert er meist die 6.1-Ankündigung. Prüfe, welches Sol ein Vergleich tatsächlich verwendet hat, bevor du dich darauf verlässt.

GPT-6 Sol vs. Luna: was die Scores sagen

OpenAI gibt an, Sol und Luna „mit ähnlichen Methoden wie GPT-6 Astra“ trainiert und ihre API-Preise gegenüber den Aktionspreisen von GPT-5.6 um 50% gesenkt zu haben^[6]. Beim Preis liegen die beiden weit auseinander: Lunas Tarife pro Token betragen bei Input und Output ein Zwanzigstel von Sols^[3].

Artificial Analysis hat beide bei max Effort durch die eigene Benchmark-Suite geschickt:

Messgröße (max Effort)	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna
Intelligence Index	48	38
Terminal-Bench 4.0 (agentisches Coding und Terminal-Nutzung)	44%	13%
AA-LCR (Reasoning über langen Kontext)	84%	83%
Kosten pro Aufgabe	$1.04	$0.07
Ausgabegeschwindigkeit	95 Tokens/s	128 Tokens/s

Quelle: Artificial Analysis, abgerufen am 7. Oktober 2026^[5].

Das Muster ist eindeutig. Beim Lesen langer Kontexte liegt Luna nah an Sol. Beim mehrstufigen agentischen Coding im Terminal fällt es deutlich zurück. OpenAIs eigene Zahlen sind beim Coding freundlicher zu Luna: Auf DeepSWE v1.1 erreichte Luna bei max Effort 66.6% gegenüber 68.8% für Sol^[6]. Die beiden Benchmarks messen Verschiedenes, also lies sie als Bandbreite, nicht als Widerspruch.

Ein GPT-6-Modell nach Aufgabe wählen

OpenAI veröffentlicht eine Stufenleiter aus Kombinationen von Modell und Effort, sortiert vom günstigsten bis zum leistungsfähigsten. Sie ist die klarste offizielle Antwort auf die Frage „welches soll ich nehmen“:

Stufe	Modell und Effort	Beispielaufgaben von OpenAI
1	Luna, Low	Feinkörnige Änderungen, klar abgegrenzte Problemlösung, einfache Datenextraktion
2	Luna, Extra high	Kontext über Apps hinweg finden, Arbeit priorisieren, Probleme mit klaren Vorgaben
3	GPT-6.1 Sol, Medium	Komplexe technische Arbeit und abgestimmte Ergebnisse, die du noch überarbeiten wirst
4	GPT-6.1 Sol, Extra high	Ausgefeilte Ergebnisse, Entscheidungen auf Basis widersprüchlicher Belege
5	Astra, Low	Prägnantes Schreiben und Inhaltsanpassung, die Fakten und Nuancen bewahren
6	Astra, Medium	Ambitionierte Projekte, die breiten Kontext und vollständige Ergebnisse brauchen
7	Astra, Extra high	Anspruchsvolle Analysen und komplexe Ergebnisse mit strengen Anforderungen

Quelle: OpenAI-Guide zur Modellauswahl^[9].

OpenAI rät, niedrig anzufangen und „die leichteste Einstellung, die deine Qualitätsanforderungen erfüllt“, beizubehalten. Außerdem heißt es dort: Wenn Kosten und Latenz keine Rolle spielen, kann man standardmäßig Astra verwenden^[9]. In der Praxis:

Klassifikation, Extraktion, Tagging, Routing: Luna. OpenAIs eigene Beispiele sind Rechnungsfelder, Klassifikation von Anfragen und strukturierte Zusammenfassungen^[8].
Coding-Agenten, Debugging, dokumentlastige Analysen: Sol. OpenAIs Empfehlungen nennen für diese Stufe inzwischen GPT-6.1 Sol; GPT-6 Sol bleibt die Option, wenn du Effort none brauchst.
Das schwierigste Reasoning, Recherche und Computer Use: Astra^[8].
Gemischter Traffic: nach Schwierigkeit routen, Luna übernimmt den Großteil, Sol oder Astra das, was Luna falsch macht.

GPT-6 Sol, Luna und Astra über reAPI aufrufen

reAPI stellt GPT-6 Sol, GPT-6 Luna und GPT-6 Astra über einen Chat-Completions-Endpunkt und einen API-Key bereit. Die Modell-IDs lauten gpt-6-sol, gpt-6-luna und gpt-6-astra. GPT-6.1 Sol steht mit Stand 7. Oktober 2026 nicht auf der Modellliste von reAPI.

Einige Request-Details unterscheiden sich zwischen den dreien auf reAPI^[10]:

Sol und Luna akzeptieren alle sechs reasoning_effort-Werte, von none bis max, mit medium als Standard. Astra akzeptiert low bis max; none liefert 400.
temperature, top_p, frequency_penalty und presence_penalty liefern bei Sol und Luna 400. Lass sie weg.
Function Calling lieferte bei Sol und Luna tool_calls sowohl bei Effort medium als auch bei none, gemessen am 24. September 2026.

