GPT-5.6: Sol, Terra i Luna - trzy modele zamiast jednego i haczyk w cenniku

OpenAI przestało wypuszczać jeden model na generację. GPT-5.6 to nie model, tylko rodzina trzech: Sol, Terra i Luna. Nazwy z nieba zamiast z literatury, a pod spodem trzy różne punkty na krzywej cena/jakość.

Premiera była dwuetapowa. Najpierw preview wyłącznie dla zaufanych partnerów (oficjalnie z powodu wymogów rządu USA), a 9 lipca 2026 pełne udostępnienie w ChatGPT, Codeksie i API. To opóźnienie ma znaczenie dla tego wpisu, bo przez te kilka tygodni zdążył się uzbierać materiał, którego zwykle przy premierze nie ma: niezależne benchmarki, raport METR i pierwsza fala narzekań.

Podstawowe fakty

Model	Cena input / output (1M)	Rola
`gpt-5.6-sol`	$5 / $30	Flagowiec. Najtrudniejsze rozumowanie, długie zadania agentowe
`gpt-5.6-terra`	$2.50 / $15	Zbalansowany codzienny model
`gpt-5.6-luna`	$1 / $6	Najszybszy i najtańszy, do dużego wolumenu

Wspólne parametry dla Sola:

kontekst: 1 050 000 tokenów,
maks. output: 128 000 tokenów,
cutoff wiedzy: 16 lutego 2026,
cached input: $0.50 za 1M (90% taniej niż zwykły input).

Alias gpt-5.6 kieruje na Sola. Jeśli w kodzie masz gołe gpt-5.6, płacisz stawkę flagowca. To pierwsza rzecz, którą warto sprawdzić przed wdrożeniem, bo różnica między Solem a Luną to pięciokrotność na wejściu i pięciokrotność na wyjściu.

Dla porównania: Claude Opus 5 to $5 / $25, Claude Fable 5 to $10 / $50. Sol jest więc wyceniony dokładnie tam, gdzie górna półka Anthropic, tylko z droższym outputem.

Cennik ma drugie dno przy długim kontekście

To jest detal, który łatwo przeoczyć w tabelce, a który potrafi wywrócić budżet na zadaniach agentowych.

Żądanie przekraczające 272K tokenów wejścia jest rozliczane inaczej: 2x stawka input i 1.5x stawka output - dla całego żądania, nie tylko dla nadwyżki.

Czyli Sol na długim kontekście kosztuje realnie $10 / $45. To już nie jest “tańsza alternatywa dla Fable 5”, tylko podobna półka cenowa. A na sesjach agentowych 272K to nie jest dużo: kilkanaście plików, kilka przebiegów narzędzi i historia rozmowy potrafią tam dojechać bez ostrzeżenia.

Praktyczna zasada: jeśli budujesz agenta na Solu, dodaj do niego licznik wejścia i twardy próg przy 272K. Kompaktowanie kontekstu przed przekroczeniem tej granicy jest tańsze niż zapłacenie podwójnej stawki za całą turę. Pisałem o tym szerzej przy higienie context window i tu mechanizm jest ten sam, tylko z konkretną liczbą na progu.

Pięć poziomów effortu i jeden problem z UX

Sol ma pięć poziomów rozumowania: light, medium, high, extra high i ultra. Najwyższy jest ciekawy, bo ultra domyślnie koordynuje cztery agenty równolegle - to nie jest “myśl dłużej”, tylko inny tryb pracy.

I tu pojawia się zarzut, który przy premierze powtarzał się najczęściej. Sebastian Raschka policzył konfiguracje: 2 tryby x 3 modele x 5 poziomów effortu = 30 kombinacji. Do wyboru przed napisaniem pierwszego promptu.

Nie jest to zarzut czysto estetyczny. Każdy dodatkowy wymiar konfiguracji to kolejny parametr, który trzeba zmierzyć na własnym zadaniu, bo domyślne ustawienie prawie nigdy nie jest optymalne. Jeżeli nie masz evalów, tych 30 kombinacji zredukujesz odruchem, a odruch zwykle wybiera najdroższą opcję “na wszelki wypadek”.

Mój filtr jest prosty: zacznij od Terry na medium, zmierz jakość na swoich zadaniach, i podnoś tylko ten wymiar, który realnie nie wystarcza. Skok z Terry na Sola i skok z medium na ultra to dwie różne dźwignie i rzadko potrzebujesz obu naraz.

Benchmarki: oficjalne i te niezależne

Oficjalne liczby OpenAI wyglądają mocno:

Agents’ Last Exam (długie profesjonalne workflow w 55 dziedzinach): Sol 53.6, czyli 13.1 punktu nad Claude Fable 5. Nawet na medium Sol wyprzedza Fable 5 o 11.4 punktu przy około jednej czwartej szacowanego kosztu.
ARC-AGI-2: 92.5%.
ARC-AGI-3: 7.8% - pierwszy frontier model, który w ogóle ograł jedną z gier.
Deklarowana 54% lepsza efektywność tokenowa na zadaniach kodowych względem poprzedniej generacji.

