מרקורי 3 לעומת GPT-5.6 Sol: זול יותר פי 20 לכל טוקן, והטוקנים הם כל הטיעון

הדבר המעניין בהצבת Mercury 3 לצד GPT-5.6 Sol הוא ש-Sol הוא ממילא הקצה הזול של קו הדגמים המובילים של OpenAI, ו-Mercury 3 זול עוד יותר, בפער שהופך את המילה "זול" לחסרת משמעות. Inception Labs שחררה את Mercury 3 ב-19 באוקטובר 2026 במחיר 0.20 דולר למיליון טוקני קלט ו-0.70 דולר למיליון טוקני פלט, כשהמחירים הופחתו בחצי ל-0.10 דולר ול-0.35 דולר במהלך חלון השקה שלא צוין בו תאריך סיום. GPT-5.6 Sol, שאותו שחררה OpenAI ב-9 ביולי 2026, מתומחר ב-4.00 דולר לקלט וב-20.00 דולר לפלט עד 272,000 טוקנים, וב-8.00 דולר לקלט וב-30.00 דולר לפלט מעל לרף הזה. בפלט זה פער של פי 57 במחיר ההשקה של Mercury ופער של פי 28 לפי המחירון — ובשונה מרוב הפערים כאלה, הוא אינו מצטמצם כשמודדים אותו לפי תשובה, מפני שהיתרון של Sol בהשוואות המוקדמות יותר מול GPT-6 היה חסכנות בטוקנים, ו-Sol אינו חסכן כפי שהיה GPT-6 Sol. כשלי ה-AI המתועדים ותקריות הסוכנים שמאחורי שחרורים כמו זה נאספים בOrcaRouter AI Incident Archive כאשר לכל ערך יש מקורות משלו, דרגת חומרה, דירוג ביטחון וסימון שנוי במחלוקת.

שני המודלים יקבלו מיליון טוקנים של קלט בקריאה אחת, ושניהם יחזירו טקסט בלבד. הנקודה שבה הם נבדלים היא מה שקורה סביב הטוקנים: Mercury 3 הוא מודל שפה דיפוזי שקובע בלוקים של עמדות בבת אחת ופועל בקצב של 1,068 טוקנים לשנייה כפי שנמדד על ידי הספק, בעוד ש-GPT-5.6 Sol הוא מודל אוטורגרסיבי בחזית הטכנולוגיה שמקבל גם תמונות וקבצים ולא רק טקסט, ואשר Artificial Analysis מדדה אותו בקצב של 87.7 טוקנים לשנייה תמורת $1.99 לכל משימת Intelligence Index. לכן ההשוואה היא פחות בשאלה איזה מודל טוב יותר — דבר שאיש לא מדד עבור Mercury — ויותר בשאלה מה העלות של אותו עומס עבודה בכל אחד מהם לאחר שסופרים ניסיונות חוזרים וטוקנים מבוזבזים.

שני כרטיסי תעריפים, קראו בעיון

לכרטיס של Sol יש גבול שאין בכרטיס של Mercury, והגבול הזה הוא ההבדל המבני המשמעותי ביותר בין שני המוצרים. כל מה שעד 272,000 אסימוני קלט מחויב ב-$4.00 וב-$20.00. כל מה שמעל לכך מתמחר מחדש את כל הבקשה ב-$8.00 וב-$30.00 — לא את האסימונים העודפים, את כל הדבר. פרומפט בן 300,000 אסימונים עולה $2.40 של קלט ב-Sol, שזה יותר מפי שניים ממה שפרומפט בן 250,000 אסימונים היה עולה ב-$4.00, עבור 20% יותר טקסט.

• מחיר — Mercury 3:‏ $0.20 / $0.70 למיליון, $0.10 / $0.35 בהשקה, קלט במטמון בהנחה של 90% מתעריף הקלט. GPT-5.6 Sol:‏ $4.00 / $20.00 למיליון עבור פחות מ-272,000 טוקנים, $8.00 / $30.00 מעל לכך, קלט במטמון ב-$0.40 עם עלות כתיבה של $5.00 למיליון.

