Mercury 3 против GPT-5.6 Sol: в 20 раз дешевле за токен, и токены — это весь аргумент

Интересное в том, чтобы поставить Mercury 3 рядом с GPT-5.6 Sol, заключается в том, что Sol и так уже дешёвый край фронтира OpenAI, а Mercury 3 ещё дешевле — с таким отрывом, что слово «дешёвый» перестаёт что-либо значить. Inception Labs выпустила Mercury 3 19 октября 2026 года по цене $0,20 за миллион входных токенов и $0,70 за миллион выходных, сниженной вдвое — до $0,10 и $0,35 — в течение стартового окна без указанной даты окончания. GPT-5.6 Sol, который OpenAI выпустила 9 июля 2026 года, стоит по прайс-листу $4,00 и $20,00 при объёме до 272 000 токенов и $8,00 и $30,00 сверх него. По выходным токенам это 57-кратный разрыв при стартовой цене Mercury и 28-кратный — по прайс-листу, и, в отличие от большинства подобных разрывов, он не сокращается при измерении на один ответ, потому что преимущество Sol в более ранних сравнениях с GPT-6 состояло в экономии токенов, а Sol не экономен так, как был GPT-6 Sol. Документированные сбои ИИ и инциденты с агентами, стоящие за подобными релизами, собраны в архиве инцидентов ИИ OrcaRouter, где каждая запись сопровождается собственными источниками, оценкой серьёзности, степенью достоверности и отметкой об оспаривании.

Обе модели принимают миллион токенов входных данных за один вызов, и обе возвращают только текст. Различаются они тем, что происходит вокруг токенов: Mercury 3 — это диффузионная языковая модель, которая фиксирует блоки позиций сразу и работает на измеренной поставщиком скорости 1 068 токенов в секунду, тогда как GPT-5.6 Sol — это авторегрессионная передовая модель, которая принимает изображения и файлы наряду с текстом и которую Artificial Analysis измерила на 87,7 токена в секунду при стоимости $1.99 за задачу Intelligence Index. Поэтому сравнение не столько о том, какая модель лучше — для Mercury это никто не измерял, — сколько о том, во сколько обходится одна и та же рабочая нагрузка на каждой из них с учётом повторных попыток и потраченных впустую токенов.

Две тарифные карточки, читайте внимательно

В карточке Sol есть порог, которого нет у Mercury, и этот порог — самое существенное структурное различие между двумя продуктами. Всё до 272 000 входных токенов тарифицируется по $4,00 и $20,00. Всё, что выше этого порога, приводит к пересчёту всего запроса по $8,00 и $30,00 — причём не только превышения, а всего запроса целиком. Промпт на 300 000 токенов обходится в $2,40 за входные токены на Sol — более чем в два раза дороже, чем стоил бы промпт на 250 000 токенов при $4,00, при всего на 20% большем объёме текста.

• Цена — Mercury 3: $0.20 / $0.70 за миллион, $0.10 / $0.35 на момент запуска, кэшированный ввод со скидкой 90% от тарифа на ввод. GPT-5.6 Sol: $4.00 / $20.00 за миллион при менее чем 272 000 токенов, $8.00 / $30.00 при большем количестве, кэшированный ввод по $0.40 при стоимости записи $5.00 за миллион.

• Контекст и вывод — Mercury 3: 1 000 000 токенов на входе, 131 072 на выходе. GPT-5.6 Sol: 1 050 000 на входе, 128 000 на выходе.

• Модальности — Mercury 3: только текст. GPT-5.6 Sol: текст, изображение и файл на входе, текст на выходе.

• Скорость — Mercury 3: 1 068 токенов в секунду, по измерениям Inception. GPT-5.6 Sol: 87,7 токена в секунду на тестовом стенде Artificial Analysis, при этом время до первого токена составляет 91,8 секунды на его стандартной рабочей нагрузке с длинными промптами.

• Независимые оценки — Mercury 3: ни одной не опубликовано; страницы Artificial Analysis не существует. GPT-5.6 Sol: 47 в Intelligence Index, 77.4 в индексе программирования, 94.1 в GPQA Diamond, 49.5 в Humanity's Last Exam, 84.0 в долгоконтекстном воспроизведении.

• Релиз — Mercury 3: 19 октября 2026 г. GPT-5.6 Sol: 9 июля 2026 г.

