GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra: цены и что выбрать

На бумаге переход с 5.6 Luna на GPT-6 Luna выглядит как простое обновление. OpenAI указывает для GPT-6 Luna цену $0.10 за миллион входных токенов и $0.50 за миллион выходных, тогда как у GPT-5.6 Luna это $0.20 и $1.20^[1]. Кроме того, у GPT-6 Luna более поздняя дата среза знаний и такое же контекстное окно в 1,050,000 токенов^[2][3].

Сложнее с вопросами, которые разработчики задают снова и снова: почему более новая модель стоит дешевле, не стала ли она слабее и какое место занимает GPT-5.6 Terra теперь, когда GPT-6 Terra не существует. В этой статье официальные цены и характеристики сведены в одну таблицу, приведена причина снижения цены, которую называет OpenAI, бенчмарки вендора отделены от первых пользовательских тестов, а в конце дана рекомендация по выбору модели под тип нагрузки.

TL;DR

• Цена: по прайс-листу GPT-6 Luna стоит $0.10 за вход / $0.01 за кешированный вход / $0.50 за выход на 1M токенов. GPT-5.6 Luna стоит $0.20 / $0.02 / $1.20, а GPT-5.6 Terra $2 / $0.20 / $12^[1].
• Почему дешевле: по словам OpenAI, улучшения в кешировании и инференсе позволили обслуживать модели GPT-6 с меньшими затратами, и компания передала эту экономию пользователям в виде снижения цены относительно GPT-5.6^[4]. Других причин не названо.
• Характеристики: контекстное окно, максимальный вход, максимальный выход и шесть уровней reasoning effort совпадают. Срез знаний GPT-6 Luna приходится на 18 мая 2026 года, у GPT-5.6 Luna на 16 февраля 2026 года^[2][3].
• Бенчмарки OpenAI: на уровне high GPT-6 Luna набирает в AutomationBench на 5.4 пункта больше предшественницы при стоимости задачи на 58% ниже^[4].
• Первые пользователи местами не согласны: в одном A/B-тесте на 10 задачах GPT-6 Luna оказалась быстрее, но GPT-5.6 Luna показала лучшее качество с первой попытки и на ревью^[5].
• GPT-6 Terra не существует. Линейка GPT-6 у OpenAI состоит из Astra, 6.1 Sol и Luna; Terra есть только в виде GPT-5.6 Terra^[6][7].

GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra: сравнение характеристик

Все три модели относятся к reasoning-моделям: принимают на вход текст и изображения и возвращают текст. OpenAI позиционирует GPT-5.6 Luna примерно как уровень nano в прежних семействах GPT-5, а GPT-5.6 Terra примерно как уровень mini^[3][8]. GPT-6 Luna описана как «наша самая эффективная модель для узконаправленных задач с большим объёмом запросов»^[2].

Источники: три страницы моделей OpenAI^[2][3][8].

На практике важны ещё два менее заметных отличия. На странице GPT-6 Luna сказано, что в собственном API OpenAI Chat Completions поддерживает вызов функций только при reasoning_effort, равном none, а для инструментов рекомендуется Responses API^[2]. Кроме того, 25 сентября OpenAI исправила ошибку кодирования изображений, которая ухудшала понимание изображений в GPT-6 Sol и Luna, и рекомендовала заново прогнать оценки на изображениях, сделанные до этой даты^[9].

Цены рядом

Все значения взяты из прайс-листа OpenAI для уровня Standard за 1M токенов, получены 7 октября 2026 года. «Длинный контекст» означает промпты длиннее 272K входных токенов; для них по другой цене тарифицируется весь запрос^[1].

Входная цена снижена ровно на 50%. Выходная упала с $1.20 до $0.50, то есть на 58%, хотя в таблице из анонса OpenAI обе строки подписаны как «на 50% дешевле»^[4]. По сравнению с GPT-5.6 Terra модель GPT-6 Luna в 20 раз дешевле на входе и в 24 раза дешевле на выходе.

