GPT-6 Sol và GPT-6 Luna đã có mặt trên Smart AIPI — giảm 75%, chỉ bằng nửa chi phí của dòng 5.6

Đầu tháng này, OpenAI đã giới thiệu GPT-6 Astra, mẫu thông minh và được căn chỉnh tốt nhất của họ. Những dự án khắt khe nhất vẫn cần toàn bộ chiều sâu của Astra — nhưng công việc diễn ra ở nhiều quy mô, nhịp độ và ngân sách khác nhau. Đó là lý do OpenAI mở rộng dòng GPT-6 với GPT-6 Sol và GPT-6 Luna, và cả hai hiện có trên Smart AIPI với giá bằng một phần tư giá của OpenAI.

Các mẫu này được huấn luyện bằng những phương pháp tương tự Astra, đưa các tiến bộ của Astra về công việc chuyên nghiệp, tính chính xác, lập trình, sử dụng máy tính và căn chỉnh vào các phân khúc nhanh hơn, dễ tiếp cận hơn. Dòng GPT-6 dẫn đầu trên đường cong chi phí–trí tuệ, và OpenAI đã chuyển lợi ích hiệu quả này đến người dùng bằng cách giảm giá API của Sol và Luna 50% so với mức giá khuyến mãi GPT-5.6. Smart AIPI tiếp tục áp dụng thêm mức giảm giá 75% của riêng mình.

Kết quả quan trọng đối với nhà phát triển

Sol và Luna được tinh chỉnh cho điểm cân bằng chi phí–trí tuệ, vì vậy mọi điểm số bên dưới đều cần được xem xét cùng với chi phí đạt được nó.

Các điểm số chỉ nói lên một nửa câu chuyện — nửa còn lại là chi phí để đạt được chúng.

Công việc chuyên nghiệp

Trên AutomationBench (quy trình kinh doanh đầu cuối trên 47 công cụ bao gồm bán hàng, tiếp thị, vận hành, hỗ trợ, tài chính và nhân sự), GPT-6 Sol ở mức nỗ lực xhigh đạt 33.2% với $0.27 mỗi tác vụ — vượt Claude Opus 5 ở mức nỗ lực tối đa (26.9%) với khoảng 9% chi phí mỗi tác vụ của Opus 5, và thậm chí vượt GPT-6 Astra ở mức nỗ lực thấp (30.3%). Ở mức nỗ lực cao, GPT-6 Luna cải thiện so với mẫu tiền nhiệm 5.4 điểm phần trăm với chi phí mỗi tác vụ thấp hơn 58%. Trên Agents' Last Exam, Sol ở mức nỗ lực tối đa đạt 56.4%, cao hơn điểm số cao nhất của Claude Opus 5 trong đánh giá với chi phí mỗi tác vụ thấp hơn 60%.

Lập trình

Trên DeepSWE v1.1 (các tác vụ kỹ thuật phần mềm nguyên bản, dài hạn trong codebase thực tế), GPT-6 Sol ở mức nỗ lực tối đa đạt 68.8% — chỉ kém 1.1 điểm so với kết quả tốt nhất của Claude Fable 5 trong đánh giá (69.9% ở xhigh), với chi phí mỗi tác vụ thấp hơn khoảng 80%. GPT-6 Luna ở mức nỗ lực tối đa đạt 66.6%, tương đương Claude Opus 5 và Fable 5 ở mức nỗ lực trung bình, trong khi có chi phí thấp hơn 93% so với Opus 5 và thấp hơn 96% so với Fable 5 mỗi tác vụ. Trên FrontierCode, nơi không chỉ đánh giá tính đúng đắn mà còn khả năng hợp nhất mã (chất lượng kiểm thử, kỷ luật phạm vi, phong cách mã), Sol cải thiện đáng kể so với GPT-5.6 Sol và ngang bằng Claude Fable 5.1 xhigh với chi phí thấp hơn nhiều.

Sử dụng máy tính

Astra vẫn là mẫu tốt nhất thế giới cho việc sử dụng máy tính, nhưng Sol và Luna hiệu quả chi phí hơn nhiều so với các mẫu tiền nhiệm. Trên OSWorld 2.0 offline, GPT-6 Sol ở mức xhigh đạt 60.5% — ngang bằng Claude Opus 5 ở mức trung bình (60.3%) với chi phí mỗi tác vụ thấp hơn khoảng 80%. GPT-6 Luna ở mức nỗ lực tối đa vượt GPT-5.6 Sol ở mức trung bình với chỉ một phần mười chi phí.

