GPT-6 לעומת GPT-6 Luna: אגורה למיליון טוקנים, והדרג שנותן מענה לתוכנית החינמית

יש גרסה של ההשוואה הזו שבה התשובה היא שורה אחת: לא ניתן לקרוא ל-GPT-6, וניתן לקרוא ל-GPT-6 Luna בעשרה סנט למיליון טוקני קלט. אבל הגרסה השימושית יותר היא זו שמסבירה למה Luna היא כעת המודל שרוב האנשים השתמשו בו בפועל — OpenAI הציבה אותו מאחורי מסלולי Free ו-Go של ChatGPT ב-8 באוקטובר 2026, מה שהופך אותו למסלול הזול ביותר בדור, ולפי מספר המשתמשים, לעמוס ביותר. בהמשך: סולם המסלולים מוסבר פעם אחת, ואחר כך מה באמת מקבלים תמורת עשרה סנט למיליון.

המשפחה, והיכן שלונה יושבת בתוכה

OpenAI משחררת את דור GPT-6 כשלושה מזהי מודלים שיצאו ב-22 בספטמבר 2026, ללא openai/gpt-6 נקודת קצה מאחורי שם המשפחה:

• GPT-6 Astra — דגם הדגל, $10.00 לקלט / $50.00 לפלט למיליון טוקנים, רשום בכרטיס התעריפים של OpenAI כדגם הבכיר של הדור
• GPT-6 Sol — שכבת הביניים, $2.00 / $10.00, והמודל ש-OpenAI מייעדת לצ'אט במסלולים בתשלום של ChatGPT
• GPT-6 Luna — השכבה הזולה, $0.10 / $0.50, והמודל ש-OpenAI מייעדת למסלולי Free ו-Go

השורה האחרונה היא החלק ששווה לקבע, כי היא הסיבה לכך שהתעבורה של Luna מגמדת את כל השאר במשפחה. ההכרזה של OpenAI עצמה על ההשקה של 7–8 באוקטובר מציינת ש"GPT-6 ב-ChatGPT מופעל על ידי GPT-6 Sol עבור מסלולי Plus, Pro, Business ו-Enterprise, ועל ידי GPT-6 Luna עבור מסלולי Free ו-Go." מודל בתמחור של $0.10 / $0.50 שעונה למסלול החינמי הוא מודל שמשרת יותר שאלות ביום מכל מסלול פרימיום, וזה אותו צ'קפוינט שאפשר לקרוא לו דרך ה-API. משטח הצריכה הוא ערוץ הפצה, לא מק״ט נפרד.

אזהרה שחייבת להישנות כאן משום שהבלוג הזה כבר פרסם על כך: באותה הודעה נאמר ש-Free ו-Go מקבלים את GPT-6 Luna, בעוד שדף מרכז העזרה של OpenAI עבור GPT-6 ב-ChatGPT תיאר את Free ו-Go כמריצים את GPT-5.6 Luna ביום שבו נקרא. אלו הצהרות שאינן מתיישבות זו עם זו לגבי אותה דרגה, OpenAI לא ציינה איזו מהן עדכנית, ואם העבודה שלך תלויה בשאלה איזה מודל זול נמצא מאחורי המסלול החינמי, התייחס לרשומה במרכז העזרה כדף הספציפי יותר ובדוק שוב לפני שאתה בונה על אחד מהשניים.

מה באמת קונים בעשרה סנט למיליון

המספר שבכותרת הוא המספר הכי פחות מעניין בכרטיס של Luna. הנה הכרטיס כולו, ומתחתיו שלב הדירוג:

• הקשר קצר, עד 272,000 טוקני קלט — $0.10 למיליון בקלט, $0.50 למיליון בפלט
• מעל 272,000 טוקני קלט — $0.20 למיליון בקלט, $0.75 למיליון בפלט, מיושם על כל הבקשה
• קלט במטמון — $0.01 למיליון ברמה הקצרה, הנחה של 90%; $0.02 מעל הגבול
• כתיבות למטמון — $0.125 למיליון ברמה הקצרה, $0.25 מעליה
• הקשר ופלט — 1,050,000 טוקנים בקלט, 128,000 טוקנים בפלט
• סוגי קלט — טקסט, תמונה וקובץ, אותו קלט מולטימודלי כמו Sol ו-Astra
• חשיבה — פרמטר מאמץ ניתן להגדרה, לצד כלים, פלט JSON ודגימה עם זרע

שני דברים נובעים מכך. הראשון הוא שלונה אינה מודל מצומצם. היא מקבלת תמונות וקבצים, היא חושפת את אותו משטח של קריאה לכלים ופלט מובנה כמו שני אחיה היקרים יותר, והדבר היחיד שמבדיל אותה מ-Sol בדף המפרט הוא עומק ולא יכולת. השני הוא המדרגה. פרומפט מעל 272,000 טוקני קלט מכפיל את תעריף הקלט של Luna ומעלה את תעריף הפלט שלה בחצי, על פני כל הבקשה ולא רק על העודף. זוהי מדרגה מתונה במחירים האלה — בקשה של 300,000 טוקנים עולה כשישה סנטים של קלט במקום שלושה — ולכן סעיף ההקשר הארוך, ששולט בתכנון התקציב של Astra וחשוב עבור Sol, כמעט לא רלוונטי כאן.