Для иллюстрации возьмём месяц со 100M входных и 20M выходных токенов, всё без кеша и не более 272K на промпт:

Здесь число токенов зафиксировано, а в реальных нагрузках так не бывает. Reasoning-токены тарифицируются как выход^[10], а OpenAI отмечает, что GPT-6 Sol и Luna дают «в целом немного более короткие ответы»^[4]. Прежде чем доверять любому месячному прогнозу, измерьте число выходных токенов на задачу на своих промптах. Полный калькулятор с кешированием и длинным контекстом есть в статье GPT-6 Luna API pricing.

Почему GPT-6 Luna дешевле GPT-5.6 Luna

В анонсе OpenAI названа одна причина, дословно: «Улучшения в кешировании и инференсе позволяют нам обслуживать эти модели с меньшими затратами, и мы напрямую передаём эту экономию пользователям и клиентам, снижая цены API на Sol и Luna на 50% по сравнению с промоценами GPT‑5.6».^[4] В том же посте говорится, что GPT-6 Sol и Luna обучены «с помощью методов, схожих с GPT‑6 Astra», и что они продвигают «границу экономической эффективности»^[4].

Это и есть всё официальное объяснение. OpenAI не утверждает, что модель стала меньше, и не указывает срок действия цены GPT-6 Luna. Единственный промопериод в примечаниях к ценам относится к GPT-5.6 Sol: «доступно как минимум до 21 ноября 2026 года»^[1].

История цен добавляет контекст. GPT-5.6 Luna сама подешевела уже после выхода: в changelog OpenAI записано «С 30 июля GPT-5.6 Luna стоит на 80% меньше», причина не указана^[9]. Базовые $0.20 / $1.20, которые GPT-6 Luna сокращает вдвое, это уже сниженная цена.

Изменения в кешировании снижают и фактическую стоимость ниже прайс-листа. OpenAI сообщает, что улучшила кеширование промптов для GPT-6, чтобы «по умолчанию обеспечивать более высокую долю попаданий в кеш», а чтение из кеша тарифицируется со скидкой 90%^[4].

Что OpenAI измерила в сравнении с предшественницей

Эти цифры взяты из анонса OpenAI, и тесты проводила сама OpenAI. На момент нашей проверки независимых воспроизведений опубликовано не было.

• AutomationBench (бизнес-процессы с использованием 47 инструментов): на уровне high GPT-6 Luna улучшает результат предшественницы на 5.4 процентного пункта при стоимости задачи на 58% ниже^[4].
• Фактическая точность (внутренняя оценка OpenAI на обезличенных диалогах, где пользователи отметили ошибки): «на более высоких уровнях reasoning effort она сравнивается с GPT‑5.6 Sol примерно за сотую часть её стоимости»^[4].
• OSWorld 2.0 offline (работа с компьютером): GPT-6 Luna на уровне max превосходит GPT-5.6 Sol на уровне medium «за десятую часть её стоимости»^[4].
• DeepSWE 1.1 (долгосрочные задачи разработки ПО): GPT-6 Luna на уровне max набирает 66.6%, что OpenAI называет сопоставимым с Claude Opus 5 и Fable 5 на уровне medium^[4].

Есть два ограничения. OpenAI не публиковала сравнения GPT-6 Luna с GPT-5.6 Terra, так что любое ранжирование относительно Terra остаётся предположением. Кроме того, несколько самых сильных результатов Luna получены на уровне max, который даёт больше reasoning-токенов и, следовательно, больше оплачиваемого выхода.

Что сообщают первые пользователи

Отзывы разработчиков указывают в обе стороны, и ни один из них не является контролируемым исследованием.

Один пользователь r/codex прогнал GPT-5.6 Luna High и GPT-6 Luna High через 10 задач на одной и той же кодовой базе C++/Python объёмом ~60k строк, а судьёй выступала GPT-5.6 Sol. GPT-6 Luna выиграла по скорости реализации со счётом 6–4 и сделала меньше вызовов инструментов. GPT-5.6 Luna выиграла по качеству с первой попытки 5–3 и по качеству ревью 4–2, а судья предпочёл её итоговый код со счётом 6–4. Вывод автора: GPT-6 Luna «выглядит сильной в узкой задаче реализации, тогда как Luna 5.6 выглядит сильнее, когда у задачи более широкая поверхность интеграции»^[5].

