GPT-6 Astra, Sol und Luna die OpenAI-Modelle erklärt.

OpenAI hat im September 2026 drei neue Modelllinien gestartet: GPT-6 Astra ist das leistungsstärkste und teuerste Modell, GPT-6.1 Sol soll nahe an Astra liegen und kostet ein Fünftel, GPT-6 Luna ist das günstige Modell für große Mengen einfacher Aufgaben. Stand Oktober 2026 laufen diese Modelle vor allem in ChatGPT Work, Codex und der API, während im normalen Chat bei bezahlten Plänen weiterhin GPT-5.6 Sol die Denkstufen übernimmt. Dazu kommt ein hohes Tempo bei Abkündigungen: GPT-5.5 verschwindet am 14.10.2026 aus ChatGPT, Work und Codex. Dieser Artikel ordnet ein, welches Modell wofür gedacht ist, wo es verfügbar ist, was es in der API kostet und was Unternehmen testen sollten, bevor sie Prompts, Automationen oder Integrationen auf ein neues Modell umstellen. Die Angaben entsprechen dem Stand der OpenAI-Dokumentation am 06.10.2026 und ändern sich erfahrungsgemäß schnell.

Welche GPT-6-Modelle gibt es und wofür sind sie gedacht?

OpenAI kombiniert seit GPT-5.6 eine Versionsnummer mit einem Namen. Bei GPT-5.6 gibt es unter anderem Sol und Luna, bei GPT-6 heißt das Spitzenmodell Astra, die Mittelklasse Sol und das effiziente Modell Luna. Eine offizielle Erklärung des Namensschemas habe ich bis Redaktionsschluss nicht gefunden. Praktisch zeigen die Positionierung und die Preise auf den Modellseiten: Innerhalb einer Generation steht der Name für die Leistungs- und Preisklasse.

Alle GPT-6-Modelle sind Reasoning-Modelle. Sie „denken“ vor der Antwort intern nach, und Sie steuern über den Parameter reasoning_effort (Denkaufwand), wie gründlich. Mehr Denkaufwand heißt meist bessere Ergebnisse bei schweren Aufgaben, aber auch mehr Tokens, höhere Kosten und längere Antwortzeiten.

Alle vier verarbeiten Text und Bilder als Eingabe, antworten in Text und haben ein Kontextfenster von 1,05 Mio. Tokens bei maximal 128.000 Output-Tokens. GPT-6.1 Sol ist der direkte Nachfolger von GPT-6 Sol; OpenAI verweist auf der Modellseite von GPT-6 Sol bereits auf die neuere Version. Im Chat gibt es zusätzlich GPT-6 Pro, das auf Astra aufbaut und für Pro-, Business- und Enterprise-Konten ausgerollt wird.

Wo sind welche Modelle verfügbar: Chat, Work, Codex, API?

Seit dem Umbau im Juli 2026 besteht ChatGPT aus drei Bereichen: Chat für Fragen und Gespräche, Work als Agent für längere Aufgaben mit fertigen Dokumenten, Tabellen und Präsentationen sowie Codex für Softwareentwicklung. Welches Modell Sie bekommen, hängt vom Bereich ab, nicht nur vom Plan.

In ChatGPT Work und Codex wird nicht in Euro pro Anfrage abgerechnet, sondern über Kontingente beziehungsweise Credits. Die Credit-Sätze spiegeln die API-Preise: GPT-6 Astra kostet 250 Credits pro 1 Mio. Input-Tokens und 1.250 pro 1 Mio. Output-Tokens, GPT-6.1 Sol 50 und 250, GPT-6 Luna 2,5 und 12,5. Der Credit-Satz für Astra ist also fünfmal so hoch wie der für GPT-6.1 Sol. Wie schnell ein enthaltenes Kontingent tatsächlich schrumpft, hängt laut OpenAI zusätzlich von Aufgabe, Denkaufwand und Geschwindigkeitsmodus ab.

Die Verfügbarkeit nach Plan passt OpenAI laufend an, zuletzt etwa mit dem Plan Pro für 500 $ im Monat, der unter anderem Astra Ultrafast enthält. Bevor Sie eine interne Richtlinie festschreiben, prüfen Sie die aktuelle Plan-Tabelle von OpenAI, statt sich auf Screenshots aus dem September zu verlassen.

Was kosten Astra, Sol und Luna in der API?

In der API zahlen Sie pro Million Tokens, getrennt nach Input (was Sie schicken), Cached Input (wiederverwendete, zwischengespeicherte Prompt-Teile) und Output (was das Modell erzeugt). Die internen Denk-Tokens der Reasoning-Modelle rechnet OpenAI als Output ab. Bei hohem Denkaufwand kann der Output deshalb deutlich größer sein als die sichtbare Antwort.