Одно число в карточке Sol заслуживает отдельного предложения, потому что именно из таких чисел складывается бюджет задержки. Artificial Analysis фиксирует медианное время до первого токена 91,8 секунды для GPT-5.6 Sol на тестируемой ею конфигурации. Это не опечатка и не холодный старт; так ведёт себя модель, ориентированная прежде всего на рассуждения, когда она размышляет, прежде чем ответить на длинный промпт. Материалы о запуске Mercury 3 включают сторонние отчёты о задержках — Octen измерила медианное время генерации 0,9 секунды и медианное сквозное время ответа 2,2 секунды на своей рабочей нагрузке, — но это отзывы клиентов в анонсе поставщика, а не нейтральный испытательный стенд, к тому же рабочие нагрузки другие. Направление не вызывает сомнений; величину невозможно установить без общего теста.

Почему здесь всё решает количество токенов и как проверить это для своей рабочей нагрузки

Разрыв в цене за токен составляет 28 раз по прайс-листу и 57 раз на момент запуска, поэтому единственный способ, которым Sol может его сократить, — производить гораздо меньше токенов на ту же работу. Именно это и произошло в сравнительном тесте GPT-6 Sol, где Sol потратил около 31 000 выходных токенов на задачу индекса против 193 000 у Claude Sonnet 5.5 и в итоге оказался дешевле за задачу, несмотря на в 20 раз более высокую ставку за выходные токены. Здесь это, судя по всему, не происходит: GPT-5.6 Sol стоит $1.99 за задачу Intelligence Index, тогда как GPT-6 Sol стоил около $1.05 на том же стенде, так что Sol примерно вдвое дороже за ответ, чем его преемник, и примерно в 40 раз дороже за ответ, чем была бы задача Mercury 3 стоимостью $0.05, если бы Mercury расходовал тот же объём токенов.

Это «если» делает всю работу, и его стоит сформулировать как тест, а не как утверждение. Возьмите сотню своих собственных промптов, прогоните их через Sol и запишите количество выходных токенов на промпт и потребовался ли повтор для ответа. Сделайте то же самое на Mercury 3. Умножьте на тарифные карты. Результат и будет вашим ответом, и на это уйдёт полдня, а не спор о бенчмарках.

Три формы результата встречаются достаточно часто, чтобы их можно было предсказать заранее.

• Короткие задачи с большим объёмом текста — классификация, извлечение, маршрутизация, короткие сводки, 150 выходных токенов на вызов. Бережливость Sol в плане токенов тут ни на чём не скажется, так что всё решает тарифная сетка: в 28–57 раз дешевле на Mercury 3, ещё до скидки.

• Работа с интенсивными рассуждениями — многошаговый анализ, на который Sol тратит 20 000 токенов рассуждений. Если Mercury 3 требуется две попытки, чтобы прийти к тому же ответу, фактический разрыв сокращается с 28-кратного до 14-кратного; если пять — он падает до менее чем шестикратного. Всё ещё большая экономия, но уже не погрешность округления при принятии решения.

• Всё, что связано с изображением — скриншот, отсканированная страница, диаграмма. Mercury 3 возвращает ошибку. Сравнения не существует, а цена мультимодального ввода Sol — ровно столько, сколько Sol за это берёт.

Скидка и почему честная модель затрат использует список

Стоимость выходных данных Mercury 3 в размере $0.35 — это промоакция. Inception опубликовала цену по прайс-листу и скидку, но не дату окончания, а значит, модель затрат, построенная на $0.35, содержит обязательство, которое никто не может оценить. На указанной выше нагрузке с короткими ответами разница между стартовой и прайсовой ценой составляет 2x — та же разница в 2 раза, что отделяет хороший квартал от плохого и приходит без предупреждения.

Карточка Sol обладает противоположным свойством. Она стабильна, у неё есть документированная граница и документированная структура кэша: $0,40 за миллион при чтении, $5,00 за миллион при записи, что на 25% выше входной ставки. Для рабочей нагрузки, которая повторно отправляет одну и ту же преамбулу объёмом 30 000 токенов на каждом шаге цикла агента, эту надбавку за запись стоит рассчитать, прежде чем сбрасывать со счетов — Sol платит на 25% больше один раз и на 90% меньше при каждом последующем чтении, а при десяти или более шагах на задачу амортизированная стоимость входных данных падает ниже $1,00 за миллион.

