OpenAI hat zwei neue Modelle nachgelegt. GPT-6 Luna ist das günstige Modell für den Alltag, GPT-6.1 Sol rückt nah an GPT-6 Astra heran und kostet ein Fünftel davon. Beide sind ab sofort auf ChatX verfügbar und ersetzen die bisherige 5.6-Reihe. Am meisten ändert sich für Nutzer von GPT-5 nano, denn dieses Modell gibt es auf ChatX nicht mehr.
Die neue GPT-Auswahl auf ChatX
Unter GPT stehen ab heute genau drei Modelle zur Wahl. GPT-5.6 Terra und GPT-5.6 Luna sind aus der Liste verschwunden, bestehende Chats mit diesen Modellen bleiben natürlich erhalten. Die Tabelle zeigt, wofür welches Modell gedacht ist und wie die Tokenkosten zueinander stehen.
| Modell | Einsatz | Tiefe des Denkens | Tokenkosten |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | Alltagsfragen, Zusammenfassungen, kurze Texte, Bilder verstehen | Aus, Niedrig, Mittel, Hoch | rund ein Zwanzigstel von Sol |
| GPT-6.1 Sol | Programmierung, Dokumente, mehrstufige Aufgaben, Websuche | Niedrig, Mittel, Hoch | rund ein Fünftel von Astra |
| GPT-6 Astra | Die schwierigsten Aufgaben ohne Kompromisse | Niedrig, Mittel, Hoch | Referenz |
Was GPT-6.1 Sol kann
GPT-6.1 Sol ist die überarbeitete Fassung des eine Woche zuvor vorgestellten GPT-6 Sol. ChatX hat direkt die neue Version übernommen. OpenAI beschreibt sie als Intelligenz fast auf Astra-Niveau für ein Fünftel des Preises. Die veröffentlichten Tests stützen das in den meisten Bereichen.
- Programmierung: Bei DeepSWE v1.1, einem Test mit langen Aufgaben in echten Codebasen, erreicht GPT-6.1 Sol das Niveau von GPT-6 Astra bei rund einem Fünftel der Kosten pro Aufgabe, 6,4 Prozentpunkte mehr als der Vorgänger.
- Dokumente: Bei GDP.pdf, wo Modelle Fragen zu komplexen PDFs mit Tabellen, Grafiken und Kleingedrucktem beantworten, schlägt GPT-6.1 Sol Claude Opus 5.5 und liegt nur knapp hinter Astra. Das ist für den Dokument-Chat auf ChatX der wichtigste Wert.
- Arbeitsabläufe: Bei AutomationBench liegt GPT-6.1 Sol auf der Stufe Mittel 2,2 Prozentpunkte vor Claude Opus 5.5, zu rund einem Drittel der Kosten.
- Faktentreue: Bei bewusst schwierigen Prompts macht GPT-6.1 Sol in 4,1 Prozent der Antworten einen Sachfehler. Astra kommt auf 4,0 Prozent, der Vorgänger lag bei 4,5 Prozent.
- Ehrlichkeit: Wenn ein Suchwerkzeug ausfällt, verschweigt GPT-6.1 Sol das nur in 2,1 Prozent der Fälle, der Vorgänger in 4,9 Prozent.
Eine Einschränkung nennt OpenAI selbst. Bei wissenschaftlichen Aufgaben wie Datenanalyse und Simulation bleibt Astra vorn, dort lohnt sich das teurere Modell.
Wo GPT-6 Luna reicht
GPT-6 Luna ist der Nachfolger von GPT-5.6 Luna und kostet die Hälfte davon. Es wurde mit denselben Methoden trainiert wie Astra und übernimmt dessen klareren Stil mit kürzeren Antworten und weniger Fachjargon. In den Tests ist Luna erstaunlich stark für seine Preisklasse.
- Code: Bei DeepSWE erreicht GPT-6 Luna mit maximalem Aufwand 66,6 Prozent und liegt damit auf Höhe von Claude Opus 5 und Claude Fable 5 bei mittlerem Aufwand, pro Aufgabe aber 93 beziehungsweise 96 Prozent günstiger.
- Fakten: Bei höherem Denkaufwand erreicht Luna die Fehlerquote von GPT-5.6 Sol zu etwa einem Hundertstel der Kosten.
- Geschäftsabläufe: Bei AutomationBench verbessert sich Luna gegenüber dem Vorgänger um 5,4 Prozentpunkte bei 58 Prozent niedrigeren Kosten pro Aufgabe.
Eine Schwäche sollte man kennen. Fällt bei einer Aufgabe das Suchwerkzeug aus, verschweigt Luna das in 28,7 Prozent der Fälle und rät stattdessen. Wer auf ChatX die Websuche einschaltet, fährt deshalb mit GPT-6.1 Sol sicherer.
GPT-5 nano geht, das Tageskontingent bleibt
Bisher war GPT-5 nano auf ChatX das Gratis-Modell. Diesen Platz übernimmt GPT-6 Luna, allerdings nicht kostenlos. Luna kostet Token, aber sehr wenige. In unserem Test kostete eine Erklärung mit rund 120 Wörtern Antwort 21 Token, dieselbe Frage an GPT-6.1 Sol 403 Token. Angemeldete Nutzer erhalten täglich 10.000 Token als Kontingent, das reicht bei Luna für mehrere hundert solcher Antworten am Tag. Gäste starten mit einem einmaligen Guthaben in gleicher Höhe. Wer ein Abo hat, nutzt GPT-6 Luna weiterhin kostenlos, dort bleibt das grüne „Kostenlos“ neben dem Modell stehen.
Bei GPT-6.1 Sol hat ChatX die Preissenkung vom Anbieter entsprechend übernommen. Die gleiche Anfrage kostet ab jetzt halb so viele Token wie zuvor mit GPT-5.6 Sol. Wer bisher aus Kostengründen bei nano geblieben ist, bekommt mit Luna ein deutlich stärkeres Modell zu einem Bruchteil dessen, was Sol kostet.
Ein Test für den Umstieg
Stell dieselbe Frage einmal mit GPT-6 Luna auf der Stufe Aus und einmal mit GPT-6.1 Sol auf Niedrig, etwa die Zusammenfassung eines längeren Textes. Danach lohnt ein Blick in die Token-Übersicht in der Seitenleiste. Der Unterschied im Verbrauch ist groß, der Unterschied in der Antwort oft klein. Genau dort zeigt sich, welches Modell für die eigene Arbeit reicht.