GPT-6 Sol und Luna: Was ist neu, Preise und Alternativen (2026)

GPT-6 Sol und GPT-6 Luna sind zwei neue OpenAI-Modelle, die am 22. September 2026 veröffentlicht wurden. Sie laufen in ChatGPT Work und Codex sowie in der OpenAI API. Die API-Preise liegen bei $2 für den Input und $10 für den Output pro Million Token für Sol sowie bei $0.10 und $0.50 für Luna.

Dieser Leitfaden beschreibt, was veröffentlicht wurde, wo die einzelnen Modelle verfügbar sind und was die Launch-Tests über die fertigen Arbeitsergebnisse aussagen. Er behandelt auch die Preise und Alternativen, die einen Test wert sind. Alle Zahlen stammen von den Anbieterseiten, die am 24. September 2026 abgerufen wurden.

Was OpenAI am 22. September veröffentlicht hat

OpenAI hat die Ankündigung am Dienstag, dem 22. September 2026, veröffentlicht. Die ChatGPT-Release-Notes tragen dasselbe Datum, sodass zwei offizielle Kanäle den Start bestätigen.

Die beiden Modelle sind in derselben Familie unterhalb von GPT-6 Astra angesiedelt. OpenAI hat Astra Anfang September als „das intelligenteste und am besten ausgerichtete Modell der Welt“ vorgestellt. Das neue Paar bringt diese Generation in Form von schnelleren und kostengünstigeren Modellen auf den Markt.

OpenAI gibt an, Sol und Luna „mit ähnlichen Methoden wie GPT-6 Astra“ trainiert zu haben. Die Ankündigung nennt fünf Bereiche, auf die sich die Fortschritte übertragen: professionelle Arbeit, Faktentreue, Coding, Computernutzung und Alignment.

Die Positionierung bezüglich der Obergrenze ist eindeutig. OpenAI schreibt, dass „GPT-6 Astra weiterhin auf ganzer Linie unser bestes Modell bleibt“. GPT-6 Sol ist die mittlere Option für anspruchsvolle alltägliche Aufgaben, während Luna die Option für hohe Volumina darstellt.

Für Entwickler lauten die Modell-IDs gpt-6-sol und gpt-6-luna. Für ChatGPT-Nutzer erscheinen die Modelle in der Modellauswahl innerhalb von Work und Codex.

Wo Sie Sol und Luna nutzen können

Die Verfügbarkeitsregeln sind spezifischer als sonst, daher lohnt es sich, sie genau zu lesen.

Laut der Ankündigung sind beide Modelle in ChatGPT Work und Codex „für alle Plus-, Pro-, Business-, Enterprise- und Edu-Nutzer“ verfügbar. Free- und Go-Nutzer können GPT-6 Luna in der Desktop-App verwenden. OpenAI fügt hinzu: „Diese Modelle sind in Chat noch nicht verfügbar.“

Die Release-Notes wiederholen diesen Punkt in einfacheren Worten. „Diese Modelle sind von den in Chat verfügbaren Modellen getrennt.“ Wenn Sie eine normale Konversation öffnen, werden Sie sie dort nicht finden.

Diese Aufteilung ist wichtig, da Work und Chat unterschiedliche Aufgaben erfüllen. Das Hilfe-Center von OpenAI beschreibt Work als „einen Agenten, der für längere, mehrstufige Arbeiten und fertige Ergebnisse entwickelt wurde“. Es listet Aufgaben wie Recherche, Analyse oder das Erstellen von „Dokumenten, Tabellenkalkulationen, Präsentationen, Berichten oder Websites“ auf.

GPT-6 Sol ist also in erster Linie ein Modell für fertige Arbeitsergebnisse und nicht für schnelle Fragen. Unser früherer Erklärungsbeitrag darüber, was ChatGPT Work ist, befasst sich ausführlicher mit diesem Agenten.

Zwei praktische Hinweise stammen aus dem Hilfe-Center. Die Verfügbarkeit hängt von Ihrem Tarif, den Workspace-Einstellungen und dem Rollout-Zugriff ab. Derselbe Artikel besagt, dass Plus-Tarife GPT-6 Astra in Work und Codex enthalten, sodass Plus-Nutzer alle drei Modelle direkt miteinander vergleichen können. Zudem erklärt OpenAI, dass der Rollout schrittweise im Laufe des Launch-Tages erfolgen würde, weshalb einige Konten die Modelle später sahen als andere.

Was die Launch-Tests über fertige Arbeitsergebnisse aussagen

Die meisten Modell-Launches stellen Coding-Ergebnisse in den Vordergrund. Drei der hier vorgestellten Tests sind jedoch nützlicher, wenn Ihre Arbeit in einem Bericht, einer Tabellenkalkulation oder einer Präsentation mündet.

