GPT-6 Sol và Luna: Có gì mới, Giá cả và Các lựa chọn thay thế (2026)
GPT-6 Sol và GPT-6 Luna là hai mô hình OpenAI mới được phát hành vào ngày 22 tháng 9 năm 2026. Chúng hoạt động trong ChatGPT Work và Codex, cũng như trong OpenAI API. Giá API là $2 cho đầu vào và $10 cho đầu ra trên mỗi triệu token đối với Sol, và $0.10 và $0.50 đối với Luna.
Hướng dẫn này bao gồm những gì đã được ra mắt, nơi có thể sử dụng từng mô hình và những gì các bài kiểm tra khởi chạy nói về kết quả công việc hoàn thiện. Tài liệu cũng đề cập đến giá cả và các giải pháp thay thế đáng để thử nghiệm. Mọi số liệu đều được lấy từ các trang của nhà cung cấp vào ngày 24 tháng 9 năm 2026.
Những gì OpenAI đã phát hành vào ngày 22 tháng 9
OpenAI đã công bố thông báo vào thứ Ba, ngày 22 tháng 9 năm 2026. Tài liệu cập nhật của ChatGPT cũng ghi cùng ngày, vì vậy hai kênh chính thức đã xác nhận việc ra mắt này.
Hai mô hình này xếp dưới GPT-6 Astra trong cùng một dòng sản phẩm. OpenAI đã giới thiệu Astra vào đầu tháng 9 với tư cách là "mô hình thông minh và căn chỉnh tốt nhất thế giới". Cặp đôi mới này mang thế hệ đó đến với các mô hình nhanh hơn và có chi phí thấp hơn.
OpenAI cho biết họ đã huấn luyện Sol và Luna "bằng các phương pháp tương tự như GPT-6 Astra". Thông báo liệt kê năm lĩnh vực mà các cải tiến được kế thừa: công việc chuyên môn, tính xác thực, lập trình, sử dụng máy tính và căn chỉnh.
Định vị này thể hiện rõ ràng về giới hạn tối đa. OpenAI viết rằng "GPT-6 Astra tiếp tục là mô hình tốt nhất toàn diện của chúng tôi". GPT-6 Sol là lựa chọn tầm trung cho công việc đòi hỏi khắt khe hàng ngày, còn Luna là lựa chọn cho các tác vụ với khối lượng lớn.
Đối với các nhà phát triển, ID mô hình là gpt-6-sol và gpt-6-luna. Đối với người dùng ChatGPT, các mô hình này xuất hiện trong trình chọn mô hình bên trong Work và Codex.
Nơi bạn có thể sử dụng Sol và Luna
Các quy tắc về tính khả dụng cụ thể hơn bình thường, vì vậy rất đáng để đọc kỹ.
Thông báo cho biết cả hai mô hình đều có sẵn trong ChatGPT Work và Codex "dành cho tất cả người dùng Plus, Pro, Business, Enterprise và Edu". Người dùng Free và Go có thể sử dụng GPT-6 Luna trong ứng dụng máy tính để bàn. OpenAI cho biết thêm rằng "Các mô hình này chưa có sẵn trong Chat".
Tài liệu cập nhật lặp lại điểm này bằng các thuật ngữ đơn giản hơn. "Các mô hình này tách biệt với các mô hình có sẵn trong Chat". Nếu bạn mở một cuộc trò chuyện thông thường, bạn sẽ không tìm thấy chúng ở đó.
Sự phân chia đó rất quan trọng vì Work và Chat thực hiện các công việc khác nhau. Trung tâm trợ giúp của OpenAI mô tả Work là "một tác nhân được thiết kế cho công việc dài hơn, nhiều bước và các sản phẩm hoàn thiện". Nó liệt kê các công việc như nghiên cứu, phân tích hoặc tạo ra "một tài liệu, bảng tính, bài thuyết trình, báo cáo hoặc Trang web".
Vì vậy, GPT-6 Sol chủ yếu là mô hình dành cho các sản phẩm bàn giao, chứ không phải cho các câu hỏi nhanh. Bài giải thích trước đây của chúng tôi về ChatGPT Work là gì sẽ đề cập chi tiết hơn về tác nhân đó.
