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Con GPT-6 Sol e GPT-6 Luna, OpenAI ha aperto ufficialmente una nuova guerra dei prezzi nel mercato dei modelli di intelligenza artificiale, spingendo il costo delle API sotto quello dei rivali più aggressivi. Il primo dei due modelli costa meno della metà di Claude Opus 5.5 di Anthropic, il secondo scende addirittura sotto le tariffe di DeepSeek V4.1 Flash, che fino a ieri era considerato il punto di riferimento assoluto in fatto di efficienza. Un colpo che, di fatto, toglie parecchio senso alla scelta dei modelli open weight per chi guardava soprattutto al portafoglio.
I numeri parlano chiaro. GPT-6 Sol viene proposto a circa 1,85 euro per 1 milione di token in input, mentre GPT-6 Luna scende a circa 0,09 euro sempre per 1 milione di token in input. Entrambi costano il 50 percento in meno rispetto alle versioni precedenti. E il confronto con DeepSeek V4.1 Flash è impietoso sul fronte tariffe, visto che il modello cinese chiede circa 0,14 euro per 1 milione di token in input e circa 0,55 euro in output, anche nella fascia oraria più conveniente.
GPT-6 Sol e Luna: prezzi dimezzati, prestazioni che restano ferme
C’è però un dettaglio che ridimensiona l’entusiasmo. Sul fronte delle prestazioni pure, il salto generazionale non c’è. Gli indici di intelligenza e quelli dedicati agli agenti di coding restano allineati a quelli di GPT-5.6, con miglioramenti in alcune valutazioni e peggioramenti in altre. In pratica il vero avanzamento riguarda il rapporto tra costo e risultato, non la potenza bruta.
Qualche cifra aiuta a capire. GPT-6 Sol in configurazione massima costa circa 0,98 euro per attività tipica sull’Artificial Analysis Intelligence Index, contro circa 1,80 euro della versione precedente, quindi un risparmio attorno al 50 percento. GPT-6 Luna al massimo sforzo scende a circa 0,06 euro per attività, contro circa 0,17 euro di GPT-5.6 Luna, con un taglio vicino al 60 percento. Sulla classifica dello stesso indice, però, comanda ancora Claude Opus 5.5 con un punteggio di 58, mentre GPT-6 Sol si ferma a 48. Un risultato che rispetto alle attese lascia un po’ di amaro in bocca.
Anche su DeepSWE v1.1 il confronto non premia OpenAI, dato che DeepSeek V4.1 Flash resta a 74,2 punti mentre GPT-6 Luna si attesta attorno a 67. Sul coding le capacità di Sol sono migliorate, quelle di Luna hanno fatto un piccolo passo indietro rispetto alla generazione precedente.
Allucinazioni in calo, ma con un prezzo da pagare
Il dato forse più interessante riguarda le allucinazioni. Secondo l’AA-Omniscience Index, il tasso di GPT-6 Sol al massimo sforzo è sceso dal 92 percento al 60 percento, mentre quello di GPT-6 Luna è passato dal 93 percento al 77 percento. Il metodo però è meno nobile di quanto sembri, perché Sol ottiene il risultato rifiutandosi più spesso di rispondere. Le risposte sbagliate calano di circa un quarto, ma l’accuratezza perde 5 punti e si ferma al 54 percento. Luna resta sostanzialmente stabile al 44 percento, rispondendo comunque a meno domande.
Non tutto è rose e fiori nemmeno altrove. Entrambi i modelli sono peggiorati su GDPval-AA v2.1 al massimo sforzo, soprattutto perché producono elaborati più corti che spesso omettono elementi richiesti. GPT-6 Sol fa peggio del predecessore su DeepSWE, sull’uso del computer e sul debugging di ricerca, mentre pareggia sulle capacità in ambito cyber.
OpenAI spiega che GPT-6 Sol è stato addestrato con metodi simili a quelli usati per GPT-6 Astra, con progressi su ragionamento, affidabilità fattuale, coding, uso del computer e allineamento. E qui si capisce la strategia. Claude Opus 5.5, presentato lo stesso giorno, può far girare circa 100 agenti in parallelo, una capacità che Astra già possiede. Mettendo Sol e Luna a prezzi così bassi, il laboratorio punta a rendere conveniente l’uso massiccio dei modelli in combinazione. Va detto che Claude Opus 5.5 a sforzo medio batte GPT-6 Astra al massimo su OSWorld 2.0 Offline, e lo fa a un quinto del costo per attività.
Con Anthropic e OpenAI che hanno rilasciato nuovi modelli lo stesso 22 settembre 2026, a pochi giorni dai lanci precedenti, gli appelli a rallentare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale sembrano finiti in un cassetto.
Fonte: TecnoAndroid
