GPT-5.6 — это не одна модель, а три: Sol, Terra и Luna — в порядке убывания размера и стоимости. Все три имеют одинаковое контекстное окно в 1,05 миллиона токенов и одинаковый лимит вывода в 128 тысяч токенов. Названия от OpenAI говорят лишь о порядке — и ни о чём больше. 2 сентября 2026 года мы задали всем трём одинаковые вопросы через наш API, получили ответы в режиме стриминга и проверили, сколько стоил каждый запрос. Полная версия теста с двенадцатью моделями — Claude Opus 5, Kimi K3, Gemini 3.7 Flash и другими — опубликована в нашем сравнении за тот же день. Этот материал — только о семействе GPT-5.6.
Главный вывод: Terra оказалась самой быстрой по времени до первого токена среди всех двенадцати протестированных моделей — не только внутри семейства. На все три промпта она не потратила ни одного токена на рассуждения, а её ответы слепой читатель не отличил бы от ответов Sol на двух промптах из трёх. Sol оправдал свою цену ровно один раз — на вопросе, требующем суждения, — и заплатил за это десятисекундным ответом, который обошёлся почти в четыре раза дороже Terra. Luna израсходовала около десятой части цента за весь тест, не допустила ни единой ошибки, и у неё был один медленный момент, о котором стоит знать.
Промпты и настройки
Те же три промпта, что и в общем тесте, скопированные дословно из разделов «Реальные ответы» на страницах наших моделей:
- «Напиши Python-функцию для слияния пересекающихся интервалов и три коротких теста к ней. Уложи весь ответ в 40 строк кода.»
- «Примерно в 120 словах объясни начинающему основателю, когда выбрать монолит вместо микросервисов, и назови один сигнал, говорящий о том, что пора разделять.»
- «Перепиши предложение тремя способами, каждый — в явно отличающемся тоне (нейтральный, игривый, деловой): "Our app makes budgeting easy." Подпиши каждый вариант.»
Все запросы шли через NinjaChat API с ноутбука на домашнем соединении в США 2 сентября 2026 года, по одному, после прогревочного запроса к каждой модели, с temperature 0.7, лимитом вывода в 2500 токенов, стримингом с отчётом об использовании и рассуждениями на дефолтных настройках модели. Все три варианта обслуживались напрямую OpenAI. Время до первого токена — это момент появления первого видимого символа после скрытых рассуждений, поэтому задержка включает наш роутинг. Стоимость — то, что сообщил API за запрос. Единичные измерения варьируются; воспринимайте десятичные знаки как погоду, а закономерность — как климат.
Что произошло
| Размер | Промпт | Время до первого токена | Общее время | Выходные токены | Токены рассуждений | Стоимость ответа |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sol | Слияние интервалов (код) | 8,8 с | 10,7 с | 194 | 26 | $0,0046 |
| Sol | Монолит или микросервисы | 7,0 с | 10,0 с | 164 | 238 | $0,0082 |
| Sol | Три тона (переписать) | 2,2 с | 3,2 с | 47 | 0 | $0,0011 |
| Terra | Слияние интервалов (код) | 1,5 с | 2,9 с | 184 | 0 | $0,0023 |
| Terra | Монолит или микросервисы | 2,4 с | 4,6 с | 167 | 0 | $0,0021 |
| Terra | Три тона (переписать) | 2,4 с | 3,3 с | 54 | 0 | $0,0008 |
| Luna | Слияние интервалов (код) | 5,9 с | 7,2 с | 171 | 374 | $0,0007 |
| Luna | Монолит или микросервисы | 2,6 с | 4,4 с | 165 | 75 | $0,0003 |
| Luna | Три тона (переписать) | 1,6 с | 2,1 с | 44 | 0 | $0,0001 |
Три вещи бросаются в глаза.
