OpenAI obniżyło w czwartek 30 lipca stawki dwóch tańszych modeli z rodziny GPT-5.6, trzy tygodnie po tym, jak trafiły do powszechnej sprzedaży. Luna potaniała pięciokrotnie, Terra o jedną piątą, a flagowy Sol został przy dotychczasowej cenie.
Kluczowe fakty:
- OpenAI obniżyło 30 lipca ceny dwóch modeli z rodziny GPT-5.6: Luna potaniała o 80% (z 1 dolara do 0,20 dolara za milion tokenów wejściowych), a Terra o około 20% (z 2,50 dolara do 2 dolarów), podczas gdy flagowy Sol pozostał bez zmian.
- Obniżka obejmuje wszystkie warstwy cennika – przetwarzanie wsadowe i tryb Flex kosztują połowę stawki standardowej, co oznacza, że Luna schodzi do 10 centów za milion tokenów wejściowych w tych trybach.
- Dzień przed ogłoszeniem obniżek, 29 lipca, OpenAI opublikowało wpis inżynierski, w którym pięcioro członków zespołu technicznego opisało optymalizacje w warstwie inferencji jako źródło oszczędności umożliwiających zmianę cennika.
To nie jest kosmetyczna korekta cennika. Obniżka o 80 procent na modelu, który obsługuje największy wolumen ruchu produkcyjnego, zmienia rachunek opłacalności całych klas zadań. Klasyfikacja dokumentów, routing zgłoszeń, pierwsza wersja tekstu, długie pętle agentowe, w których jedno polecenie użytkownika wyzwala kilkadziesiąt wywołań modelu. Wszystko to nagle kosztuje piątą część tego, co kosztowało w środę.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Nowy cennik w liczbach
Stawki standardowe za milion tokenów wejściowych i wyjściowych wyglądają teraz tak:
- GPT-5.6 Luna: 0,20 dolara i 1,20 dolara, wcześniej 1 dolar i 6 dolarów
- GPT-5.6 Terra: 2 dolary i 12 dolarów, wcześniej 2,50 dolara i 15 dolarów
- GPT-5.6 Sol: 5 dolarów i 30 dolarów, bez zmian
Obniżka schodzi przez wszystkie warstwy cennika, nie tylko przez stawkę podstawową. Przetwarzanie wsadowe i tryb Flex kosztują połowę ceny standardowej, więc Luna schodzi tam do 10 centów za wejście i 60 centów za wyjście. Odczyt z pamięci podręcznej promptu to 2 centy za milion tokenów na Lunie i 20 centów na Terze. Zapytania z długim kontekstem rozliczane są podwójną stawką wejściową i półtorakrotną wyjściową, co daje 40 centów i 1,80 dolara na Lunie. Klienci rozliczający się przez Amazon Bedrock płacą według stawek AWS, które OpenAI wprost wyłącza spod swojego cennika. Nowe ceny miały tam wchodzić stopniowo w ciągu tego samego dnia.
Zmiana obejmuje też abonamenty. Ceny ChatGPT i Codeksa zostają bez ruchu, ale użycie Terry i Luny zżera teraz mniej kredytów z przydzielonego limitu.
Model, który sam obniżył sobie koszt
Dzień wcześniej, 29 lipca, OpenAI opublikowało wpis inżynierski wyjaśniający, skąd wzięły się pieniądze na tę obniżkę. Pięcioro członków zespołu technicznego opisało optymalizacje w warstwie inferencji i w tak zwanym agentowym harnessie, czyli warstwie orkiestracji napisanej w Ruście, która spina modele z narzędziami i środowiskiem użytkownika. Z niej korzystają zarówno Codex, jak i ChatGPT Work.
Najciekawszy jest sposób, w jaki te optymalizacje powstały. GPT-5.6 Sol, uruchomiony wewnątrz Codeksa, samodzielnie przepisał produkcyjne kernele GPU firmy, czyli kod wykonujący operacje matematyczne modelu. OpenAI szkoliło ten model pod kątem pisania w Tritonie i Gluonie, dwóch otwartych językach programowania kart graficznych, które sama utrzymuje. Efekt: koszt obsługi modelu od końca do końca spadł o 20 procent. Sol przeprojektował również własny model szkicujący do dekodowania spekulacyjnego, przeprowadzając w tym celu setki eksperymentów, uruchamiając i nadzorując trening oraz reagując na awarie sprzętu i niestabilności. To podniosło wydajność generowania tokenów o ponad 15 procent.
Druga część oszczędności siedzi w harnessie. Wyjście z narzędzia jest domyślnie obcinane do 10 tysięcy tokenów, a historia widoczna dla modelu jest tylko dopisywana na końcu, nigdy wstawiana w środek. Dzięki temu pętla agentowa, która przy każdym kroku wysyła te same instrukcje i definicje narzędzi, trafia w pamięć podręczną promptu zamiast płacić pełną stawkę wejściową. Przy zadaniu wymagającym trzydziestu zapytań to trzydzieści okazji, żeby nie liczyć drugi raz tego samego.