Preise pro 1 Mio. Tokens im Standard-Modus, abgerufen am 06.10.2026. Dazu kommen Modifikatoren: Batch und Flex kosten 50 % weniger, wenn Sie auf sofortige Antworten verzichten können. Der Fast-Modus kostet das Doppelte. Für Astra gibt es seit 29.09.2026 zusätzlich „Ultrafast“ zum Sechsfachen des Standardpreises, laut Changelog ohne EU-Datenresidenz. Regionale Verarbeitung, also Datenresidenz, kostet bei Modellen ab dem 05.03.2026 einen Aufschlag von 10 %.

Rechenbeispiel: Eine Auswertung verarbeitet 10.000 Anfragen mit je 2.000 Tokens Input und 500 Tokens Output. Mit Luna kostet das rund 4,50 $, mit GPT-6.1 Sol rund 90 $, mit Astra rund 450 $, jeweils ohne Caching und Batch-Rabatt. Der Faktor 100 zwischen Luna und Astra ist der Grund, warum sich eine bewusste Modellwahl pro Aufgabe fast immer lohnt.

Welches Modell passt zu welcher Aufgabe?

Die Frage ist selten „Welches Modell ist das beste?“, sondern „Welches Modell ist für diese Aufgabe gut genug?“. Als Faustregel für die GPT-6-Familie:

• GPT-6 Luna: Klassifizieren, Extrahieren, Zusammenfassen, Übersetzen, E-Mails vorsortieren, strukturierte Daten aus Dokumenten ziehen. Überall, wo viele gleichartige Anfragen anfallen und eine klare Vorgabe existiert.
• GPT-6.1 Sol: der sinnvolle Standard für anspruchsvolle Facharbeit, Programmierung, Agenten-Aufgaben in Work und Codex sowie Analysen mit mehreren Schritten.
• GPT-6 Astra: schwierige Probleme, bei denen ein Fehler teuer ist und Sol nachweislich scheitert, etwa komplexe Code-Refactorings über viele Dateien, lange Recherchen oder schwere Analysen. Eher als Eskalationsstufe denn als Standard.
• GPT-6 Sol: nur noch, wenn eine Integration den Denkaufwand none braucht. Für neue Projekte verweist OpenAI auf GPT-6.1 Sol.

Benchmark-Werte, die OpenAI zu Astra und Sol veröffentlicht, sind Herstellerangaben. Sie zeigen eine Tendenz, ersetzen aber keinen Test mit Ihren eigenen Aufgaben, Dokumenten und Formulierungen. Bei Kunden- oder Fachtexten entscheidet oft der Stil mehr als die Rohleistung, und den misst kein öffentlicher Benchmark.

Wer mehrere Modelle parallel nutzt, sollte die Auswahl nicht den einzelnen Mitarbeitenden überlassen, sondern als Regel festlegen: einfache Anfragen an Luna, schwierige an Sol, Eskalation an Astra. Wie so ein Aufbau aussieht, beschreibe ich im Artikel zu Model-Routing: das richtige Modell pro Aufgabe.

Wie lange bleiben OpenAI-Modelle verfügbar?

OpenAI tauscht Modelle in ChatGPT inzwischen in kurzen Abständen aus, und die Vorlaufzeiten schwanken: Für o3 kündigte OpenAI rund 90 Tage vorher an, für GPT-4.5 rund 30 Tage. Allein 2026 verschwanden unter anderem GPT-5.2 (12.06.) und Ende Juni GPT-4.5 aus ChatGPT, für o3 war der 26.08. als Abschalttermin angekündigt. Als Nächstes geht GPT-5.5 am 14.10.2026 aus ChatGPT, ChatGPT Work und Codex, und zwar in allen Plänen.

In der API gelten längere Fristen. Laut Deprecations-Seite kündigt OpenAI allgemein verfügbare Modelle mindestens sechs Monate vorher ab, spezialisierte Varianten mindestens drei Monate vorher, Vorschaumodelle teils nur zwei Wochen vorher. Am 01.10.2026 wurden zum Beispiel gpt-5.1, gpt-5.4-nano und gpt-5.3-codex zum 01.04.2027 abgekündigt, mit GPT-6 Sol und GPT-6 Luna als Ersatz. GPT-5.5 selbst stand am 06.10.2026 nicht auf der Abkündigungsliste der API.

