Vào ngày 30 tháng 7, OpenAI đã giảm giá mẫu GPT-5.6 Luna tới 80% và Terra 20%, chỉ ba tuần sau khi ra mắt dòng mô hình GPT-5.6. Mức giá API mới hiện đã có hiệu lực. Giá của Luna hiện là 0,20 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 1,20 USD cho mỗi triệu token đầu ra (giảm từ mức lần lượt là 1 USD và 6 USD). Terra hiện có giá 2 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 12 USD cho mỗi triệu token đầu ra (giảm từ mức 2,50 USD và 15 USD).

Sự khác biệt này rất đáng chú ý vì thay đổi này thường được tóm tắt theo cách ấn tượng hơn: OpenAI đã giảm giá các mô hình của mình xuống còn một phần năm. Tuy nhiên, chỉ có Luna nhận được mức giảm mạnh như vậy. Terra có mức giảm khiêm tốn hơn, trong khi giá tiêu chuẩn của mô hình chủ lực GPT-5.6 Sol vẫn giữ nguyên. Giá đăng ký dịch vụ ChatGPT và Codex cũng không thay đổi. Nhìn chung, việc OpenAI giảm giá dòng GPT-5.6 đã thay đổi mức giá sàn cho chi phí vận hành các tác nhân AI (AI agent), nhưng tác động lại khác biệt rõ rệt tùy theo từng mô hình. Giá của GPT-5.6 Luna giảm mạnh, trong khi giá của GPT-5.6 Terra chỉ thay đổi đôi chút.

Đối với các nhà phát triển thực hiện khối lượng lớn tác vụ cho tác nhân AI, mức giảm giá của Luna vẫn rất đáng kể. Với cùng một ngân sách chi tiêu cho token, giờ đây họ có thể sử dụng Luna nhiều gấp năm lần. Tuy nhiên, liệu nó có mang lại hiệu quả công việc hữu ích gấp năm lần hay không lại là một vấn đề khác. Các mô hình nhỏ hơn thường được sử dụng cho những phần lặp đi lặp lại trong quy trình làm việc của tác nhân AI: áp dụng các thay đổi mã nguồn đã được xác định rõ, phân loại tài liệu, thực hiện kiểm tra hoặc xử lý nhiều yêu cầu tương tự nhau. Với mức giá cũ, khoảng cách chi phí giữa việc dùng Luna và chọn một mô hình mạnh mẽ hơn có thể không đủ lớn để bù đắp cho sự đánh đổi về chất lượng. Mức giảm 80% khiến quyết định lựa chọn mô hình này trở nên đáng cân nhắc lại. Điều này cũng có nghĩa là giá niêm yết chưa phải là thước đo đầy đủ để đánh giá. Một mô hình rẻ hơn vẫn có thể tốn kém hơn cho mỗi tác vụ hoàn thành nếu nó cần thử lại nhiều lần, tạo ra câu trả lời dài dòng, gọi công cụ không cần thiết hoặc thường xuyên phải chuyển giao công việc cho một mô hình khác. Khi tác vụ liên quan đến mã nguồn thực tế (production code) hoặc dữ liệu khách hàng, các vấn đề về chất lượng có thể quan trọng hơn nhiều so với việc tiết kiệm chi phí token...

Trích dẫn Rajeev Sharma https://blog.invidelabs.com/openai-gpt-5-6-price-cut/