AI-modellen bestaan nu in niveaus. De goedkope zijn verrassend goed.
De nieuwe driedelige modelfamilie van OpenAI laat zien dat het duurste AI-model niet meer automatisch de slimste keuze is — en dat verandert de kostencalculatie voor elk team dat ermee bouwt.
- $1–$5
- per miljoen tokens, GPT-5.6 Luna tot Sol
- ~1/16
- OpenAIs kostenclaim versus het vroegere topmodel
- $2
- Claude Sonnet 5 invoerprijs per miljoen tokens
- July 9, 2026
- GPT-5.6 algemeen beschikbaar
Nog maar een paar maanden geleden betekende een AI-model kiezen: het beste nemen dat je je kon veroorloven. Dat verandert snel. Op 9 juli lanceerde OpenAI GPT-5.6 niet als één model, maar als drie — Sol, Terra en Luna — elk gebouwd voor een ander soort taak en dienovereenkomstig geprijsd. De familie beslaat een vijfvoudig prijsbereik: van 1 dollar per miljoen tokens (de stukjes tekst die een AI leest en schrijft) voor Luna tot 5 dollar voor Sol. Het belangrijkste: de goedkopere niveaus verslaan al het vroegere topmodel.
Sol neemt de zwaarste taken voor zijn rekening: complex redeneren, beveiligingsanalyse, autonome agents die lang doorgaan. Terra dekt solide dagelijkse productietaken af voor de helft van Sols prijs. Luna doet snelle, repetitieve klussen — data classificeren, korte antwoorden schrijven, verzoeken doorsturen. OpenAI stelt dat Terra en Luna Claude Fable 5, het vorige topmodel van Anthropic, overtreffen voor een zestiende van de prijs met vergelijkbare resultaten. Die bewering is bij sommige benchmarks betwist — Claude Fable 5 leidt nog steeds op software-engineeringtaken — maar de richting is duidelijk: capabele AI wordt steeds goedkoper.
OpenAI staat er niet alleen voor. Anthropic lanceerde Claude Sonnet 5 voor 2 dollar per miljoen invoer-tokens — goedkoper dan Sol — en beschrijft het als bijna-vlaggenschip-kwaliteit. Google en xAI bouwen op dezelfde manier. Branchebreed is de verschuiving gemaakt van één model per lab naar volledige families met sterk uiteenlopende prijzen — en de kosten van goede AI zijn snel gedaald.
Voor iedereen die producten bouwt of geautomatiseerde workflows beheert, is de praktische stap: denken in niveaus. De meeste AI-aanroepen in een echt product zijn geen moeilijke redeneerproblemen — het zijn eenvoudige lookups, samenvattingen of classificaties. Die doorsturen naar Luna of een vergelijkbaar goedkoop model, en Sol-klasse-modellen bewaren voor echt moeilijke taken, kan je AI-kosten met 80% of meer verlagen zonder kwaliteitsverlies waar het telt. De vraag is niet langer welk bedrijf de beste AI heeft. Het is of jouw team elke taak naar het juiste model stuurt.