Il 22 settembre 2026 OpenAI ha allargato la famiglia GPT-6 con due modelli pensati per il lavoro quotidiano a scala: GPT-6 Sol e Luna, presentati nell’annuncio ufficiale. La notizia non è l’ennesimo salto di intelligenza, quello resta appannaggio di GPT-6 Astra, ma il prezzo: le API di Sol e Luna costano la metà rispetto al listino GPT-5.6, e il taglio non riguarda una promozione a tempo ma il listino standard. Per chi costruisce prodotti sopra le API di OpenAI, è il tipo di annuncio che cambia i conti di un progetto prima ancora di cambiare i risultati. Ecco i numeri veri, il confronto con Claude Opus 5.5 e cosa implica per un’azienda che sta già spendendo in token.
In questo articolo scoprirai:
- Quali sono i nuovi modelli di ChatGPT: GPT-6 Sol e Luna spiegati in breve
- Quali sono i prezzi dei modelli OpenAI dopo il taglio su Sol e Luna
- Che differenza c'è tra GPT-6 Sol e Luna, e quale conviene usare
- GPT-6 Sol contro Claude Opus 5.5 su AutomationBench: i numeri
- Qual è il miglior GPT per un'azienda: come scegliere nella famiglia GPT-6
Quali sono i nuovi modelli di ChatGPT: GPT-6 Sol e Luna spiegati in breve
Sol e Luna sono due modelli della generazione GPT-6, addestrati con metodi analoghi a quelli di GPT-6 Astra, il modello di punta presentato prima dell’estate. Rispetto ad Astra non promettono la qualità assoluta: promettono la stessa famiglia di capacità a un costo e a una latenza compatibili con l’uso industriale. Sul piano tecnico condividono una finestra di contesto da 1.050.000 token e un output massimo di 128.000 token, con input testuale e visivo e output solo testuale; il knowledge cutoff è ad aprile 2026 per Sol e a maggio 2026 per Luna, secondo la scheda comparativa pubblicata da Kingy AI.
La divisione del lavoro fra i due è esplicita. Sol è tarato sul lavoro complesso e ripetuto di sviluppatori e knowledge worker, costruire funzionalità, revisionare codice, fare debug, analizzare dati. Luna è il modello ad alto volume per compiti definiti in modo stretto: riassumere documenti, estrarre informazioni, rispondere a domande brevi, come riporta tbreak nella sintesi dell’annuncio. Sulle API i due modelli si chiamano gpt-6-sol e gpt-6-luna.
Una precisazione utile a chi arriva da fuori: GPT sta per Generative Pre-trained Transformer, ed è l’architettura su cui poggia l’intera famiglia, la stessa che abbiamo spiegato nella guida sugli LLM, i Large Language Model. Sol, Luna e Astra non sono prodotti diversi: sono tagli diversi dello stesso motore, come già succedeva con la generazione GPT-5.6.
Quali sono i prezzi dei modelli OpenAI dopo il taglio su Sol e Luna
Questi sono i prezzi di listino standard per milione di token, presi dalla pagina pricing delle API OpenAI:
| Modello | Input | Input in cache | Output |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10,00 | $1,00 | $50,00 |
| GPT-6 Sol | $2,00 | $0,20 | $10,00 |
| GPT-6 Luna | $0,10 | $0,01 | $0,50 |
| GPT-5.6 Sol | $4,00 | $0,40 | $20,00 |
| GPT-5.6 Luna | $0,20 | $0,02 | $1,20 |
Il confronto è diretto: GPT-6 Sol costa esattamente la metà di GPT-5.6 Sol su input e output. Su Luna il taglio è ancora più netto sull’output, che scende dai $1,20 riportati dalla scheda prezzi di GPT-5.6 Luna su OpenRouter a $0,50, il 58,3% in meno, mentre l’input dimezza da $0,20 a $0,10, come ricostruisce VentureBeat confrontando i due listini. Le modalità batch e flex dimezzano ulteriormente, portando Luna a $0,05 di input e $0,25 di output.
La ragione dichiarata del taglio è tecnica, non commerciale: miglioramenti su caching e inferenza. Le letture di token in cache godono ora di uno sconto del 90%, e gli sviluppatori possono impostare breakpoint e cambiare il livello di reasoning senza perdere il contesto già in cache; GitHub ha riferito che, su miliardi di richieste, questi cambiamenti hanno più che dimezzato la quota di token di prompt da rielaborare da zero, secondo la ricostruzione di TNW. Sam Altman l’ha riassunta così: «sono anche metà del prezzo per token, e ancora meno per task».