המספר שכן מזיז כסף בקנה מידה גדול הוא הקריאה מהמטמון. בסנט אחד למיליון, עומס עבודה ששולח מחדש את אותו הקשר גדול בכל תור משלם כמעט כלום על החלק החוזר. בצינור חילוץ או סיווג בנפח גבוה עם הנחיית מערכת יציבה ומסמך יציב, זה ההבדל בין מודל זול למודל כמעט חינמי, וזו הסיבה הספציפית לכך שהעלות האמיתית של Luna לתשובה מוגמרת נמצאת הרחק מתחת למה שמחירון התעריפים מרמז.

מה זה עולה לך מבחינת יכולת

Luna היא הדרגה הזולה ביותר מכיוון שהיא הפחות מסוגלת, והלוח העצמאי חד-משמעי לגבי עד כמה פחות. קראו מ-Artificial Analysis דרך רשומת הקטלוג של OrcaRouter לכל מודל ב-8 באוקטובר 2026:

• AA Intelligence Index — GPT-6 Sol 47.6, מקום 14; GPT-6 Luna 38.1, מקום 37
• Humanity's Last Exam — GPT-6 Sol 47.9 לעומת GPT-6 Luna 38.5
• SciCode — GPT-6 Sol 57.6 לעומת GPT-6 Luna 54.6
• זכירה בהקשר ארוך — GPT-6 Sol 83.7 לעומת GPT-6 Luna 83.3
• Terminal-Bench 4.0 — GPT-6 Sol 43.9 לעומת GPT-6 Luna 12.6
• תעבורה במהלך שבעה ימים — GPT-6 Luna כ-574 מיליון טוקנים; GPT-6 Sol כ-2.1 מיליון
• זמן חציוני עד לטוקן הראשון — GPT-6 Luna 1,494 ms לעומת GPT-6 Sol 6,785 ms
• מהירות פלט חציונית — GPT-6 Luna 132.9 טוקנים/שנייה לעומת GPT-6 Sol 179.6 טוקנים/שנייה

הצורה של זה מאלפת יותר מהפער הכותרתי. Luna מפגרת אחרי Sol ב-9.5 נקודות מדד, וההפסד אינו מפוזר באופן אחיד: שליפה בהקשר ארוך היא שוויון של 0.4 נקודות, ו-SciCode — הבנת קוד ולא הפקת קוד — במרחק 3 נקודות בלבד. מה שקורס הוא ביצוע סוכני רב-שלבי: Terminal-Bench 4.0 ב-12.6 מול 43.9 של Sol. מודל שמסוגל לשלוף ממסמך של מיליון טוקנים בערך כמו אחיו הגדול, ולכתוב תשובה מוסמכת במכה אחת, הוא כלי שונה מכזה שמסוגל להניע לולאת כלים עד לסיומה.

שתי הסתייגויות. נתוני המדד מגיעים מ־Artificial Analysis, לא מ־OpenAI, והמעריך הזה אינו מבטיח ששני דפי מודל מוצגים מול אותה גרסת מדד באותו יום — התייחסו להפרשים של חלקי נקודה ככיוון, לא כדיוק. ונתוני ההגשה הם מדידות הניתוב שלנו על פני חלון מתגלגל של שבעה ימים; הם משתנים בין קריאה לקריאה, והם שימושיים לצורת ההבדל ולא כהבטחת רמת שירות.

יש נתון שירות אחד ששווה להתעכב עליו. הזמן החציוני של Luna עד לאסימון הראשון הוא 1,494 מ״ש לעומת 6,785 מ״ש של Sol — בערך פי 4.5 מהיר יותר עד לאסימון הראשון — והתפוקה שלה נמוכה באופן מהותי ברגע שההזרמה מתחילה. עבור ממשק צ׳אט שבו המשתמש ממתין לשורה הפותחת, ההיפוך הזה הוא כל העניין של הדרגה, ולכן התוכנית החינמית יכולה להרגיש מהירה כשהיא מריצה את המודל הזול ביותר במשפחה.

התחרות הטרייה בתוך המשפחה

היתרון המחירי של Luna בתוך הדור הצטמצם מאז שהושק. GPT-6.1 Sol הגיע ב-29 בספטמבר בתעריפים של Sol: $2.00 / $10.00 עם מדד של 51.8, והוא הוריד את תעריף הקלט במטמון ל-$0.10 למיליון. זה לא נוגע בתעריף ההקשר הקצר של Luna — עשרה סנטים בקלט וחמישים סנטים בפלט עדיין זולים פי עשרים בקלט מכל Sol — אבל זה כן אומר שהדרגה שמעל Luna הפכה זולה יותר להרצה על תעבורה במטמון, וזה בדיוק עומס העבודה שבו היתרון של Luna היה הגדול ביותר. הפער עדיין גדול. הוא כבר לא גדול כפי שכרטיסי התעריפים לבדם מרמזים.