AutomationBench: Geschäftsabläufe über Apps hinweg

OpenAI beschreibt AutomationBench als „einen Test von Geschäftsabläufe über Apps hinweg“. Dabei werden Agenten auf „End-to-End-Workflows unter Verwendung von 47 Tools in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Betrieb, Support, Finanzen und HR“ getestet.

OpenAI berichtet, dass GPT-6 Sol bei xhigh effort Claude Opus 5 bei max effort in diesem Test übertrifft. Zudem wird berichtet, dass Luna sich im Vergleich zu seinem Vorgänger bei high effort um 5.4 Prozentpunkte verbessert.

Dies ist der Test in der Ankündigung, der der echten Büroarbeit am nächsten kommt. Ein Workflow, der ein CRM, eine Tabellenkalkulation und ein E-Mail-Tool einbezieht, entspricht der Art und Weise, wie viele wöchentliche Berichte tatsächlich erstellt werden.

Agents' Last Exam: lange professionelle Aufgaben

OpenAI gibt an, dass Agents' Last Exam „langfristige, wirtschaftlich wertvolle Aufgaben aus 55 Teilbranchen“ abdeckt. GPT-6 Sol erzielt bei max effort eine Punktzahl von 56.4%. Der Test ist nützlich als grober Indikator dafür, wie weit ein Agent bei einer mehrstündigen Aufgabe kommt, bevor er Hilfe benötigt.

OSWorld: Bedienung eines Computers

Bei OSWorld 2.0 offline erreicht GPT-6 Sol bei xhigh effort einen Wert von 60.5%. Laut OpenAI ist dies vergleichbar mit Claude Opus 5 bei medium effort, das 60.3% erreichte. OpenAI beschreibt Astra weiterhin als das weltweit beste Modell für die Computernutzung.

Betrachten Sie alle drei Ergebnisse als vom Anbieter selbst durchgeführte Tests. OpenAI weist darauf hin, dass seine Evaluierungen „in unserer Forschungsumgebung oder über unsere API“ durchgeführt wurden, was sich vom produktiven ChatGPT unterscheiden kann.

Preise

Die unten aufgeführten API-Preise entsprechen den Beträgen, die OpenAI auf der Ankündigungsseite angibt. Die Preise gelten pro Million Token.

Modell	Input	Output	Einsatzbereich
GPT-6 Sol	$2	$10	ChatGPT Work, Codex, OpenAI API
GPT-6 Luna	$0.10	$0.50	ChatGPT Work, Codex, OpenAI API und die Desktop-App bei Free und Go
GPT-6 Astra	Auf dieser Seite nicht aufgeführt	Auf dieser Seite nicht aufgeführt	ChatGPT Work und Codex in Plus- und höheren Tarifen

Innerhalb von ChatGPT funktionieren die Kosten anders. Das Hilfe-Center gibt an, dass Work „derselben Nutzungsstruktur wie Codex folgt“. Ihr Tarif enthält ein Kontingent, und aufwendigere Aufgaben verbrauchen mehr davon.

Die Anmeldung bei Codex mit einem ChatGPT-Konto nutzt das Kontingent und die Abrechnung Ihres Tarifs. Die Verwendung Ihres eigenen API-Schlüssels nutzt stattdessen die API-Preise. Teams, die beides nutzen, sollten entscheiden, welchen Weg die jeweiligen Workloads nehmen, bevor die Nutzung ansteigt.

Faktentreue und Schreibstil

Zwei unauffälligere Änderungen könnten für jeden, der Zahlen veröffentlicht, wichtiger sein als die Benchmark-Ergebnisse.

Weniger sachliche Fehler. Im internen Faktentreue-Test von OpenAI macht GPT-6 Sol „etwa halb so viele Fehler wie sein Vorgänger“. Der Test nutzt echte Konversationen, in denen Nutzer einen Fehler gemeldet hatten. OpenAI fügt eine berechtigte Einschränkung hinzu: Diese Konversationen „sind nicht repräsentativ für die typische Nutzung, bei der sachliche Fehler seltener vorkommen“.

Kürzere, klarere Antworten. OpenAI gibt an, dass die neuen Modelle den Kommunikationsstil von Astra übernehmen. Es verspricht „mehr Klarheit, weniger Fachjargon, weniger seltsame Formulierungen, weniger unwichtige Details und insgesamt etwas kürzere Antworten, ohne an Substanz zu verlieren“.

Für das Schreiben von Berichten ist die zweite Änderung leicht zu unterschätzen. Ein Entwurf, der seine Ergebnisse klar darlegt, erfordert weniger Nachbearbeitung, bevor er an eine Führungskraft geht.

