GPT-5.6 Sol wywołał gwałtowny wzrost popytu. OpenAI zmieniło limity i zasady dostępu

• Dwukrotny reset limitów w ciągu jednego dnia. 12 lipca OpenAI zresetowało limity użycia Codex i ChatGPT Work dwa razy, ponieważ zostały wyczerpane szybciej, niż zakładano .
• Tymczasowe zniesienie pięciogodzinnego okna. Od 12–13 lipca ograniczenie pięciu godzin dla GPT-5.6 Sol zostało czasowo usunięte w planach ChatGPT Plus, Pro i Business. Razem z tą zmianą wykonano jednorazowy reset limitów przepływów pracy wykorzystujących agentów .
• Zmiana domyślnego poziomu. Terra, czyli tańszy wariant o wydajności porównywanej przez OpenAI z GPT-5.5, stała się domyślnym modelem dla użytkowników planów Free i Go w Work oraz Codex. Celem było ograniczenie przypadkowego uruchamiania droższych ustawień .

OpenAI tymczasowo zmniejszyło również ustawienie okna kontekstowego z 372 000 do 272 000 tokenów, wiążąc pierwotny rozmiar z przeciążeniem infrastruktury. Firma naprawiała też problemy z przesyłaniem wtyczek i dostępem do domyślnego trybu rozumowania .

8 mln użytkowników — ale nie samego Codex

14–15 lipca 2026 r. połączona liczba tygodniowo aktywnych użytkowników Codex i ChatGPT Work osiągnęła 8 mln . To ponad siedmiokrotny wzrost w ciągu pięciu miesięcy — z około 1 mln użytkowników w lutym . Po udostępnieniu GPT-5.6 ogółem liczba ta wzrosła z 6 mln do 8 mln w zaledwie trzy dni .

W tym miejscu potrzebne jest ważne zastrzeżenie: 8 mln to wynik łączny dla Codex i ChatGPT Work, a nie samodzielny wynik Codex . Tibo Sottiaux, lider zespołu inżynieryjnego Codex w OpenAI, potwierdził tę interpretację . Jeszcze przed premierą GPT-5.6 Codex miał osiągnąć 5 mln tygodniowo aktywnych użytkowników w czerwcu 2026 r. .

To rozróżnienie ma znaczenie dla oceny skali produktu. ChatGPT Work łączy możliwości agenta Codex z przestrzenią do wykonywania długotrwałych zadań w różnych aplikacjach, dlatego wspólny wskaźnik nie powinien być przedstawiany jako liczba użytkowników jednego narzędzia.

Sol, Terra i Luna: nowa walka o koszt tokena

Najważniejszą strategicznie zmianą może być nie sam wynik benchmarków, lecz sposób, w jaki OpenAI podzieliło rodzinę GPT-5.6 na trzy poziomy cenowe. Stawki API za 1 mln tokenów wyglądają następująco:

Stawki były podawane w dokumentacji OpenAI i opisywane przez niezależne źródła .

• Terra jest najważniejszym elementem opowieści o efektywności. OpenAI pozycjonuje ją jako model o wydajności porównywalnej z GPT-5.5, ale kosztujący około połowę mniej — 2,50 USD za milion tokenów wejściowych i 15 USD za milion tokenów wyjściowych, wobec 5/30 USD w przypadku GPT-5.5 .
• Luna kieruje ofertę do zastosowań wymagających dużej liczby wywołań. Przy cenie 1/6 USD za milion tokenów jest najtańszym wariantem, a według przywoływanych wyników przekracza 82 proc. w teście Terminal-Bench .
• Sol zachowuje cenę GPT-5.5 na poziomie 5/30 USD, ale OpenAI przedstawia go jako model zapewniający czołowe wyniki w programowaniu, pracy z wiedzą, cyberbezpieczeństwie i nauce. Firma twierdzi również, że model osiąga te rezultaty przy mniejszej liczbie tokenów i niższym szacowanym koszcie niż konkurencyjne systemy .