Klienci OpenAI już przeliczyli
W komunikacie znalazły się wypowiedzi partnerów, którzy testowali modele przed obniżką. Michele Catasta, prezes i szef działu AI w Replit, poszedł najdalej:
„GPT-5.6 Luna to najbliższy punkt, do jakiego dotarliśmy w stronę inteligencji zbyt taniej, by ją rozliczać. Nigdy nie widziałem, żeby model tak tani był tak mocny” / „GPT‑5.6 Luna is the closest we’ve come to intelligence too cheap to meter.”
Konkretniejsze liczby podał Sid Pardeshi, dyrektor techniczny i współzałożyciel Blitzy. Według jego relacji przejście na Lunę pozwoliło zamienić pojedyncze wywołanie ze strukturalnym wyjściem na pełną pętlę agentową z wywoływaniem narzędzi, a wykorzystanie pamięci podręcznej promptu wzrosło z 24 do 90 procent. Na tysiącach wywołań produkcyjnych model obsłużył 2,2 razy więcej kontekstu przy 8,5 razy mniejszej liczbie tokenów wyjściowych i o 87 procent niższym koszcie niż GPT-5.4 mini. Notion z kolei raportuje, że Terra daje jakość porównywalną z GPT-5.5 przy połowie kosztu zadania i o 60 procent krótszym czasie.
Warto pamiętać, kto te dane podaje. To wypowiedzi zebrane i opublikowane przez OpenAI w materiale marketingowym, nie niezależne testy porównawcze.
Obserwuję rynek modeli językowych od kilku lat i ten ruch czytam jako coś więcej niż promocję. OpenAI mówi wprost, że jego własny model przepisał kod, który obniżył koszt obsługi tego samego modelu. To pętla, która się zaciska: im lepsze modele, tym szybciej znajdują oszczędności, tym taniej można je udostępnić, tym więcej ludzi ich używa. Brzmi jak dobra wiadomość dla każdego, kto płaci rachunki za tokeny.
Mam jednak dwa zastrzeżenia. Pierwsze dotyczy weryfikowalności. Wszystkie liczby w tej historii, te 20 procent oszczędności na obsłudze i te 15 procent na generowaniu tokenów, pochodzą od OpenAI i dotyczą wewnętrznej infrastruktury OpenAI. Nikt z zewnątrz ich nie sprawdzi. Traktuję je jako deklarację producenta, nie jako pomiar.
Drugie jest poważniejsze. Sol został przy pięciu i trzydziestu dolarach, choć to on rzekomo wygenerował te oszczędności. Obniżka dotyczy modeli, w których OpenAI walczy z Google, Anthropikiem i chińską konkurencją o wolumen. Na szczycie, gdzie realnej alternatywy jest mniej, cena stoi. Pytanie, które sobie zadaję: czy to jeszcze przekazywanie oszczędności klientom, czy już bardzo precyzyjnie wycelowana wojna cenowa? Bo jeśli to drugie, to za rok warunki mogą wyglądać inaczej.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Jak to wygląda przy cenniku Anthropic
Po obniżce Luna schodzi wyraźnie poniżej najtańszego opublikowanego modelu Anthropiku. Haiku 4.5 kosztuje 1 dolara za wejście i 5 dolarów za wyjście, czyli pięć razy więcej na wejściu i ponad cztery razy więcej na wyjściu. To największa różnica w całym zestawieniu.
W środku stawki obraz jest mniej jednoznaczny, niż mogłoby się wydawać. Claude Sonnet 5 ma teraz cenę wprowadzającą 2 dolary i 10 dolarów, obowiązującą do 31 sierpnia 2026 roku. Do tego dnia Terra jest z nim na równi na wejściu i o 2 dolary droższa na wyjściu. Po tej dacie Sonnet wraca do 3 i 15 dolarów i wtedy Terra staje się tańsza po obu stronach. Na szczycie Sol kosztuje tyle samo co Opus 5 na wejściu, ale 30 dolarów zamiast 25 na wyjściu. Fable 5, najdroższy model Anthropiku, stoi przy 10 i 50 dolarach.
Oba cenniki zbliżają się do siebie także w rzeczach drobniejszych. Za przetwarzanie przypięte do regionu OpenAI dolicza 10 procent przy modelach wydanych 5 marca 2026 roku lub później, Anthropic rozlicza inferencję ograniczoną do USA według mnożnika 1,1.