Hai lưu ý thực tế đến từ trung tâm trợ giúp. Tính khả dụng phụ thuộc vào gói đăng ký, cài đặt không gian làm việc và quyền truy cập triển khai của bạn. Cùng một bài viết cho biết các gói Plus bao gồm GPT-6 Astra trong Work và Codex, vì vậy người dùng Plus có thể so sánh trực tiếp cả ba mô hình. Và OpenAI cho biết việc triển khai sẽ diễn ra dần dần trong ngày ra mắt, vì vậy một số tài khoản đã thấy các mô hình này muộn hơn những tài khoản khác.
Các bài kiểm tra khởi chạy nói gì về kết quả công việc hoàn thiện
Hầu hết các đợt ra mắt mô hình đều dẫn đầu bằng điểm số lập trình. Ba trong số các bài kiểm tra ở đây sẽ hữu ích hơn nếu công việc của bạn kết thúc bằng một báo cáo, một bảng tính hoặc một bản thuyết trình.
AutomationBench: quy trình công việc kinh doanh trên các ứng dụng
OpenAI mô tả AutomationBench là "bài kiểm tra quy trình công việc kinh doanh trên các ứng dụng". Trong đó, các tác nhân được kiểm tra trên "quy trình công việc từ đầu đến cuối bằng cách sử dụng 47 công cụ trong các lĩnh vực bán hàng, tiếp thị, vận hành, hỗ trợ, tài chính và nhân sự".
OpenAI báo cáo rằng GPT-6 Sol ở mức nỗ lực cực cao vượt trội hơn Claude Opus 5 ở mức nỗ lực tối đa trong bài kiểm tra này. Họ cũng báo cáo rằng Luna cải thiện hơn so với phiên bản tiền nhiệm 5.4 điểm phần trăm ở mức nỗ lực cao.
Đây là bài kiểm tra gần gũi nhất với công việc văn phòng thực tế trong thông báo. Một quy trình công việc chạm đến CRM, bảng tính và công cụ email là cách mà nhiều báo cáo hàng tuần thực sự được xây dựng.
Agents' Last Exam: các nhiệm vụ chuyên môn dài
OpenAI cho biết Agents' Last Exam bao gồm "các nhiệm vụ dài hạn, có giá trị kinh tế trải dài trên 55 ngành phụ". GPT-6 Sol ở mức nỗ lực tối đa đạt điểm số 56.4% trong bài kiểm tra này. Bài kiểm tra này hữu ích như một tín hiệu sơ bộ về việc một tác nhân có thể tiến xa đến đâu trong một nhiệm vụ kéo dài nhiều giờ trước khi cần trợ giúp.
OSWorld: vận hành máy tính
Trên OSWorld 2.0 ngoại tuyến, GPT-6 Sol ở mức nỗ lực cực cao đạt điểm số 60.5%. OpenAI cho biết kết quả đó tương tự như Claude Opus 5 ở mức nỗ lực trung bình, đạt 60.3%. OpenAI vẫn mô tả Astra là mô hình tốt nhất thế giới về khả năng sử dụng máy tính.
Hãy xem cả ba kết quả này là do nhà cung cấp thực hiện. OpenAI lưu ý rằng các đánh giá của họ được chạy "trong môi trường nghiên cứu của chúng tôi hoặc thông qua API của chúng tôi", điều này có thể khác với ChatGPT thực tế.
Giá cả
Giá API dưới đây là các mức giá mà OpenAI hiển thị trên trang thông báo. Giá được tính trên mỗi triệu token.
| Mô hình | Đầu vào | Đầu ra | Nơi sử dụng |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol | $2 | $10 | ChatGPT Work, Codex, OpenAI API |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 | ChatGPT Work, Codex, OpenAI API và ứng dụng máy tính để bàn trên gói Free và Go |
| GPT-6 Astra | Không được liệt kê trên trang này | Không được liệt kê trên trang này | ChatGPT Work và Codex trên các gói Plus và cao hơn |
Bên trong ChatGPT, chi phí hoạt động khác đi. Trung tâm trợ giúp cho biết Work "tuân theo cùng một cấu trúc sử dụng như Codex". Gói của bạn bao gồm một hạn mức và các tác vụ nặng hơn sẽ sử dụng nhiều hạn mức hơn.