Пользователь r/OpenAI, который поддерживает агентный инструмент для отчётов, сообщил о результате, противоположном главному тезису OpenAI для уровня high. В этих A/B-тестах GPT-6 Luna пропускала релевантные пункты, которые находила GPT-5.6 Luna, и, судя по всему, «пыталась ответить на промпт минимально возможным количеством токенов»^[11].

В обоих случаях это отдельные пользователи с небольшими выборками. Тем не менее они согласуются с собственным замечанием OpenAI о более коротких ответах. Если ваш продукт зависит от исчерпывающих списков или длинных объяснений, протестируйте именно это.

Какое место занимает GPT-5.6 Terra

Запросы «gpt 6 luna vs terra» предполагают существование GPT-6 Terra. OpenAI такой модели не указывает: в её руководстве по GPT-6 названы GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol и GPT-6 Luna^[7], а в каталоге моделей нет страницы gpt-6-terra^[6]. Terra существует только как GPT-5.6 Terra, средний уровень предыдущего поколения.

Поэтому реальное сравнение это GPT-6 Luna против GPT-5.6 Terra, которая стоит в 20–24 раза дороже. OpenAI эту пару бенчмарками не сравнивала. Опубликовано другое: GPT-6 Luna на уровне high или max догоняет или обгоняет GPT-5.6 Sol в двух её оценках^[4]. GPT-5.6 Sol находится на уровень выше Terra. Это наводит на мысль, но не доказывает. Оставляйте Terra в продакшене только там, где ваша собственная оценка показывает её преимущество на ваших реальных задачах. О моделях GPT-6 уровнем выше Luna читайте в статье GPT-6 Sol vs Luna.

Переход с gpt-5.6-luna на gpt-6-luna

В reAPI обе модели работают через один и тот же эндпоинт Chat Completions с одним и тем же API-ключом, поэтому для перехода достаточно поменять строку model. Перед переводом трафика проверьте четыре вещи:

1. Reasoning effort. Обе модели принимают одни и те же шесть уровней, по умолчанию medium^[2][3]. Начните с уровня, который используете сейчас, и сравнивайте не только точность, но и число выходных токенов на задачу.
2. Параметры сэмплирования. Руководство OpenAI по миграции на GPT-6 предписывает убрать temperature, top_p и top_logprobs, если reasoning effort не равен none^[7]. В reAPI GPT-6 Luna возвращает 400 на temperature и top_p^[12]. Подробности в статье GPT-6 Luna temperature.
3. Длина ответа. Если downstream-код или пользователи ожидают длинных ответов, проверяйте полноту, а не только правильность.
4. Изображения. Перезапустите оценки на изображениях, если какие-то из них проводились до исправления от 25 сентября^[9].

Актуальные цены reAPI для каждой модели указаны на её странице: GPT-6 Luna, GPT-5.6 Luna и GPT-5.6 Terra.

FAQ

Почему Luna 6 дешевле Luna 5.6?

OpenAI объясняет, что улучшения в кешировании и инференсе позволили обслуживать GPT-6 Sol и Luna с меньшими затратами, и компания передала эту экономию, снизив цены на 50% относительно цен GPT-5.6^[4]. Других причин и срока действия цены GPT-6 Luna не указано.

GPT-6 Luna слабее?

По опубликованным цифрам OpenAI нет: на уровне high она опережает GPT-5.6 Luna на 5.4 пункта в AutomationBench при стоимости задачи на 58% ниже^[4]. Некоторые пользователи сообщают о более слабых результатах в задачах с упором на ревью или исчерпывающий охват, в том числе один A/B-тест на 10 задачах, где по качеству лучше оказалась GPT-5.6 Luna^[5]. Проверьте на своих промптах.

gpt 6 luna выше, чем terra?