• הקשר ופלט — Mercury 3: 1,000,000 טוקנים בקלט, 131,072 בפלט. GPT-5.6 Sol: 1,050,000 בקלט, 128,000 בפלט.

• מודאליות — Mercury 3: טקסט בלבד. GPT-5.6 Sol: קלט טקסט, תמונה וקובץ, פלט טקסט.

• מהירות — Mercury 3: 1,068 טוקנים לשנייה, כפי שנמדד על ידי Inception. GPT-5.6 Sol: 87.7 טוקנים לשנייה בהרנס של Artificial Analysis, עם זמן עד לטוקן הראשון של 91.8 שניות בעומס ברירת המחדל שלו של פרומפטים ארוכים.

• ציונים בלתי־תלויים — Mercury 3: לא פורסמו ציונים; אין עמוד Artificial Analysis. GPT-5.6 Sol: 47 במדד האינטליגנציה, 77.4 במדד הקידוד, 94.1 ב-GPQA Diamond, 49.5 ב-Humanity's Last Exam, 84.0 בשליפה בהקשר ארוך.

• שחרור — Mercury 3: 19 באוקטובר 2026. GPT-5.6 Sol: 9 ביולי 2026.

מספר אחד בכרטיס של Sol ראוי למשפט משל עצמו, משום שהוא המספר שתקציב השהיה מורכב ממנו. Artificial Analysis מתעדת זמן חציוני של 91.8 שניות עד לאסימון הראשון עבור GPT-5.6 Sol בתצורה שהיא בודקת. זו לא שגיאת הקלדה וזו לא התנעה קרה; זה מה שמודל שמתעדף חשיבה עושה כשהוא חושב לפני שהוא מדבר על פרומפט ארוך. סיקור ההשקה של Mercury 3 כולל דוחות השהיה מצד שלישי — Octen מדדה זמן יצירה חציוני של 0.9 שניות וזמן תגובה מקצה לקצה חציוני של 2.2 שניות בעומס העבודה שלה — אך אלה עדויות של לקוחות בהודעת ספק, לא מערך בדיקה ניטרלי, וגם עומסי עבודה שונים. הכיוון אינו מוטל בספק; גודל הפער אינו ניתן להכרעה בלי מבחן משותף.

למה ספירת הטוקנים מכריעה במקרה הזה, ואיך לבדוק אותה עבור עומס העבודה שלך

הפער לכל טוקן הוא פי 28 במחירון ופי 57 בהשקה, כך שהדרך היחידה שבה סול יכולה לסגור אותו היא לייצר הרבה פחות טוקנים עבור אותה עבודה. זה בדיוק מה שקרה בהשוואת GPT-6 Sol, שבה סול הוציאה כ-31,000 טוקני פלט לכל משימת אינדקס לעומת 193,000 של Claude Sonnet 5.5, ובסופו של דבר הייתה זולה יותר לכל משימה למרות קצב פלט גבוה פי 20. כאן זה לא קורה באופן מובהק: GPT-5.6 Sol עולה $1.99 לכל משימת Intelligence Index, בעוד ש-GPT-6 Sol עלה כ-$1.05 על אותה תשתית בדיקה, כך שסול יקרה בערך פי שניים לכל תשובה לעומת היורש שלה, ויקרה בערך פי 40 לכל תשובה ממה שמשימת Mercury 3 ב-$0.05 הייתה עולה אילו Mercury צרכה את אותו נפח טוקנים.

ה־״אם״ הזה עושה את כל העבודה, וכדאי לנסח אותו כמבחן ולא כטענה. קחו מאה פרומפטים משלכם, הריצו אותם דרך Sol, ותעדו טוקנים של פלט לכל פרומפט והאם התשובה נזקקה לניסיון חוזר. עשו את אותו הדבר ב־Mercury 3. הכפילו לפי מחירוני התעריפים. התוצאה היא התשובה שלכם, וזה לוקח אחר צהריים אחד ולא ויכוח על בנצ׳מרק.