Đăng nhập vào Codex bằng tài khoản ChatGPT sẽ sử dụng mức sử dụng và thanh toán của gói của bạn. Thay vào đó, việc sử dụng khóa API của riêng bạn sẽ áp dụng giá API. Các nhóm vận hành cả hai nên quyết định lộ trình cho từng khối lượng công việc trước khi mức độ sử dụng tăng lên.
Tính xác thực và phong cách viết
Hai thay đổi thầm lặng hơn có thể quan trọng hơn điểm số benchmark đối với bất kỳ ai công bố các số liệu.
Ít lỗi thực tế hơn. Trong bài kiểm tra tính xác thực nội bộ của OpenAI, GPT-6 Sol "mắc lỗi ít hơn khoảng một nửa so với phiên bản tiền nhiệm". Bài kiểm tra sử dụng các cuộc trò chuyện thực tế nơi người dùng đã gắn cờ báo lỗi. OpenAI thêm một lưu ý công bằng: những cuộc trò chuyện này "không đại diện cho việc sử dụng điển hình, nơi các lỗi thực tế hiếm gặp hơn".
Câu trả lời ngắn gọn, rõ ràng hơn. OpenAI cho biết các mô hình mới kế thừa phong cách giao tiếp của Astra. Họ hứa hẹn "rõ ràng hơn, ít thuật ngữ chuyên ngành hơn, ít cách diễn đạt kỳ lạ hơn, ít chi tiết giá trị thấp hơn và câu trả lời nhìn chung ngắn hơn một chút mà không làm mất đi bản chất".
Đối với việc viết báo cáo, thay đổi thứ hai rất dễ bị đánh giá thấp. Một bản nháp trình bày các phát hiện một cách rõ ràng sẽ cần ít chỉnh sửa hơn trước khi gửi cho người quản lý.
Thay đổi về bộ nhớ đệm cho các lượt chạy tác nhân dài
Cùng với các mô hình, OpenAI đã thay đổi cách hoạt động của bộ nhớ đệm prompt cho dòng GPT-6. Thông báo cho biết hệ thống mới mang lại tỷ lệ trúng bộ nhớ đệm cao hơn theo mặc định.
Các nhà phát triển cũng có nhiều quyền kiểm soát hơn. Các điểm dừng rõ ràng cho phép họ chọn nơi kết thúc của tiền tố prompt được lưu trong bộ nhớ đệm. Nỗ lực suy luận và cài đặt công cụ giờ đây có thể thay đổi giữa các yêu cầu mà không làm hỏng bộ nhớ đệm.
OpenAI trích dẫn một kết quả ban đầu. GitHub báo cáo rằng các cải tiến đã "giảm hơn 50% tỷ lệ token prompt cần xử lý mới" trên hàng tỷ yêu cầu. Các tác nhân gửi lại cùng một hướng dẫn và định nghĩa công cụ ở mỗi lượt, và ngữ cảnh lặp lại đó chính là thứ mà bộ nhớ đệm được xây dựng để tái sử dụng.
Sol, Luna hay Astra: nên chọn mô hình nào
Dòng sản phẩm này hiện bao gồm ba mức giá và khả năng hoạt động. Một sự phân chia đơn giản như sau:
- Sử dụng GPT-6 Sol cho các báo cáo định kỳ, bài viết phân tích và công việc chuyển đổi từ bảng tính sang bản thuyết trình bên trong Work.
- Sử dụng Luna cho các tác vụ khối lượng lớn như phân loại, trích xuất và tóm tắt sơ bộ.
- Sử dụng Astra khi Sol không đáp ứng được các bài kiểm tra của riêng bạn, hoặc khi nhiệm vụ kéo dài và có tính chất quan trọng.
