GPT-6 Sol & GPT-6 Luna:
Η Πλήρης Τεχνική & Οικονομική Ανάλυση

01 //Η οικογένεια GPT-6: τρεις θέσεις, ένα τρίγωνο

Στις 3 Σεπτεμβρίου 2026 η OpenAI άνοιξε την εποχή GPT-6 με το Astra — το flagship για τα «σημαντικά» projects. Τρεις εβδομάδες μετά, στις 22 Σεπτεμβρίου, ήρθαν τα Sol και Luna για να καλύψουν το εύρος τιμών και να κάνουν το GPT-6 οικογένεια για κάθε φορτίο εργασίας.

Η αλλαγή φιλοσοφίας φαίνεται στη δομή της σειράς. Η γενιά GPT-5.6 είχε τρία μοντέλα (Sol, Terra, Luna) με ενδιάμεσο το Terra. Στο GPT-6, το Terra εξαφανίστηκε από τη λίστα τιμών: το τρίγωνο είναι πλέον Astra → Sol → Luna, με το Sol να «τραβάει» δουλειά από το υψηλό άκρο και το Luna να πιέζει τις τιμές προς τα κάτω.

Πηγή τιμών GPT-5.6: Artificial Analysis (promo pricing, 22/9/2026). Το Terra του GPT-5.6 δεν έχει διάδοχο στην τρέχουσα σελίδα τιμών της OpenAI.

02 //Sol vs Luna: δύο διαφορετικά ζώα

Τα δύο μοντέλα μοιράζονται γενιά αρχιτεκτονικής και context window, αλλά έχουν ξεκάθαρη διαίρεση εργασίας. Η OpenAI τα περιγράφει έτσι: το Sol «χτίστηκε για σύνθετο coding και agentic workflows», το Luna είναι «το πιο αποδοτικό μας μοντέλο για focused, high-volume tasks».

03 //Πλήρεις προδιαγραφές

04 //Τιμολόγηση, γραμμή-γραμμή

Οι κανόνες που γενικεύουν

• Cached input κοστίζει 10% της τιμής της μη-cached εισόδου (90% έκπτωση για reused prefixes).
• Cache writes χρεώνονται 1.25x της τιμής input.
• Long context: prompts πάνω από 272K input tokens → 2x input & cache, 1.5x output για ολόκληρο το request.
• Batch & Flex: 50% της τυπικής τιμής.
• Fast mode: 2x των εφαρμοστέων τιμών.
• Regional processing: +10% εκεί που είναι διαθέσιμο.

Πού «χτυπάει» το τίμημα: τα rate limits

Το Luna έχει σχεδόν 4.5x TPM έναντι του Sol στο Tier 5 — σχεδιασμένο για φαρδύ, μαζικό φορτίο, όχι για βαθύ.

05 //Διαδραστικός υπολογιστής κόστους

Βάλε τον μηνιαίο όγκο σου και δες τι πληρώνεις με Sol, Luna και GPT-5.6 — συμπεριλαμβανομένου του ποσοστού cached input που πετυχαίνεις.

Ο υπολογισμός αγνοεί long-context surcharge (ισχύει μόνο >272K tokens/request), Batch/Flex εκπτώσεις και Fast mode. Τιμές: Sol $2/$10, Luna $0.10/$0.50, GPT-5.6 Sol $4/$20, cache reads στο 10% του input rate.

06 //Benchmarks: τι λένε OpenAI, τι λέει ο ανεξάρτητος έλεγχος

Coding & Agents

* Το OpenAI's own chart δείχνει το GPT-5.6 Sol (max) ελαφρώς υψηλότερο από το GPT-6 Sol στο DeepSWE και στο OSWorld — αλλά με πάνω από 2x κόστος ανά task. Το DeepSWE 68,8% του Sol βρίσκεται μόλις 1,1 πόντο από το κορυφαίο Claude Fable 5, με ~80% χαμηλότερο κόστος ανά task.

Κόστος ανά task — το πραγματικό battleground

AutomationBench & Agentic tests (OpenAI charts)

• AutomationBench (OpenAI harness): Sol σε xhigh πετυχαίνει 33,2% με $0.27 ανά task — πάνω από GPT-6 Astra σε low effort και Claude Opus 5 σε max, και τα δύο με πολύ υψηλότερο κόστος.
• Agents' Last Exam: Sol σε max φτάνει 56,4%, πάνω από το καλύτερο σκορ του Claude Opus 5 στο ίδιο eval, με 60% χαμηλότερο κόστος ανά task.
• Perplexity WANDR: το Sol (διαθέσιμο ήδη σε όλους τους χρήστες της Perplexity) ξεπέρασε το Opus 5 στα Wide-And-Deep-Research evals στο 1/5 της τιμής — και γίνεται ο «Light» effort orchestrator στο Computer use της Perplexity.