Für Unternehmen heißt das zweierlei:

• In ChatGPT haben Sie keinen Einfluss auf den Zeitplan. Automationen, geplante Aufgaben, Plugins oder migrierte Custom GPTs, die auf ein bestimmtes Modell eingestellt waren, laufen danach mit einem anderen Modell weiter oder müssen neu konfiguriert werden.
• In der API haben Sie mehr Vorlauf, aber die Modellseiten listen Stand 06.10.2026 für die GPT-6-Modelle jeweils nur einen einzigen Modellnamen ohne datierten Snapshot. Protokollieren Sie deshalb in jeder Anfrage, welches Modell geantwortet hat, damit Sie spätere Verhaltensänderungen zuordnen können.

Planen Sie Modellwechsel deshalb wie Software-Updates: in festen Zyklen, mit Testlauf und dokumentierter Freigabe, statt hektisch kurz vor einem Abschaltdatum.

Sicherheitseinstufung, Kontroversen und Grenzen von GPT-6 Astra.

OpenAI stuft GPT-6 Astra im eigenen Preparedness Framework (Bewertungsrahmen für gefährliche Fähigkeiten) im Bereich Cybersicherheit als „Critical“ ein, also in der höchsten Stufe. Daraus leitet OpenAI zusätzliche Schutzmaßnahmen ab, darunter ein eigenes Monitoring auf Misalignment, also auf Verhalten, das nicht den Absichten der Nutzer oder des Herstellers entspricht. Laut OpenAI beobachten die Schutzmechanismen sowohl die Denkschritte als auch die Aktionen des Modells und können mutmaßlich unerwünschtes Verhalten automatisch stoppen. Zum Start bekamen laut TechCrunch zunächst Kunden von Daybreak, dem Cybersicherheits-Programm von OpenAI, Zugang, danach zahlende ChatGPT-Pläne und die API.

Die Kontroverse dreht sich vor allem um Nachvollziehbarkeit. TechCrunch berichtet, dass Astra eine Reasoning-Technik nutzt, die das Mitlesen der internen Denkschritte erschwert. OpenAI selbst schreibt, dass sich Astras schriftliche Denkschritte in Tests schwerer überwachen ließen als die von GPT-5.6 Sol. Damit wird eine der wichtigsten Kontrollmethoden der Sicherheitsforschung schwächer. Für Anwender ist das keine abstrakte Debatte: Je weniger sich nachvollziehen lässt, wie ein Ergebnis zustande kam, desto wichtiger werden Ergebnisprüfung und klare Freigaben.

Weitere Grenzen und Risiken, die Sie kennen sollten:

• Fehlalarme: Sicherheitsteams, die mit Astra Schwachstellen analysieren, können vom Monitoring ausgebremst werden. Planen Sie dafür ein Ausweichmodell ein.
• Herstellerangaben: Leistungsvergleiche stammen von OpenAI selbst. Unabhängige Messungen brauchen Zeit und kommen oft erst, wenn das nächste Modell schon da ist.
• Datenresidenz: Nicht jeder Modus unterstützt die Verarbeitung in Europa. Ultrafast für Astra läuft laut Changelog ohne EU-Residency. Prüfen Sie das vor dem Einsatz mit personenbezogenen Daten mit Ihrem Datenschutzbeauftragten.
• Kosten: Astra mit hohem Denkaufwand in einer Schleife kann schnell dreistellige Beträge pro Tag erzeugen. Setzen Sie Budgetgrenzen im API-Projekt.
• Abhängigkeit: Wer Prompts eng auf ein Modell zuschneidet, wird bei jedem Wechsel neu nachjustieren müssen.

Was Unternehmen bei Modellwechseln jetzt testen sollten.

Ein neues Modell ist nicht automatisch ein besseres Modell für Ihren Anwendungsfall. Neue Reasoning-Modelle formulieren anders, halten Formatvorgaben anders ein und reagieren anders auf alte Prompt-Tricks. Vor jeder Umstellung lohnt ein kurzer, wiederholbarer Testlauf, im Fachjargon Regressionstest.

1. Bestand aufnehmen: Wo ist GPT-5.5 oder ein anderes auslaufendes Modell fest eingestellt? Denken Sie an Work-Automationen, geplante Aufgaben, Plugins, Codex-Konfigurationen und API-Integrationen.
2. Testsatz aufbauen: 20 bis 50 echte, anonymisierte Beispielaufgaben mit erwarteten Ergebnissen. Dazu gehören auch schwierige Randfälle und Fälle, bei denen das Modell ablehnen soll.
3. Parameter prüfen: GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol kennen den Denkaufwand none nicht und unterstützen Tool- beziehungsweise Function Calling nur über die Responses API. Astra akzeptiert laut Changelog keine eigenen Werte für temperature und top_p. Bei GPT-6 Sol und Luna funktioniert Function Calling über die Chat Completions API nur mit reasoning_effort auf none. Alte Aufrufe können also schlicht fehlschlagen.
4. Format und Struktur testen: Liefert das neue Modell JSON, Tabellen und Feldnamen exakt wie das alte? Nachgelagerte Systeme brechen hier zuerst.
5. Kosten und Laufzeit messen: Tokens pro Aufgabe und Antwortzeit vergleichen, nicht nur den Listenpreis. Mehr Denkaufwand kann einen günstigeren Tokenpreis auffressen.
6. Freigabe dokumentieren: Wer hat geprüft, welche Version läuft seit wann, was ist der Rückweg?

