OpenAI срезала цену Luna на 80% — и это признание слабости
OpenAI обвалила цену GPT-5.6 Luna на 80% и Terra на 20% через три недели после запуска. Разбираем ценовую войну с DeepSeek и Google в таблице тарифов за миллион токенов.
Влад Макаровпроверил и опубликовал
Три недели. Столько прошло между запуском линейки GPT-5.6 и моментом, когда OpenAI обвалила цену её младшей модели на 80%. Обычно скидки приходят через месяцы после релиза, когда модель успевает устареть. Здесь же компания фактически призналась: держать прежний прайс на утилитарный сегмент стало невозможно. Об изменениях Сэм Альтман объявил в X как о «крупных снижениях цен».
Что именно подешевело
OpenAI режет цены двух моделей из фронтир-серии GPT-5.6. Luna — самая маленькая и быстрая — падает на 80%: с прежних $1 за миллион входных токенов и $6 за миллион выходных до $0.20 и $1.20. Terra, средний тариф, дешевеет на 20% — до $2 и $12. Флагманский Sol не трогают вовсе: он остаётся на $5 и $30.
Зато к Sol добавили премиальный режим Fast за двойную цену — $10 и $60 за миллион токенов. По словам OpenAI, он даёт до 2,5 раза больше пропускной способности без изменения интеллекта модели. То есть скорость теперь продают отдельным продуктом, а не встроенной характеристикой.
В пересчёте на комбинированную цену вход-плюс-выход картина такая: Luna стоит в десять раз дешевле Terra, а Terra — на 60% дешевле стандартного Sol. Это заметно раздвигает три тарифа GPT-5.6, которые раньше стояли гораздо ближе друг к другу.
Где Luna теперь на рынке
Ключевой момент — не сама скидка, а то, куда она перемещает Luna. Раньше модель сидела в середине рынка. Теперь её комбинированная цена $1.40 за миллион токенов ставит её ниже Gemini 3.5 Flash-Lite от Google ($2.80) и далеко ниже Gemini 3.6 Flash ($9). Luna обошла по цене даже собственные GPT-5.4 и Terra.
Вот как выглядит фронтир-рынок после пересчёта — цены за миллион токенов, суммарно вход плюс выход:
| Модель | Вход ($/1M) | Выход ($/1M) | Всего ($/1M) |
|---|---|---|---|
| MiMo-V2.5 Flash (Xiaomi) | 0.10 | 0.30 | 0.40 |
| deepseek-v4-flash | 0.14 | 0.28 | 0.42 |
| deepseek-v4-pro | 0.435 | 0.87 | 1.305 |
| GPT-5.6 Luna | 0.20 | 1.20 | 1.40 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 0.30 | 2.50 | 2.80 |
| Kimi K3 (Moonshot) | 3.00 | 15.00 | 18.00 |
| Claude Opus 5 | 5.00 | 25.00 | 30.00 |
| GPT-5.6 Sol — Standard | 5.00 | 30.00 | 35.00 |
| Claude Fable 5 / Mythos 5 | 10.00 | 50.00 | 60.00 |
| GPT-5.6 Sol — Fast | 10.00 | 60.00 | 70.00 |
Важная оговорка: OpenAI по-прежнему не самая дешёвая на рынке в пересчёте на голый токен. MiMo-V2.5 Flash от Xiaomi и флеш-модель DeepSeek остаются дешевле. Но 80-процентная скидка впервые затащила фронтир-модель OpenAI в один ценовой ярус с малыми моделями от Google, Xiaomi, DeepSeek и MiniMax.
Откуда взялось давление
Причину OpenAI особо не скрывает. По данным расследования CNBC, китайские модели захватили 46% использования корпоративных токенов США на платформе OpenRouter, временами обгоняя модели американского происхождения. Это уже не про предпочтения, а про экономику: DeepSeek V4 Pro стоит $0.435 / $0.87 за миллион благодаря стоящей скидке в 75%, Kimi K3 — $3 / $15.
Установив Luna на $0.20 / $1.20, OpenAI обошла DeepSeek по входным токенам, хотя по выходным осталась дороже. И ответ уже прилетел в тот же день: DeepSeek выкатила V4 Flash «0731», которая по индексу Artificial Analysis отстаёт от Luna всего на один пункт, но стоит примерно на 60% дешевле за задачу — даже после скидки OpenAI. Разрыв держится в том числе за счёт 98-процентной скидки на кеш у DeepSeek против отраслевого стандарта в 90%.
Три стратегии одной войны
Любопытнее всего, что три ведущие лаборатории отвечают на одно и то же давление по-разному. OpenAI напрямую режет цену за токен. Google, выпустив Gemini 3.6 Flash, давит не ценником, а сокращением расхода токенов и числа вызовов инструментов — по его данным, до 65% экономии на длинных инженерных задачах. Anthropic же вообще не трогала ценник Opus: вместо этого она заменила Opus 4.8 более способной Opus 5 по той же ставке $5 / $25, фактически снизив цену за единицу интеллекта, а не за токен. При этом Opus 5 остаётся примерно на уровне GPT-5.6 Sol по производительности и на 6% дешевле.
Все три подхода целятся в один и тот же показатель — полную стоимость выполнения реальной задачи в продакшене, а не рекламную цену отдельного токена.
Что это меняет
Главный вывод: доступ к фронтир-уровню перестал быть точкой конкуренции. Раньше побеждал тот, у кого умнее модель. Теперь вопрос в том, насколько дёшево и предсказуемо эта модель работает в продакшене — особенно на высоконагруженных сценариях вроде кодинг-агентов, документных систем и автоматических пайплайнов, где мелкая разница в цене токена множится на миллионы вызовов.
Когда фронтир-лаборатория уровня OpenAI вынуждена переоценить свою модель на 80% меньше чем через месяц после запуска, это откровенное признание: одной только способности модели для удержания корпоративных клиентов уже недостаточно. Ров, который раньше защищал премиальные цены, на глазах мелеет — и заливают его дешёвой инференс-водой из Китая.
