Bài viết này do AI tạo ra, có thể mắc sai sót.
OpenAI công bố GPT-6 Sol và GPT-6 Luna, hai model mở rộng dòng GPT-6 sau Astra. Trọng tâm là giảm chi phí cho workload agent, coding và tác vụ chuyên môn, đồng thời cải thiện prompt caching. Theo OpenAI, giá API của hai model giảm 50% so với mức khuyến mại GPT-5.6 tương ứng.
gpt-6-sol và gpt-6-luna.OpenAI định vị Astra cho bài toán cần chất lượng cao nhất; Sol và Luna cho nhu cầu mở rộng throughput, iteration và ngân sách. Bảng giá mỗi một triệu token: Sol từ 4 USD input và 20 USD output của GPT-5.6 Sol xuống 2 USD và 10 USD; Luna từ 0,20 USD và 1,20 USD xuống 0,10 USD và 0,50 USD.
Với ứng dụng agent dùng tool nhiều bước, output token và context lặp lại thường là hai nguồn chi lớn. Giảm giá list không bảo đảm bill giảm đúng 50%: cần nhìn phân bố input/output, tỷ lệ cache hit, retry, reasoning effort và lượng tool result được nhét lại vào context.
Trên AutomationBench 1.0.6, OpenAI nêu GPT-6 Sol ở xhigh đạt 33,2% với chi phí 0,27 USD mỗi task; GPT-6 Luna ở high tăng 5,4 điểm phần trăm so với tiền nhiệm và chi phí thấp hơn 58% mỗi task. Trên Agents’ Last Exam, Sol max effort đạt 56,4%. Các benchmark này dùng điều kiện do nhà công bố mô tả, không thay thế đánh giá bằng dữ liệu workflow riêng.
Với coding, OpenAI báo Sol max effort đạt 68,8% trên DeepSWE v1.1, cách kết quả Claude Fable 5 xhigh 1,1 điểm phần trăm; Luna max effort 66,6%. Đối với computer use offline OSWorld 2.0, Sol xhigh đạt 60,5% so với 60,3% của Claude Opus 5 medium trong so sánh của hãng.
OpenAI bổ sung Prompt Caching Dashboard và diagnostics để xem lượng input được cache và lý do cache miss. Họ cũng cho phép đổi reasoning effort hoặc bật/tắt tool mà vẫn giữ context trước đó để tái dùng cache; explicit breakpoints giúp kiểm soát ranh giới prefix được cache.
Theo OpenAI, GitHub giảm hơn 50% phần prompt token cần xử lý mới qua hàng tỷ request trong vài tháng. Đây là claim theo môi trường GitHub; đội triển khai cần đo lại bằng workload thực, đặc biệt khi system prompt, tool schema hoặc retrieval context thay đổi liên tục.
Sol và Luna khả dụng trong ChatGPT Work và Codex cho Plus, Pro, Business, Enterprise và Edu; Free và Go dùng Luna trong desktop app. API dùng hai model ID nêu trên. OpenAI cho biết rollout trong ChatGPT diễn ra dần để giữ ổn định. Các đánh giá alignment và benchmark có thể khác production vì khác system prompt, tool và môi trường API.
Giá token thấp hơn chỉ thực sự có ý nghĩa khi kiến trúc agent tận dụng được context reuse. Với workflow nhét toàn bộ lịch sử, log và tool output vào mỗi lượt, cache policy có thể đem lại hiệu quả lớn hơn việc chỉ đổi model. Nên thiết kế prefix ổn định, đặt retrieval thay đổi ở cuối context, theo dõi cache hit theo endpoint và tách task khó sang effort/model cao hơn.
Quyết định chuyển model cần qua eval riêng: accuracy trên task thật, lỗi tool calling, độ dài output, latency p95, chi phí hoàn thành task và tỉ lệ human correction. Benchmark vendor là tín hiệu để shortlist, không phải cam kết SLA hay kết quả production.
OpenAI, Introducing GPT-6 Sol and Luna, 22/09/2026.
