Alisina NawabiArtificial Analysis meet gemengde GPT-6-scores
Artificial Analysis meet gemengde GPT-6-scores: na de prijsverlaging van 22 september stijgt Sol bij maximale inspanning met twee punten op de Coding Agent Index, terwijl Luna er twee verliest tegenover GPT-5.6. Een taak op de Intelligence Index kost 1,06 dollar met Sol tegenover 1,99 dollar met GPT-5.6 Sol, en 0,07 dollar met Luna tegenover 0,18 dollar met GPT-5.6 Luna. Op GDPval-AA v2.1 zakken de scores tegenover GPT-5.6 circa 100 Elo voor Sol en 75 voor Luna bij maximale inspanning; Artificial Analysis schrijft de terugval vooral toe aan kortere resultaten die vereiste onderdelen missen.
Microsoft maakt GPT-6 Astra, Sol en Luna op 22 september algemeen beschikbaar in Foundry; Standard-deployment geldt voor alle drie in 28 wereldwijde regio’s en de Amerikaanse en Europese Data Zones. Provisioned Throughput geldt voor Astra en Sol in Global en de Amerikaanse en Europese Data Zones; Priority Processing alleen voor Sol in Global en de Amerikaanse Data Zone, zodat Nederlandse Azure-klanten alle drie via Standard in de EU Data Zone kunnen inzetten.
OpenAI brengt GPT-6 Sol en GPT-6 Luna uit als goedkopere modellen naast GPT-6 Astra, met API-tarieven van 2 en 10 dollar per miljoen input- en outputtokens voor Sol en 0,10 en 0,50 dollar voor Luna, meldt het bedrijf.
Voor een Nederlands team verschuift daarmee de rekensom van "welk topmodel past hierbij?" naar "welk model past bij deze taak?" Sol is bedoeld voor complex codeer- en agentwerk, Luna voor gerichte taken met veel volume. De veel duurdere Astra blijft beschikbaar voor het zwaarste werk, maar hoeft daardoor niet meer de standaard voor elk verzoek te zijn.
Bij de lancering kostte GPT-6 Astra 10 dollar per miljoen inputtokens en 50 dollar per miljoen outputtokens.
Twee modellen, twee prijsniveaus
GPT-6 Sol kost via de API 2 dollar per miljoen inputtokens en 10 dollar per miljoen outputtokens. Dat is de helft van de huidige promotieprijs van GPT-5.6 Sol, die op 4 en 20 dollar lag. Luna daalt van 0,20 naar 0,10 dollar voor invoer en van 1,20 naar 0,50 dollar voor uitvoer. De API-documentatie bevestigt de nieuwe model-ID's en tarieven en vermeldt voor Luna dezelfde prijsdaling in de aparte modelpagina.
Bij veel AI-agents telt hergebruikte context zwaar mee. OpenAI zegt daarom dat GPT-6 standaard hogere cache-hitpercentages moet halen en tot 90 procent korting geeft op gelezen, gecachte inputtokens. De documentatie zet daar een praktische randvoorwaarde naast: EU-dataverblijf is alleen beschikbaar met Standard processing. Regionale verwerking kost 10 procent extra.
Beschikbaar, maar niet overal tegelijk
De nieuwe modellen zijn in de API beschikbaar als gpt-6-sol en gpt-6-luna. In ChatGPT Work en Codex krijgen Plus-, Pro-, Business-, Enterprise- en Edu-gebruikers toegang. Luna komt ook naar de desktopapp voor Free- en Go-gebruikers. In ChatGPT zelf volgt de uitrol geleidelijk, en de modellen zijn daar volgens OpenAI nog niet beschikbaar. TechCrunch beschrijft dezelfde gefaseerde beschikbaarheid en plaatst de release naast de lancering van Anthropic's Opus 5.5, die ongeveer anderhalf uur eerder plaatsvond.
Ook buiten OpenAI's eigen omgeving ontstaat die keuze. GitHub zet Sol en Luna in Copilot naast Astra in de modelkiezer. Sol is daar beschikbaar voor Pro+, Max, Business en Enterprise; Luna ook voor Pro. Beheerders kunnen de toegang via modelbeleid sturen.
Benchmarkclaims vragen een eigen test
OpenAI meldt op zijn eigen AutomationBench dat Sol met de hoogste inspanning 33,2 procent scoort tegen 26,9 procent voor Claude Opus 5, bij een opgegeven kostprijs van 0,27 dollar per taak. Luna zou ten opzichte van zijn voorganger 5,4 procentpunt verbeteren bij 58 procent lagere kosten per taak. Dat zijn bedrijfsclaims uit een leveranciersvergelijking, geen onafhankelijke meting van jouw werk.
De vergelijking verouderde vrijwel direct. Er is nog geen rechtstreekse Sol-tegen-Opus-5.5-test en tokenverbruik maakt het budget moeilijk voorspelbaar, schrijft The New Stack. Een lager tarief per token is dus niet automatisch een lagere rekening per proces.
De modelmix wordt het ontwerp
Voor een documentstroom, samenvatting of extractie ligt Luna voor de hand; voor langdurig codeer- en agentwerk Sol; voor het moeilijkste werk Astra. Die rolverdeling komt uit de positionering en tests van OpenAI, niet uit een universele regel.
Ik zou Sol en Luna daarom per taak tegen een eigen testset laten draaien en een tweede model achter dezelfde interface houden. Zo blijft de keuze omkeerbaar wanneer een prijs, limiet, beschikbaarheid of resultaat verandert.
De release maakt AI goedkoper op precies de plek waar Nederlandse teams veel werk kunnen laten lopen: herhaalbare softwaretaken, documentverwerking en agents met lange context. De echte verschuiving zit daarom niet in één nieuw model, maar in de mogelijkheid om capaciteit, prijs en uitwijkbaarheid per taak te combineren.
Veelgestelde vragen
Een modelmix die meebeweegt
Ik denk mee over welke taken welk model nodig hebben en ontwerp daarna de koppelingen, uitwijkpaden en automatisering eromheen. Van eerste idee tot live systeem, met self-hosted waar dat kan.
Dit artikel is geproduceerd samen met het Agent Team. Meer over de redactie.
