OpenAI je predstavio modele GPT-6 Sol i GPT-6 Luna, namenjene različitim vrstama poslova. Za kompanije koje ih ugrađuju u svoje aplikacije najvažnija novost je cena: korišćenje preko API-ja je jeftinije u odnosu na odgovarajuće modele iz serije GPT-5.6. Kompanija navodi i da Sol pravi manje činjeničnih grešaka, na osnovu sopstvenog testa.
API omogućava programerima i kompanijama da AI model koriste u svom sajtu ili softveru. Cena zavisi od broja tokena, jedinica kojima se obrađuju ulazni tekst i odgovor modela.
Prema cenovniku OpenAI-ja, standardna cena za GPT-6 Sol iznosi dva dolara za milion ulaznih i 10 dolara za milion izlaznih tokena. Za GPT-6 Luna cene su 0,10 i 0,50 dolara. Ove tarife važe za zahteve sa najviše 272.000 ulaznih tokena; duži zahtevi i pojedini načini obrade imaju drugačije cene.
OpenAI navodi da je API korišćenje novih modela upola jeftinije u odnosu na promotivne cene njihovih prethodnika. Kod modela Sol obe cene po milion tokena zaista su prepolovljene. Kod Lune cena ulaznih tokena pala je sa 0,20 na 0,10 dolara, dok je cena izlaznih smanjena sa 1,20 na 0,50 dolara.
Sol za zahtevnije zadatke, Luna za veliki obim posla
Sol je namenjen složenijim zadacima, uključujući programiranje. Luna je jeftiniji izbor za usmerene poslove koji se ponavljaju u velikom obimu. Za kompaniju koja bira model, razlika je u tome koliko zahtevan posao želi da obavi i koliko će je koštati obrada velikog broja zahteva.
- Wiener Städtische osiguranje i „Ekoopština“ u partnerstvu za održivu mobilnost
- Seka Sablić, cimeri i (ne)plaćena kirija u novoj seriji 1A
- METRO Gastro Trends: Srpska gastronomija ide uzlaznom putanjom
- OD DOMAĆE PROIZVODNJE DO POLICE – AUTENTIČAN UKUS SVE BLIŽE POTROŠAČIMA
- AI agent OpenAI-ja probio australijski državni portal: Da li je ovo upozorenje za novu eru sajber bezbednosti?
OpenAI tvrdi da GPT-6 Sol na njegovom internom testu pravi oko upola manje činjeničnih grešaka od prethodnog modela i da se po tom merilu približava modelu GPT-6 Astra. Test je zasnovan na anonimizovanim razgovorima u kojima su korisnici ranije prijavili greške. Kompanija naglašava da takvi razgovori nisu reprezentativan uzorak uobičajene upotrebe, pa rezultat ne treba tumačiti kao opštu stopu grešaka modela.
