GPT-6 Sol en Luna: wat er nieuw is en wat het kost

GPT-6 Sol en GPT-6 Luna kosten per token de helft of minder van hun GPT-5.6-voorgangers, maar ze zijn nauwelijks slimmer. OpenAI bracht ze op 22 september 2026 uit en liet GPT-6 Astra als topmodel staan.

Dat maakt deze release een prijsbesluit, geen kwaliteitssprong. De vraag is welk werk je nu goedkoper kunt laten draaien, en wat die verhuizing doet met je factuur, je koppeling en je EU-route.

De hele OpenAI-lijn met releasedata staat op de versiepagina van de GPT-modellen, en alle leveranciers naast elkaar in ons overzicht AI-modellen vergelijken.

Wat zijn GPT-6 Sol en GPT-6 Luna?#

Sol en Luna zijn de twee modellen onder GPT-6 Astra. OpenAI noemt Sol gebouwd voor "complex coding and agentic workflows" en Luna "our most efficient model for focused, high-volume tasks" (modelpagina Sol, modelpagina Luna).

Prijzen per miljoen tokens, exclusief btw. Bronnen: de modelpagina's, de prijslijst van OpenAI en de API-changelog, gecontroleerd op 22 september 2026.

Een GPT-6 Terra kondigde OpenAI niet aan. Bij GPT-5.6 zat Terra nog tussen Sol en Luna; bij GPT-6 is Sol op output zelfs goedkoper dan GPT-5.6 Terra ($10 tegen $12 per miljoen).

Belangrijker is wat Sol níet is. OpenAI schrijft zelf dat "GPT‑6 Astra continues to be our best model across the board" (aankondiging OpenAI).

Op de Artificial Analysis Intelligence Index scoort Sol op max 48 punten, Astra 53.

Wat is er nieuw ten opzichte van GPT-5.6?#

Vooral de prijs: OpenAI meldt een verlaging van 50 procent "compared with their GPT‑5.6 promotional pricing". Wij hebben elke regel nagerekend.

Luna daalt op output dus meer dan de 50 procent die OpenAI erop zet. Dat is de regel die bij classificatie en extractie op volume het zwaarst meetelt.

Twee kanttekeningen bij de vergelijking. Ten eerste: de oude $4 / $20 voor GPT-5.6 Sol was zelf al een promotieprijs: bij de introductie kostte Sol $5 / $30, op 21 augustus ging dat omlaag (onze versiepagina, API-changelog).

En "permanent" staat niet in de documentatie. Het is een uitspraak van een OpenAI-woordvoerder tegenover VentureBeat: "permanent prices, not promotional".

Aan de kwaliteit veranderde weinig. Artificial Analysis vat het samen als "level with GPT-5.6, with progress in some evaluations and regressions in others" (Artificial Analysis op X): Sol 48 tegen 47, Luna 37 tegen 37 (GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Luna, GPT-6 Luna).

The Decoder koos daarom de kop "cut prices in half but barely move the needle on performance". Dat is een eerlijke samenvatting.

GPT-5.6 blijft intussen gewoon draaien: OpenAI schrijft dat Sol, Terra en Luna van 5.6 "remain available during the rollout" (ChatGPT-modellen), de deprecatiepagina geeft GPT-5.6 Sol geen einddatum en noemt het juist als aanbevolen vervanger van oudere modellen, en de GPT-5.6 Sol-promotie loopt "at least through November 21, 2026" (modelpagina GPT-5.6 Sol).

Rekenvoorbeeld: je factuur van GPT-5.6 naar GPT-6#

De tabel hieronder is onze eigen rekentabel. Hij zet de routes waarlangs je Sol en Luna kunt afnemen naast elkaar, op de lijstprijzen van 22 september 2026 en zonder euro-omrekening.

Bronnen: OpenAI-prijslijst en modelpagina's voor standaard, 272K-toeslag en Batch/Flex; +10% regionale verwerking volgens dezelfde prijslijst (de EU-bedragen zijn door ons uitgerekend); Foundry-tarieven uit de aankondiging van Microsoft; Microsoft noemt de bedragen, de +20% is onze afleiding ($2,40 tegen $2).