Tính chính xác và căn chỉnh

Trong đánh giá nội bộ về tính chính xác của OpenAI — được xây dựng từ các cuộc hội thoại thực đã khử định danh, nơi người dùng đánh dấu lỗi — GPT-6 Sol mắc khoảng một nửa số lỗi so với GPT-5.6 Sol, tiến gần độ tin cậy cấp Astra với chi phí thấp hơn nhiều. Luna cũng cải thiện đáng kể. Cả hai đều kế thừa công việc căn chỉnh được giới thiệu cùng Astra, cho thấy sự cải thiện so với các phiên bản GPT-5.6 tương ứng, bao gồm tỷ lệ đưa ra các tuyên bố gây hiểu lầm về công việc lập trình của chính mình thấp hơn.

Giá: giảm 75%, cùng mẫu, cùng API

Smart AIPI tính phí bằng 25% giá niêm yết của OpenAI. Đây là phép tính cho cả hai mẫu.

Cả hai mẫu cũng kế thừa cơ chế lưu đệm prompt được cải thiện của GPT-6 — tỷ lệ cache hit mặc định cao hơn và giảm giá 90% cho lượt đọc đầu vào đã lưu đệm — do đó các agent và hội thoại dài tái sử dụng ngữ cảnh sẽ còn rẻ hơn nữa. Cùng trọng số, cùng định dạng API tương thích OpenAI, cùng công cụ. Khác biệt duy nhất là hóa đơn.

Phong cách cộng tác rõ ràng hơn

Sol và Luna kế thừa phong cách giao tiếp cải tiến của Astra, thể hiện rõ nhất trong các cuộc hội thoại kỹ thuật và lập trình: rõ ràng hơn, ít thuật ngữ chuyên môn hơn, ít cách diễn đạt kỳ lạ hơn, ít chi tiết giá trị thấp hơn và câu trả lời ngắn hơn đôi chút mà không mất đi nội dung cốt lõi. Trên thực tế, điều đó có nghĩa là một agent không vội kết luận, chủ động hơn trong việc nêu rõ những gì đã và chưa kiểm tra, đồng thời lãng phí ít token hơn để nhắc lại điều hiển nhiên.

Cách sử dụng GPT-6 Sol và 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 với suy luận cao

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

Mức nỗ lực suy luận hỗ trợ low, medium, high và xhigh. Sol và Luna tăng năng lực đáng kể theo mức nỗ lực — các kết quả AutomationBench, Agents' Last Exam và OSWorld bên trên đều ở các thiết lập nỗ lực cao hơn. Với công việc agentic dài hạn, hãy dùng high hoặc xhigh; với thông lượng hàng loạt, low hoặc medium trên Luna là mặc định tối ưu về chi phí.

Bạn thực sự nên chạy mẫu nào?

• gpt-6-astra — tốt nhất trên mọi phương diện. Chọn mẫu này khi bạn muốn kết quả tốt nhất và trải nghiệm không thỏa hiệp: sử dụng máy tính, tự động hóa trình duyệt, các lần tái cấu trúc dài hạn mà mục tiêu là hoàn thành không cần giám sát.
• gpt-6-sol — công việc khó với một phần nhỏ chi phí của các mẫu hàng đầu. Vượt Claude Opus 5 trên AutomationBench với ~9% chi phí và chỉ kém Fable 5 một điểm trên DeepSWE với chi phí thấp hơn ~80%. Đây là lựa chọn mặc định phù hợp cho lập trình agentic và tự động hóa kinh doanh khối lượng lớn.
• gpt-6-luna — phân khúc nhanh, rẻ. Điểm DeepSWE tiệm cận các mẫu hàng đầu với chi phí thấp hơn 90%+ so với Opus/Fable. Lý tưởng cho công việc hàng loạt, phân loại, tóm tắt và các pipeline thông lượng cao.

Cả ba đều chạy trên cùng endpoint và cùng khóa. Việc chuyển đổi chỉ là thay đổi một dòng, vì vậy hãy benchmark trên khối lượng công việc của bạn thay vì tin vào biểu đồ của bất kỳ ai — kể cả biểu đồ này.

Bắt đầu

1. Đăng ký tại smartaipi.com/signup (credit miễn phí, không cần thẻ tín dụng)
2. Tạo khóa API trong bảng điều khiển
3. Đặt base URL thành https://api.smartaipi.com/v1
4. Dùng mẫu gpt-6-sol hoặc gpt-6-luna

Trí tuệ thế hệ Astra, được tối ưu cho chi phí, sẵn sàng cho môi trường production, với giá bằng một phần tư giá niêm yết.