Offizielles OpenAI-Launch-Visual zu GPT-5.6

Kuble Learning Session · KI-Modelle

GPT-5.6 ist da:
Sol, Terra, Luna

Ein Modell, drei Grössen. OpenAI ordnet ChatGPT und die API neu: nach Intelligenz, Tempo und Kosten.

Launch: 9. Juli 2026·Quelle: openai.com·Stand des Decks: 10. Juli 2026

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Worum es geht

Aus einem Flaggschiff werden drei Modelle

Am 9. Juli 2026 hat OpenAI GPT-5.6 allgemein verfügbar gemacht: in ChatGPT, in ChatGPT Work, in Codex und in der API. Die Generation kommt nicht als ein Modell, sondern als Familie aus drei Grössen.

GrossSol

Das Flaggschiff für die härtesten Aufgaben.

MittelTerra

Das ausgewogene Arbeitspferd für den Alltag.

KleinLuna

Das schnelle, günstige Modell für Volumen.

Merksatz: Die Grössen heissen nach Himmelskörpern, von der Sonne (Sol) über die Erde (Terra) bis zum Mond (Luna). Von gross und stark zu klein und schnell.

Das neue Namensschema

Zahl heisst Generation, Name heisst Fähigkeits-Stufe

OpenAI trennt zwei Dinge, die vorher in einer Versionsnummer steckten: das Alter des Modells und seine Leistungsklasse.

Die Zahl (5.6) benennt die Generation. Sie sagt, auf welchem technischen Stand ein Modell aufbaut.
Der Name (Sol, Terra, Luna) benennt eine dauerhafte Stufe aus Intelligenz, Tempo und Kosten. Jede Stufe kann sich in eigenem Takt weiterentwickeln.
Für dich heisst das: Du wählst nicht mehr nur die neueste Version, sondern die passende Kombination aus Qualität und Preis für deine Aufgabe.

Die drei Modelle im Profil

Wofür jede Stufe gebaut ist

Sol · Flaggschiff

Für die harten Fälle

Komplexes Programmieren, Sicherheitsforschung und Aufgaben, die tiefes Nachdenken über viele Schritte brauchen.

Terra · Mittelklasse

Für den Geschäftsalltag

Kundensupport in grossem Volumen, interne Werkzeuge und Dokumentenanalyse. Der Vorschlag von OpenAI als Standard für die meisten Teams.

Luna · Einstieg

Für Tempo und Menge

Zusammenfassen, Entwürfe und routinierte Automatisierung. Schnell und günstig für alles, was nicht die volle Tiefe braucht.

Alle drei teilen sich dasselbe Fundament: Wissensstand 16. Februar 2026, ein Kontextfenster von einer Million Token und bis zu 128'000 Token Ausgabe.

Preise und Eckdaten

Der Preis pro Million Token verdreifacht sich über die Stufen

ModellEingabeAusgabeRolle
SolFlaggschiff$5$30Höchste Tiefe
TerraMittelklasse$2.50$15Bester Kompromiss
LunaEinstieg$1$6Günstigstes Volumen

Preis pro 1 Million Token. Zum Vergleich: Claude Opus liegt bei $5 / $25, Claude Fable 5 bei $10 / $50. Der reine Token-Preis sagt aber wenig aus, weil Modelle für dieselbe Aufgabe sehr unterschiedlich viele Denk-Token verbrauchen.

Die Auswahl in der Praxis

Wann du zu welcher Stufe greifst

Nimm Terra als Standard. Für die meisten Teams ist es der Startpunkt: nahe an der Spitzenleistung, zum halben Preis. Erst hochstufen, wenn es klemmt.
Nimm Sol für Tiefe. Wenn eine Aufgabe langes, mehrstufiges Denken verlangt, etwa komplexer Code oder verschachtelte Analysen, zahlt sich das Flaggschiff aus.
Nimm Luna für Menge, nicht für Tiefe. Ideal für Pipelines mit hohem Volumen: Klassifizieren, Zusammenfassen, Routine. Rund 85 Prozent von Sols Qualität zu einem Fünftel des Preises.
Achtung bei langen Dokumenten: Beim Wiederfinden von Details im grossen Kontext liegen Sol und Terra klar vorn, Luna fällt hier deutlich ab.

Was die Zahlen sagen

Die Stärke liegt in langen Arbeitsabläufen

53.6

Sol im Test «Agents' Last Exam» über 55 Berufsfelder, ein neuer Bestwert und 13.1 Punkte vor Claude Fable 5.

1/16

der geschätzten Kosten: So günstig schlagen laut OpenAI schon Terra und Luna das Vergleichsmodell Fable 5 in diesem Test.

91.5%

Sol beim Wiederfinden im langen Kontext (MRCR). Terra folgt mit 89.6 Prozent, Luna nur mit 41.3 Prozent.

Die Benchmarks stammen grösstenteils von OpenAI selbst. Beim externen SWE-Bench Pro liegt Claude Fable 5 mit 80 Prozent klar vor Sol mit 64.6 Prozent. Zahlen also einordnen, nicht nur ablesen.

Mehr als nur schnellere Modelle

Neu in der API und in ChatGPT

Agenten

Programmatic Tool Calling

Das Modell schreibt und führt JavaScript aus, das Werkzeug-Aufrufe orchestriert. Ein Schritt Richtung eigenständiger Abläufe.

Parallel

Multi-Agent

Das Modell startet Unter-Agenten für fokussierte Teilaufgaben, die parallel laufen. Das Sub-Agent-Muster wandert in die API.

Kosten

Cache-Breakpoints

Du setzt selbst fest, wo der Prompt-Cache greift. Bei sauberer Nutzung spart das spürbar Kosten bei wiederkehrenden Prompts.

Rund um den Launch kommen ausserdem der neue Agent «ChatGPT Work» und ein zur Superapp ausgebautes Codex dazu. Der Fokus dieser Generation liegt klar auf agentischer Arbeit.

Ehrliche Einordnung

Schneller und günstiger heisst nicht automatisch besser.

GPT-5.6 macht Spitzenleistung breiter verfügbar und deutlich billiger, vor allem für lange, agentische Abläufe. Beim reinen Programmieren behält Claude Fable in externen Tests aber die Nase vorn, und viele Bestwerte sind von OpenAI selbst gemessen. Der praktische Gewinn liegt in der freien Wahl der Stufe: passende Qualität zum passenden Preis, statt immer das teuerste Modell.

Das nimmst du mit

Fünf Sätze zum Merken

  • GPT-5.6 ist seit dem 9. Juli 2026 als Familie aus Sol, Terra und Luna verfügbar.
  • Die Zahl steht für die Generation, der Name für eine dauerhafte Stufe aus Intelligenz, Tempo und Kosten.
  • Preise pro Million Token: Sol $5 / $30, Terra $2.50 / $15, Luna $1 / $6. Alle mit einer Million Token Kontext.
  • Faustregel: Terra als Standard, Sol für Tiefe, Luna für Volumen.
  • Grösste Stärke sind lange, agentische Abläufe. Beim reinen Coding bleibt die Konkurrenz stark.

Kuble · Learning Session zu neuen KI-Modellen

Quellen: openai.com/index/gpt-5-6 · OpenAI Help Center · simonwillison.net · vellum.ai