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Technologie

OpenAI senkt Preise für GPT-5.6 Modelle um bis zu 80%

OpenAI hat die Preise für zwei Modelle der GPT-5.6-Serie drastisch gesenkt, wobei das Modell GPT-5.6 Luna eine Preiskürzung um 80 % erfährt, um wettbewerbsfähiger zu werden.

30. Juli 2026
OpenAI senkt Preise für GPT-5.6 Modelle um bis zu 80%

OpenAI hat erhebliche Preissenkungen für zwei Modelle seiner GPT-5.6-Serie angekündigt. Diese Maßnahme spiegelt die wachsende Konkurrenz im Bereich der künstlichen Intelligenz wider. Insbesondere das GPT-5.6 Luna-Modell, das kleinste und schnellste der Reihe, wird um 80 % im Preis gesenkt, während das Mittelklasse-Modell GPT-5.6 Terra eine Preissenkung von 20 % erhält.

Diese Preisanpassungen positionieren Luna näher an den kostengünstigeren kommerziellen Modellen auf dem Markt. Die Änderungen erfolgen kurz nach Preisanpassungen und neuen Modellveröffentlichungen von Konkurrenten wie Anthropic und Google. OpenAI führt zudem einen "Fast mode" für sein Flaggschiff-Modell GPT-5.6 Sol ein, der eine erhöhte Verarbeitungsgeschwindigkeit bietet.

Die neue Preisgestaltung für GPT-5.6 Luna beträgt nun 0,20 US-Dollar pro Million Eingabetokens und 1,20 US-Dollar pro Million Ausgabetokens, was insgesamt 1,40 US-Dollar pro Million Tokens ergibt. GPT-5.6 Terra kostet künftig 2 US-Dollar pro Million Eingabetokens und 12 US-Dollar pro Million Ausgabetokens, insgesamt 14 US-Dollar pro Million Tokens.

Die Preise für Sol Standard bleiben unverändert. Der neue "Sol Fast mode" verdoppelt jedoch die Kosten und wird mit 10 US-Dollar pro Million Eingabetokens und 60 US-Dollar pro Million Ausgabetokens bepreist. OpenAI gibt an, dass dieser Fast mode eine bis zu 2,5-fache Durchsatzsteigerung ermöglicht, ohne die Kernintelligenz des Modells zu verändern.

OpenAI-Mitbegründer und CEO Sam Altman bezeichnete die Änderungen auf Social Media als "große Preissenkungen". Die strategische Neupreisgestaltung zielt darauf ab, das Angebot von OpenAI in verschiedenen Marktsegmenten wettbewerbsfähiger zu machen, insbesondere im Bereich hochdurchsatzfähiger Anwendungen mit geringer Latenz durch das Luna-Modell.

Originalquelle: venturebeat.com