Aktuelle Preise pro Token stehen auf der jeweiligen Modellseite. Mehr zur Kostenseite findest du unter GPT-6 Sol pricing und GPT-6 Luna API pricing; für die Entscheidung zwischen Sol und Astra siehe GPT-6 Sol vs Astra.

FAQ

Was sind GPT-6 Sol und Luna?

Zwei OpenAI-Modelle, veröffentlicht am 22. September 2026. GPT-6 Sol ist für komplexes Coding und agentische Workflows gebaut; GPT-6 Luna ist OpenAIs effizientestes Modell, für fokussierte Aufgaben mit hohem Volumen^[1]^[4]. Beide nehmen Text und Bilder entgegen und geben Text zurück. In der GPT-6-Familie liegen sie unterhalb von GPT-6 Astra.

Wo würde Terra in der neuen Generation hingehören?

Bisher nirgends. OpenAIs Katalog enthält kein GPT-6 Terra^[1]. Terra ist die mittlere Stufe von GPT-5.6, und mit $2 Input liegt GPT-6 Sol beim Input-Preis jetzt gleichauf mit GPT-5.6 Terra, bei niedrigerem Output-Preis^[3].

Steht GPT-6 Luna über Terra?

Nicht nach Preisstufe: Luna ist die günstige Stufe, GPT-5.6 Terra war die mittlere. GPT-6 Luna kostet $0.10 Input und $0.50 Output pro Million Tokens, Terra dagegen $2 und $12^[3]. OpenAI hat keinen direkten Benchmark Luna gegen Terra veröffentlicht. Wenn du von Terra wegwechselst, teste also beide mit deinen eigenen Aufgaben.

Ist Astra dasselbe wie GPT-6?

GPT-6 Astra ist ein Modell der GPT-6-Familie, und zwar das leistungsfähigste. Zur Familie gehören außerdem GPT-6 Sol, GPT-6.1 Sol und GPT-6 Luna^[1]. Astra kam als Erstes heraus, am 3. September 2026^[4].

GPT-6 Luna vs. 6.1 Sol

GPT-6.1 Sol kostet pro Input- und Output-Token 20-mal so viel wie GPT-6 Luna ($2 und $10 gegenüber $0.10 und $0.50)^[3]. Im Intelligence Index von Artificial Analysis bei max Effort erreicht 6.1 Sol 52 und Luna 38^[5]. OpenAIs Stufenleiter setzt Luna auf die ersten beiden Stufen und 6.1 Sol auf die nächsten beiden^[9].

GPT-6 Sol oder Luna fürs Coding?

Für agentisches Coding Sol. Artificial Analysis maß auf Terminal-Bench 4.0 bei max Effort 44% für Sol und 13% für Luna^[5]. Bei OpenAIs DeepSWE-Lauf liegt Luna näher dran (66.6% gegenüber 68.8%), daher kann sich ein Test für klar abgegrenzte Fixes lohnen, bei denen der niedrigere Preis ins Gewicht fällt^[6].

GPT-6 Sol, Terra oder Luna: die Wahl heute

Lies die Reihe als drei Stufen, nicht als drei Namen: Astra oben, Sol in der Mitte, Luna unten, und GPT-5.6 Terra als mittlere Stufe der Vorgängergeneration, die GPT-6 nicht übernommen hat. Für Aufgaben mit hohem Volumen, deren Ergebnisse sich prüfen lassen, starte mit Luna. Für Coding-Agenten und schwierige Analysen nimm Sol und vergleiche mit der 6.1-Version, wo deine Plattform sie anbietet. Astra hebst du dir für Arbeit auf, bei der eine falsche Antwort mehr kostet als die Tokens. Das ist die praktische Antwort auf GPT-6 Sol vs Terra vs Luna.

References

OpenAI. Models (API model catalogue) and the GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6.1 Sol and GPT-6 Luna model pages. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/models
OpenAI. GPT-5.6 Terra model page. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra
OpenAI. API pricing. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/pricing
OpenAI. API changelog. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/changelog
Artificial Analysis. GPT-6 Sol (Max) vs GPT-6 Luna (Max) and GPT-6.1 Sol (Max) vs GPT-6 Astra (Max): model comparisons. Abgerufen im Oktober 2026 von artificialanalysis.ai/models/comparisons/gpt-6-sol-vs-gpt-6-luna
OpenAI. Introducing GPT-6 Sol and Luna. Abgerufen im Oktober 2026 von openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna
OpenAI. Introducing GPT-6.1 Sol. Abgerufen im Oktober 2026 von openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol
OpenAI. Using GPT-6 (API guide) and A model guide for the GPT-6 family. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model und openai.com/index/practical-guide-building-gpt-6
OpenAI. Model selection. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/guides/model-selection
reAPI. GPT-6 Sol, GPT-6 Luna and GPT-6 Astra API docs. Abgerufen im Oktober 2026 von reapi.ai/docs/gpt-6-sol, reapi.ai/docs/gpt-6-luna und reapi.ai/docs/gpt-6-astra