GPT-6 Sol และ GPT-6 Luna พร้อมใช้งานบน Smart AIPI แล้ว — ลด 75% ต้นทุนเพียงครึ่งหนึ่งของตระกูล 5.6

เมื่อต้นเดือนนี้ OpenAI เปิดตัว GPT-6 Astra ซึ่งเป็นโมเดลที่มีความชาญฉลาดและการจัดแนวสอดคล้องมากที่สุดของบริษัท โปรเจกต์ที่มีความท้าทายสูงสุดยังคงต้องใช้ความสามารถเต็มรูปแบบของ Astra — แต่การทำงานเกิดขึ้นในระดับ จังหวะ และงบประมาณที่แตกต่างกัน นั่นจึงเป็นเหตุผลที่ OpenAI ขยายตระกูล GPT-6 ด้วย GPT-6 Sol และ GPT-6 Luna และทั้งสองรุ่นพร้อมใช้งานบน Smart AIPI แล้วตอนนี้ในราคาเพียงหนึ่งในสี่ของ OpenAI

โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกด้วยวิธีการที่คล้ายกับ Astra โดยนำความก้าวหน้าด้านงานระดับมืออาชีพ ความถูกต้องตามข้อเท็จจริง การเขียนโค้ด การใช้งานคอมพิวเตอร์ และการจัดแนวสอดคล้อง มาสู่ระดับที่เร็วและเข้าถึงได้มากขึ้น ตระกูล GPT-6 เป็นผู้นำตลอดช่วงเส้นโค้งต้นทุน–ความฉลาด และ OpenAI ส่งต่อประโยชน์ด้านประสิทธิภาพด้วยการลดราคา API ของ Sol และ Luna ลง 50% เมื่อเทียบกับราคาโปรโมชันของ GPT-5.6 ขณะที่ Smart AIPI ส่งต่อส่วนลด 75% ของตนเองเพิ่มเติมจากนั้น

ผลลัพธ์ที่สำคัญสำหรับนักพัฒนา

Sol และ Luna ได้รับการปรับแต่งเพื่อจุดก้าวหน้าด้านต้นทุน–ความฉลาด ดังนั้นควรอ่านทุกคะแนนด้านล่างควบคู่ไปกับต้นทุนของโมเดล

คะแนนบอกเพียงครึ่งหนึ่งของเรื่องราว — อีกครึ่งหนึ่งคือค่าใช้จ่ายที่ต้องจ่ายเพื่อให้ได้คะแนนนั้น

งานระดับมืออาชีพ

บน AutomationBench (เวิร์กโฟลว์ธุรกิจแบบครบวงจรครอบคลุมเครื่องมือ 47 รายการในด้านการขาย การตลาด การดำเนินงาน การสนับสนุน การเงิน และ HR) GPT-6 Sol ที่ระดับความพยายาม xhigh ทำคะแนนได้ 33.2% ที่ราคา $0.27 ต่อภารกิจ — เหนือกว่า Claude Opus 5 ที่ระดับความพยายามสูงสุด (26.9%) โดยมี ต้นทุนต่อภารกิจประมาณ 9% ของ Opus 5 และยังเอาชนะ GPT-6 Astra ที่ความพยายามต่ำ (30.3%) ได้อีกด้วย ที่ระดับความพยายามสูง GPT-6 Luna พัฒนาขึ้นจากรุ่นก่อนหน้า 5.4 จุดเปอร์เซ็นต์ โดยมีต้นทุนต่อภารกิจลดลง 58% บน Agents' Last Exam Sol ที่ระดับความพยายามสูงสุดทำคะแนนได้ 56.4% สูงกว่าคะแนนสูงสุดของ Claude Opus 5 ในการประเมิน โดยมี ต้นทุนต่อภารกิจลดลง 60%

