Opus 5.5 kontra GPT-6 Sol i Luna: wojna cenowa AI w 90 minut
22 września 2026 Anthropic i OpenAI wypuściły nowe modele w odstępie 90 minut, obniżając ceny o połowę. Co jest potwierdzone, co mówi się w sieci i dlaczego warto przetestować je samodzielnie.
22 września 2026 dwa z najbardziej obserwowanych laboratoriów AI na świecie opublikowały nowe modele w odstępie 90 minut. Najpierw Anthropic wypuściło Claude Opus 5.5, potem OpenAI odpowiedziało modelami GPT-6 Sol i GPT-6 Luna: tego samego dnia, z cenami obniżonymi nawet o połowę, a pierwsza strona Hacker News zalana została tysiącami komentarzy o tym, kto wygrywa ten pojedynek. Oto co wiadomo na pewno, co krąży w sieci jako plotka lub nieoficjalny benchmark, i dlaczego dotyczy to również włoskiej małej firmy lub MSP.
Zdjęcie: CSIRO (CC BY 3.0), Wikimedia Commons.
Co jest potwierdzone
22 września 2026 Anthropic wypuściło Claude Opus 5.5: o 20% tańszy niż Opus 5 (4 $ za milion tokenów wejściowych, 20 $ za wyjściowe), z odczytem cache tańszym o 60% do 0,20 $ za milion tokenów oraz output szybszym o 30%. Okno kontekstu pozostaje na poziomie 1 miliona tokenów, model jest dostępny w API Anthropic, Amazon Bedrock, Google Cloud i Microsoft Foundry, a także w planach Pro, Max, Team i Enterprise. Anthropic twierdzi, że to jego pierwsza premiera od eseju „We Must Pace the Frontier” opublikowanego przez Dario Amodei 12 września 2026 (apelu o spowolnienie rozwoju najbardziej zaawansowanej AI, aby prace nad bezpieczeństwem mogły nadążyć), oraz że model został przetestowany przez zewnętrznych ewaluatorów, w tym METR.
Około 90 minut później OpenAI zaprezentowało GPT-6 Sol i GPT-6 Luna, dwa tańsze modele uzupełniające flagowy GPT-6 Astra (wydany 3 września 2026). Sol, pomyślany do kodowania i pracy agentowej, kosztuje 2 $/10 $ za milion tokenów, czyli połowę promocyjnej ceny GPT-5.6 Sol; Luna, przeznaczona do zadań o dużej skali, takich jak streszczenia, spada do 0,10 $/0,50 $. Oba modele mają okno kontekstu wynoszące 1,05 miliona tokenów i są już dostępne w ChatGPT, Codex, API oraz GitHub Copilot.
W niezależnym benchmarku Artificial Analysis Intelligence Index Opus 5.5 przy maksymalnej mocy obliczeniowej uzyskuje 58 punktów — najwyższy wynik, jaki kiedykolwiek odnotowano: 5 punktów powyżej GPT-6 Astra i Claude Fable 5.1, które zatrzymały się na 53. Na stronie głównej Hacker News wątek o Opus 5.5 przekroczył 1700 punktów i ponad 1100 komentarzy, a wątek o GPT-6 Sol i Luna zebrał niemal tyle samo: przez całe popołudnie oba ogłoszenia zajmowały całą pierwszą stronę.
Plotka
Co się mówi
Obraz oficjalnych benchmarków to jednak nie cała historia. Deweloper Paweł Huryn prowadzi Bug Hunt Bench, niezależny i nieoficjalny test, w którym w dwóch produkcyjnych bazach kodu umieszczono 105 rzeczywistych błędów, a modele pracują nad nimi na ślepo we własnym natywnym CLI. Według aktualizacji z 23-24 września GPT-6 Astra prowadzi z wynikiem 45 na 105 naprawionych błędów, przed GPT-5.6 Sol (43,5), Claude Fable 5.1 (43) i Claude Opus 5.5 (41,7); wątek na r/codex, oparty na tym samym wykresie Huryna, twierdzi, że GPT-6 Sol wyraźnie traci na jakości względem GPT-5.6 Sol — to odczyt wciąż dyskutowany przez osoby próbujące go odtworzyć, a nie oficjalny wynik.
Na wątku Hacker News poświęconym GPT-6 Sol i Luna użytkownik gizmodo59 zauważa, że poprzednik Luny był już najczęściej używanym modelem na OpenRouter, i zastanawia się, jak OpenAI utrzymuje tak niskie marże; użytkownik sieve opowiada, że w jego własnych przepływach pracy związanych z kodowaniem modele open-weight, takie jak DeepSeek V4.1 Flash i MiMo-V2.6 od Xiaomi, wciąż wychodzą taniej dzięki bardziej wydajnemu cache — to osobiste doświadczenia, a nie zweryfikowane liczby. Niezależny blog paddo.dev, po przetestowaniu Opus 5.5 i GPT-6 Sol na czterech zadaniach z ukrytymi testami, odnotowuje w obu przypadkach zawsze poprawny kod: zmieniał się tylko koszt, ponieważ przy większych zadaniach Opus zapisywał około 36 000 tokenów wobec 11 000 w przypadku Sol.
Dlaczego to ważne
Dla włoskiej małej firmy lub MSP nie chodzi o kibicowanie jednemu modelowi: w ciągu jednego popołudnia ceny za token spadły o połowę u dwóch z trzech najczęściej używanych laboratoriów, co ma znaczenie dla każdego, kto fakturuje klientom usługi AI lub automatyzuje wsparcie i obsługę zgłoszeń na dużą skalę. Żaden z czterech tegotygodniowych modeli — Opus 5.5, GPT-6 Astra, Sol czy Luna — nie jest open-weight: działają wyłącznie w chmurze, więc pytanie „dokąd trafiają moje dane” sprowadza się do „jaki region i jaką chmurę wybieram” spośród AWS, Google Cloud i Azure, a nie do prawdziwej lokalnej kontroli.
Jeśli suwerenność danych jest realnym ograniczeniem — a często tak jest w firmach regulowanych — alternatywą, o której mówią również komentarze na Hacker News, pozostaje model open-weight (DeepSeek, MiMo, Kimi) hostowany na własnej infrastrukturze, kosztem kilku punktów benchmarku w zamian za kontrolę. W każdym razie przed zmianą dostawcy warto kierować się zasadą, która wynika też z przywołanych wyżej niezależnych benchmarków: warto przynieść 2-3 rzeczywiste przypadki z własnej firmy — umowę, zgłoszenie, fragment kodu — i przetestować je osobiście, ponieważ różnica między modelami jest mniejsza i bardziej rozmyta, niż sugerują zapowiedzi. Altovar pomaga firmom odnaleźć się w tych zmianach modeli i ocenić integracje AI, w tym opcje lokalne lub suwerenne, gdy dane nie mogą opuszczać firmy.
Używamy technicznych plików cookie, aby strona działała. Za Twoją zgodą użyjemy również plików analitycznych i marketingowych, aby ulepszyć produkt. Możesz zmienić zdanie w dowolnej chwili.
01
NiezbędneZawsze włączone
Wymagane do działania strony (logowanie, preferencje, bezpieczeństwo). Zawsze włączone.
02
Pomagają nam rozumieć, jak strona jest używana, w sposób zagregowany i anonimowy.
