Ab 30. Juli senkt OpenAI die Preise für zwei GPT‑5.6‑Modelle deutlich.
In Kürze
- Luna: −80% (0,20$/in, 1,20$/out)
- Terra: −20% (2$/in, 12$/out)
- Sol bleibt gleich; Modelle über API, ChatGPT Work und Codex
Ab 30. Juli senkt OpenAI die Preise für zwei seiner GPT‑5.6‑Modelle deutlich — mit technischen und marktbedingten Begründungen, so das Unternehmen.
Was sich ändert
- GPT‑5.6 Luna: Preis minus 80 %. Neuer Tarif: 0,20 US‑$ pro Million Eingabe‑Token, 1,20 US‑$ pro Million Ausgabe‑Token.
- GPT‑5.6 Terra: Preis minus 20 %. Neuer Tarif: 2 US‑$ pro Million Eingabe‑Token, 12 US‑$ pro Million Ausgabe‑Token.
- GPT‑5.6 Sol (Spitzenmodell): Preise bleiben gleich.
Kurz zum Abrechnungsmodell: OpenAI rechnet über Tokens ab — also Textstücke, etwa ein ganzes Wort oder ein Wortteil. Pro erzeugtem oder eingegebenem Token fällt die jeweilige Gebühr an.
Leistungsversprechen von OpenAI
Laut OpenAI soll Luna in etwa die Leistung von führenden Modellen von vor einem Jahr erreichen, dafür aber deutlich günstiger sein: Eine Aufgabe, die mit älteren Modellen etwa 1 US‑$ gekostet hätte, würde mit Luna nach Unternehmensangaben rund 0,06 US‑$ kosten. Gleichzeitig gibt OpenAI an, dass Luna fast neunmal so schnell arbeite.
Verfügbarkeit
Du kannst die Modelle über ChatGPT Work, Codex und die OpenAI‑API nutzen.
Warum die Preise sinken sollen
OpenAI nennt mehrere Gründe: Das größere Modell GPT‑5.6 Sol habe geholfen, die eigene Infrastruktur effizienter zu betreiben — unter anderem durch Optimierungen an der GPU‑Software, die die Bereitstellungskosten um etwa 20 % senkten. Außerdem habe die Einführung von „Speculative Decoding“ die Erzeugung von Tokens um über 15 % effizienter gemacht. Kurz gesagt: Diese Technik nutzt Vorhersagen, um Textgenerierung schneller und ressourcenschonender abzuwickeln.
Marktdruck als weiterer Faktor
OpenAI räumt ein, dass auch externer Preisdruck eine Rolle spielt. Günstige Anbieter, besonders aus China, sorgen für Wettbewerb, und Microsoft bewirbt eigene, preiswertere „MAI“-Modelle als Alternative zu OpenAI.
Mögliche Folgen
Als mögliche Konsequenz wird ein intensiver Preiskampf genannt, der das Umsatzwachstum großer KI‑Labore dämpfen könnte. Das gilt als riskant, weil die Bilanzen dieser Unternehmen stark von hohen Infrastrukturinvestitionen abhängig sind.
Quellen
- Quelle: OpenAI
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