การเขียนโค้ด

บน DeepSWE v1.1 (ภารกิจวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมที่ใช้เวลานานในโค้ดเบสจริง) GPT-6 Sol ที่ระดับความพยายามสูงสุดทำคะแนนได้ 68.8% — ห่างจากคะแนนดีที่สุดของ Claude Fable 5 ในการประเมินเพียง 1.1 จุด (69.9% ที่ระดับ xhigh) โดยมี ต้นทุนต่อภารกิจลดลงประมาณ 80% GPT-6 Luna ที่ระดับความพยายามสูงสุดทำคะแนนได้ 66.6% เทียบได้กับ Claude Opus 5 และ Fable 5 ที่ระดับความพยายามปานกลาง ขณะที่มีค่าใช้จ่าย น้อยกว่า Opus 5 93% และน้อยกว่า Fable 5 96% ต่อภารกิจ บน FrontierCode ซึ่งประเมินไม่เพียงความถูกต้อง แต่ยังรวมถึงความพร้อมสำหรับการรวมโค้ด (คุณภาพการทดสอบ การควบคุมขอบเขต และรูปแบบโค้ด) Sol พัฒนาขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับ GPT-5.6 Sol และทำคะแนนได้เทียบเท่า Claude Fable 5.1 xhigh ในราคาที่ต่ำกว่ามาก

การใช้งานคอมพิวเตอร์

Astra ยังคงเป็นโมเดลที่ดีที่สุดในโลกสำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์ แต่ Sol และ Luna มีประสิทธิภาพด้านต้นทุนสูงกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่างมาก บน OSWorld 2.0 offline GPT-6 Sol ที่ระดับ xhigh ทำคะแนนได้ 60.5% — เทียบเท่า Claude Opus 5 ที่ระดับปานกลาง (60.3%) โดยมี ต้นทุนต่อภารกิจลดลงประมาณ 80% GPT-6 Luna ที่ระดับความพยายามสูงสุดทำคะแนนได้สูงกว่า GPT-5.6 Sol ที่ระดับปานกลาง โดยมีค่าใช้จ่ายเพียงหนึ่งในสิบ

ความถูกต้องตามข้อเท็จจริงและการจัดแนวสอดคล้อง

ในการประเมินความถูกต้องตามข้อเท็จจริงภายในของ OpenAI ซึ่งสร้างจากบทสนทนาจริงที่ลบข้อมูลระบุตัวตนและผู้ใช้แจ้งข้อผิดพลาดไว้ — GPT-6 Sol ทำผิดพลาดประมาณ ครึ่งหนึ่งของ GPT-5.6 Sol และมีความน่าเชื่อถือเข้าใกล้ระดับ Astra ในราคาที่ต่ำกว่ามาก Luna ก็พัฒนาขึ้นอย่างมากเช่นกัน ทั้งสองรุ่นต่อยอดจากงานด้านการจัดแนวสอดคล้องที่เปิดตัวพร้อม Astra และแสดงให้เห็นพัฒนาการเมื่อเทียบกับรุ่น GPT-5.6 รวมถึงอัตราการกล่าวอ้างที่ทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับงานเขียนโค้ดของตนเองที่ลดลง

ราคา: ลด 75% โมเดลเดิม API เดิม

Smart AIPI คิดราคา 25% ของราคาประกาศของ OpenAI นี่คือการคำนวณสำหรับทั้งสองรุ่น

ทั้งสองรุ่นยังสืบทอดการแคชพรอมต์ที่พัฒนาขึ้นของ GPT-6 — อัตราการแคชสำเร็จเริ่มต้นที่สูงขึ้นและ ส่วนลด 90% สำหรับการอ่านอินพุตที่แคชไว้ — ดังนั้นเอเจนต์และบทสนทนายาวที่นำบริบทกลับมาใช้ซ้ำจะมีราคาถูกลงไปอีก น้ำหนักโมเดลเดียวกัน รูปแบบ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เดียวกัน เครื่องมือเดียวกัน ความแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือใบแจ้งหนี้