GPT-6 Terra, с которой можно было бы сравнить, не существует^[6][7]. Прямого бенчмарка против GPT-5.6 Terra OpenAI не публиковала. GPT-6 Luna стоит одну двадцатую от входной цены Terra и одну двадцать четвёртую от её выходной цены^[1].

gpt 6 luna vs 5.6 sol

По прайс-листу GPT-5.6 Sol стоит $4 за вход и $20 за выход на 1M токенов, в 40 раз больше, чем GPT-6 Luna^[1]. OpenAI сообщает, что GPT-6 Luna на более высоком уровне reasoning effort сравнивается с GPT-5.6 Sol в её оценке фактической точности, а Luna на уровне max обходит Sol на уровне medium в OSWorld 2.0 offline^[4].

Почему GPT-5.6 Luna такая дешёвая?

OpenAI снизила цену GPT-5.6 Luna на 80% 30 июля 2026 года, и в её changelog причина снижения не указана^[9]. При этом она всё равно дороже GPT-6 Luna.

Сколько стоит gpt-5.6 Luna?

По прайс-листу OpenAI GPT-5.6 Luna стоит $0.20 за вход, $0.02 за кешированный вход, $0.25 за запись в кеш и $1.20 за выход на 1M токенов. Промпты длиннее 272K входных токенов стоят $0.40 за вход и $1.80 за выход, а Batch вдвое дешевле тарифа Standard^[1].

Много ли я теряю, если вернусь на 5.6 Luna high вместо 6 Luna xhigh/max?

По цене GPT-5.6 Luna берёт за выход в 2.4 раза больше, чем GPT-6 Luna, а уровни xhigh и max генерируют больше reasoning-токенов, которые оплачиваются как выход^[1][10]. Прирост GPT-6 Luna над предшественницей в AutomationBench OpenAI приводит для уровня high^[4], поэтому разумно сначала протестировать GPT-6 Luna на high, прежде чем платить за xhigh или max. Сравните стоимость и точность на одну завершённую задачу на своей нагрузке.

Выбор между GPT-6 Luna и 5.6 Luna

Для новых нагрузок с большим объёмом запросов начинайте с GPT-6 Luna. Она вдвое дешевле на входе, на 58% дешевле на выходе, у неё более поздний срез знаний, и она выигрывает собственные сравнения OpenAI с GPT-5.6 Luna. Если проверенный продакшен-промпт зависит от длинных или исчерпывающих ответов, оставьте GPT-5.6 Luna, пока сравнительный тест не покажет обратное: именно там пользователи сообщали о регрессиях. Используйте GPT-5.6 Terra только там, где ваша оценка показывает, что цена выше в 20–24× покупает нужную вам точность.

Для большинства команд вопрос GPT-6 Luna vs 5.6 Luna на этом решён: сначала протестируйте GPT-6 Luna и оставьте старую модель там, где ваши оценки показывают, что она справляется лучше.

References

1. OpenAI. API pricing. Дата обращения: октябрь 2026, developers.openai.com/api/docs/pricing
2. OpenAI. GPT-6 Luna model page. Дата обращения: октябрь 2026, developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna
3. OpenAI. GPT-5.6 Luna model page. Дата обращения: октябрь 2026, developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna
4. OpenAI. Introducing GPT-6 Sol and Luna. Дата обращения: октябрь 2026, openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna
5. Reddit r/codex. I A/B tested GPT-5.6 Luna and GPT-6 Luna on the same engineering tasks. Дата обращения: октябрь 2026, reddit.com/r/codex/comments/1wp7ckc
6. OpenAI. Models. Дата обращения: октябрь 2026, developers.openai.com/api/docs/models
7. OpenAI. Using GPT-6. Дата обращения: октябрь 2026, developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
8. OpenAI. GPT-5.6 Terra model page. Дата обращения: октябрь 2026, developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra
9. OpenAI. API changelog. Дата обращения: октябрь 2026, developers.openai.com/api/docs/changelog
10. OpenAI. Reasoning models. Дата обращения: октябрь 2026, developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning
11. Reddit r/OpenAI. Luna 6 is a massive downgrade over Luna 5.6. Дата обращения: октябрь 2026, reddit.com/r/OpenAI/comments/1wnxg0n
12. reAPI. GPT-6 Luna API docs. Дата обращения: октябрь 2026, reapi.ai/docs/gpt-6-luna