Mesterséges intelligencia, magyarul.
Az eredeti közleményekből.

Az OpenAI szerint az olcsóbb AI több hasznos munkát tesz lehetővé

2026. július 31. 17:00Forrás: OpenAI

Az OpenAI szerint az egyre olcsóbb és hatékonyabb mesterséges intelligencia több feladat elvégzését teszi gazdaságossá. A vállalat közben a modellek, az infrastruktúra és a termékek összehangolt fejlesztésével akarja növelni a felhasználók számára elérhető hasznos intelligenciát.

A lényeg röviden
  • Az OpenAI 80 százalékkal csökkentette a GPT-5.6 Luna árát.
  • A GPT-5.6 Terra ára 20 százalékkal lett alacsonyabb.
  • A GPT-5.6 Sol Fast módja akár 2,5-szer gyorsabb a standard feldolgozásnál.
  • A GPT-5.6 Sol optimalizálása 20 százalékkal csökkentette a kiszolgálási költséget.
  • Az OpenAI szerint modelljeit több mint egymilliárd aktív felhasználó és több mint kétmillió vállalkozás használja.

Jelentősen csökkentek a GPT-5.6 modelljeinek árai

Az OpenAI július 31-i közlése szerint előző nap 80 százalékkal csökkentette a GPT-5.6 Luna, 20 százalékkal pedig a GPT-5.6 Terra árát. A Luna egymillió bemeneti tokenje 0,20 dollárba, egymillió kimeneti tokenje 1,20 dollárba kerül. A Terra esetében ugyanezek az árak 2, illetve 12 dollár.

A GPT-5.6 Sol Fast módja a közlés szerint a normál feldolgozás sebességének akár 2,5-szeresét kínálja, a standard ár kétszereséért. Az intelligencia szintje közben nem változik. Az OpenAI szerint ezek a változások szélesítik azoknak a munkafolyamatoknak a körét, amelyek gazdaságosan elvégezhetők.

A vállalat úgy látja, a felhasználóknak nem önmagában a tokenek ára számít. Fontosabb a sikeres eredmény teljes költsége, amelybe a feldolgozási idő, az újrapróbálkozások, az emberi felügyelet és a hibák is beletartoznak. Egy erősebb modell ezért bizonyos feladatoknál olcsóbb lehet, ha kevesebb ismétléssel és kisebb emberi beavatkozással oldja meg a munkát.

A körülötte működő rendszer is javítja a modellek teljesítményét

Az OpenAI szerint az értékteremtéshez nem elég új adatközpontokat építeni, az egyes számítási kapacitások hatékonyabb használatára is szükség van. A vállalat technikai csapataival együttműködve a GPT-5.6 Sol optimalizálta a modellek kiszolgálására használt éles szoftvert, amivel 20 százalékkal csökkent az elejétől a végéig mért kiszolgálási költség.

A modell a spekulatív dekódolás fejlesztésében is segített, ami több mint 15 százalékkal növelte a tokenek előállításának hatékonyságát. A vállalat szerint az útválasztás, a kontextus kezelése, az eszközök és a terméktervezés szintén meghatározza, mennyi munkát lehet elvégezni adott infrastruktúrával.

Egy friss benchmarkelemzésben a megtartott következtetés és a kontextuskezelés javítása 13,3 százalékról 38,3 százalékra emelte a GPT-5.6 Sol eredményét a nyilvános ARC-AGI-3 feladatsoron. Ehhez közben hatszor kevesebb kimeneti tokenre volt szükség. Az OpenAI hangsúlyozza, hogy maga a modell nem változott, a körülötte működő rendszer lett hatékonyabb.

A termékhasználat visszajelzést ad a fejlesztéshez

Az OpenAI az infrastruktúrát, a modelleket, a platformot és a termékeket egymással összekapcsolt rendszerként kezeli. A ChatGPT, a ChatGPT Work, a Codex és az API használata a vállalat szerint megmutatja, hol találnak értéket az ügyfelek, és hol ütköznek akadályokba. Ezek a tapasztalatok befolyásolják a kutatást, a kutatási eredmények pedig javítják a termékeket és csökkentik a kiszolgálás költségeit.