รูปแบบการทำงานร่วมกันที่ราบรื่นยิ่งขึ้น

Sol และ Luna สืบทอดรูปแบบการสื่อสารที่พัฒนาขึ้นของ Astra ซึ่งสังเกตเห็นได้ชัดที่สุดในบทสนทนาด้านเทคนิคและการเขียนโค้ด: ชัดเจนขึ้น ใช้ศัพท์เฉพาะน้อยลง ใช้ถ้อยคำแปลก ๆ น้อยลง มีรายละเอียดที่ไม่สร้างคุณค่าน้อยลง และคำตอบสั้นลงเล็กน้อยโดยไม่สูญเสียสาระ ในทางปฏิบัติ นั่นหมายถึงเอเจนต์ที่ไม่ด่วนสรุป เปิดเผยมากขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่ตรวจสอบและไม่ได้ตรวจสอบ และเสียโทเค็นน้อยลงกับการพูดซ้ำสิ่งที่ชัดเจนอยู่แล้ว

วิธีใช้ GPT-6 Sol และ Luna

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"}]
  }'

Responses API พร้อมการให้เหตุผลระดับสูง

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

ระดับความพยายามในการให้เหตุผลรองรับ low, medium, high และ xhigh Sol และ Luna ปรับขนาดตามระดับความพยายามได้อย่างมีนัยสำคัญ — ผลลัพธ์บน AutomationBench, Agents' Last Exam และ OSWorld ด้านบนล้วนมาจากการตั้งค่าความพยายามระดับสูง สำหรับงานเอเจนต์ที่ต้องทำต่อเนื่องเป็นเวลานาน ให้ใช้ high หรือ xhigh ส่วนงานปริมาณมาก ให้ใช้ low หรือ medium บน Luna เป็นค่าเริ่มต้นที่คุ้มค่าที่สุด

คุณควรใช้งานโมเดลใดจริง ๆ?

• gpt-6-astra — ดีที่สุดในทุกด้าน เลือกใช้เมื่อคุณต้องการผลลัพธ์ที่ดีที่สุดและประสบการณ์ที่ไม่มีการประนีประนอม: การใช้งานคอมพิวเตอร์ ระบบอัตโนมัติบนเบราว์เซอร์ และการรีแฟกเตอร์ที่ต้องทำต่อเนื่องเป็นเวลานานโดยมีเป้าหมายให้เสร็จสิ้นโดยไม่ต้องดูแล
• gpt-6-sol — งานยากในราคาเพียงเศษเสี้ยวของโมเดลระดับแนวหน้า เอาชนะ Claude Opus 5 บน AutomationBench ด้วยต้นทุนประมาณ 9% และทำคะแนนบน DeepSWE ได้ห่างจาก Fable 5 เพียงหนึ่งจุดโดยมีค่าใช้จ่ายลดลงประมาณ 80% เป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่เหมาะสมสำหรับการเขียนโค้ดโดยเอเจนต์และระบบอัตโนมัติทางธุรกิจปริมาณสูง
• gpt-6-luna — ระดับที่เร็วและราคาถูก คะแนน DeepSWE ใกล้เคียงโมเดลระดับแนวหน้า โดยมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า Opus/Fable 90%+ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานปริมาณมาก การจัดประเภท การสรุป และไปป์ไลน์ที่ต้องประมวลผลปริมาณสูง

ทั้งสามรุ่นทำงานบนเอนด์พอยต์เดียวกันและใช้คีย์เดียวกัน การสลับรุ่นทำได้ด้วยการเปลี่ยนเพียงบรรทัดเดียว ดังนั้นควรทดสอบกับเวิร์กโหลด ของคุณเอง แทนการเชื่อกราฟของใครก็ตาม — รวมถึงกราฟนี้ด้วย

เริ่มต้นใช้งาน

1. สมัคร ที่ smartaipi.com/signup (เครดิตฟรี ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต)
2. สร้างคีย์ API ในแดชบอร์ด
3. ตั้งค่า base URL เป็น https://api.smartaipi.com/v1
4. ใช้โมเดล gpt-6-sol หรือ gpt-6-luna

ความสามารถระดับ Astra ที่ปรับแต่งเพื่อประสิทธิภาพด้านต้นทุน พร้อมใช้งานจริงในราคาเพียงหนึ่งในสี่ของราคาประกาศ