Eén workload, vijf routes#

Neem een koppeling die per maand 10 miljoen inputtokens verwerkt en 2 miljoen outputtokens schrijft, zonder cache. Dat is ruwweg een orderinbox of een ticketstroom die continu wordt samengevat en geclassificeerd.

Alle bedragen en specificaties hebben peildatum 22 september 2026, de releasedag.

Ter vergelijking: dezelfde workload op GPT-6 Astra kost $200. Op deze mix scheelt Luna 54,5 procent ten opzichte van GPT-5.6 Luna, meer dan de 50 procent van Sol, omdat de outputregel harder zakte.

Eén combinatie staat bewust niet in de tabel. EU-dataresidentie werkt voor GPT-6 alleen met standaardverwerking, dus Batch, Flex en Fast mode vallen dan weg; de besparingen stapelen niet.

De 272K-drempel#

Boven 272.000 inputtokens rekent OpenAI "2x input and cache rates and 1.5x output for the full request". Het hele verzoek, niet alleen het deel boven de grens.

Een dossier van 300.000 inputtokens met 10.000 tokens antwoord kost op Sol daardoor $1,35. Zonder toeslag was dat $0,70 geweest, en hetzelfde verzoek met 270.000 inputtokens kost $0,64.

Bij duizend van zulke dossiers per maand is dat $1.350 tegenover $640. Wie documenten net onder de drempel kan houden of kan opknippen, verdient hier meer dan aan de modelwissel zelf.

Cache en kosten per taak#

Gecachete input kost een tiende van het gewone tarief; een cache write kost 1,25 keer.

Per miljoen herhaalde inputtokens die twee keer worden gebruikt, betaal je op Sol $2,70 met cache tegen $4,00 zonder. De cache loont dus al bij het eerste hergebruik.

Per token is de halvering exact. Per taak meet Artificial Analysis iets minder: een taak uit hun index kostte op GPT-5.6 Sol $1,99 en op GPT-6 Sol $1,06, 46,7 procent lager.

Voor Luna ging het van $0,18 naar $0,07, 61,1 procent lager (Artificial Analysis op X).

Of Sol meer of minder tokens verbruikt dan zijn voorganger, is niet te zeggen. De bronnen van Artificial Analysis spreken elkaar tegen: de lanceringsthread meet per taak iets méér tokens, de modelpagina's over de hele index minder.

Reken daarom met je eigen usage-logs, niet met een verbruiksclaim.

Hoe je tokens voor je eigen verzoeken telt en omrekent, staat in AI-API-kosten berekenen. De volledige OpenAI-tarieven inclusief tools en beeld vind je op de kostenpagina van de OpenAI API.

Waar Sol inlevert#

Een lagere prijs bij een gelijke indexscore betekent niet dat alles gelijk bleef. Artificial Analysis ziet winst en verlies op verschillende plekken (Artificial Analysis op X).

Kenniswerk met een deliverable. Op GDPval-AA, dat meet hoe goed een model een compleet werkstuk oplevert, zakt Sol ongeveer 100 Elo-punten en Luna ongeveer 75. De oorzaak volgens Artificial Analysis: "reduced presentation quality and deliverables that omit rubric elements".

Dat raakt precies het werk dat veel MKB-bedrijven automatiseren: rapporten, offertes, samenvattingen voor een klant. Test die output vóór je omzet.

Minder hallucinaties, maar door vaker te weigeren. Op AA-Omniscience daalt het hallucinatiepercentage van Sol van 92 naar 60 procent. Sol waagt zich alleen aan minder vragen, 83 tegen 99 procent, en de nauwkeurigheid zakt van 59 naar 54 procent.

Voor een klantenservicebot kan dat winst zijn: liever "weet ik niet" dan een verzonnen antwoord. Voor een extractiestap die altijd een waarde moet teruggeven, betekent het meer lege velden.

OpenAI's eigen claim, "about half as many mistakes as its predecessor", komt uit een interne evaluatie op gemarkeerde gesprekken die OpenAI zelf "not representative of typical usage" noemt (aankondiging OpenAI).