שלושה דפוסים של תוצאה נפוצים מספיק כדי לחזות מראש.

• עבודת טקסט קצרה בנפח גבוה — סיווג, חילוץ, ניתוב, סיכומים קצרים, 150 טוקני פלט לכל קריאה. לחסכנות הטוקנים של Sol אין על מה לפעול, ולכן מחירון התעריפים הוא כל הסיפור: זול פי 28 עד 57 ב-Mercury 3, לפני ההנחה.

• עבודה עתירת הסקה — ניתוח רב-שלבי ש-Sol מקדיש לו 20,000 אסימוני הסקה. אם Mercury 3 זקוק לשני ניסיונות כדי להגיע לאותה תשובה, הפער האפקטיבי יורד מפי 28 לפי 14; אם הוא זקוק לחמישה, הוא יורד לפחות מפי שישה. עדיין חיסכון גדול, וכבר לא שגיאת עיגול בקבלת ההחלטה.

• כל דבר הכרוך בתמונה — צילום מסך, עמוד סרוק, תרשים. Mercury 3 מחזיר שגיאה. ההשוואה אינה קיימת, והמחיר של קלט מולטימודלי של Sol הוא מה ש-Sol גובה.

ההנחה, ומדוע מודל העלויות הכנה משתמש ברשימה

תעריף הפלט של Mercury 3, $0.35, הוא מבצע. Inception פרסמה את מחיר המחירון ואת ההנחה אך לא את תאריך הסיום, כלומר מודל עלויות שנבנה על $0.35 כולל בו התחייבות שאיש לא יכול לאמוד את היקפה. בעומס העבודה של שאלות קצרות לעיל, הפער בין תמחור ההשקה לתמחור המחירון הוא פי 2 — אותו פי 2 שמפריד בין רבעון טוב לרבעון רע, ומגיע בלי אזהרה.

לכרטיס של Sol יש תכונה הפוכה. הוא יציב, יש לו גבול מתועד, ויש לו מבנה מטמון מתועד: $0.40 למיליון בקריאות, עלות כתיבה של $5.00 למיליון, שזה 25% מעל תעריף הקלט. עבור עומס עבודה ששולח מחדש את אותו פתיח בן 30,000 טוקנים בכל שלב של לולאת סוכן, פרמיית הכתיבה הזו שווה חישוב לפני שפוטרים אותה — Sol משלם 25% יותר פעם אחת ו-90% פחות בכל קריאה עוקבת, ובעשרה שלבים או יותר לכל משימה עלות הקלט המופחתת יורדת מתחת ל-$1.00 למיליון.

התעריף השמור במטמון של Mercury 3 הוא $0.02 למיליון לפי מחירון, $0.01 במהלך חלון ההשקה, ללא תוספת מחיר מפורסמת עבור כתיבה. זהו הנתון הבודד החזק ביותר לטובתו בדיוק עבור עומס העבודה הזה: לולאת סוכן בת עשרים שלבים עם הקדמה בת 30,000 טוקנים עולה $0.60 של קלט שמור במטמון ב-Mercury לפי מחירון, לעומת קריאות בשווי של כ-$0.40 למיליון ב-Sol לאחר הכתיבה — דומה במונחים מוחלטים, וההשוואה נשארת ברת-השוואה רק משום שהמטמון של Sol טוב במיוחד. אם מסירים את המטמון משניהם, הפער שוב פי 20.

מה שכבת הניתוב עושה עם פער של פי 20 וללא ציון ניטרלי

GPT-5.6 Sol נמצא בקטלוג של OrcaRouter בתעריפים של OpenAI עצמה — $4.00 ו-$20.00 למיליון, $8.00 ו-$30.00 מעל גבול 272,000 הטוקנים, $0.40 לקריאות מהמטמון — מאחורי אותה נקודת קצה תואמת OpenAI כמו כל דבר אחר שאנחנו מנתבים דרכה, בלי תוספת מחיר. Mercury 3 לא נמצא בקטלוג; ה-API של המודלים שלנו לא מחזיר דבר עבור שום מודל של Inception, כך שכל מי שקורא לו מגיע לפלטפורמה של Inception עצמה, שם חשבונות חדשים מקבלים 100 מיליון טוקנים בחינם, או לאחת מכמה פלטפורמות צד שלישי שמארחות אותו.