Кэшированная ставка Mercury 3 составляет $0.02 за миллион по прайс-листу и $0.01 в течение стартового окна, при этом опубликованной надбавки за запись нет. Это самый сильный показатель в его пользу именно для такой рабочей нагрузки: цикл агента из двадцати шагов с преамбулой в 30 000 токенов обходится в $0.60 кэшированного ввода на Mercury по прайс-листу против примерно $0.40 за миллион считанных токенов на Sol после записи — сопоставимо в абсолютных величинах, и сравнение остаётся сопоставимым только потому, что кэширование у Sol необычайно хорошее. Убрать кэширование у обоих — и разрыв снова 20-кратный.

Что делает уровень маршрутизации при 20-кратном разрыве и отсутствии нейтральной оценки

GPT-5.6 Sol есть в каталоге OrcaRouter по собственным тарифам OpenAI — $4.00 и $20.00 за миллион, $8.00 и $30.00 при превышении порога в 272 000 токенов, $0.40 за кэшированные чтения — за тем же OpenAI-совместимым эндпоинтом, что и всё остальное, что мы маршрутизируем, без наценки сверху. Mercury 3 отсутствует в каталоге; наш API моделей ничего не возвращает ни для одной модели Inception, поэтому все, кто её вызывает, идут на собственную платформу Inception, где новые аккаунты получают 100 миллионов бесплатных токенов, или на одну из нескольких сторонних платформ, где она размещена.

Пропасть достаточно велика, что соблазнительный шаг — переключить всю рабочую нагрузку и посмотреть, что сломается. Аргумент против этого — не осторожность ради осторожности; он в том, что у Mercury 3 есть лишь один результат по качеству, полученный внутри собственной агентной обвязки Inception на 50 живых задачах Mind2Web, где она выполнила 50% и, как сообщается, сделала это при том же объёме токенов и числе шагов, что и фронтирная модель. Это по-настоящему интересный результат — живые сайты, а не снимок — и он также непроверяем извне, потому что обвязка и оценивание принадлежат продавцу.

В такой ситуации правило маршрутизации даёт ограниченный по масштабу эксперимент. Направьте определённую долю трафика на Mercury 3, оставьте Sol за ним в качестве резервного пути, и пусть автоматическое переключение при сбое покрывает случай, когда новая модель выдаёт тайм-аут или ошибку. Доля — это число в конфигурационном файле, а не ветка кода; увеличить её с 10% до 100% или сузить до нуля, когда скидка закончится, — значит изменить это число.

Есть и третий вариант, о котором не расскажет страница ни одного из поставщиков, и именно к нему приходит большинство команд, когда всё посчитает: GPT-6 Sol. У него та же тарифная сетка — $4,00 и $20,00, — что и у GPT-5.6 Sol, он находится на одну ступень ниже флагманской G​PT-6 и стоит около $1,05 за задачу Intelligence Index против $1,99 у Sol. Если причина, по которой вы смотрите на Mercury 3, в том, что Sol слишком дорог за один ответ, то более дешёвым ответом на эту проблему может оказаться более новая модель по той же цене, а не неизмеренная модель за одну двадцатую этой цены.

Куда это приведёт

Для чисто текстовой работы с большими объёмами арифметика не оставляет простора для сомнений и не зависит от каких-либо непроверенных допущений: по прайс-листу Mercury 3 в 20 раз дешевле на входе и в 28 раз дешевле на выходе, чем GPT-5.6 Sol, при контекстном окне того же размера и без необходимости преодолевать какой-либо барьер. Если ваша нагрузка — миллион коротких вызовов в месяц, это и есть решение, а риск можно измерить уже за день трафика.

Для задач, где модель рассуждает на двадцать тысяч токенов, читает скриншот или часами работает без присмотра с инструментами в цикле, Sol — это модель с документированным поведением и стабильной ценой, а 91,8 секунды до первого токена — реальное число, на которое можно рассчитывать, а не заявление, которое нужно проверять. И это не мелочь, за которую приходится платить.

Единственное измерение, которое положило бы конец спору, — это стоимость одной задачи Intelligence Index у Mercury 3 на том тестовом стенде, который дал $1.99 у Sol. Его не существует, сроков его появления не называли, и пока его нет, каждая цифра стоимости ответа для Mercury 3 в этой статье — допущение с приложенным тарифным листом. Тарифный лист, по крайней мере, реален — и при разбросе в 20 раз он достаточно широк, чтобы его стоило проверить, прежде чем в него верить.