Eine ausführliche Anleitung für solche Tests finden Sie im Artikel Modellwechsel ohne Reue. Wenn Ihre Teams vor allem in ChatGPT arbeiten, gehört die neue Modelllogik außerdem in die nächste interne Schulung. Sonst nutzt die Hälfte der Belegschaft weiter Gewohnheiten, die zum alten Modell passten. Bei der Einordnung und beim Aufbau solcher Testläufe unterstütze ich im Rahmen der KI-Beratung.

Häufige Fragen.

Was ist der Unterschied zwischen GPT-6 Astra, Sol und Luna?

Astra ist das leistungsstärkste und teuerste GPT-6-Modell für die schwierigsten Aufgaben. Sol, aktuell GPT-6.1 Sol, liefert laut OpenAI nahezu Astra-Leistung zu einem Fünftel des Preises und ist der sinnvolle Standard für Facharbeit und Programmierung. Luna ist das effiziente Modell für große Mengen einfacher Aufgaben wie Klassifizieren oder Extrahieren. Alle drei haben 1,05 Mio. Tokens Kontext.

Kann ich GPT-6.1 Sol im normalen ChatGPT-Chat nutzen?

Nein, Stand Oktober 2026 nicht. GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol und GPT-6 Luna sind laut OpenAI für ChatGPT Work und Codex vorgesehen. Im normalen Chat laufen die Denkstufen bezahlter Pläne mit GPT-5.6 Sol, Free und Go nutzen GPT-5.6 Luna. Zusätzlich gibt es im Chat für Pro-, Business- und Enterprise-Konten GPT-6 Pro auf Basis von Astra. In der API sind alle GPT-6-Modelle direkt ansprechbar.

Was kostet GPT-6 Astra in der API?

Stand 06.10.2026 kostet gpt-6-astra 10 US-Dollar pro 1 Mio. Input-Tokens, 1 Dollar für zwischengespeicherten Input und 50 Dollar pro 1 Mio. Output-Tokens. Über 272.000 Input-Tokens steigen die Preise auf 20 und 75 Dollar. Batch und Flex halbieren den Preis, der Fast-Modus verdoppelt ihn, Ultrafast kostet das Sechsfache. Denk-Tokens werden als Output abgerechnet.

Wann wird GPT-5.5 abgeschaltet?

GPT-5.5 verlässt ChatGPT, ChatGPT Work und Codex in allen Plänen am 14.10.2026. In der API war GPT-5.5 laut Deprecations-Seite von OpenAI am 06.10.2026 nicht abgekündigt. Für allgemein verfügbare API-Modelle nennt OpenAI eine Vorlaufzeit von mindestens sechs Monaten. In ChatGPT schwanken die Fristen, zuletzt lagen sie zwischen wenigen Wochen und rund drei Monaten.

Warum ist GPT-6 Astra umstritten?

OpenAI stuft Astra im eigenen Preparedness Framework bei Cybersicherheit als „Critical“ ein und betreibt deshalb zusätzliches Monitoring, das mutmaßlich unerwünschtes Verhalten automatisch stoppen kann. Kritisiert wird zudem, dass sich Astras interne Denkschritte schwerer überwachen lassen; das bestätigt OpenAI auf Basis eigener Tests. Für Unternehmen bedeutet das: Ergebnisse prüfen und klare Freigaben einplanen.

Quellen und Stand.

• Models — OpenAI Developer Docs
• Using GPT-6 Astra (Latest model guide) — OpenAI Developer Docs
• Pricing — OpenAI Developer Docs
• Deprecations — OpenAI Developer Docs
• Changelog — OpenAI Developer Docs
• ChatGPT Release Notes — OpenAI Help Center
• GPT-5.6 in ChatGPT — OpenAI Help Center
• ChatGPT and Codex pricing — OpenAI
• Safety overview: GPT-6 Astra — OpenAI
• OpenAI launches Astra, its powerful and controversial new model — TechCrunch

Stand: 6. Oktober 2026. Produkte, Funktionen und Preise ändern sich schnell; maßgeblich sind die Angaben der Anbieter und Behörden.

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