Fast mode zamiast Priority Processing
Ten sam wpis w dokumentacji wycofuje Priority Processing i wprowadza w jego miejsce tryb Fast. Dla Sola oznacza to prędkość do 2,5 razy wyższą niż standardowa przy dwukrotnej cenie i bez zmiany w samej inteligencji modelu. Zmiana jest wsteczna kompatybilna, więc zapytania oznaczone wcześniej jako priorytetowe trafiają do nowego trybu bez ruszania kodu. Stawki trybu Fast to 10 i 60 dolarów dla Sola, 4 i 24 dolary dla Terry oraz 40 centów i 2,40 dolara dla Luny.
Anthropic sprzedaje dokładnie ten sam produkt pod tą samą nazwą i na tych samych warunkach: tryb fast dla Opusa 5, do 2,5 razy szybciej, dwukrotna cena. Dwa cenniki, które jeszcze rok temu różniły się strukturą, zaczynają wyglądać jak swoje odbicia.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Co to oznacza dla polskich firm?
Rachunek za tokeny przestaje być głównym hamulcem. Z badania NBP „Szybki Monitoring” wynika, że w drugim kwartale 2026 roku narzędzia sztucznej inteligencji stosowało 42 procent polskich przedsiębiorstw, wobec 14 procent pod koniec 2024 roku. W usługach było to 46 procent, w budownictwie i handlu po 38 procent, a wśród dużych firm 59 procent. Jednocześnie 35 procent ankietowanych w ogóle nie analizowało jeszcze możliwości zastosowania tej technologii, a w grupie mikro i małych firm odsetek ten sięgał 46 procent.
Polski Instytut Ekonomiczny wskazywał wcześniej, że co piąta firma, która nie wdrożyła AI, wymienia zbyt wysokie koszty jako główną przeszkodę. Wśród firm już korzystających z tych narzędzi ten odsetek jest niemal dwukrotnie niższy. To rozjeżdżanie się percepcji i doświadczenia mówi sporo. Cena modelu rzadko bywa realnym problemem, ale bywa wygodną wymówką.
Piszę o tym, bo obniżka o 80 procent tę wymówkę właśnie zabiera. Przy stawce 20 centów za milion tokenów wejściowych przetworzenie dużego zbioru dokumentów kosztuje mniej niż godzina pracy stażysty. Sprawdziłem to na typowym scenariuszu: dziesięć tysięcy krótkich zgłoszeń klienckich do sklasyfikowania to teraz wydatek liczony w pojedynczych dolarach, a nie w dziesiątkach.
Realne koszty polskich wdrożeń leżą gdzie indziej i tam się nie zmieniły. To integracja z systemami, przygotowanie danych, testy regresji, logowanie działań, zgodność z RODO i AI Act, wreszcie przekonanie zespołu, żeby z narzędzia korzystał. Firmy wdrażające AI same to zresztą pokazują, wskazując brak gotowości kadry i potrzebę szkoleń częściej niż cenę technologii.
Trzy rzeczy, na które patrzyłbym w praktyce:
- Jeśli macie zadania puszczane hurtowo na droższym modelu tylko dlatego, że tak było prościej, to teraz jest moment na przepięcie ich na najtańszy poziom i porównanie jakości na własnych danych
- Tryb wsadowy i Flex dają połowę ceny standardowej, więc wszystko, co nie musi odpowiadać natychmiast, powinno tam trafić
- OpenAI uruchomiło 22 lipca twarde limity wydatków dla organizacji i projektów w API, z miesięcznym pułapem, po którego przekroczeniu zapytania zaczynają zwracać błąd. Przy tak tanich modelach łatwiej o ruch, którego nikt nie zaplanował, więc pułap warto ustawić zanim rachunek zaskoczy
Ostatnia uwaga. Anthropic zmienia cennik Sonnetu 5 z końcem sierpnia, OpenAI właśnie przestawiło swój, Google i Microsoft rozbudowują tańsze warstwy dla klientów firmowych. Wybór modelu na podstawie cennika sprzed kwartału to dziś decyzja podjęta na nieaktualnych danych. Sprawdzajcie stawki przed każdą większą migracją, bo w tej branży pół roku to epoka.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz źródeł pierwotnych, w tym oficjalnego komunikatu OpenAI z dnia 30.07.2026, wpisu inżynierskiego OpenAI z dnia 29.07.2026 oraz aktualnego cennika API OpenAI. Stawki Anthropiku zweryfikowano na oficjalnej stronie cennika Claude. Wykorzystano również doniesienia CNBC, Reutersa, Quartz i Unite.AI. Dane o polskim rynku pochodzą z badania NBP „Szybki Monitoring analiza sytuacji sektora przedsiębiorstw”, cytowanego przez wnp.pl, oraz z raportów Polskiego Instytutu Ekonomicznego i GUS. Cytat Michele Catasty, prezesa i szefa działu AI w Replit, został zweryfikowany z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o cenniku modeli GPT-5.6 i reakcjach konkurencji.
