OpenAI ha ridotto i prezzi API dei due modelli meno costosi della famiglia GPT-5.6, intervenendo in modo particolarmente marcato su GPT-5.6 Luna. Dal 30 luglio 2026 il prezzo standard di Luna è sceso da 1 dollaro a 0,20 dollari per milione di token in ingresso e da 6 dollari a 1,20 dollari per milione di token in uscita, con una diminuzione complessiva dell’80%. Per GPT-5.6 Terra il costo è passato da 2,50 a 2 dollari per milione di token di input e da 15 a 12 dollari per l’output, corrispondenti a una riduzione del 20%. Il prezzo di GPT-5.6 Sol, il modello più avanzato della serie, è invece rimasto invariato a 5 dollari per l’input e 30 dollari per l’output. Le stesse tariffe sono ancora applicate al precedente GPT-5.5.
La modifica arriva a circa tre settimane dalla disponibilità generale della famiglia GPT-5.6, introdotta il 9 luglio 2026 con i prezzi originari. La riduzione non riguarda soltanto la tariffa standard, ma si riflette anche sugli altri livelli di servizio previsti dalla piattaforma. Con Batch e Flex, che applicano prezzi pari alla metà di quelli standard, GPT-5.6 Luna costa ora 0,10 dollari per milione di token in ingresso e 0,60 dollari per quelli in uscita, mentre Terra viene proposto rispettivamente a 1 e 6 dollari. Per le letture di input già presenti nella cache, Luna scende a 0,01 dollari nei servizi Batch e Flex e a 0,02 dollari nella modalità standard, mentre Terra costa rispettivamente 0,10 e 0,20 dollari.
Le richieste con contesto lungo continuano a essere fatturate a un prezzo superiore rispetto a quelle con contesto breve. Per GPT-5.6 Luna la tariffa standard sale in questo caso a 0,40 dollari per milione di token in ingresso, 0,04 dollari per l’input memorizzato nella cache e 1,80 dollari per l’output. GPT-5.6 Terra costa 4 dollari per l’input, 0,40 dollari per l’input memorizzato e 18 dollari per l’output, mentre GPT-5.6 Sol arriva rispettivamente a 10, 1 e 45 dollari. Le scritture nella cache, disponibili per i modelli GPT-5.6, vengono invece fatturate a 0,25 dollari per Luna, 2,50 dollari per Terra e 6,25 dollari per Sol nei contesti brevi, con un raddoppio nei contesti lunghi.
La diminuzione incide soprattutto sulle applicazioni che effettuano un numero elevato di chiamate al modello, come i sistemi di classificazione automatica, l’estrazione di dati, l’instradamento delle richieste, la generazione di prime bozze e gli agenti che eseguono lunghe sequenze di operazioni. In questi flussi una singola istruzione dell’utente può attivare decine di richieste API, rendendo il costo del modello economico una componente determinante. Per un carico di lavoro già assegnato a Luna, il medesimo volume di token costa ora un quinto rispetto al prezzo applicato al momento del lancio.
Il nuovo prezzo di GPT-5.6 Luna è inferiore anche a quello dei modelli economici concorrenti citati nel confronto con Anthropic. Con una tariffa di 0,20 dollari per l’input e 1,20 dollari per l’output, Luna costa circa cinque volte meno di Claude Haiku 4.5 per i token in ingresso e circa quattro volte meno per quelli generati. GPT-5.6 Terra, a 2 dollari per l’input e 12 dollari per l’output, si colloca invece sotto i prezzi ordinari annunciati per Claude Sonnet 5, fissati a 3 e 15 dollari dopo la conclusione della tariffa introduttiva prevista per il 31 agosto 2026. Nella fascia superiore, GPT-5.6 Sol mantiene un prezzo di output più alto rispetto a Claude Opus 5, proposto da Anthropic a 5 dollari per l’input e 25 dollari per l’output.
Contestualmente alla revisione dei prezzi, OpenAI ha sostituito Priority Processing con Fast mode. Per GPT-5.6 Sol questa modalità può fornire una velocità fino a 2,5 volte superiore rispetto all’elaborazione standard, applicando un prezzo doppio. Il passaggio è retrocompatibile: le richieste che utilizzano ancora il valore priority vengono inoltrate automaticamente a Fast mode, senza richiedere modifiche immediate al codice, ed è possibile utilizzare sia service_tier: "priority" sia service_tier: "fast". Le tariffe per milione di token sono pari a 10 dollari in ingresso e 60 in uscita per Sol, 4 e 24 dollari per Terra e 0,40 e 2,40 dollari per Luna.
La struttura commerciale di Fast mode coincide con quella adottata da Anthropic per Opus 5, dove la maggiore velocità viene offerta fino a 2,5 volte quella standard con un raddoppio del prezzo. Anche i costi legati all’elaborazione vincolata a una specifica area geografica risultano simili: OpenAI applica un sovrapprezzo del 10% agli endpoint regionali compatibili con la residenza dei dati per i modelli pubblicati dal 5 marzo 2026, mentre Anthropic applica un moltiplicatore di 1,1 alle richieste elaborate esclusivamente negli Stati Uniti. I modelli OpenAI distribuiti tramite Amazon Bedrock vengono invece fatturati direttamente da AWS e possono avere prezzi differenti da quelli pubblicati per l’accesso diretto alle API.
La riduzione delle tariffe segue una serie di interventi sull’infrastruttura di inferenza e sugli strumenti utilizzati da Codex e ChatGPT Work. GPT-5.6 Sol è stato impiegato anche per riscrivere kernel GPU utilizzati nei sistemi di produzione di OpenAI. Insieme ad altri miglioramenti applicati ai kernel, questo lavoro avrebbe ridotto del 20% il costo complessivo necessario per servire le richieste. Il modello ha inoltre contribuito alla progettazione del proprio sistema di speculative decoding, eseguendo centinaia di esperimenti su dimensioni, struttura e funzionalità del modello di previsione impiegato per anticipare i token. Secondo OpenAI, queste modifiche hanno aumentato di oltre il 15% l’efficienza nella generazione dei token.
Un altro elemento rilevante per il contenimento dei costi riguarda la gestione degli agenti. OpenAI limita per impostazione predefinita a 10.000 token l’output restituito dagli strumenti e mantiene una cronologia visibile al modello di tipo append-only. Quando un agente ripete a ogni passaggio le medesime istruzioni e definizioni degli strumenti, le parti già elaborate possono essere recuperate attraverso il prompt caching invece di essere conteggiate ogni volta alla tariffa piena. In un’attività composta da trenta chiamate al modello, il sistema dispone quindi di altrettante opportunità per evitare l’elaborazione completa dello stesso prefisso.
La revisione arriva inoltre dopo l’introduzione di limiti rigidi alla spesa API per organizzazioni e singoli progetti. Gli amministratori possono definire un tetto mensile nel pannello di controllo e, una volta raggiunto il limite contabilizzato, le ulteriori richieste iniziano a restituire errori anziché continuare ad accumulare costi. L’abbinamento tra tariffe inferiori e limiti di spesa rende più prevedibile l’utilizzo dei modelli nei sistemi ad alto volume, lasciando comunque agli sviluppatori la scelta tra Luna, Terra e Sol in funzione della complessità richiesta da ciascuna operazione.