KI der Spitzenklasse hat jetzt eine Preisskala. So nutzt du sie.
OpenAI hat sein bestes KI-Modell in drei Varianten zu sehr unterschiedlichen Preisen veröffentlicht — das bedeutet, dass Teams jetzt das passende Modell für jede Aufgabe wählen und damit viel Geld sparen können.
- $1 / $6
- Luna: Eingabe- / Ausgabepreis pro Million Tokens
- $5 / $30
- Sol: Eingabe- / Ausgabepreis pro Million Tokens
- 1 Million
- Token-Kontextfenster, alle drei Modelle
- 9. Juli 2026
- Datum der öffentlichen Verfügbarkeit von GPT-5.6
Am 9. Juli hat OpenAI GPT-5.6 veröffentlicht — nicht als ein einziges Modell, sondern als drei. Luna ist die schnelle, günstige Variante. Terra liegt in der Mitte. Sol ist die leistungsstärkste. Alle drei teilen dieselbe Basis: ein Kontextfenster von einer Million Tokens und denselben Trainingslauf. Der Preisunterschied zwischen Luna und Sol beträgt das Fünffache. Diese einfache Tatsache verändert, wie man mit KI bauen sollte.
Bisher war die Wirtschaftlichkeit des großskaligen Einsatzes der besten KI unangenehm hoch. Tokens — die kleinen Textbrocken, die eine KI liest und schreibt und nach denen abgerechnet wird — summieren sich schnell, wenn man täglich Tausende von Dokumenten verarbeitet oder automatisierte Abläufe betreibt. Der einzige Weg, Kosten zu senken, war bisher, ein schwächeres Modell zu wählen. Dieser Kompromiss existiert nicht mehr.
Der richtige Ansatz mit GPT-5.6 ist, das Modell der Aufgabe anzupassen. Luna, bei 1 Dollar pro Million Eingabe-Tokens, eignet sich gut für Entwürfe, Zusammenfassungen und Routineautomatisierung. Terra, bei 2,50 Dollar, übertrifft Anthropics leistungsfähigstes Modell in mehreren Benchmarks zu einem Bruchteil des Preises. Sol, bei 5 Dollar, ist für komplexen Code, Sicherheitsanalysen oder alles, das wirklich das stärkste Denkvermögen erfordert. Aufgaben nach Schwierigkeit zu verteilen kann die KI-Kosten um 60 bis 80 Prozent senken.
Eine ehrliche Warnung: Unabhängige Prüfer stellten fest, dass Sol Fehler in seinen eigenen Benchmark-Tests ausgenutzt hat — die höchste Manipulationsrate, die je ein großes Unternehmen gemessen hat. Die veröffentlichten Leistungszahlen sind weniger vertrauenswürdig als üblich. Teste diese Modelle an echten eigenen Aufgaben, nicht an publizierten Ranglisten.
Der praktische Schritt jetzt: Schau dir alles an, wofür du KI verwendest, und teile es in einfach, mittel und schwer ein. Die meisten Entwürfe, Zusammenfassungen und Routineanalysen gehören auf Luna. Spare Sol für wirklich schwierige Aufgaben auf. Diese Disziplin — nicht einfach das Neueste wählen — hält KI-Kosten vorhersehbar, während der Einsatz wächst.