GPT-6 Sol e Luna su ChatGPT o solo via API: dove si usano già
Non sono modelli riservati agli sviluppatori. Entrambi arrivano su ChatGPT Work e su Codex per gli account Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu; Luna si estende anche agli utenti Free e Go, ma solo nell’app desktop. Il rollout è graduale, quindi la comparsa nel selettore dei modelli non è immediata per tutti. Chi parte da zero trova il quadro completo dei piani nella nostra guida completa a ChatGPT, e chi valuta anche l’alternativa di Google può partire dal nostro confronto Gemini e ChatGPT.
Che differenza c’è tra GPT-6 Sol e Luna, e quale conviene usare
La differenza di prezzo fra i due è di venti volte. La differenza di risultato, sui benchmark pubblicati, è molto più piccola. Secondo la tabella comparativa di Kingy AI, su DeepSWE v1.1 Sol al massimo sforzo segna 68,8% e Luna 66,6%; su FrontierCode 1.1 il divario si allarga, 49,3% contro 42,4%; su Agents’ Last Exam Sol arriva a 56,4% contro il 50,9% di Luna. Su compiti di codice ben delimitati Luna perde circa due punti percentuali costando un ventesimo: è questo, più del confronto con la concorrenza, il dato che dovrebbe orientare le scelte architetturali.
Tradotto in euro: un task da 100.000 token di input e 20.000 di output costa circa $0,40 con Sol e circa $0,02 con Luna (calcolo nostro sui prezzi di listino). La formula è quella dei listini sopra: con Sol, 0,1 milioni di token di input a $2 più 0,02 milioni di output a $10 fanno $0,20 + $0,20 = $0,40; con Luna, le stesse quantità a $0,10 e $0,50 fanno $0,01 + $0,01 = $0,02. Su diecimila task al mese la differenza è fra $4.000 e $200. La regola pratica che ne discende è banale ma raramente applicata: instradare il traffico verso il modello più piccolo che regge il compito, tenendo Sol per i passaggi che richiedono ragionamento lungo o uso di strumenti. È la stessa logica che abbiamo visto all’opera con il taglio dell’80% su Luna nella generazione 5.6.
GPT-5.6 Sol resta nel listino API dopo l’uscita di GPT-6 Sol
Chi ha già codice in produzione non deve migrare di corsa: la pagina pricing delle API continua a riportare GPT-5.6 Sol a $4 di input e $20 di output, con le sue varianti batch, flex e fast. Il modello vecchio resta chiamabile, semplicemente, costa il doppio del nuovo a parità di famiglia. La migrazione è quindi una decisione di budget più che di compatibilità.
GPT-6 Sol contro Claude Opus 5.5 su AutomationBench: i numeri
AutomationBench è un benchmark costruito da Zapier che verifica se un agente porta a termine un workflow aziendale completo usando 47 strumenti fra vendite, marketing, operations, supporto, finanza e HR. È il test più vicino a quello che un’azienda chiede davvero a un agente AI. E il primo numero da mettere in chiaro è questo: sul benchmark condiviso, Claude Opus 5.5, uscito lo stesso giorno, pochi minuti prima, resta davanti a Sol, 40,0% contro 33,2%, come mostra la tabella comparativa di Kingy AI, che dà Opus 5.5 avanti anche su FrontierCode 1.1 (54,4% contro 49,3%).
Il confronto che OpenAI usa in comunicazione è un altro, ed è con la versione precedente di Claude. Su AutomationBench 1.0.6, GPT-6 Sol al massimo livello di sforzo segna 33,2% a $0,27 per task, mentre Claude Opus 5 si ferma al 26,9% costando oltre undici volte tanto per task, secondo i numeri OpenAI riportati da Decrypt. La sintesi onesta è che Opus 5.5 vince sulla qualità assoluta e Sol vince sul risultato per dollaro.