GPT-5.6 wprowadził także nowe tryby rozumowania. Max jest dostępny użytkownikom GPT-5.6 w Codex, natomiast ultra wykorzystuje przyspieszenie wieloagentowe do najtrudniejszych zadań profesjonalnych na wyższych planach . W praktyce oznacza to możliwość zwiększenia nakładu obliczeniowego tam, gdzie pojedyncza odpowiedź wymaga długiego planowania lub pracy z wieloma narzędziami.

Konkurencja: OpenAI nie działa już w próżni

Premiera GPT-5.6 przypadła na moment wyraźnego zaostrzenia rywalizacji między trzema największymi laboratoriami AI.

• Anthropic po raz pierwszy w 2026 r. miało wyprzedzić OpenAI pod względem wydatków przedsiębiorstw w USA na AI. Według przywoływanych analiz przewaga była związana z agentami programistycznymi i długim kontekstem w firmowych przepływach pracy . Anthropic wprowadziło również nowe elementy kontroli przedsiębiorstw w Claude .
• Google konkuruje przede wszystkim dzięki integracji Gemini z ekosystemem Workspace. W jednym z porównań obejmujących dziewięć ważonych kategorii Google i OpenAI otrzymały po 74 punkty .
• OpenAI, Anthropic i Google odpowiadają łącznie za zdecydowaną większość globalnego wykorzystania dużych modeli językowych w przedsiębiorstwach .
• OpenAI zaproponowało także nową strukturę udziału kapitałowego przy zaangażowaniu rządu, co pokazuje, że relacje laboratoriów AI z regulatorami coraz częściej dotyczą nie tylko zasad bezpieczeństwa, lecz także organizacji i finansowania sektora .

Dla klientów biznesowych oznacza to, że wybór modelu będzie zależeć nie tylko od jakości odpowiedzi. Coraz większe znaczenie mają koszt tokenów, limity, dostęp do agentów, integracje z narzędziami pracy oraz sposób spełniania wymogów regulacyjnych.

Nadzór państwa i opóźnienie przepisów UE

Droga GPT-5.6 Sol do publicznego udostępnienia była nietypowa. Od 26 czerwca 2026 r. model przechodził 13-dniowy ograniczony podgląd, w którym dostęp otrzymała niewielka grupa zaufanych partnerów i organizacji. Dopiero później uzyskano zgodę rządu USA na szerszą premierę . OpenAI deklarowało, że nie chce, aby uprzedni dostęp rządowy stał się standardem, ale traktuje go jako rozwiązanie przejściowe .

W Unii Europejskiej uzgodniono natomiast przesunięcie terminu stosowania przepisów dotyczących systemów AI wysokiego ryzyka z sierpnia 2026 r. na grudzień 2027 r. Firmy wykorzystujące AI m.in. w rekrutacji, kredytach, edukacji, egzekwowaniu prawa i urządzeniach medycznych otrzymały w ten sposób dodatkowe 16 miesięcy na przygotowanie zgodności z regulacjami .

Co to oznacza dla rynku?

Pierwszy tydzień GPT-5.6 pokazał dwie rzeczy. Po pierwsze, zapotrzebowanie na zaawansowane agenty AI rośnie szybciej, niż OpenAI przewidywało — do tego stopnia, że firma musiała reagować zmianami limitów i ustawień. Po drugie, konkurencja przenosi się z wyścigu na najlepszy pojedynczy model na rynek „odpowiednio dobranej inteligencji”.

Sol ma obsługiwać najtrudniejsze zadania, Terra ma obniżać koszt codziennej pracy, a Luna kieruje ofertę do operacji masowych. Jeśli taki podział się utrzyma, przedsiębiorstwa będą częściej dobierać model do konkretnego zadania zamiast korzystać z jednego, najdroższego systemu do wszystkiego.

OpenAI zapowiadało dalsze usprawnienia, w tym lepszą widoczność zużycia limitów i czasu ich resetowania oraz jaśniejsze wskazówki, kiedy korzystać z ChatGPT Work, a kiedy z Codex . To właśnie te szczegóły — obok samych wyników modeli — zdecydują, czy gwałtowny wzrost użytkowników przełoży się na stabilne wdrożenia biznesowe.