Код оказался одинаковым. Все три модели вернули функцию слияния через сортировку и проход с тремя assert-ами, отличаясь лишь тем, возвращают ли они списки или кортежи и добавляют ли docstring. Terra справилась за 2,9 секунды без единого токена рассуждений — быстрее всех двенадцати моделей, протестированных в тот день. Sol потратил 26 токенов на рассуждения, добавил docstring и занял 10,7 секунды, большую часть которых провёл до первого символа. Luna рассуждала 374 токена и за 7,2 секунды написала самую короткую из трёх функций — это был её самый медленный ответ за день.
Sol думает, когда вопрос требует суждения. На вопросе об основателе Sol потратил 238 токенов рассуждений перед ответом, затратил семь секунд до первого токена и написал лучший абзац из трёх: «разделяй, когда чётко выделенная часть продукта регулярно требует независимого деплоя или масштабирования, а монолит ощутимо этому мешает», — и далее: «выдели только эту границу, дай ей чёткий интерфейс и владельца, а всё остальное оставь вместе». Terra сказала почти то же самое без второго предложения, за 4,6 секунды, и обошлась в четыре раза дешевле. Luna рассуждала совсем немного — 75 токенов — и её ответ содержал фразу, которую упустили двое других: сначала выдели этот компонент, «измерь улучшение» — и остановись.
На коротком копирайтинге они — одна модель. Три варианта переписки практически взаимозаменяемы. Sol и Terra начали нейтральный вариант одинаковыми семью словами: «Our app helps you manage your budget», Luna переставила ту же идею, а все три использовали «streamlines budgeting» в деловой версии. Luna ответила за 2,1 секунды и обошлась в сотую долю цента.
Цена, контекст и лимиты
Прайс-лист NinjaChat API по состоянию на 2 сентября 2026 года и итоговая стоимость трёх промптов для каждого размера.
| Размер | ID модели | Входные / выходные токены за 1M | Кешированный ввод за 1M | Контекстное окно | Макс. вывод | Стоимость трёх ответов |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sol | gpt-5.6-sol | $4 / $20 | $0,4 | 1 050 000 | 128 000 | $0,0139 |
| Terra | gpt-5.6-terra | $2 / $12 | $0,2 | 1 050 000 | 128 000 | $0,0052 |
| Luna | gpt-5.6-luna | $0,2 / $1,2 | $0,02 | 1 050 000 | 128 000 | $0,0011 |
Соотношения — вот что важно. Terra стоит вдвое дешевле Sol на входе и 60% от цены Sol на выходе; в тот день три её ответа обошлись в 37% от стоимости Sol. Luna в двадцать раз дешевле Sol на входе и в семнадцать раз на выходе, а три её ответа — примерно пятая часть от Terra. Кешированный ввод следует той же лесенке, что важно для агентов, отправляющих длинный системный промпт на каждом шаге: кешированный промпт в 50 тысяч токенов на Luna стоит десятую долю цента за вызов.
Контекст у всех трёх одинаковый — это необычно и удобно. Можно прототипировать на Luna с полным миллионом токенов контекста, а затем переключить один вызов на Sol, если ответа окажется недостаточно — не меняя при этом способ разбивки данных.
Когда использовать каждую
По умолчанию используйте Terra. Именно этот размер мы рекомендуем для нового проекта. Тот же контекст, что у Sol, никакого налога на рассуждения для задач, где они не нужны, и в тот день — самая быстрая среди трёх по коду и с отставанием в пятую секунды от Luna на вопросе об основателе. Её ответ об основателе уступал Sol на одно предложение.
Используйте Sol для запросов, где ответ — это продукт. План, который прочитает клиент; диагностика сложного бага; анализ, где пропущенная оговорка обходится дорого. Готовность Sol сделать паузу и порассуждать — именно то, что нужно в таких случаях, а десять секунд — ничто по сравнению с неверным ответом. Закладывайте бюджет: токены рассуждений тарифицируются как выходные, и тот один ответ обошёлся почти в четыре раза дороже Terra.
Используйте Luna для объёма. Классификация, извлечение данных, роутинг, массовая переработка текста, черновики для ручной правки — всё, что вы запускаете тысячи раз в день. На наших трёх промптах она не допустила ни единой ошибки, а весь набор обошёлся примерно в десятую долю цента. Учтите: Luna самостоятельно рассуждает, когда промпт к этому располагает, и на задаче с кодом это стоило ей семи секунд; если нужна скорость, устанавливайте более низкий reasoning effort в запросе.