Một cách đáng tin cậy để lựa chọn là thử nghiệm trên các tệp của riêng bạn. Chạy một nhiệm vụ thực tế qua Sol và Luna với cùng một đầu vào. Ghi lại thời gian, chi phí cho mỗi nhiệm vụ và mọi con số bạn phải sửa đổi.
Các giải pháp thay thế đáng biết
Hai đợt phát hành mô hình khác cũng diễn ra trong cùng một tuần. Cả hai đều đáng để thêm vào cùng một bài kiểm tra.
| Mô hình | Đã phát hành | Giá API trên mỗi triệu token | Nơi sử dụng |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol | Ngày 22 tháng 9 năm 2026 | $2 đầu vào / $10 đầu ra | ChatGPT Work, Codex, OpenAI API |
| GPT-6 Luna | Ngày 22 tháng 9 năm 2026 | $0.10 đầu vào / $0.50 đầu ra | ChatGPT Work, Codex, OpenAI API |
| Claude Opus 5.5 | Ngày 22 tháng 9 năm 2026 | $4 đầu vào / $20 đầu ra | Claude API |
| Grok 4.7 | Ngày 21 tháng 9 năm 2026 | $2 đầu vào / $6 đầu ra, dưới 200k token prompt | xAI API, Cursor, Grok Build |
Claude Opus 5.5. Anthropic đã phát hành mô hình này vào cùng ngày. Trang tính giá của họ mô tả mô hình này là "Công cụ hàng ngày cho lập trình tác nhân và công việc doanh nghiệp". Các gói Claude trả phí cũng liệt kê Claude Design, Slides và Docs là các tính năng, phù hợp cho công việc thuyết trình và tài liệu.
Grok 4.7. Tài liệu cập nhật của SpaceXAI cho biết mô hình này có sẵn trên xAI API dưới dạng grok-4.7. Giá là $2 đầu vào và $6 đầu ra dưới 200k token prompt, và $4 và $12 cho mức trên đó. Một biến thể nhanh hơn chỉ có sẵn thông qua Cursor và Grok Build.
Nếu công việc của bạn chủ yếu là lập trình, các trang benchmark cho cả ba mô hình là nơi để bắt đầu. Nếu chủ yếu là báo cáo và bản thuyết trình, một cuộc so tài trực tiếp trên các tệp của quý trước sẽ cho bạn biết nhiều điều hơn.
Nơi một mô hình rẻ hơn không còn giúp ích được nữa
Giá thấp hơn trên mỗi token giúp việc chạy nhiều tác vụ hơn trở nên dễ dàng hơn. Nhưng nó không loại bỏ nhu cầu kiểm tra kết quả đầu ra. Một báo cáo có một con số sai vẫn là một báo cáo sai, bất kể chi phí sản xuất ra nó là bao nhiêu.
Việc kiểm tra đó chính là lúc không gian làm việc quan trọng hơn tên mô hình. Powerdrill Bloom tự mô tả mình là "Nhà phân tích dữ liệu AI hiển thị tiến trình công việc của mình". Trang chủ của nó cho biết thêm: "Mỗi con số trả về đều đi kèm với trang, hàng và số liệu đằng sau nó".
Hình thức công việc này giống hệt như những gì GPT-6 Sol hướng tới trong Work. Bạn bắt đầu với một bảng tính hoặc một bộ tài liệu và kết thúc bằng một tệp hoàn chỉnh. Trang Excel to PowerPoint của chúng tôi đề cập đến lộ trình đó cho các tệp của riêng bạn. Để biết thông tin nền tảng về mô hình hàng đầu trong dòng sản phẩm này, hãy xem bài viết về GPT-6 Astra của chúng tôi.
Hãy chọn mô hình bằng cách thử nghiệm nó. Sau đó, giữ lại dấu vết nguồn bên cạnh kết quả đầu ra, để người đánh giá có thể xác nhận từng con số trong vài giây.
