OpenAI reduziert Luna um 80 %, während chinesische Open-Weight-Modelle einen symbolischen Anteil übernehmen

Chinesische Open-Weight-Modelle ziehen weiterhin Token-Traffic von US-Laboren aufgrund des Preises an, insbesondere für Entwickler, die große Mengen an KI-Arbeit ausführen.

OpenAI hat die Preise für Luna auf 0,20 US-Dollar pro Million Input-Token und 1,20 US-Dollar pro Million Output-Token geändert. Die Preise für Terra, das mittlere Modell für alltägliche Aufgaben, sanken um 20 % auf 2 US-Dollar bzw. 12 US-Dollar pro Million Token. Sol, das beste Codierungsmodell von OpenAI, bleibt bei 5 US-Dollar pro Million Input-Token und 30 US-Dollar pro Million Output-Token.

Das Unternehmen hat seine bisherige Prioritätsverarbeitungsstufe durch einen neuen „Schnellmodus“ ersetzt, der Sol nach eigenen Angaben bis zu 2,5-mal schneller als die Standardverarbeitung ausführen kann, bei gleichbleibender Modellintelligenz.

Der Schnellmodus ist doppelt so teuer, daher kostet Sol im Schnelltarif 10 US-Dollar pro Million Input-Token und 60 US-Dollar pro Million Output-Token. Die Änderung ist abwärtskompatibel, und Entwickler, die bereits den Prioritätstarif nutzen, werden laut OpenAImaticmigriert und müssen ihre Integrationen nicht anpassen.

Die neue Preisgestaltung ändert auch die Art und Weise, wie kostenpflichtige Abonnements die Nutzung abrechnen. Terra und Luna verbrauchen in ChatGPT Work und Codex weniger Credits, die Preise für Abonnements und Kontingente bleiben jedoch unverändert.

OpenAI gibt an, dass ein Teil der Einsparungen auf die Arbeit von Sol zurückzuführen ist. Das Modell überarbeitete Produktionskerne, führte Experimente zur Token-Generierung durch und überwachte Trainingsläufe, wobei es bei Fehlern eingriff – alles unter menschlicher Aufsicht. Sols Experimente steigerten die Effizienz der Token-Generierung um mehr als 15 %, und die Kernel-Optimierung senkte die Kosten für den Betrieb des Modells um 20 %.

Wir sind bestrebt, die Grenzen des Modells in Bezug auf Kosteneffizienz, Leistungsfähigkeit und Geschwindigkeit immer weiter zu verschieben.

Ab heute senken wir die Preise für GPT-5.6 Luna um 80 % und für GPT-5.6 Terra um 20 % und bieten in der API eine schnellere Option für GPT-5.6 Sol an.

Die niedrigeren Preise von Luna und Terra sind… pic.twitter.com/rFhK7XKedp

– OpenAI (@OpenAI) 30. Juli 2026

Das Unternehmen behauptet, Luna sei mit Spitzenmodellen von vor einem Jahr vergleichbar, mit Kosten von etwa sechs Cent pro Aufgabe und etwa der neunfachen Geschwindigkeit. Darüber hinaus gab OpenAI an, Luna habe Anthropics Fable 5 im internen Benchmark „Agents’ Last Exam“ übertroffen, und zwar mit geschätzten Kosten pro Aufgabe von etwa 99 % weniger. Die zugrundeliegenden Daten zu diesem Vergleich wurden vom Unternehmen jedoch nicht veröffentlicht.

Hoda Noorian von Notion sagt, die Tests des Unternehmens hätten ergeben, dass Terra eine Qualität auf dem Niveau von GPT-5.5 liefere, bei halb so hohen Kosten pro Aufgabe und 60 % weniger Zeitaufwand.

Für viele Entwickler spielen die Kosten eine immer wichtigere Rolle. Wie Cryptopolitan Cryptopolitanübertrafen chinesische Open-Weight-Modelle im Februar 2026 US-Systeme auf OpenRouter und verarbeiteten mehr als das Dreifache des amerikanischen Token-Volumens. Es gibt Labore wie DeepSeek, Zhipu und Moonshot, die herunterladbare Gewichte anbieten, anstatt pro Token zu berechnen. ,

Im Vergleich kostet Zhipus GLM 5.2 1,40 $ bzw. 4,40 $ pro Million Token, während Anthropics Opus 4.8 5 $ bzw. 25 $ kostet. Kimi K3 von Moonshot ist ebenfalls günstiger als GPT-5.6 Sol und Fable 5.

Laut einer Umfrage von KPMG unter 2.145 Führungskräften hat Uber sein Budget für die KI-Programmierung bis 2026 bereits im April aufgebraucht, und 29 % der Führungskräfte waren nicht in der Lage, die Kosten für den Betrieb ihrer KI-Systeme zu überwachen oder zu steuern.

Anfang dieses Monats sagten Entwickler, darunter Matt Schumer von OthersideAI, dass Sol ohne Aufforderung Dateien gelöscht habe, während Bruno Lemos sagte, das Modell habe seine Produktionsdatenbank gelöscht.

Zwei Wochen vor der Veröffentlichung von Sol warnte OpenAI, dass das Modell möglicherweise „zu handlungsorientiert“ sei und Anweisungen zu freizügig interpretiere. OpenAI empfahl daher, die Berechtigungen von Sol für reale Systeme einzuschränken, Backups zu erstellen und die Implementierung schrittweise durchzuführen.