GPT-6 Astra מול Sol מול Luna: באיזה מודל GPT-6 לבחור
השוואת GPT-6 Astra מול Sol מול Luna: מפרטים, מחירים, תוצאות benchmark של OpenAI, רמת הסקה והמלצה ברורה לקידוד, לסוכנים ולעבודה בנפח גבוה.
קריאה כ-Markdownהתחילו עם GPT-6 Sol. זהו המודל של OpenAI לקידוד מורכב ולעבודת סוכנים, הוא עולה חמישית מ-GPT-6 Astra לכל טוקן, וב-benchmark של OpenAI עצמה לתהליכי עבודה עסקיים, Sol ברמת הסקה xhigh עוקף את Astra ברמת הסקה low. העבירו משימה ל-GPT-6 Astra כשהיא קשה, ארוכה וטעות בה יקרה. השתמשו ב-GPT-6 Luna לסיווג, לחילוץ נתונים ולמשימות אחרות שמריצים אלפי פעמים, שבהן העלות לכל קריאה היא מה שקובע.
שלושתם נמכרים ב-SeedRouter תחת מפתח אחד, והמעבר ביניהם הוא שינוי של model.
מה ההבדל בין GPT-6 Astra, Sol ו-Luna במפרטים?
| GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|---|
| Model ID | gpt-6-astra | gpt-6-sol | gpt-6-luna |
| תאריך שחרור | 3 בספטמבר 2026 | 22 בספטמבר 2026 | 22 בספטמבר 2026 |
| התיאור של OpenAI | המודל החזק ביותר, לעבודה הקשה ביותר מקצה לקצה | קידוד מורכב ותהליכי עבודה סוכניים | המודל היעיל ביותר, למשימות ממוקדות בנפח גבוה |
| חלון הקשר | 1,050,000 טוקנים | 1,050,000 טוקנים | 1,050,000 טוקנים |
| קלט מקסימלי | 922,000 טוקנים | 922,000 טוקנים | 922,000 טוקנים |
| פלט מקסימלי | 128,000 טוקנים | 128,000 טוקנים | 128,000 טוקנים |
| רמת הסקה | מ-low עד max | מ-none עד max | מ-none עד max |
| רמת הסקה כברירת מחדל | לא מתועד | medium | medium |
| תאריך סף ידע | 30 באפריל 2026 | 20 באפריל 2026 | 18 במאי 2026 |
| קלט / פלט | טקסט ותמונות / טקסט | טקסט ותמונות / טקסט | טקסט ותמונות / טקסט |
הנתונים לקוחים מעמודי המודל של OpenAI עבור GPT-6 Astra, GPT-6 Sol ו-GPT-6 Luna, ותאריכי השחרור מ-יומן השינויים של ה-API.
ההבדל העיקרי ב-API הוא רמת ההסקה הנמוכה ביותר. GPT-6 Sol ו-GPT-6 Luna מקבלים none, שעונה בלי הסקה והיא ההגדרה היחידה שמקבלת temperature ו-top_p. GPT-6 Astra תמיד מסיק; none מחזיר שגיאת 400.
איזה מהם עולה פחות?
GPT-6 Astra
GPT-6 Astra is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-astra | Up to 272K input tokens | $8 | $0.8 | $10 | $40 |
gpt-6-astra | Over 272K input tokens | $16 | $1.6 | $20 | $60 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.056. A request that fails is not charged.
GPT-6 Sol
GPT-6 Sol is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-sol | Up to 272K input tokens | $1.6 | $0.16 | $2 | $8 |
gpt-6-sol | Over 272K input tokens | $3.2 | $0.32 | $4 | $12 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.0112. A request that fails is not charged.
GPT-6 Luna
GPT-6 Luna is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-luna | Up to 272K input tokens | $0.08 | $0.008 | $0.1 | $0.4 |
gpt-6-luna | Over 272K input tokens | $0.16 | $0.016 | $0.2 | $0.6 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.00056. A request that fails is not charged.
GPT-6 Luna הוא הזול ביותר בפער גדול, ו-GPT-6 Astra היקר ביותר. לפי המחירון של OpenAI, GPT-6 Sol עולה חמישית מ-GPT-6 Astra ו-GPT-6 Luna עולה אחד חלקי עשרים מ-GPT-6 Sol. שלושתם קוראים קלט שמור במטמון ב-10% מתעריף הקלט, ופרומפט של יותר מ-272K טוקני קלט מעביר את הבקשה כולה לשורת ההקשר הארוך. מדריך התמחור של GPT-6 API מסביר איך מחויבת כל שורה.
איך הם מדורגים ב-benchmark של OpenAI?