Cách bắt đầu với GPT-6 Sol và Luna
Nếu bạn sử dụng ChatGPT, hãy mở Work thay vì một cuộc trò chuyện thông thường. Chọn mô hình từ trình chọn, sau đó cung cấp cho nó một tệp thực tế và một sản phẩm bàn giao thực tế. Một bản tóm tắt hàng quý hoặc một bản thuyết trình số liệu hàng tuần sẽ là bài kiểm tra tốt hơn so với một prompt thử nghiệm đơn giản.
Nếu bạn xây dựng trên API, hãy chuyển ID mô hình thành gpt-6-sol hoặc gpt-6-luna and chạy lại bộ đánh giá của bạn trước. Hãy so sánh chi phí cho mỗi tác vụ, chứ không chỉ chi phí trên mỗi token. Một mô hình hoàn thành trong ít bước hơn có thể có tổng chi phí thấp hơn.
Nếu kết quả đầu ra của bạn là một báo cáo định kỳ, hãy giữ một danh sách ngắn các số liệu quan trọng nhất. Hãy kiểm tra những số liệu đó trước tiên trong mỗi lượt chạy, bất kể mô hình nào đã tạo ra chúng.
Khi bạn muốn chuyển đổi một bảng tính thành biểu đồ có nguồn, báo cáo hoặc bản thuyết trình, bạn có thể dùng thử Powerdrill Bloom trên các tệp của riêng bạn.
Câu hỏi thường gặp
GPT-6 Sol và GPT-6 Luna là gì?
Chúng là các mô hình OpenAI được phát hành vào ngày 22 tháng 9 năm 2026, xếp dưới GPT-6 Astra trong cùng một dòng sản phẩm. GPT-6 Sol hướng tới công việc đòi hỏi khắt khe hàng ngày, còn Luna hướng tới các tác vụ khối lượng lớn. Cả hai đều hoạt động trong ChatGPT Work, Codex và OpenAI API.
GPT-6 Sol có giá bao nhiêu?
Trên API, OpenAI niêm yết giá GPT-6 Sol ở mức $2 trên mỗi triệu token đầu vào và $10 trên mỗi triệu token đầu ra. Luna có giá $0.10 đầu vào và $0.50 đầu ra. Bên trong ChatGPT, quyền truy cập được cung cấp thông qua hạn mức Work và Codex của gói đăng ký của bạn.
GPT-6 Sol có sẵn trong các cuộc trò chuyện ChatGPT thông thường không?
Không. Tài liệu cập nhật cho biết Sol và Luna "tách biệt với các mô hình có sẵn trong Chat". Bạn có thể tìm thấy chúng trong Work và Codex. Người dùng Free và Go có thể sử dụng Luna trong ứng dụng máy tính để bàn ChatGPT.
Sự khác biệt giữa GPT-6 Sol và GPT-6 Astra là gì?
Astra là mô hình hàng đầu của OpenAI, được họ gọi là "mô hình tốt nhất toàn diện". Sol được huấn luyện bằng các phương pháp tương tự và hướng tới công việc nhanh hơn, chi phí thấp hơn. OpenAI đề xuất sử dụng Astra cho các dự án quan trọng và đòi hỏi khắt khe nhất.
Tại sao nên sử dụng GPT-6 Luna thay vì Sol?
Luna có chi phí thấp hơn trên mỗi token và phù hợp với các tác vụ đơn giản hơn, khối lượng lớn như trích xuất và tóm tắt sơ bộ. OpenAI báo cáo rằng Luna ở mức nỗ lực cao hơn tương đương với GPT-5.6 Sol trong bài kiểm tra tính xác thực của họ. Sol là lựa chọn phù hợp hơn cho các sản phẩm bàn giao phức tạp, nhiều bước.
Nguồn: OpenAI, Giới thiệu GPT-6 Sol và Luna · Tài liệu cập nhật ChatGPT · Bài viết trợ giúp ChatGPT Work và Codex · Bảng giá Claude · Tài liệu cập nhật xAI API. Giá cả và tính khả dụng được đọc từ các trang của nhà cung cấp vào ngày 24 tháng 9 năm 2026.