Caching-Änderungen für lange Agenten-Durchläufe

Neben den Modellen hat OpenAI auch die Funktionsweise des Prompt-Cachings für die GPT-6-Familie geändert. Laut der Ankündigung liefert das neue System standardmäßig höhere Cache-Trefferquoten.

Entwickler erhalten zudem mehr Kontrolle. Explizite Breakpoints ermöglichen es ihnen zu wählen, wo ein gecachter Prompt-Präfix endet. Die Denkintensität (Reasoning Effort) und die Tool-Einstellungen können sich nun zwischen den Anfragen ändern, ohne den Cache ungültig zu machen.

OpenAI führt ein erstes Ergebnis an. GitHub berichtet, dass die Verbesserungen „den Anteil der Prompt-Token, die eine erneute Verarbeitung erfordern, um mehr als 50% reduziert haben“ – und das über Milliarden von Anfragen hinweg. Agenten senden bei jedem Schritt dieselben Anweisungen und Tool-Definitionen erneut, und genau dieser wiederholte Kontext soll durch den Cache wiederverwendet werden.

Sol, Luna oder Astra: Welches Modell Sie wählen sollten

Die Familie deckt nun drei Preis- und Leistungsklassen ab. Eine einfache Aufteilung sieht wie folgt aus:

• Nutzen Sie GPT-6 Sol für wiederkehrende Berichte, Analyseberichte und die Erstellung von Präsentationen aus Tabellenkalkulationen innerhalb von Work.
• Nutzen Sie Luna für Aufgaben mit hohem Volumen wie Klassifizierung, Extraktion und erste Zusammenfassungen.
• Nutzen Sie Astra, wenn Sol bei Ihren eigenen Tests zu kurz greift oder wenn die Aufgabe langwierig und von hoher Bedeutung ist.

Eine verlässliche Methode zur Auswahl besteht darin, mit Ihren eigenen Dateien zu testen. Führen Sie eine echte Aufgabe mit denselben Eingaben sowohl mit Sol als auch mit Luna aus. Erfassen Sie die Zeit, die Kosten pro Aufgabe und jede Zahl, die Sie korrigieren mussten.

Wissenswerte Alternativen

Zwei weitere Modellveröffentlichungen fanden in derselben Woche statt. Es lohnt sich, beide in denselben Test einzubeziehen.

Modell	Veröffentlicht	API-Preis pro Million Token	Einsatzbereich
GPT-6 Sol	22. September 2026	$2 Input / $10 Output	ChatGPT Work, Codex, OpenAI API
GPT-6 Luna	22. September 2026	$0.10 Input / $0.50 Output	ChatGPT Work, Codex, OpenAI API
Claude Opus 5.5	22. September 2026	$4 Input / $20 Output	Claude API
Grok 4.7	21. September 2026	$2 Input / $6 Output, unter 200k Prompt-Token	xAI API, Cursor, Grok Build

Claude Opus 5.5. Anthropic hat es am selben Tag veröffentlicht. Die Preisseite beschreibt das Modell als „Daily Driver für agentenbasiertes Coding und Unternehmensaufgaben“. Kostenpflichtige Claude-Tarife listen zudem Claude Design, Slides und Docs als Funktionen auf, was sich gut für Präsentations- und Dokumentenarbeiten eignet.

Grok 4.7. Die Release-Notes von SpaceXAI besagen, dass es auf der xAI API als grok-4.7 verfügbar ist. Die Preise liegen bei $2 Input und $6 Output unter 200k Prompt-Token sowie bei $4 und $12 darüber. Eine schnellere Variante ist nur über Cursor und Grok Build verfügbar.

Wenn Ihre Arbeit hauptsächlich aus Coding besteht, sind die Benchmark-Seiten für alle drei Modelle der beste Ausgangspunkt. Wenn es sich hauptsächlich um Berichte und Präsentationen handelt, liefert Ihnen ein direkter Vergleich mit den Dateien des letzten Quartals aussagekräftigere Ergebnisse.

Wo ein günstigeres Modell an seine Grenzen stößt

Ein niedrigerer Preis pro Token macht es einfacher, mehr Aufgaben auszuführen. Er entbindet jedoch nicht von der Notwendigkeit, die Ergebnisse zu überprüfen. Ein Bericht mit einer falschen Zahl ist immer noch ein falscher Bericht, unabhängig davon, was seine Erstellung gekostet hat.