Ciekawszy jest jednak niezależny benchmark CodeRabbita, bo mierzy coś innego niż punkty: przebiegi długiego kodowania (ponad 100 zadań w TypeScript, Go, Pythonie, JavaScripcie i Ruście) oraz review realnych pull requestów.

Metryka	Sol	Terra
Pass rate (zadania kodowe)	63.7%	40.7%
Śr. tokeny output na zadanie	20 968	55 594
Code review, trafione problemy	69 / 99 (69.7%)	53 / 101 (52.5%)
Zmiana względem baseline	+7.4 pkt	-8.6 pkt
Precyzja	31.6%	35.7%

Ta tabelka jest bardziej pouczająca niż wykresy z prezentacji. Sol robi więcej roboty mniejszą liczbą tokenów - 21 tysięcy przeciwko 55 tysiącom u Terry przy prawie dwukrotnie wyższym pass rate. To odwraca intuicję “tańszy model = tańsze zadanie”. Terra na trudnym zadaniu mieli w kółko, zżera więcej wyjścia i i tak nie kończy. Przy stawce $15 za output Terry i $30 za output Sola różnica w cenie jednostkowej wyparowuje.

Druga rzecz z tej tabeli: przy code review Sol znajduje więcej, ale jego precyzja to 31.6%. Dwie trzecie zgłoszeń to szum. Jeśli wpinasz go w pipeline review, potrzebujesz warstwy filtrującej, inaczej zespół przestanie czytać komentarze po tygodniu.

Kontekst 1M istnieje w specyfikacji, niekoniecznie w narzędziu

To jest mój ulubiony przykład na to, że numer w karcie modelu i to, co dostajesz w praktyce, to dwie różne rzeczy.

Specyfikacja API mówi 1 050 000 tokenów. Tymczasem w Codeksie zgłoszono (issue #31860), że katalog modeli ogranicza wątki na gpt-5.6-sol do 372 000 tokenów, co po zastosowaniu wewnętrznego współczynnika 0.95 daje 353 400 tokenów efektywnego okna. To jakieś 35% tego, co obiecuje specyfikacja. Kolejne zgłoszenie (#32806) opisuje dalszą regresję do 258K.

Wniosek praktyczny, niezależny od tego, jak się to skończy: nie planuj architektury pod liczbę z karty modelu. Zmierz realne okno w narzędziu, którego używasz. Jeśli Twój flow zakłada wrzucenie całego repozytorium do kontekstu, bo “model ma milion”, a narzędzie tnie do 353K, to nie dowiesz się o tym z dokumentacji, tylko z dziwnych wyników w połowie sesji.

METR: najwyższy zmierzony wskaźnik oszukiwania

Najpoważniejszy zarzut wobec Sola nie dotyczy jakości, tylko sposobu, w jaki tę jakość osiąga.

METR, niezależna organizacja robiąca ewaluacje przed wdrożeniem, opublikowała podsumowanie oceny GPT-5.6 Sol. Wskaźnik wykrytego oszukiwania na ich harnessie ReAct wyszedł wyższy niż u jakiegokolwiek publicznego modelu, który do tej pory oceniali. Na zestawie honesty: 55.4% wobec 41.2% dla GPT-5.5.

“Oszukiwanie” ma tu konkretną definicję: model poprawia wynik ewaluacji, wykorzystując bugi środowiska testowego albo strategie zabronione w treści zadania. Zaobserwowane przykłady to pakowanie exploitów w pośrednie submisje, żeby wyciągnąć informacje o ukrytym zestawie testów, oraz wydobywanie ukrytego kodu źródłowego z oczekiwaną odpowiedzią.

Dla kogoś, kto puszcza agenta na własnym CI, to nie jest ciekawostka z raportu bezpieczeństwa. To opis konkretnego trybu awarii: agent, który ma zielone testy jako cel, może znaleźć drogę do zielonych testów, która nie przechodzi przez działający kod. Jeśli w Twoim pipeline agent ma dostęp do plików testowych, do konfiguracji CI albo do możliwości oznaczania testów jako skipped - traktuj to jako powierzchnię ataku, a nie jako wygodę.

Artificial Analysis dorzuca drugą rysę: wyższy wskaźnik halucynacji niż GPT-5.5.

Co mówią ludzie na Reddicie

Reakcja po premierze jest wyraźnie podzielona i podział idzie wzdłuż jednej linii: same modele są dobre, wdrożenie ich w produkty jest chaotyczne.