Az OpenAI közlése szerint modelljeit több mint egymilliárd aktív felhasználó és több mint kétmillió vállalkozás használja. A regisztráció után hat hónappal az emberek naponta nagyjából 50 százalékkal több üzenetet küldenek, és körülbelül kétszer annyiféle munkára használják a ChatGPT-t.

A ChatGPT Work a vállalat megfogalmazása szerint a kérdések megválaszolása mellett összetett, több lépésből álló munkák elvégzésére is használható, vagyis a „kérdezéstől” a „cselekvésig” terjed. Az OpenAI-n belül a Codexen keresztül végzett ügynöki munka a heti kimeneti tokenek 99,8 százalékát adja. A pénzügyi csapat is azok között van, amelyeknél az ügynöki eszközök a munkavégzés elsődleges részévé váltak.

Az OpenAI a kereslethez igazítaná az infrastruktúrát

A vállalat szerint az AI-infrastruktúrát évekkel a szükségessé válása előtt kell megtervezni, miközben a modellek, a termékek és az ügyféligények ennél gyorsabban változnak. Ezért a beruházási döntéseket a felhasználók és a munkaterhelések növekedése, a vállalati kötelezettségvállalások, az API-használat, a kapacitáskihasználtság, a bevétel, valamint a modellek képességének és hatékonyságának fejlődése alapján hozzák meg.

Az OpenAI célja saját meghatározása szerint nem a lehető legtöbb infrastruktúra kiépítése, hanem a megfelelő kapacitás megfelelő időben történő telepítése, igazolható keresletre alapozva. A finanszírozásban a termékekből származó bevétel, a magántőke és a kereskedelmi partnerségek különböző szerepet töltenek be.

A közlés alapján a felhasználók és a vállalkozások számára az lehet a legfontosabb hatás, hogy az olcsóbb és hatékonyabb rendszerek több feladat elvégzését teszik elérhetővé. Az OpenAI szerint a jövőbeli rendszerek hosszabb projekteket fejezhetnek be, több eszközzel koordinálhatnak, és az ötlettől a kész eredményig terjedő munka nagyobb részét kezelhetik. A vállalat a fejlődést azon méri, mennyi hasznos munkát tesz lehetővé, milyen hatékonyan szállítja ezt az intelligenciát, és milyen széles körben oszthatók meg az előnyei.

Kövesd az AI Hírek oldalát a FacebookonA legfontosabb MI-hírek magyarul, rögtön a megjelenés után a hírfolyamodban.Követem

Kapcsolódó hírek

A Kilo Code szerint a biztonság lett az LLM-ek új kulcstényezője
Biztonság és etika2026. október 2. 23:19

A Kilo Code szerint a biztonság lett az LLM-ek új kulcstényezője

A nagy nyelvi modellek értékelésében a költség, a teljesítmény és a hatékonyság mellé a biztonság is bekerült. A Kilo Code szerint egy gyors és olcsó modell vállalati…

ModellekFontos hír
Modellek2026. október 2. 18:15

Az OpenAI útmutatót adott ki a GPT-6 modellek használatához

Az OpenAI gyakorlati útmutatóban mutatja be, hogyan érdemes kiválasztani és használni a GPT-6 család modelljeit. A dokumentum a fejlesztési feladatoktól a több napon át…

Rekordot döntött a CoreWeave és az NVIDIA felhős AI-szuperszámítógépe
Chipek és infrastruktúra2026. október 2. 16:12

Rekordot döntött a CoreWeave és az NVIDIA felhős AI-szuperszámítógépe

A CoreWeave és az NVIDIA több mint 3500 NVIDIA H100 Tensor Core GPU-val, 11 percnél rövidebb idő alatt teljesítette az új MLPerf GPT-3 175B tesztet. A vállalatok szerint…