GPT-6 Sol और GPT-6 Luna अब Smart AIPI पर लाइव हैं — 75% की छूट, 5.6 फैमिली की आधी लागत

इस महीने की शुरुआत में OpenAI ने GPT-6 Astra पेश किया, जो उसका सबसे बुद्धिमान और अलाइन्ड मॉडल है। सबसे मांग वाली परियोजनाओं के लिए अब भी Astra की पूरी गहराई की जरूरत होती है — लेकिन काम अलग-अलग पैमानों, लयों और बजटों में होता है। इसलिए OpenAI ने GPT-6 लाइन का विस्तार GPT-6 Sol और GPT-6 Luna के साथ किया, और दोनों अभी Smart AIPI पर OpenAI की कीमत के एक चौथाई पर उपलब्ध हैं।

इन मॉडलों को Astra जैसी विधियों से प्रशिक्षित किया गया, जिससे पेशेवर काम, तथ्यात्मकता, कोडिंग, कंप्यूटर उपयोग और अलाइनमेंट में उसकी प्रगति तेज़, अधिक किफायती टियरों में पहुंची है। GPT-6 फैमिली लागत–बुद्धिमत्ता कर्व पर अग्रणी है, और OpenAI ने Sol और Luna की API कीमतें 50% versus their GPT-5.6 promotional pricing घटाकर दक्षता लाभ आगे पहुंचाए हैं। Smart AIPI इसके ऊपर अपनी 75% छूट भी देता है।

डेवलपर्स के लिए मायने रखने वाले नतीजे

Sol और Luna को लागत–बुद्धिमत्ता फ्रंटियर के लिए ट्यून किया गया है, इसलिए नीचे हर स्कोर को उसकी लागत के साथ पढ़ना उचित है।

स्कोर कहानी का केवल आधा हिस्सा बताते हैं — दूसरा आधा यह है कि उन्हें हासिल करने की लागत कितनी है।

पेशेवर कार्य

AutomationBench पर (बिक्री, मार्केटिंग, संचालन, सहायता, वित्त और HR में फैले 47 टूल्स के एंड-टू-एंड व्यावसायिक वर्कफ़्लो), xhigh प्रयास पर GPT-6 Sol 33.2% at $0.27 per task हासिल करता है — अधिकतम प्रयास पर Claude Opus 5 (26.9%) से बेहतर प्रदर्शन करते हुए, लगभग 9% of Opus 5's cost per task पर, और low-effort GPT-6 Astra (30.3%) को भी हराते हुए। high प्रयास पर, GPT-6 Luna अपने पूर्ववर्ती की तुलना में 5.4 percentage points at 58% lower cost per task का सुधार करता है। Agents' Last Exam पर, अधिकतम प्रयास में Sol 56.4% स्कोर करता है, जो मूल्यांकन में Claude Opus 5 के उच्चतम स्कोर से अधिक है, और 60% lower cost per task पर है।

कोडिंग

DeepSWE v1.1 पर (वास्तविक कोडबेस में मूल, लंबी-अवधि वाले सॉफ्टवेयर-इंजीनियरिंग कार्य), अधिकतम प्रयास पर GPT-6 Sol 68.8% स्कोर करता है — मूल्यांकन में Claude Fable 5 के सर्वोत्तम परिणाम (xhigh पर 69.9%) से 1.1 पॉइंट के भीतर, लगभग 80% lower cost per task पर। अधिकतम प्रयास पर GPT-6 Luna 66.6% स्कोर करता है, जो medium प्रयास पर Claude Opus 5 और Fable 5 के तुलनीय है, जबकि प्रति कार्य लागत 93% less than Opus 5 and 96% less than Fable 5 है। FrontierCode पर, जो केवल शुद्धता नहीं बल्कि मर्जेबिलिटी (टेस्ट गुणवत्ता, स्कोप अनुशासन, कोड शैली) को भी ग्रेड करता है, Sol GPT-5.6 Sol के मुकाबले काफी सुधार करता है और बहुत कम लागत पर Claude Fable 5.1 xhigh की बराबरी करता है।

कंप्यूटर उपयोग

Astra कंप्यूटर उपयोग के लिए दुनिया का सर्वश्रेष्ठ मॉडल बना हुआ है, लेकिन Sol और Luna अपने पूर्ववर्तियों से काफी अधिक लागत-कुशल हैं। OSWorld 2.0 offline पर, xhigh पर GPT-6 Sol 60.5% तक पहुंचता है — लगभग 80% lower cost per task पर medium में Claude Opus 5 (60.3%) की बराबरी करता है। अधिकतम प्रयास पर GPT-6 Luna, अपनी लागत के दसवें हिस्से पर medium में GPT-5.6 Sol से बेहतर परिणाम देता है।

तथ्यात्मकता और अलाइनमेंट

OpenAI के आंतरिक तथ्यात्मकता मूल्यांकन पर — वास्तविक वार्तालापों को डी-आइडेंटिफाई करके बनाया गया, जहां उपयोगकर्ताओं ने गलतियों को चिह्नित किया था — GPT-6 Sol, half as many mistakes as GPT-5.6 Sol करता है, और बहुत कम लागत पर Astra-स्तरीय विश्वसनीयता के निकट पहुंचता है। Luna में भी उल्लेखनीय सुधार होता है। दोनों Astra के साथ पेश किए गए अलाइनमेंट कार्य पर निर्मित हैं और अपने GPT-5.6 समकक्षों की तुलना में सुधार दिखाते हैं, जिनमें अपने कोडिंग कार्य के बारे में भ्रामक दावों की कम दरें शामिल हैं।