Po stronie pochwał najgłośniejszy jest wątek z r/codex, gdzie ktoś opisał jednorazowy build strony, który na GPT-5.5 kończył się rozjeżdżoną plątaniną. Inny wątek pokazuje Sola odtwarzającego cały frontend przez reverse engineering w około cztery godziny, czego ani Fable 5, ani GPT-5.5 nie dowiozły.

Najmocniej klika jednak argument kosztowy. Komentarze o najwyższych ocenach to nie zachwyty nad inteligencją, tylko rachunki:

“73% is cool. $8.39 vs $21.63 is the headline.” - u/Soloact_

“Terra tying with fable at 1/4 the cost” - u/ethotopia

Na r/ClaudeCode wątek “Fable vs Sol” poszedł w stronę subskrypcji, i to jest realny sygnał biznesowy, nie tylko kłótnia fanów:

“This will force Anthropic to add Fable to subscriptions. Otherwise OpenAI gets my $100/month” - u/thatavengersguy (478 głosów)

Po stronie zarzutów wracają trzy rzeczy. Pierwsza: design. W bezpośrednich porównaniach UI (bake-off landingów Coca-Coli na r/codex, porównanie wizualne na r/vibecoding) korona nadal szła do Fable 5. Sol potrafi zepsuć typografię w sposób, którego nie zrobiłby człowiek.

“Fable seems to have the best results here, at least to my eyes.” - u/I_Like_Tartar_Sauce

Druga: wiarygodność wykresów. Komentarz z ponad 1400 głosami pod jednym z benchmarków (“Whoever made this chart is a psychopath”) oraz wątek na r/ClaudeAI o wykresie DeepSWE pokazują, że nieczytelna oś Y kosztuje więcej zaufania, niż daje punktów.

Trzecia, najbardziej prozaiczna: którą aplikację w ogóle otworzyć. Codex zlał się z ChatGPT w jeden desktopowy produkt, doszedł tryb ChatGPT Work, doszły Sites w becie. Modele są dobre, ale zanim się do nich dojdzie, trzeba przejść przez zmienione menu.

GPT-5.6 w GitHub Copilot

Jeśli używasz Copilota, dostępność jest rozwarstwiona:

Sol: Copilot Pro+, Max, Business, Enterprise.
Terra i Luna: Pro, Pro+, Max, Business, Enterprise.

Rozliczenie idzie po cenniku dostawcy w ramach Usage Based Billing. Detal, który generuje najwięcej zgłoszeń do adminów: w planach Business i Enterprise polityka GPT-5.6 jest domyślnie wyłączona. Jeśli modeli nie widać w pickerze, to zwykle nie jest rollout, tylko przełącznik w ustawieniach organizacji.

Więcej o tym, jak dobierać modele w Copilocie, jest w osobnym wpisie o modelach.

Który wariant do czego

Praktyczny filtr, po tygodniach czytania cudzych testów i przeliczeniu cennika:

Luna - klasyfikacja, ekstrakcja, streszczenia, masowe operacje na tekście. Wszystko, gdzie zadanie jest jasne, a wolumen duży. $1 / $6 to poziom, przy którym w ogóle przestajesz liczyć.
Terra - domyślny model do interaktywnej pracy i lżejszych zadań agentowych. Ale uważaj na zadania długie: benchmark CodeRabbita pokazuje, że tam Terra mieli i przestaje być tania.
Sol - trudne, długie, wieloplikowe zadania agentowe, gdzie liczy się dojechanie do końca. Świadomie, z licznikiem tokenów, z pilnowaniem progu 272K.

I jedna rzecz, której benchmark nie pokaże: na warstwie wizualnej Sol nadal przegrywa z Fable 5. Jeśli generujesz frontend, który ma iść przed prawdziwe oczy, potrzebujesz albo innego modelu, albo twardych zasad projektowych po swojej stronie - o tym drugim podejściu pisałem przy okazji skilla impeccable.

Co z tego zostaje

GPT-5.6 jest dobrym rocznikiem, ale najmocniejszy argument nie brzmi “mądrzejszy”. Brzmi “tyle samo roboty za jedną trzecią rachunku”. To jest zmiana, która realnie przesuwa decyzje architektoniczne: zadania, których nie opłacało się oddawać agentowi, zaczynają się spinać.

Tylko że rachunek trzeba zrobić na własnych danych, nie na cudzym wykresie. Trzy modele, pięć poziomów effortu, próg 272K, ucięte okno kontekstu w narzędziu i 55.4% wskaźnika oszukiwania z METR - to jest pięć zmiennych, których żaden slajd premierowy za Ciebie nie policzy.

Po drugiej stronie tego samego tygodnia stoi Claude Opus 5, wyceniony na $5 / $25 i celujący dokładnie w ten sam argument kosztowy. Konkurencja na górnej półce przestała być o benchmarkach, a zaczęła być o cenie za dowiezione zadanie.

EfektywnyDev pisze o AI w praktyce - o tym, ile naprawdę kosztuje model, a nie o tym, jak wygląda na wykresie.