Рабочий паттерн: роутинг на Luna, ответ на Terra, эскалация на Sol. Пусть Luna определяет, тривиален ли запрос, Terra обрабатывает стандартный случай, а небольшая доля задач, требующих настоящего обдумывания, идёт к Sol. Поскольку все три разделяют контекстное окно, эскалация — это смена одной строки с именем модели.
Вызывайте их по ID
Все три работают на NinjaChat API — OpenAI-совместимом, с одним ключом; аккаунт с подтверждённым номером телефона получает стартовый баланс $0,50. ID: gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra и gpt-5.6-luna.
curl https://www.ninjachat.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $NINJACHAT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-terra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Write a Python function that merges overlapping intervals, plus three short tests."}],
"max_tokens": 2500,
"stream": true,
"stream_options": {"include_usage": true}
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://www.ninjachat.ai/api/v1", api_key="YOUR_KEY")
def ask(model, prompt, **kw):
r = client.chat.completions.create(model=model, messages=[{"role": "user", "content": prompt}], max_tokens=2500, **kw)
u = r.usage
print(model, "output tokens:", u.completion_tokens, "reasoning tokens:", u.completion_tokens_details.reasoning_tokens)
return r.choices[0].message.content
# Cheap first pass, then escalate the same prompt with the same context.
draft = ask("gpt-5.6-luna", "Summarise this incident report in five bullets: ...")
final = ask("gpt-5.6-sol", "Summarise this incident report in five bullets: ...", reasoning_effort="high")
Объект usage в каждом ответе отдельно сообщает о токенах рассуждений и видимом выводе — так можно точно отследить, куда уходят деньги Sol. Актуальная цена каждого ID доступна через GET https://www.ninjachat.ai/api/v1/models без ключа. А если хочется просто пообщаться с моделями, все три доступны и на потребительской стороне: Sol, Terra и Luna — на платном плане.
Часто задаваемые вопросы
В чём разница между GPT-5.6 Sol, Terra и Luna? В размере и цене. Sol — самая большая и мощная, Terra — средняя, Luna — самая маленькая и дешёвая. Все три имеют одинаковое контекстное окно в 1,05 миллиона токенов и лимит вывода в 128 тысяч токенов, так что выбор — это вопрос соотношения качества и стоимости, а не того, что «вмещается».
Достаточно ли GPT-5.6 Terra для написания кода? В нашем тесте 2 сентября 2026 года она написала ту же функцию слияния интервалов, что и Sol, с рабочими тестами, за 2,9 секунды и без единого токена рассуждений. Для повседневных функций — это именно тот размер. Эскалируйте на Sol для архитектурных вопросов или багов, требующих настоящего обдумывания.
Почему Sol стоил значительно дороже на одном промпте? Рассуждения. На вопросе об основателе Sol сгенерировал 238 токенов рассуждений перед тем, как написать 164 видимых, а токены рассуждений тарифицируются как выходные. На переписке он не потратил ни одного и обошёлся примерно столько же, сколько Terra.
Сколько стоит GPT-5.6 через API? На NinjaChat API по состоянию на 2 сентября 2026 года: Sol — $4 за ввод и $20 за вывод на миллион токенов, Terra — $2 и $12, Luna — $0,20 и $1,20; кешированный ввод — десятая часть от входной цены. Цены актуальны на endpoint моделей и могут меняться — проверяйте перед бюджетированием.
Можно ли переключаться между размерами без изменения кода? Да. У них одинаковое контекстное окно и одинаковый API-интерфейс, поэтому переключение — это замена строки с названием модели. Паттерн эскалации из примера на Python выше — вся суть этого подхода.
Рассуждает ли Luna? Иногда, по умолчанию. На промпте с кодом она потратила 374 токена рассуждений, на вопросе об основателе — 75, на переписке — ноль. Если нужна скорость на задачах, которые провоцируют размышления, понижайте reasoning effort в запросе.