मूल्य निर्धारण: 75% छूट, वही मॉडल, वही API

Smart AIPI, OpenAI की सूची कीमत का 25% लेता है। दोनों मॉडलों का गणित यहां है।

दोनों मॉडल GPT-6 की बेहतर प्रॉम्प्ट कैशिंग भी अपनाते हैं — उच्च डिफ़ॉल्ट कैश हिट दरें और 90% discount on cached input reads — इसलिए संदर्भ का पुनः उपयोग करने वाले एजेंट और लंबी वार्तालापें और भी सस्ती हो जाती हैं। वही वेट्स, वही OpenAI-संगत API स्वरूप, वही टूल्स। अंतर केवल इनवॉइस का है।

सहयोग की एक अधिक स्पष्ट शैली

Sol और Luna, Astra की बेहतर संचार शैली अपनाते हैं, जो तकनीकी और कोडिंग वार्तालापों में सबसे अधिक दिखाई देती है: अधिक स्पष्टता, कम जार्गन, कम अटपटे वाक्यांश, कम कम-मूल्य वाले विवरण, और सार खोए बिना थोड़े छोटे उत्तर। व्यवहार में इसका अर्थ है ऐसा एजेंट जो निष्कर्षों पर नहीं कूदता, उसने क्या जांचा और क्या नहीं जांचा इसके बारे में अधिक स्पष्ट है, और स्पष्ट बातों को दोहराने में कम टोकन बर्बाद करता है।

GPT-6 Sol और Luna का उपयोग कैसे करें

Chat Completions API

curl https://api.smartaipi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-sol",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this module and add tests"}]
  }'

उच्च रीजनिंग के साथ Responses API

curl https://api.smartaipi.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-sol",
    "input": "Triage these open issues and open PRs to fix the top three",
    "reasoning": {"effort": "high", "summary": "auto"}
  }'

Codex CLI, Cursor, Cline, Roo Code, OpenCode, Aider

OPENAI_BASE_URL=https://api.smartaipi.com/v1
OPENAI_API_KEY=sk-your-smart-aipi-key
OPENAI_MODEL=gpt-6-luna

रीजनिंग प्रयास low, medium, high और xhigh का समर्थन करता है। प्रयास के साथ Sol और Luna सार्थक रूप से स्केल करते हैं — ऊपर दिए गए AutomationBench, Agents' Last Exam और OSWorld परिणाम सभी उच्च प्रयास सेटिंग्स पर हैं। लंबी-अवधि वाले एजेंटिक कार्य के लिए high या xhigh का उपयोग करें; बड़े पैमाने के थ्रूपुट के लिए Luna पर low या medium लागत-अनुकूल डिफ़ॉल्ट है।

आपको वास्तव में कौन-सा मॉडल चलाना चाहिए?

• gpt-6-astra — हर मामले में सर्वश्रेष्ठ। सर्वश्रेष्ठ परिणाम और बिना समझौते वाला अनुभव चाहिए तो इसे चुनें: कंप्यूटर उपयोग, ब्राउज़र ऑटोमेशन, लंबे-अवधि के रिफैक्टर जहां बिना निगरानी के काम पूरा होना लक्ष्य है।
• gpt-6-sol — फ्रंटियर लागत के एक अंश पर कठिन कार्य। AutomationBench पर Claude Opus 5 को ~9% लागत पर हराता है और DeepSWE पर ~80% कम लागत में Fable 5 के एक पॉइंट के भीतर पहुंचता है। उच्च-वॉल्यूम एजेंटिक कोडिंग और व्यावसायिक ऑटोमेशन के लिए सही डिफ़ॉल्ट।
• gpt-6-luna — तेज़, सस्ता टियर। Opus/Fable की तुलना में 90%+ कम लागत पर फ्रंटियर-सन्निकट DeepSWE स्कोर। बड़े पैमाने के काम, वर्गीकरण, सारांशकरण और उच्च-थ्रूपुट पाइपलाइनों के लिए आदर्श।

तीनों एक ही एंडपॉइंट और एक ही कुंजी पर चलते हैं। स्विच करना एक-लाइन का बदलाव है, इसलिए किसी के चार्ट — इसमें शामिल इस चार्ट — पर भरोसा करने के बजाय उन्हें अपने वर्कलोड पर बेंचमार्क करें।

शुरू करें

1. smartaipi.com/signup पर साइन अप करें (मुफ्त क्रेडिट, क्रेडिट कार्ड की जरूरत नहीं)
2. डैशबोर्ड में API कुंजी बनाएं
3. अपना बेस URL सेट करें https://api.smartaipi.com/v1 पर
4. मॉडल का उपयोग करें gpt-6-sol या gpt-6-luna

Astra-जनरेशन इंटेलिजेंस, लागत के लिए ट्यून की गई, प्रोडक्शन में, सूची कीमत के एक चौथाई पर।