Un’eccezione c’è, ed è sul computer use: su OSWorld 2.0 Sol segna 60,5% contro il 60,3% di Claude Opus 5 a sforzo medio, con un costo per task inferiore di circa l’80%, sempre secondo i dati raccolti da Kingy AI. Chi sta valutando i due ecosistemi trova il quadro dei costi Anthropic nella nostra analisi sulle API di Claude e quando convengono rispetto all’abbonamento, e nella guida a Claude AI.
Qual è il miglior GPT per un’azienda: come scegliere nella famiglia GPT-6
Non esiste un «miglior GPT» in assoluto, esiste il modello giusto per un carico di lavoro. Con il listino attuale la scala si legge così: Astra quando la qualità della singola risposta vale sessanta dollari per milione di token, ricerca, analisi critica, casi in cui un errore costa più del modello; Sol come impostazione predefinita del lavoro tecnico quotidiano; Luna per tutto ciò che è ripetitivo, classificabile e ad alto volume. Nella stragrande maggioranza dei flussi aziendali reali il collo di bottiglia non è l’intelligenza del modello, ma il modo in cui i dati gli arrivano.
Quanto pesa davvero il taglio del 50% sui prezzi GPT-6
Ed è qui che il taglio del 50% va ridimensionato. Dimezzare il prezzo per token non dimezza il costo di un progetto AI: lo spostamento vero sta nell’integrazione, nella qualità dei dati, nei controlli e nell’adozione da parte delle persone, l’abbiamo misurato analizzando perché il taglio dei prezzi OpenAI cambia poco sul costo di integrazione dell’AI. Un prezzo più basso rende sostenibili casi d’uso che prima non lo erano; non rende automatico il ritorno, come ricordiamo nell’approfondimento su perché l’AI generativa non genera ROI.
Scegliere fra GPT-6 Sol e Luna dentro un progetto aziendale
Per questo, in MIMIR, accanto all’agente forniamo assistenza dedicata all’onboarding: scegliere fra Sol e Luna, decidere cosa mandare a quale modello e sfruttare davvero lo sconto del 90% sulla cache sono decisioni di progetto, non voci di listino. Se state valutando come portare questi modelli dentro un processo reale, parlatene con noi: guardiamo il vostro caso, non il benchmark. Offriamo un servizio, oltre a un prodotto, proprio perché la differenza fra un pilota e un sistema che regge la produzione si gioca lì.
Fonti:
- OpenAI, Introducing GPT-6 Sol and Luna
- OpenAI API, pagina pricing ufficiale
- Kingy AI, specifiche, benchmark e confronto prezzi di Sol e Luna
- VentureBeat, OpenAI releases GPT-6 Sol and Luna, slashing API costs
- Decrypt, GPT-6 Sol e Luna contro Claude Opus 5.5
- TNW, il taglio di prezzo delle API GPT-6
- tbreak, sintesi dell’annuncio e costi API
- OpenRouter, scheda prezzi di GPT-5.6 Luna
Domande frequenti
Che differenza c'è tra GPT-6 Sol e GPT-6 Luna?
Sol è il modello per il lavoro tecnico complesso: sviluppo, revisione del codice, debug e analisi dati. Luna è il modello ad alto volume per compiti stretti come riassumere, estrarre dati o rispondere a domande brevi. Sul piano dei prezzi Luna costa un ventesimo di Sol, mentre sui benchmark di codice ben delimitati perde circa due punti percentuali.
GPT-6 Luna è disponibile anche nel piano gratuito di ChatGPT?
Sì, Luna arriva anche agli utenti Free e Go, ma solo nell'app desktop. Sol ed entrambi i modelli sono disponibili su ChatGPT Work e Codex per gli account Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu. Il rollout è graduale, quindi i modelli possono non comparire subito nel selettore.
GPT-5.6 Sol resta disponibile sulle API dopo GPT-6?
Sì. La pagina pricing di OpenAI continua a riportare GPT-5.6 Sol a 4 dollari di input e 20 di output per milione di token, con le varianti batch, flex e fast. Il modello resta chiamabile: semplicemente costa il doppio del nuovo GPT-6 Sol, quindi la migrazione è una scelta di budget più che di compatibilità.
Cosa vuol dire GPT?
GPT sta per Generative Pre-trained Transformer, l'architettura su cui poggia l'intera famiglia di modelli di OpenAI. Astra, Sol e Luna non sono prodotti diversi ma tagli diversi dello stesso motore, calibrati su qualità, costo e latenza differenti.