Hallucinations: η πιο δυσφήμητη βελτίωση

Στο AA-Omniscience (γνώση + ψευδαισθήσεις), το Sol μείωσε το ποσοστό ψευδών απαντήσεων από 92% σε 60% και το Luna από 93% σε 77% (σε max effort). Το Sol το πετυχαίνει με ένα trade-off που αξίζει να ξέρεις: αρνείται να απαντήσει πιο συχνά — επιχειρεί το 83% των ερωτήσεων έναντι 99% του προκατόχου. Αυτό κόβει τα λάθη κατά ~εν τέταρτο αλλά ρίχνει την accuracy 5 πόντους (59%→54%). Στον AA-Omniscience Index, Sol ανέβηκε 22→27 και Luna −10→1.

Η OpenAI προσθέτει από δική της εσωτερική δοκιμή (βασισμένη σε συνομιλίες που σημαδιάστηκαν για λάθη): το Sol έκανε περίπου τους μισούς πραγματολογικούς λάθους του προκατόχου — με την επιφύλαξη ότι το σύνολο δοκιμών δεν ήταν αντιπροσωπευτικό ούτε ελεγμένο για μήκος απάντησης. Επίσης: «πιο σαφείς, ελαφρώς συντομότερες τεχνικές απαντήσεις» και «λιγότερες παραπλανητικές ισχυρισμοί για ολοκληρωμένη δουλειά στον κώδικα».

07 //Οι παλινδρομήσεις που δεν βάζουν στα press releases

Ευθυμάστε ότι το Intelligence Index «παραμένει ισόπεδο» — αυτό σημαίνει κέρδη εδώ, απώλειες εκεί. Το Artificial Analysis εντόπισε δύο αδύναμα σημεία, και τα δύο σε knowledge work:

• GDPval-AA v2.1 (παραδοτέα οικονομικής αξίας σε 44 επαγγέλματα): το Sol χάνει ~100 Elo και το Luna ~75 έναντι των GPT-5.6.
• AA-Briefcase v1.1 (ιδιωτικό eval για projects πολλαπλών εβδομάδων με χιλιάδες input files): το Luna χάνει ~45 Elo, το Sol μένει ισόπεδο.
• Η διάγνωση της AA: οι παλινδρομήσεις οφείλονται κυρίως σε συντομότερα παραδοτέα που παραλείπουν στοιχεία του rubric και μειωμένη ποιότητα παρουσίασης — όχι σε απώλεια «γνώσης».

Πρακτική μετάφραση: για reports, προσφορές, μελέτες και οτιδήποτε χρειάζεται πληθωρικό, «βαρύ» παραδοτέο, κάνε δικό σου eval πριν μεταφέρεις παραγωγική ροή. Για κώδικα, agents και automation, το τοπίο έχει βελτιωθεί ξεκάθαρα.

08 //Prompt caching: ο αθόρυβος πρωταγωνιστής

Η μείωση τιμών 50% δεν είναι απλώς εμπορική κίνηση — στηρίζεται σε αποδοτικότερο caching και inference, σύμφωνα με την OpenAI. Η αρχιτεκτονική τιμολόγησης: cached reads με 90% έκπτωση, cache writes με 25% «πρόστιμο».

• Νέα dashboards & diagnostics για παρακολούθηση cache reuse και εξήγηση misses — επιτέλους βλέπεις γιατί πλήρωσες cache write.
• GitHub ανέφερε ότι οι βελτιώσεις μείωσαν τα prompt tokens που χρειάζονται φρέσκια επεξεργασία κατά πάνω από το μισό, σε δισεκατομμύρια requests.
• Για agentic workflows με μεγάλα, σταθερά system prompts (εργαλεία, οδηγίες, codebases), το cache hit rate γίνεται ο №1 μοχλός κόστους — πειραματίσου με σταθερή δομή prompt πριν από τα μεταβλητά μέρη.

09 //Πού διαθέσιμα: API, Codex, ChatGPT, Perplexity

Η OpenAI συνιστά συνεχώς το GPT-6 Astra «όταν η ποιότητα μετράει περισσότερο από το κόστος» — τα Sol/Luna τοποθετούνται ρητά ως το Work/Codex layer της οικογένειας για επαγγελματική παραγωγή, κωδικοποίηση και agents σε κλίμακα.

10 //Οδηγός effort levels: πού να στρίψεις

Και τα δύο μοντέλα εκθέτουν έξι επίπεδα reasoning effort: none, low, medium (default), high, xhigh και max. Το effort αλλάζει δραστικά τόσο την ποιότητα όσο και το κόστος — τα OpenAI charts δείχνουν cost-per-task σε πέντε επίπεδα.

