नए मॉडल की सबसे बड़ी खासियत इनकी API कीमत है। OpenAI की आधिकारिक जानकारी के मुताबिक GPT-6 Sol की स्टैंडर्ड कीमत 10 लाख इनपुट टोकन के लिए 2 डॉलर और आउटपुट के लिए 10 डॉलर रखी गई है। वहीं GPT-6 Luna की कीमत 10 लाख इनपुट टोकन के लिए केवल 0.10 डॉलर और आउटपुट के लिए 0.50 डॉलर है। इससे डेवलपर्स और कंपनियों के लिए बड़ी संख्या में AI टास्क चलाने की लागत कम हो सकती है।
GPT-6 Sol को खास तौर पर ऐसे कामों के लिए पेश किया गया है जिनमें मजबूत रीजनिंग कोडिंग और कंप्यूटर आधारित वर्कफ्लो की जरूरत होती है। OpenAI के मॉडल कैटलॉग में इसे GPT-6 Astra के मुकाबले कम लागत वाला विकल्प बताया गया है। वहीं GPT-6 Luna को लागत के प्रति संवेदनशील और हाई वॉल्यूम वाले कामों के लिए अधिक कुशल मॉडल के तौर पर पेश किया गया है। दोनों मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट को सपोर्ट करते हैं और Responses API तथा Client SDKs के जरिए इस्तेमाल किए जा सकते हैं।
इन नए मॉडल्स का असर उन कंपनियों और डेवलपर्स पर खास तौर पर पड़ सकता है जो AI को रोजाना बड़ी संख्या में कामों के लिए इस्तेमाल करते हैं। उदाहरण के लिए कोड तैयार करना दस्तावेजों पर काम करना डेटा से जुड़े टास्क करना या एजेंट आधारित ऑटोमेशन चलाना जैसे कामों में API लागत एक महत्वपूर्ण factor बनती है। कम कीमत वाले मॉडल ऐसे इस्तेमाल को ज्यादा किफायती बना सकते हैं हालांकि वास्तविक बचत काम के प्रकार और इस्तेमाल किए जाने वाले टोकन की मात्रा पर निर्भर करेगी।
OpenAI के मुताबिक GPT-6 Sol और GPT-6 Luna को GPT-6 परिवार की तकनीकी प्रगति के आधार पर तैयार किया गया है। कंपनी के मॉडल गाइड के अनुसार GPT-6 परिवार में Astra Sol और Luna तीन अलग-अलग जरूरतों के लिए पोजिशन किए गए हैं। Astra सबसे कठिन एंड टू एंड कामों के लिए है जबकि Sol क्षमता और लागत के बीच संतुलन के लिए और Luna बड़े स्तर पर कम लागत वाले कामों के लिए है।
इन मॉडल्स की उपलब्धता भी अलग-अलग उपयोगकर्ताओं के लिए अलग हो सकती है। OpenAI की जानकारी के अनुसार GPT-6 Sol और Luna ChatGPT Work और Codex में उपलब्ध हैं जबकि नियमित ChatGPT बातचीत में इनकी उपलब्धता अलग रखी गई है। API के जरिए डेवलपर्स इन्हें क्रमशः gpt-6-sol और gpt-6-luna नाम से इस्तेमाल कर सकते हैं।
कुल मिलाकर GPT-6 Sol और Luna का फोकस सिर्फ AI की क्षमता बढ़ाने पर नहीं बल्कि उसे ज्यादा किफायती तरीके से इस्तेमाल करने पर भी है। कम API लागत के कारण डेवलपर्स के लिए ज्यादा AI टास्क चलाने की गुंजाइश बढ़ सकती है। हालांकि किसी मॉडल को चुनने से पहले उसकी कीमत के साथ प्रदर्शन जरूरत टास्क की जटिलता और इस्तेमाल की मात्रा को ध्यान में रखना जरूरी होगा।
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