OpenAI חותכת את המחיר בחצי - והביצועים כמעט נשארים במקום
OpenAI הוציאה שני מודלים חדשים, GPT-6 Sol ו-GPT-6 Luna, אבל מי שחיפש קפיצה גדולה ביכולת יקבל הפעם משהו אחר: קפיצה גדולה במחיר כלפי מטה. Sol מתומחר ב-2 דולר למיליון טוקנים של קלט ו-10 דולר לפלט, לעומת 4 ו-20 דולר בדור הקודם. Luna יורד מ-20 סנט ל-10 סנט בקלט ומ-1.20 דולר ל-50 סנט בפלט. בקלט מדובר בחצי מחיר, ובפלט של Luna הירידה חדה עוד יותר.
המספרים של הביצועים הרבה פחות דרמטיים. במדד האינטליגנציה של Artificial Analysis עולה Sol מ-47 ל-48 נקודות לעומת GPT-5.6 Sol, ו-Luna נשאר על 37. במדד סוכני הקוד Sol מתקדם בשתי נקודות ו-Luna יורד בשתיים. בשני מבחני עבודה מקצועית נרשמה אפילו נסיגה מסוימת, בעיקר באיכות ההצגה ובהשלמת המשימה.
זה נשמע בהתחלה כמו דור חדש עם מעט מאוד חדש, אבל עבור חברות שמשלמות את חשבון ה-API התמונה אחרת לגמרי.
ניקח חברה שמכניסה למודל בכל חודש מיליארד טוקנים ומקבלת בחזרה 200 מיליון טוקנים. ב-GPT-5.6 Sol, במחיר של 4 דולר לקלט ו-20 דולר לפלט, החשבון מגיע לכ-8,000 דולר. ב-GPT-6 Sol אותה כמות שימוש עולה כ-4,000 דולר. אם החברה מריצה עשר מערכות בהיקפים כאלה, מדובר בחיסכון שמתקרב לחצי מיליון דולר בשנה.
ב-Luna ההפרש חד עוד יותר. מיליארד טוקנים של קלט ועוד 200 מיליון של פלט עולים לפי המחיר הקודם כ-440 דולר. במחיר החדש החשבון יורד לכ-200 דולר. אלה סכומים נמוכים יחסית לחברה אחת, אבל שירות שמסכם מסמכים, ממיין פניות, עונה ללקוחות או מפעיל סוכנים מאות מיליוני פעמים בשנה מסתכל בעיקר על העלות של כל פעולה נוספת.
כתבנו כאן שמלחמת המחירים ב-AI עוברת בהדרגה מהמודל החכם ביותר למודל שנותן את היחס הטוב ביותר בין מחיר לביצועים. ההשקה החדשה דוחפת את הכיוון הזה עוד שלב. OpenAI עצמה מסבירה שהשיפור ביעילות ההסקה ובמטמון מאפשר לה להעביר חלק מהחיסכון ללקוחות. קלט שכבר נמצא במטמון עולה עשירית מקלט רגיל, כך שמערכות שחוזרות שוב ושוב על אותם מסמכים או הנחיות יכולות להוריד את החשבון עוד יותר.
גם מבחני הקוד מראים למה המחיר מתחיל להיות מדד כמעט חשוב כמו הציון. ב-FrontierCode מגיע GPT-6 Sol לציון של 49.3% בעלות של 2.14 דולר למשימה. Claude Fable 5.1 מגיע ל-50.3%, פער של אחוז אחד, אבל בעלות של 12.83 דולר למשימה, בערך פי שישה. Claude Opus 5 מגיע ל-53.4% בעלות של 4.31 דולר. לחברה שמריצה אלפי משימות פיתוח ביום כמה נקודות ביצועים יכולות להיות שוות כסף, אבל גם מחיר גבוה פי שניים או פי שישה נכנס מהר מאוד לחישוב.
במבחן DeepSWE, שמנסה לדמות עבודת פיתוח ממושכת על בסיסי קוד אמיתיים, Sol מגיע ל-68.8% ברמת החשיבה הגבוהה ביותר. הדור הקודם, GPT-5.6 Sol, דווקא מגיע ל-72.7%, ו-Claude Opus 5 גבוה יותר, עם 73.7%. אבל Luna החדש מגיע בתצורה החזקה שלו לביצועים דומים ל-Sol ברמה אחת נמוכה יותר, בעלות של 22 סנט למשימה לעומת דולר. מבחינה כלכלית זה אולי הנתון המעניין ביותר בהשקה: המודל הזול במשפחה מתחיל להתקרב למקומות שבעבר דרשו מודל יקר בהרבה.
זה גם מסביר למה מחיר הטוקן הפך למדד מרכזי עבור חברות שבונות מוצרים על מודלים חיצוניים. משתמש שמשלם מנוי חודשי ל-ChatGPT כמעט לא מרגיש אם שאילתה עלתה לחברה סנט או חצי סנט. סטארטאפ שמפעיל מיליון שאילתות ביום מרגיש כל עשירית סנט.
OpenAI משאירה במקביל את GPT-6 Astra בשכבה אחרת לגמרי, במחיר של 10 דולר למיליון טוקנים של קלט ו-50 דולר לפלט. כך המשפחה מקבלת מבנה ברור יותר: Astra למשימות שבהן האיכות הגבוהה ביותר מצדיקה עלות גבוהה, Sol לעבודה מורכבת שצריכה לרוץ בכמויות גדולות, ו-Luna למשימות ממוקדות שבהן המחיר חשוב במיוחד.
המהלך מגיע ימים ספורים אחרי שגם אנתרופיק הורידה מחירים עם Opus 5.5. שתי החברות הורידו מחירים כמעט במקביל, בזמן שהמודלים הסיניים ממשיכים לדחוף את השוק למטה. עבור OpenAI, עוד נקודה במדד אינטליגנציה כנראה שווה כרגע פחות מחצי מחיר על מיליארדי טוקנים, ולעסק שמשלם את החשבון זה שינוי משמעותי הרבה יותר.