היכן עובר בפועל קו הדרגות

חלקו את העבודה לפי מה שהמשימה צריכה, ולא לפי איזה מודל מקבל ציון גבוה יותר.

Luna היא הבחירה הנכונה לצ'אט בנפח גבוה, סיווג, חילוץ, מודרציה וסיכום של מסמך ארוך — השורה שבה היא משתווה לאח הגדול שלה באחזור היא בדיוק השורה שקובעת אם הקשר גדול שמיש. השהיית האסימון הראשון שלה הופכת אותה לבחירה הטובה יותר לכל דבר אינטראקטיבי שאינו עתיר הסקה. ובמחיר של סנט למיליון אסימונים שמורים במטמון, צינור עיבוד עם הקשר יציב הוא כמעט בחינם בחלק החוזר.

Sol, או כעת GPT-6.1 Sol, זו הבחירה הנכונה ברגע שהמשימה דורשת לולאת כלים, תוכנית ארוכת טווח, או שרשרת שלבים שחייבת להסתיים. הפער ב-Terminal-Bench — 43.9 מול 12.6 — הוא האות הברור ביותר בהשוואה הזו, והוא מתאים לדפוס הכשל האמיתי: מודל זול שעונה היטב על הצעד הראשון ואז מאבד את החוט. פרמטר המאמץ אומר שאפשר לבקש מ-Luna יותר הסקה, אבל מאמץ מעלה את מספר הטוקנים ולא את התקרה; הוא לא הופך 12.6 ל-43.9.

ו-Astra נשארת התשובה לעבודה שרק דגם הדגל יכול לעשות — מה שבתעריף של $10.00 לקלט ו-$50.00 לפלט לעומת עשרת הסנטים של Luna, זו החלטה שתוכל להצדיק לכל קריאה ולא לכל צוות.

הגרסה עם ה-API האחד של בחירה זו

החלק המביך במשפחה בת שלוש שכבות הוא שגבול השכבה זז לפי תכונה, והוא זז לפי בקשה — אותו יישום בדרך כלל רוצה את Luna עבור נקודת קצה אחת ואת Sol עבור הבאה. זו בעיית ניתוב ולא בעיית רכש. כל שלוש שכבות GPT-6 נמצאות באותו קטלוג של OrcaRouter, שנקראות דרך API יחיד תואם OpenAI מול יותר מ-200 מודלים, כאשר מחיר המחירון של הספק מועבר הלאה ב-0% תוספת, כך ששינוי מחיר של ספק בכל שכבה נכנס לתוקף כאן באותו היום ולא בהתאמה החשבונאית הבאה שלכם. ה-DSL לניתוב מרכיב את הפיצול במפורש — לפי גודל בקשה, לפי נקודת קצה, או לפי נתח — כך שמסלול הסיווג יכול להריץ את Luna בעוד המסלול הסוכני מריץ את Sol, ומעבר אוטומטי בין ספקים מכסה מסלול שמתדרדר במקום להשאיר אתכם לגלות זאת מהרצה שנכשלה.

דבר אחד שזה לא עושה הוא לתת לך Luna שמתנהגת כמו Sol. דרגות קיימות כי המודלים שונים, והמספרים שלמעלה הם גודל ההבדל. מה שמפתח יחיד וכלל ניתוב נותנים לך הוא היכולת להציב כל בקשה בדרגה שבאמת מתאימה לה, במקום לשים הכול על היקרה ביותר מטעמי ביטחון או הכול על הזולה ביותר מטעמי תקציב.

התשובה, על פי השאלה היחידה שחשובה

אם המשימה היא אחזור ואז מענה על מסמך גדול, צ'אט, או עיבוד טקסט בכמות גדולה, GPT-6 Luna היא הדרג, וכרטיס עשרה הסנטים אינו פשרה — שורת האחזור בהקשר ארוך אומרת שהיא מאחזרת באותה מידה כמו המודל שעולה פי עשרים. אם המשימה דורשת סוכן רב-שלבי כדי להסתיים, Luna היא הדרג הלא נכון והמהלך הישר הוא GPT-6 Sol או GPT-6.1 Sol, שם המחיר עדיין נמוך במונחים מוחלטים וההערכות הסוכניות מפסיקות לקרוס.

מה ש"GPT-6" הוא כשלעצמו, שוב, אינו משהו שאפשר לקרוא לו. זהו שם של משפחה המכסה שלושה מזהים בשלוש נקודות מחיר ושלוש תקרות שונות של יכולות, ו-Luna היא זו שבתחתית — הזולה ביותר, המהירה ביותר עד לאסימון הראשון, זו שעונה למסלול החינמי, וזו שתקרתה מתגלה ברגע שמשימה דורשת יותר מתשובה בטוחה אחת.