11 //Migration: από GPT-5.6 σε GPT-6 σε 10 λεπτά

1. Αλλαγή model ID (Responses API)

// Πριν (GPT-5.6)
const res = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.6-sol",
  input: "Refactor this FastAPI service...",
  reasoning: { effort: "xhigh" }
});

// Μετά (GPT-6) — η αλλαγή είναι μία γραμμή
const res = await client.responses.create({
  model: "gpt-6-sol",  // ή "gpt-6-luna"
  input: "Refactor this FastAPI service...",
  reasoning: { effort: "xhigh" }
});

2. Function calling με reasoning → Responses API

// ❌ Chat Completions + tools + reasoning > none = 400 error
// ✅ Responses API — tools δουλεύουν με κάθε effort
const res = await client.responses.create({
  model: "gpt-6-luna",
  input: messages,
  tools: [{ type: "web_search" }, { type: "code_interpreter" }],
  reasoning: { effort: "medium" }
});

3. Checklist migration

1. Αλλαγή model σε gpt-6-sol / gpt-6-luna.
2. Αν χρησιμοποιείς tools μέσω Chat Completions: EITHER reasoning_effort: "none" OR μετάβαση σε Responses API.
3. Έλεγχος μήκους prompt: πάνω από 272K input tokens → έξτρα 2x/1.5x χρεώσεις· σκέψου compaction.
4. Ενεργοποίησε σταθερή δομή prefix για max cache hits (90% έκπτωση στα reads).
5. Ξανατρέξε evals: τα νέα μοντέλα απαντούν πιο «στεγνά» — προσαρμόσε style guides και rubrics.
6. Για Batch/Flex φορτία: οι τιμές πέφτουν στο 50% — μετακίνησε οτιδήποτε μη-ευαίσθητο σε χρόνο.

12 //Το τοπίο ανταγωνισμού, 22-23 Σεπτεμβρίου 2026

13 //EU data residency & συμμόρφωση

• EU data residency διατίθεται και στα δύο μοντέλα — μόνο με Standard processing (όχι σε Batch/Flex).
• Regional processing κοστίζει +10% εκεί που προσφέρεται — συνήθης τιμή για ευρωπαϊκή εγκυμοσύνη δεδομένων.
• Καμία υποστήριξη fine-tuning: η συμμόρφωση περνάει από system design (structured outputs, guardrails, MCP permissions), όχι από προσαρμογή βαρών.
• Για ελληνικές επιχειρήσεις με GDPR υποχρεώσεις, ο συνδυασμός EU residency + structured outputs + audit logs καλύπτει το βασικό πλαίσιο του AI Act για υψηλού κινδύνου χρήσεις — βλ. το δικό μας αφιέρωμα για το EU AI Act.

14 //Το verdict της thedarkmonster

Τα GPT-6 Sol και Luna δεν είναι το «νέο ταβάνι ευφυΐας» — το Astra, το Opus 5.5 και το Grok 4.7 μάχονται γι' αυτό. Είναι κάτι εξίσου σημαντικό: τη στιγμή που το GPT-6 γίνεται προσιτό. Μισή τιμή, λιγότερες ψευδαισθήσεις, καλύτερα agentic αποτελέσματα ανά δολάριο και caching που ανταμείβει τη σωστή αρχιτεκτονική prompt.

Cost-efficiency: 8/10 — Pareto frontier στο coding, −50…−60% cost/task, αλλά παλινδρομήσεις σε knowledge-work deliverables και χωρίς fine-tuning.

15 //Συχνές ερωτήσεις

Πόσο κοστίζουν τα GPT-6 Sol και GPT-6 Luna;

Sol: $2.00 / $10.00 ανά 1M tokens (input/output), cached input $0.20. Luna: $0.10 / $0.50, cached input $0.01. Και οι δύο τιμές είναι μισές από τα GPT-5.6 Sol/Luna. Batch/Flex στο 50%, Fast mode στο 2x, prompts >272K με 2x/1.5x surcharge.

Είναι διαθέσιμα στο ChatGPT;

Στο ChatGPT Work και Codex για Plus, Pro, Business, Enterprise και Edu — rolling out την ημέρα κυκλοφορίας. Οι χρήστες Free και Go έχουν το Luna στη desktop app. Στο καθημερινό «Chat» δεν είναι ακόμα διαθέσιμα· εκεί η OpenAI κρατάει το Astra ως προεπιλογή.

Sol ή Luna για agents;

Ξεκίνα με Luna σε max: στο DeepSWE φτάνει το Sol-xhigh (66,6%) με το 1/5 του κόστους και κερδίζει το Sol-low στα 4/5 agentic charts. Αν χρειάζεσαι το τελευταίο 5% ποιότητας σε σύνθετο coding, πήγαινε Sol σε xhigh/max. Ιδανικά: routing — Luna για φαρδύ, Sol για βαθύ.

Υποστηρίζουν fine-tuning;

Όχι — και τα δύο. Customization γίνεται με structured outputs, system prompts και τις δυνατότητες του Responses API (skills, MCP, guardrails).

Τι ισχύει με το function calling στο Chat Completions;

Λειτουργεί μόνο όταν το reasoning_effort είναι none. Για tools μαζί με reasoning, πρέπει να χρησιμοποιήσεις το Responses API — το συχνότερο breaking change της μετάβασης από GPT-5.6.

Πόσα tokens «αντέχει» το context;

1.050.000 tokens και στα δύο μοντέλα (≈1.600 σελίδες κειμένου), με max input 922K και max output 128K. Πάνω από 272K input tokens ξεκινάει το long-context surcharge.