แม้ราคาจะลดลง แต่ Sol ยังถูกวางตำแหน่งเป็นรุ่นระดับบนสุดของ GPT-5.6 โดยมีราคาสูงกว่า Terra และ Luna อย่างชัดเจน โมเดลทั้งสามจึงไม่ได้แข่งขันกันด้วยราคาเพียงอย่างเดียว แต่แบ่งบทบาทตามลักษณะงาน
จุดสำคัญสำหรับผู้ซื้อองค์กรจึงไม่ใช่แค่ “โมเดลไหนถูกที่สุด” แต่คือการเลือกโมเดลให้เหมาะกับแต่ละขั้นตอนของระบบ เช่น ใช้ Luna คัดกรองคำขอ ใช้ Terra กับงานประจำ และส่งเฉพาะงานซับซ้อนให้ Sol วิธีนี้อาจช่วยลดค่าใช้จ่ายรวมได้มากกว่าการใช้ Sol กับทุกคำขอ
ราคาที่แสดงบน OpenRouter สำหรับ GPT-5.6 Sol อยู่ที่ 2 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนอินพุต และ 10 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนเอาต์พุต ซึ่งเท่ากับครึ่งหนึ่งของราคา OpenAI โดยตรงหลังการลดราคาครั้งล่าสุด
สำหรับองค์กร OpenRouter จึงอาจเป็นช่องทางจัดซื้อที่น่าสนใจ โดยเฉพาะเมื่อระบบต้องการรวมหลายโมเดลไว้หลัง API เดียว อย่างไรก็ตาม ราคาบนแพลตฟอร์มตัวกลางควรถูกมองว่าเป็นราคาของเส้นทางหรือข้อเสนอเฉพาะช่วงเวลา ไม่ควรถือเป็นราคากลางถาวรของ OpenAI โดยอัตโนมัติ ผู้ซื้อควรตรวจสอบผู้ให้บริการต้นทาง เงื่อนไขโปรโมชัน การจัดการข้อมูล โควตา และความเท่าเทียมของเวอร์ชันโมเดลก่อนย้ายระบบจริง
AWS ขยายการรองรับ GPT-5.6 Sol, Terra และ Luna บนเอนด์พอยต์ bedrock-runtime ให้ใช้งานผ่าน Responses API, Converse API และ Chat Completions API รวมถึงการประมวลผลแบบข้ามภูมิภาคทั้งชนิด Geo และ Global
global. สามารถเลือก Region เชิงพาณิชย์ของ AWS ที่รองรับโมเดลตามความจุแบบเรียลไทม์ ทำให้มีโอกาสรองรับปริมาณงานสูงและหลีกเลี่ยงคอขวดของ Region เดียวได้ดีกว่า AWS ระบุโควตาการประมวลผลข้ามภูมิภาคสำหรับ Sol ที่ 10 ล้านโทเคนต่อนาทีต่อ Region ที่รองรับ โดยนับรวมโทเคนอินพุตและเอาต์พุตจากคำขอที่เกี่ยวข้อง ในทางปฏิบัติ ฟีเจอร์นี้ช่วยลดภาระการจัดการระบบสำรองและการย้ายงานด้วยตนเองเมื่อ Region ใดมีความหนาแน่นหรือเกิดปัญหา
GPT-5.6 Sol, Terra และ Luna บน Bedrock รองรับ อินพุตข้อความและภาพ เอาต์พุตข้อความ การแคชพรอมป์ต และหน้าต่างบริบทสูงสุด 1 ล้านโทเคน ซึ่งเหมาะกับการวิเคราะห์โค้ดเบสขนาดใหญ่ เอกสารจำนวนมาก หรือประวัติการสนทนาของเอเจนต์ในคำขอเดียว
AWS ยังแยกการคิดราคาเป็นระดับบริบทสั้น 272K โทเคนและบริบทยาว 1 ล้านโทเคน โดยราคา Sol แบบบริบทสั้นอยู่ที่ 5 ดอลลาร์สำหรับอินพุตและ 30 ดอลลาร์สำหรับเอาต์พุตเมื่อใช้ Global cross-Region ส่วน In-Region และ Geo cross-Region อยู่ที่ 5.50 ดอลลาร์และ 33 ดอลลาร์ตามลำดับ
การลดราคาของ OpenAI สะท้อนการแข่งขันในตลาดโมเดลระดับแนวหน้าในปี 2026 ที่ไม่ได้วัดกันเฉพาะความฉลาดของโมเดลอีกต่อไป แต่รวมถึงต้นทุนต่อคำขอ ความเร็ว ปริมาณงานที่รองรับ และความยืดหยุ่นในการเลือกช่องทางจัดซื้อ
OpenAI ระบุว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพด้านรันไทม์และอินเฟอเรนซ์ทำให้บริษัทสามารถส่งต่อประโยชน์ดังกล่าวเป็นราคาที่ถูกลงสำหรับ Luna และ Terra รวมถึงความเร็วที่สูงขึ้นสำหรับ Sol หากแนวโน้มนี้ดำเนินต่อไป ต้นทุนการประมวลผลจะกลายเป็นปัจจัยแข่งขันโดยตรงพอ ๆ กับคุณภาพของโมเดล
สำหรับองค์กร ทางเลือกที่เหมาะสมจึงอาจไม่ใช่การเลือกเอนด์พอยต์ที่มีราคาต่อโทเคนต่ำที่สุด แต่ควรเปรียบเทียบ OpenAI โดยตรง, Amazon Bedrock และแพลตฟอร์มตัวกลาง โดยตรวจสอบเงื่อนไขสัญญา การจัดการข้อมูล ความเท่าเทียมของเวอร์ชันโมเดล ขีดจำกัดอัตราการเรียกใช้ พฤติกรรมของระบบแคช และข้อกำหนดด้านภูมิภาคให้ครบถ้วน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Global cross-Region อาจไม่เหมาะกับข้อมูลที่ต้องอยู่ภายในประเทศหรือภูมิภาคที่กำหนดอย่างเคร่งครัด