TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
OpenAI ขยายตระกูลโมเดล GPT-6 ด้วย GPT-6 Sol และ GPT-6 Luna สองรุ่นที่เน้นความคุ้มค่าด้านต้นทุน พร้อมประกาศลดราคา API ลง 50% เมื่อเทียบกับราคาโปรโมชันของ GPT-5.6
หลังจากเปิดตัว GPT-6 Astra ไปเมื่อต้นเดือนนี้ OpenAI ได้ประกาศเพิ่ม GPT-6 Sol และ GPT-6 Luna เข้าสู่ตระกูล GPT-6 โดยทั้งสองรุ่นผ่านการเทรนด้วยวิธีการใกล้เคียงกับ Astra เพื่อถ่ายทอดความสามารถด้านงานวิชาชีพ การเขียนโค้ด computer use และ alignment ลงมาสู่โมเดลที่เร็วกว่าและมีต้นทุนต่ำกว่า ทั้งนี้ OpenAI ระบุชัดว่า GPT-6 Astra ยังคงเป็นรุ่นที่ให้ผลลัพธ์ดีที่สุดในทุกด้าน และควรเลือกใช้กับงานที่ต้องการคุณภาพสูงสุด นอกจากนี้ยังได้นำรูปแบบการสื่อสารแบบใหม่ของ Astra มาใส่ใน Sol และ Luna ซึ่งจะเห็นผลชัดในบทสนทนาเชิงเทคนิคและงาน coding โดยคำตอบจะกระชับขึ้นและใช้ศัพท์เฉพาะน้อยลง
ด้านราคา GPT-6 Sol คิดค่า input tokens ที่ 2 ดอลลาร์ และ output tokens ที่ 10 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้าน tokens ลดลงจาก 4 และ 20 ดอลลาร์ของ GPT-5.6 Sol ส่วน GPT-6 Luna คิดค่า input tokens ที่ 0.10 ดอลลาร์ และ output tokens ที่ 0.50 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้าน tokens ลดลงจาก 0.20 และ 1.20 ดอลลาร์ของ GPT-5.6 Luna คิดเป็นการลดราคาราว 50% ทั้งสองรุ่น ซึ่ง OpenAI ระบุว่าเป็นผลจากการปรับปรุงระบบ caching และ inference ที่ทำให้ต้นทุนการให้บริการถูกลง โดยได้ยกระดับ prompt caching ของ GPT-6 ให้มี cache hit rate สูงขึ้นตั้งแต่ค่าเริ่มต้น และให้ส่วนลด cached input tokens ถึง 90% ทั้งนี้ GitHub รายงานว่าการปรับปรุงดังกล่าวช่วยลดสัดส่วน prompt tokens ที่ต้องประมวลผลใหม่ลงกว่า 50% จากคำขอหลายพันล้านครั้งในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา
ในด้านประสิทธิภาพ บน AutomationBench ซึ่งทดสอบ AI agent กับ workflow ธุรกิจแบบ end-to-end GPT-6 Sol ที่ระดับ xhigh effort ทำคะแนนได้ 33.2% ด้วยต้นทุน 0.27 ดอลลาร์ต่องาน เหนือกว่า Claude Opus 5 ที่ระดับ max effort ซึ่งทำได้ 26.9% ขณะที่ต้นทุนต่องานของ Opus 5 สูงกว่าถึง 11.1 เท่า เช่นเดียวกับบน Agents’ Last Exam ที่ GPT-6 Sol ทำได้ 56.4% สูงกว่าคะแนนสูงสุดของ Claude Opus 5 ด้วยต้นทุนต่องานที่ต่ำกว่า 60% ส่วนงาน computer use บน OSWorld 2.0 แบบ offline นั้น GPT-6 Sol ทำได้ 60.5% ใกล้เคียงกับ Claude Opus 5 ที่ระดับ medium effort ซึ่งทำได้ 60.3% แต่ต้นทุนต่ำกว่าราว 80% นอกจากนี้การประเมิน factuality ภายในยังพบว่า GPT-6 Sol ตอบผิดน้อยลงราวครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า
ด้านงาน coding บน FrontierCode ซึ่งให้คะแนนความพร้อม merge ของโค้ดเข้าสู่ codebase จริง GPT-6 Sol ทำได้เทียบเท่า Claude Fable 5.1 ที่ระดับ xhigh effort ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่ามาก ส่วนบน DeepSWE v1.1 ที่ทดสอบงาน software engineering ระยะยาว GPT-6 Sol ที่ระดับ max effort ทำได้ 68.8% ห่างจากคะแนนสูงสุดของ Claude Fable 5 ที่ 69.9% เพียง 1.1 จุดเปอร์เซ็นต์ แต่มีต้นทุนต่องานต่ำกว่าราว 80% ขณะที่ Luna ทำได้ 66.6% เทียบเท่า Claude Opus 5 และ Fable 5 ที่ระดับ medium effort ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า 93% และ 96% ตามลำดับ ซึ่ง OpenAI ชี้ว่าต้นทุนการใช้งานต่อเนื่องเริ่มมีน้ำหนักมากขึ้นเมื่อ coding agent รับงานที่ยาวและซับซ้อนกว่าเดิม
ในด้าน alignment ทั้ง Sol และ Luna ต่อยอดจากงานที่ทำไว้กับ Astra และทำคะแนนดีขึ้นกว่ารุ่น GPT-5.6 ที่เทียบเคียงกัน รวมถึงอัตราการกล่าวอ้างที่ทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับงาน coding ที่ตัวเองทำซึ่งลดลง โดยเปิดเผยผลทั้งหมดไว้ใน system card สำหรับการเปิดให้ใช้งาน ทั้ง GPT-6 Sol และ GPT-6 Luna พร้อมใช้บน ChatGPT Work และ Codex แล้ววันนี้สำหรับผู้ใช้งานแผน Plus, Pro, Business, Enterprise และ Edu ส่วนผู้ใช้งานแผน Free และ Go จะเข้าถึง GPT-6 Luna ได้ผ่านแอปพลิเคชันบนเดสก์ท็อป ทั้งนี้ทั้งสองโมเดลยังไม่รองรับบน Chat ขณะที่ฝั่ง API เรียกใช้ได้ด้วยชื่อโมเดล gpt-6-sol และ gpt-6-luna
ที่มา: https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/