Waar Sol wel vooruitgaat. Op de Coding Agent Index van Artificial Analysis stijgt Sol 2 punten naar 57, met Terminal-Bench 4.0 op 43 procent tegen 37. Luna zakt op die index 2 punten naar 41.

Snelheid. Sol schrijft 104,4 outputtokens per seconde, maar op max effort duurt het 107 seconden tot het eerste token, inclusief redeneren (Artificial Analysis, modelpagina GPT-6 Sol). Voor een chatbot waar iemand op wacht, is max dus geen stand.

De benchmarks in OpenAI's eigen aankondiging vergelijken met Claude Opus 5 en Fable 5 en 5.1, niet met het dezelfde dag uitgebrachte Opus 5.5. The Decoder wijst er bovendien op dat GDPval ontbreekt in die aankondiging, juist de test waarop Artificial Analysis de terugval meet.

Hoe je vendor-scores leest, staat in AI-benchmarks en wat scores betekenen.

GPT-6 Sol in ChatGPT: alleen in Work en Codex#

Wie betaalt voor Plus, Pro, Business, Enterprise of Edu, vindt Sol en Luna sinds 22 september in de werkvlakken Work en Codex. OpenAI rolt geleidelijk uit, dus of je ze al ziet hangt af van de uitrol en je werkruimte-instellingen. Op Free en Go is alleen Luna er, en dan in de desktop-app.

In de gewone chat kun je ze nog niet kiezen: "These models are not yet available in Chat" (aankondiging OpenAI).

Op Enterprise gebeurt er zonder beheerder niets: "Enterprise administrators must enable the new models" (ChatGPT-changelog).

Work en Codex delen één tegoed. OpenAI geeft per vijf uur een band aan berichten, met de nadruk dat het "not fixed message limits" zijn (Codex-prijspagina).

Op Plus krijg je met GPT-6 Sol dus anderhalf keer zoveel berichten als met GPT-5.6 Sol, en ongeveer drie keer zoveel als met Astra. In Codex-credits kost Sol precies de helft van GPT-5.6 Sol.

Drie dingen die de tabel niet laat zien:

• Codex-taken in de cloud draaien nog op GPT-5.6 Sol en kunnen zwaarder in je limiet tellen dan lokale berichten.
• Fast mode kost in credits 2,5 keer het standaardtarief, tegen 2 keer in de API.
• GPT-5.5 verdwijnt op 14 oktober 2026 uit ChatGPT, Work en Codex; de API blijft buiten schot.

Aan de abonnementsprijzen verandert de aankondiging niets: Business kost $20 per gebruiker per maand bij jaarbetaling, met minimaal twee gebruikers, en $25 bij maandelijkse facturering.

Hoe de limieten per plan verder in elkaar zitten, staat in ChatGPT-limieten per abonnement; de prijsladder in wat ChatGPT kost.

De migratievalkuil: tools via Chat Completions#

Dit is de regel waar een bestaande koppeling op breekt. Op de modelpagina's van Sol en Luna staat: "Chat Completions supports function calling only with reasoning_effort set to none."

De standaard is medium. Een koppeling die via Chat Completions tools aanroept en alleen het model-ID omzet, draait dus op een stand waarop function calling niet werkt.

Tools bij hogere effort gaan alleen via de Responses API.

Wij lopen voor een omzetting deze migratiecheck langs:

1. Zoek elke aanroep naar Chat Completions die tools of functions meestuurt.
2. Kies per aanroep: effort op none zetten (je levert het redeneren in) of die aanroep naar de Responses API verhuizen.
3. Check je endpoints. Sol en Luna draaien niet op Realtime, Assistants of fine-tuning; hangt je proces daarvan af, dan blijf je voorlopig op je huidige model.
4. Meet je promptlengte tegen de 272K-drempel voordat de factuur het doet.
5. Draai een regressieset op documentwerk, vanwege de terugval op GDPval-AA.
6. Log het model per aanroep. Voor Sol staat geen gedateerde snapshot op de modelpagina, dus gedrag kan veranderen zonder dat je model-ID verandert.
7. Controleer je rate limit. Op Tier 1 krijgt Sol 500 verzoeken en 500.000 tokens per minuut.