Bei dieser Überprüfung ist eine Arbeitsumgebung wichtiger als der Modellname. Powerdrill Bloom beschreibt sich selbst als „Der KI-Datenanalyst, der seine Arbeit offenlegt“. Auf der Homepage heißt es weiter: „Jede Zahl wird mit der entsprechenden Seite, Zeile und dem dahinterstehenden Wert geliefert.“

Das Aufgabenprofil entspricht genau dem, worauf GPT-6 Sol in Work abzielt. Sie beginnen mit einer Tabellenkalkulation oder einer Reihe von Dokumenten und enden mit einer fertigen Datei. Unsere Seite zu Excel zu PowerPoint beschreibt diesen Weg für Ihre eigenen Dateien. Hintergrundinformationen zum Spitzenmodell dieser Familie finden Sie in unserem Bericht zu GPT-6 Astra.

Wählen Sie das Modell aus, indem Sie es testen. Behalten Sie dann den Quellennachweis direkt neben dem Ergebnis, damit ein Prüfer jede Zahl in Sekundenschnelle bestätigen kann.

So starten Sie mit GPT-6 Sol und Luna

Wenn Sie ChatGPT nutzen, öffnen Sie Work statt eines normalen Chats. Wählen Sie das Modell aus der Liste aus und übergeben Sie ihm dann eine echte Datei und ein echtes Arbeitsziel. Eine vierteljährliche Zusammenfassung oder eine Präsentation mit wöchentlichen Kennzahlen eignet sich weitaus besser für einen Test als ein einfacher Test-Prompt.

Wenn Sie auf der API aufbauen, ändern Sie die Modell-ID in gpt-6-sol oder gpt-6-luna und führen Sie zuerst Ihr Evaluierungsset erneut aus. Vergleichen Sie die Kosten pro Aufgabe, nicht nur die Kosten pro Token. Ein Modell, das in weniger Schritten zum Ziel führt, kann insgesamt kostengünstiger sein.

Wenn Ihr Ergebnis ein wiederkehrender Bericht ist, führen Sie eine kurze Liste der wichtigsten Zahlen. Überprüfen Sie diese bei jedem Durchlauf zuerst, unabhängig davon, welches Modell sie generiert hat.

Wenn Sie eine Tabellenkalkulation in ein Diagramm mit Quellenangaben, einen Bericht oder eine Präsentation umwandeln möchten, können Sie Powerdrill Bloom mit Ihren eigenen Dateien ausprobieren.

Häufig gestellte Fragen

Was sind GPT-6 Sol and GPT-6 Luna?

Es handelt sich um OpenAI-Modelle, die am 22. September 2026 veröffentlicht wurden und in derselben Familie unterhalb von GPT-6 Astra angesiedelt sind. GPT-6 Sol zielt auf anspruchsvolle alltägliche Aufgaben ab, während Luna für Aufgaben mit hohem Volumen gedacht ist. Beide laufen in ChatGPT Work, Codex und der OpenAI API.

Wie viel kostet GPT-6 Sol?

Für die API listet OpenAI GPT-6 Sol mit $2 pro Million Input-Token und $10 pro Million Output-Token. Luna liegt bei $0.10 für den Input und $0.50 für den Output. Innerhalb von ChatGPT erfolgt der Zugriff über das Work- und Codex-Kontingent Ihres Tarifs.

Ist GPT-6 Sol in normalen ChatGPT-Chats verfügbar?

Nein. Die Release-Notes besagen, dass Sol und Luna „von den in Chat verfügbaren Modellen getrennt sind“. Sie finden sie in Work und Codex. Free- und Go-Nutzer können Luna in der ChatGPT-Desktop-App verwenden.

Was ist der Unterschied zwischen GPT-6 Sol und GPT-6 Astra?

Astra ist das Spitzenmodell von OpenAI, das das Unternehmen als sein „auf ganzer Linie bestes Modell“ bezeichnet. Sol wurde mit ähnlichen Methoden trainiert und zielt auf schnellere, kostengünstigere Aufgaben ab. OpenAI empfiehlt Astra für die anspruchsvollsten und wichtigsten Projekte.

Warum sollte man GPT-6 Luna anstelle von Sol verwenden?

Luna kostet weniger pro Token und eignet sich für volumenstarke, einfachere Aufgaben wie Extraktion und erste Zusammenfassungen. OpenAI berichtet, dass Luna bei höherem Aufwand im eigenen Faktentreue-Test mit GPT-5.6 Sol gleichzieht. Sol ist die bessere Wahl für komplexe, mehrstufige Arbeitsergebnisse.

Quellen: OpenAI, Introducing GPT-6 Sol and Luna · ChatGPT-Release-Notes · Hilfeartikel zu ChatGPT Work und Codex · Claude-Preise · xAI-API-Release-Notes. Preise und Verfügbarkeit wurden am 24. September 2026 von den Anbieterseiten abgerufen.