OpenAI ha anunciat una rebaixa significativa en els preus de dos dels seus models d'intel·ligència artificial de la famĂlia GPT-5.6 , tot just vint dies desprĂ©s del llançament oficial. La tecnolĂ²gica ha reduĂ¯t un 80% el cost de GPT-5.6 Lluna i un 20% el de GPT-5.6 Terra , mentre que per al model insĂgnia, GPT-5.6 Sol, ha introduĂ¯t una opciĂ³ mĂ©s rĂ pida a l'API. Aquests canvis, que van entrar en vigor el 30 de juliol passat, busquen millorar la relaciĂ³ entre cost, velocitat i capacitat, especialment per a empreses que manegen grans volums de tasques automatitzades amb intel·ligència artificial.
La companyia ha explicat que les reduccions de preu es deuen a optimitzacions en tota la pila de programari, incloent un millor encaminament del maquinari, programari d'inferència millorat i algorismes d'emmagatzematge en memĂ²ria cau de context mĂ©s intel · ligents. De fet, part d'aquestes millores han estat generades pels mateixos models: durant proves supervisades, GPT-5.6 Sol va reescriure i optimitzar de manera autĂ²noma nuclis crĂtics de programari de producciĂ³, reduint un 20% la sobrecĂ rrega del servei i millorant l'eficiència de generaciĂ³ de tokens en mĂ©s d'un 15%. AixĂ² permet a OpenAI extreure mĂ©s rendiment dels vostres clĂºsters de servidors existents.
Nous preus de GPT-5.6 Lluna i Terra
Amb la nova tarifa, GPT-5.6 Luna passa a costar 0,20 dĂ²lars per miliĂ³ de tokens d'entrada i 1,20 dĂ²lars per miliĂ³ de tokens de sortida, davant el dĂ²lar i els sis dĂ²lars anteriors. Aquest model, el mĂ©s rĂ pid i econĂ²mic de la famĂlia, estĂ dissenyat per a tasques de gran volum com ara classificaciĂ³ d'interaccions amb clients, anĂ lisi massiva de documents i automatitzacions en segon pla. OpenAI assegura que ofereix un rendiment comparable al de models considerats de frontera fa aproximadament un any, perĂ² a una fracciĂ³ del cost.
Per part seva, GPT-5.6 Terra, pensat per al treball quotidiĂ , se situa en 2 dĂ²lars per miliĂ³ de tokens d'entrada i 12 dĂ²lars per miliĂ³ de tokens de sortida. El seu enfocament cerca un equilibri entre raonament, velocitat i cost per a assistents empresarials, programaciĂ³ i consultes relacionades amb espais de treball. L'estratègia permet combinar diferents models dins un mateix procĂ©s: per exemple, una empresa podria fer servir Sol per resoldre incerteses i elaborar un pla, i desprĂ©s assignar a Lluna la implementaciĂ³, les proves i l'avaluaciĂ³ dels resultats.
Fast mode: velocitat extra per a GPT-5.6 Sol
OpenAI tambĂ© ha presentat el mode rĂ pid (Fast mode) per a GPT-5.6 Sol, que substitueix l'anterior Priority Processing a l'API. Aquesta modalitat permet que el model insĂgnia funcioni fins a 2,5 vegades mĂ©s rĂ pid que el processament estĂ ndard, encara que la seva utilitzaciĂ³ costa el doble. La companyia assegura que la velocitat addicional no altera la intel·ligència del model. Les sol·licituds existents identificades com a prioritĂ ries passaran automĂ ticament a Fast mode, mantenint la compatibilitat amb les implementacions actuals.
Aquests canvis a les tarifes repercuteixen tambĂ© en el crèdit o lĂmit de temps dels usuaris o organitzacions a ChatGPT Work i Codex, on l'Ăºs de Luna i Terra consumirĂ menys crèdits sense que variĂ¯n els nivells de subscripciĂ³ mensual. OpenAI ha comunicat la notĂcia a travĂ©s del seu compte a X, afirmant que "amb el compromĂs d'impulsar la frontera dels models quant a eficiència de costos, capacitat i velocitat", han reduĂ¯t els preus. La rebaixa arriba en un moment de mĂ xima tensiĂ³ competitiva al sector, amb la recent apariciĂ³ de models com Kimi K3 de l'startup xinesa Moonshot AI.
Les noves tarifes ja estan actives des del 30 de juliol i, tot i que les dades de rendiment provenen principalment d'avaluacions internes d'OpenAI i de clients seleccionats, la companyia confia que els estalvis es mantinguin en cĂ rregues de treball diverses ia gran escala. Amb aquesta estratègia, OpenAI reforça la tendència de segmentar la inferència segons la complexitat del problema, permetent a les organitzacions calibrar de manera precisa el cost financer davant de la capacitat de cĂ²mput requerida per a les seves operacions.