Voor ontwikkelaars in Codex: kies het model met codex --model gpt-6-sol of via /model. OpenAI raadt aan te starten met Sol op medium en Luna op high (ChatGPT-modellen).

Welk bestaand werk verhuist waarheen?#

De volledige ladder van Luna tot Astra, met een rekenvoorbeeld per 1.000 taken, staat op welk OpenAI-model je kiest. Hier gaat het om iets smallers: wat je doet met werk dat vandaag al op GPT-5.6 draait.

Deze tabel is ons advies, geen benchmarkuitkomst. OpenAI noemt Luna, volgens TechCrunch, geschikter voor administratief werk: "high-volume tasks with a clear goal"; dat is ook waar wij hem inzetten.

Artificial Analysis ziet Luna beter worden op workflow-automatisering (53 tegen 50 procent op AutomationBench-AA) en slechter op coding agents.

GPT-6 Sol in de EU#

Er zijn twee EU-routes, en de goedkopere is niet de makkelijkste. Wie met persoonsgegevens werkt, kiest hier zijn route vóór het model.

Bronnen: OpenAI over dataresidentie, OpenAI-prijslijst, Microsoft Foundry, OpenAI op Bedrock en de Codex-prijspagina.

Bij OpenAI zelf is de EU geen schakelaar. De documentatie zegt: "Contact our sales team to see if you're eligible for using data residency controls".

Voor Europa (EER plus Zwitserland) moet OpenAI vooraf je retentie-inrichting hebben goedgekeurd, en beeldinput vraagt nog een extra goedkeuring.

Microsoft zet Sol en Luna op de releasedag in de US en EU Data Zones, voor 20 procent toeslag boven de Global-prijs in plaats van 10. Op onze voorbeeldworkload is dat $48 tegenover $44 per maand.

Dat verschil van $4 is klein; het echte verschil zit in welke route je voor jouw data rond krijgt.

Verwar die twee percentages niet. Wie in een offerte "+10 procent voor de EU" ziet staan terwijl de koppeling via Foundry loopt, rekent te laag.

De bredere afweging tussen de clouds staat in Azure OpenAI, Bedrock of Vertex; de AVG-kant per leverancier in welk AI-model AVG-proof is.

Moet je upgraden?#

Stap over als je via de API op GPT-5.6 Sol, Terra of Luna draait en je koppeling de Responses API gebruikt, of tools via Chat Completions alleen op effort none aanroept. Bij gelijke output halveert je tokenrekening, en er is geen reden om voor dezelfde uitkomst het dubbele te betalen.

Test eerst als je model rapporten, offertes of andere complete werkstukken oplevert, of als een extractiestap altijd een waarde moet teruggeven. Daar zitten de gemeten terugval en het vaker weigeren.

Wacht als je tools via Chat Completions op een hogere effort aanroept en de migratie naar de Responses API nog niet is gepland. GPT-5.6 Sol blijft beschikbaar en de promotieprijs loopt tot minstens 21 november 2026; je hebt dus tijd om het netjes te doen.

Er verandert niets als je alleen de gewone ChatGPT-chat gebruikt. Sol en Luna zitten daar nog niet in.

Regel eerst je EU-route als je persoonsgegevens verwerkt en nog geen goedkeuring van OpenAI hebt. De modelkeuze komt daarna.

Twijfel je hoe dit in jouw koppeling uitpakt? Bij het bouwen van AI-software op maat rekenen we je huidige verbruik door op model, effort en route voordat er iets wordt omgezet.

Bel ons op 085 016 0118 of neem contact op, dan kijken we samen naar je usage-overzicht.

En Claude Opus 5.5?#

Dezelfde dag, volgens TechCrunch ongeveer anderhalf uur eerder, bracht Anthropic Claude Opus 5.5 uit. Per token kost Sol de helft ($2 / $10 tegen $4 / $20), maar op de index van Artificial Analysis scoort Opus 5.5 op max 58 punten tegen 48 voor Sol op max. De afweging tussen die twee, per soort werk en per effort-stand, staat in onze vergelijking Claude versus ChatGPT zakelijk; wat Opus 5.5 zelf verandert, lees je in ons artikel over Claude Opus 5.5.