OpenAI פרסמה תוצאות בשתי הודעות, GPT-6 Astra ו-GPT-6 Sol ו-Luna. הן הורצו ברמות הסקה שונות, לכן קראו כל שורה יחד עם ההגדרה שלה.
| Benchmark (לפי דיווח OpenAI) | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| AutomationBench (תהליכי עבודה עסקיים) | 30.3% ברמת הסקה low | 33.2% ברמת הסקה xhigh | עוקף את GPT-5.6 Luna ב-5.4 נקודות ברמת הסקה high |
| DeepSWE v1.1 (הנדסת תוכנה) | 74.1% | 68.8% ברמת הסקה max | 66.6% ברמת הסקה max |
| OSWorld 2.0 (שימוש במחשב) | 72.6% בסימולציית השהיה | 60.5% ברמת הסקה xhigh, סט לא מקוון | עוקף את GPT-5.6 Sol (medium) ברמת הסקה max |
שתי נקודות בולטות. ב-AutomationBench, GPT-6 Sol ברמת הסקה xhigh השיג ציון גבוה יותר מ-GPT-6 Astra ברמת הסקה low, ו-OpenAI מעריכה את העלות למשימה של Astra פי 3.9 מזו של Sol. בהנדסת תוכנה ובשימוש במחשב GPT-6 Astra עדיין מוביל; OpenAI מכנה אותו "המודל הטוב בעולם לשימוש במחשב".
בדיוק עובדתי, OpenAI מדווחת ש-GPT-6 Sol עושה בערך מחצית מהטעויות של GPT-5.6 Sol, "מתקרב לאמינות ברמת Astra בעלות נמוכה בהרבה", ו-GPT-6 Luna ברמת הסקה גבוהה יותר משתווה ל-GPT-5.6 Sol בכמאית מהעלות שלו.
מתי GPT-6 Astra שווה את המחיר?
בחרו ב-GPT-6 Astra כשהמשימה ארוכה, השלבים תלויים זה בזה וטעות עולה ביוקר: ריפקטורינג גדול, עבודת תכנון, מחקר שתפעלו לפיו, או סוכנים שמפעילים מחשב לאורך צעדים רבים. יומן השינויים של OpenAI אומר שהוא משלב את היכולות שלו "כדי להוביל משימות מורכבות מבקשה ראשונית ועד תוצאה מוגמרת".
לקידוד יומיומי וללולאות סוכנים, GPT-6 Sol נותן בדרך כלל את רוב האיכות הזו בחמישית ממחיר הטוקן, ואפשר להעלות את רמת ההסקה שלו ל-xhigh או max לפני שפונים ל-Astra.
מתי GPT-6 Luna מספיק?
GPT-6 Luna מתאים למשימות עם תשובה ברורה וצרה: ניתוב פניות, תיוג תוכן, חילוץ שדות ממסמכים, סיכומים קצרים. הריצו אותו ברמת הסקה none או low לעלות ולהשהיה הנמוכות ביותר, והעלו את רמת ההסקה רק אם הדיוק על סט הבדיקות שלכם לא מספיק טוב.
באיזה מודל GPT-6 כדאי לבחור?
| אם אתם צריכים | השתמשו ב- | למה |
|---|---|---|
| ברירת מחדל לקידוד ולעבודת סוכנים | GPT-6 Sol | תוצאות חזקות בחמישית ממחיר Astra |
| התוצאה הטובה ביותר במשימות קשות וארוכות | GPT-6 Astra | המודל החזק ביותר של OpenAI, הטוב ביותר בשימוש במחשב |
| העלות הנמוכה ביותר לקריאה | GPT-6 Luna | אחד חלקי עשרים ממחיר Sol, רמת הסקה none זמינה |
temperature או top_p | GPT-6 Sol או GPT-6 Luna | מתקבלים רק ברמת הסקה none, שאין ל-Astra |
שאלות נפוצות
האם GPT-6 Sol טוב יותר מ-GPT-6 Astra?
לא באופן כללי. GPT-6 Astra משיג ציונים גבוהים יותר בתוצאות של OpenAI בהנדסת תוכנה ובשימוש במחשב. GPT-6 Sol ברמת הסקה xhigh עקף את GPT-6 Astra ברמת הסקה low ב-benchmark של OpenAI לתהליכי עבודה עסקיים, והוא עולה חמישית לכל טוקן, ולכן הוא ברירת המחדל הטובה יותר לרוב העבודה.
מה זה GPT-6 Sol?
GPT-6 Sol הוא מודל ה-GPT-6 של OpenAI לקידוד מורכב ולתהליכי עבודה סוכניים, ששוחרר ב-22 בספטמבר 2026. הוא ממוקם בין GPT-6 Astra ל-GPT-6 Luna ביכולת ובמחיר, עם חלון הקשר של 1.05M טוקנים.
אפשר להשתמש ב-GPT-6 Astra, Sol ו-Luna עם אותו קוד?
כן. שלושתם מקבלים את אותן בקשות Responses ו-Chat Completions; שנו את model, וב-Astra הימנעו מרמת הסקה none ומשדות הדגימה.
אפשר להחליף מודל באמצע שיחה?
כן. שלחו את הבקשה הבאה עם model אחר ואותה היסטוריית הודעות. ההסקה מתורות קודמות היא הקשר אופציונלי, כך שהשיחה ממשיכה גם בלעדיה.
נסו את שלושתם עם מפתח אחד
הריצו את אותו פרומפט על GPT-6 Sol, GPT-6 Astra ו-GPT-6 Luna בדפדפן, השוו את התשובות ואת מספרי הטוקנים, ואז קראו למנצח דרך ה-API. מדריך GPT-6 API מציג את הבקשה.
