Přeskočit na obsah
Čísla 2 min čtení

OpenAI snížila ceny modelů GPT-5.6 Luna a Terra, aniž vydala nový model

Od 30. července stojí GPT-5.6 Luna o 80 procent méně a Terra o 20 procent méně než dřív; OpenAI to zdůvodňuje úsporami v provozu, ne novým modelem. Čínský DeepSeek mezitím drží ceny modelu V4 Flash na zlomku téhle úrovně.

Od 30. července platí u OpenAI nové ceny pro dva ze tří modelů rodiny GPT-5.6: Luna zlevnila o 80 procent, Terra o 20 procent. Firma to oznámila na vlastním blogu a jako důvod uvedla úspory v provozu, ne vydání nové generace – model zůstal stejný. Ve stejném týdnu drží čínský DeepSeek ceny svého modelu V4 Flash na zlomku téhle úrovně, přímou souvislost mezi oběma kroky ale OpenAI nikde netvrdí.

Serverová skříň s výpočetními racky v datovém centru
Serverovna s výpočetními racky. Foto: BalticServers.com, Wikimedia Commons (CC BY-SA 3.0)

Co se u OpenAI změnilo

Podle oznámení Advancing the price-performance frontier with GPT-5.6 platí od 30. července v API tyto ceny za milion tokenů: Terra 2 dolary za vstup a 12 dolarů za výstup, Luna 0,20 dolaru za vstup a 1,20 dolaru za výstup. Cena modelu Sol, nejvýkonnějšího ze tří, se nemění; místo toho dostal nový režim Fast, který je až 2,5krát rychlejší za dvojnásobek ceny.

Kolik modely stály předtím, OpenAI přímo neuvedla, jen procenta slevy. Ze vzorce stará cena = nová cena / (1 − sleva) vychází dopočet: Luna stála 1 dolar za milion vstupních tokenů a 6 dolarů za milion výstupních, Terra 2,50 a 15 dolarů. Je to vlastní přepočet z čísel, která OpenAI zveřejnila, ne údaj od ní samotné.

DeepSeek počítá jinak

DeepSeek mezitím prodává přístup ke svému modelu V4 Flash (aktuální revize DeepSeek-V4-Flash-0731, o jejíž licenci MIT psal aisvetem.cz 31. července) podle vlastního ceníku. Podle stránky Models & Pricing stojí milion vstupních tokenů 0,14 dolaru bez využití mezipaměti a jen 0,0028 dolaru, když model rozpozná stejný začátek požadavku z předchozího volání (zásah do mezipaměti, cache hit); milion výstupních tokenů stojí 0,28 dolaru. Model má 284 miliard parametrů celkem, ale při jednom průchodu jich pracuje jen 13 miliard – je to řídká směs expertů (mixture of experts, MoE), která pro každý dotaz aktivuje jen část sítě. Kontextové okno má milion tokenů, stejně jako oba modely OpenAI.

Ceník DeepSeeku navíc počítá s cenou podle špičky provozu: v hodinách 9.00 až 12.00 a 14.00 až 18.00 pekingského času má být cena dvojnásobná oproti běžné sazbě. Přesné datum, od kdy se to začne počítat, dokumentace zatím neuvádí – jen že jde o chystanou změnu.

Kolik stojí stejný úkol

Aby šly ceny srovnat napřímo, stačí zvolit vzorový dotaz a spočítat ho pro všechny tři modely stejně. Pro dotaz s 10 000 vstupními a 2 000 výstupními tokeny (poměr pět ku jedné, obvyklý u agentních úloh, kde model čte hodně kódu a píše málo) vychází: DeepSeek V4 Flash 0,196 centu, GPT-5.6 Luna 0,44 centu, GPT-5.6 Terra 4,4 centu. Terra stojí přesně desetkrát víc než Luna, a to platí bez ohledu na zvolený poměr vstupu a výstupu – cena za vstup i cena za výstup je u Terry přesně desetinásobek Luniny ceny. DeepSeek V4 Flash vyjde proti Luně asi 2,2krát levněji.

Odkud je srovnání s konkurencí

OpenAI ve stejném textu tvrdí, že Luna na úloze Agents' Last Exam poráží model Fable 5 při zhruba o 99 procent nižší ceně za úkol. Číslo pochází z indexu Artificial Analysis Intelligence Index verze 4.1, tedy od nezávislého hodnotitele – ale který graf a které srovnání zveřejní, si vybrala firma, jež z něj vychází lépe. Přímou souvislost mezi zlevněním a konkurencí DeepSeeku OpenAI nikde netvrdí. Ve svém oznámení mluví jen o úsporách v tom, jak modely běží a jak je obsluhuje infrastruktura – včetně toho, že si model Sol sám přepsal část výpočetních jader a snížil tím náklady na provoz o 20 procent.

Diskuse

Zatím tu nikdo nediskutuje. Můžete být první.

Napsat příspěvek

Diskutovat můžete i bez účtu. S registrací se ale příspěvek zveřejní hned a nemusíte pokaždé vyplňovat jméno. Účet už máte? Přihlaste se.

Nezveřejňujeme ho, slouží jen redakci.

Podporuje zápis Texy: **tučně**, *kurzíva*, odrážky, odkazy.

Dál k tématu

  1. Čísla

    LongCat-Flash-Lite-Sparse má pod MIT 138 GB vah a plné okno přidá dalších 16 GB

    Meituan dal 31. července na Hugging Face váhy modelu LongCat-Flash-Lite-Sparse. Má 69 miliard parametrů, licenci MIT bez jakýchkoli prahů a kontextové okno 983 040…

  2. Čísla

    Po záměně průměru za nejslabší výsledek se první pětka HELM Lite vymění celá

    Pořadí modelů v žebříčku závisí na tom, jak se dílčí výsledky slijí do jednoho čísla. Práce ze sborníku workshopu GEM přepočítala dva veřejné žebříčky HELM podle…

  3. Čísla

    vLLM 0.26.0 bere tři až sedm bitů na váhu, jenže dva bity model v měření položily

    Nástroje pro běh jazykových modelů zmenšují váhy skoro vždy na osm nebo čtyři bity. Vydání vLLM 0.26.0 z 27. července 2026 přidalo dvě schémata, která ke kratším šířkám…

  4. Čísla

    Výsledek fontu proti sběru dat se mezi čtyřmi filtry liší víc než třicetkrát

    Projekt ShieldFont zaměňuje slova ve zdroji stránky, aby robotům sbírajícím trénovací data podstrčil jiný text než čtenáři. Jeho vlastní měření v repozitáři zkoušelo…