הפער גדול מספיק כך שהמהלך המפתה הוא להעביר את כל עומס העבודה ולראות מה נשבר. הטענה נגד עשיית זאת אינה זהירות לשמה; היא ש-Mercury 3 מחזיק בתוצאת איכות אחת, שהופקה בתוך ה-harness הסוכנים של Inception עצמה על 50 משימות Mind2Web חיות, שבהן הוא השלים 50% ולפי הדיווח עשה זאת באותו נפח טוקנים ובאותו מספר צעדים כמו מודל חזית. זו תוצאה מעניינת באמת — אתרים חיים, לא תמונת מצב — והיא גם אינה ניתנת להפרכה מבחוץ, משום שה-harness והניקוד שייכים למוכר.

מה שכלל ניתוב משיג במצב כזה הוא ניסוי מוגבל. שלח נתח מוגדר של תעבורה אל Mercury 3, השאר את Sol מאחוריו כמסלול גיבוי, ותן למעבר האוטומטי לגיבוי לכסות את המקרה שבו נגמר הזמן למודל החדש או שהוא מחזיר שגיאה. הנתח הוא מספר בקובץ תצורה, לא מסלול קוד; הרחבה שלו מ-10% ל-100%, או צמצום לאפס כשההנחה מסתיימת, היא שינוי במספר הזה.

יש גם אפשרות שלישית שאף אחד מדפי שני הספקים לא יספר לך עליה, והיא זו שרוב הצוותים מגיעים אליה ברגע שהם עורכים את החישובים: GPT-6 Sol. היא מציעה את אותו מחירון של $4.00 ו-$20.00 כמו GPT-5.6 Sol, נמצאת דרגה אחת מתחת לדגם הדגל GPT-6, ועולה כ-$1.05 למשימת Intelligence Index לעומת $1.99 של Sol. אם הסיבה שאתה בוחן את Mercury 3 היא ש-Sol יקר מדי לתשובה, ייתכן שהפתרון הזול יותר לבעיה הזו הוא מודל חדש יותר באותו מחיר, ולא מודל לא מדוד במחיר נמוך פי 20.

היכן זה נוחת

בעבודה על טקסט בלבד ובנפח גבוה, הפער בחשבון אינו קטן ואינו תלוי בשום דבר שאינו מאומת: לפי מחירון, Mercury 3 זול פי 20 בקלט ופי 28 בפלט מ-GPT-5.6 Sol, עם חלון הקשר באותו גודל וללא גבול שיש לחצות. אם עומס העבודה שלך הוא מיליון קריאות קצרות בחודש, זו ההחלטה, והסיכון ניתן למדידה בתוך יום של תעבורה.

לעבודה שמבצעת היסק לאורך עשרים אלף אסימונים, קוראת צילום מסך, או פועלת ללא השגחה במשך שעות כשכלים נמצאים בלולאה, Sol הוא המודל עם התנהגות מתועדת ומחיר יציב, וזמן של 91.8 שניות עד לאסימון הראשון הוא מספר אמיתי שאפשר לתכנן לפיו ולא טענה שצריך לבדוק. זה לא דבר קטן שמשלמים עליו.

המדידה האחת שתסיים את הוויכוח היא העלות של Mercury 3 לכל משימת Intelligence Index על גבי מערך הבדיקות שהפיק את ה-$1.99 של Sol. היא אינה קיימת, לא ניתן תאריך עבורה, ועד שהיא תתקיים, כל נתון לכל תשובה במאמר הזה עבור Mercury 3 הוא הנחה עם כרטיס תעריפים מצורף. כרטיס התעריפים, לפחות, אמיתי — ובפי 20, הוא רחב מספיק כדי שיהיה שווה לבדוק אותו לפני ששווה להאמין לו.