GPT-5.6 - jak startupy budują agentów AI taniej i szybciej

Kolega z działu produktu pokazał mi wczoraj fakturę za API OpenAI. 235 dolarów za 106 zadań w przeglądarce. Tydzień później - te same zadania, 14 dolarów. Ta sama dokładność. Nie, nie przeszedł na DeepSeek. Zmienił model na GPT-5.6 Luna.

OpenAI właśnie wypuściło rodzinę GPT-5.6 - trzy modele (Luna, Terra, Sol), które mają robić jedno: dać Ci wydajność flagowca w cenie modelu budżetowego. Zanim pomyślisz "marketing-speak" - sprawdźmy, co startupy raportują z produkcji.

Niższy reasoning effort daje lepsze wyniki

GPT-5.6 Sol na "low" reasoning bije GPT-5.5 na "high" reasoning w benchmarku Agents' Last Exam. To nie kosmetyczna różnica - to zmiana w tym, jak konfigurujesz agentów.

Hex (platforma do analizy danych) wrzuciło GPT-5.6 do swojego harnessa i ustawiło reasoning na "low". Izzy Miller, AI Research Lead, mówi wprost: model wiedział, kiedy danych po prostu nie ma. Nie gonił ślepych tropów. Dochodził do odpowiedzi mniejszą liczbą tokenów.

GPT-5.6 redukuje liczbę tokenów potrzebnych do rozwiązania zadania

Historycznie, jeśli budowałeś agenta do długich zadań, brałeś flagowy model na najwyższym reasoning. Tańsze modele po prostu nie radziły sobie z długim kontekstem i tool callingiem. GPT-5.6 zmienia tę matematykę.

Luna trzyma 98% dokładności GPT-5.5 przy jednej osiemnastej kosztu

Hypha (platforma do ekstrakcji danych z dokumentów) testowała GPT-5.6 Luna na swoich najtrudniejszych zadaniach. Serhii Shchoholiev, Engineering Lead, raportuje: Luna trzyma 98% dokładności GPT-5.5 przy jednej osiemnastej kosztu.

Browser Use (framework do automatyzacji przeglądarki) wrzuciło Lunę na 106 najtrudniejszych zadań browserowych. Wynik: 78% ukończonych za ~14 dolarów. Aktualny SOTA model osiągnął 80% za ~235 dolarów. Gregor Zunic, współzałożyciel, nazywa to "remarkable combination of capability and cost".

PlayerZero (system do inżynierii kodu) przerzuciło część workloadów na Lunę. Dla kluczowego zadania eksploracji kodu: 64% niższe koszty inferencji, 90% krótszy czas odpowiedzi, F1 wyższe o 5 punktów. Animesh Koratana, CEO, mówi, że Luna to teraz ich domyślny model dla high-throughput code retrieval.

PlayerZero: Luna redukuje koszty o 64% przy lepszej dokładności

Konkret: trzy miesiące temu GPT-5.5 (Extra High) osiągał 84.36% w BrowseComp (benchmark testujący wyszukiwanie obscure facts) za 33.27 USD. GPT-5.6 Luna (Extra High) daje 84.04% za 1.33 USD. OpenAI od tego czasu obniżyło ceny jeszcze bardziej.

Kiedy Luna, kiedy Terra, kiedy Sol?

Luna to model budżetowy z rodziny 5.6. Terra to środek. Sol to flagowiec. Różnica nie jest tylko w cenie - to trade-off między szybkością a złożonością zadania.

Jeśli budujesz agenta do prostych zadań (ekstrakcja danych, klasyfikacja, proste decyzje) - Luna prawdopodobnie wystarczy. Jeśli zadanie wymaga multi-step reasoning, długiego kontekstu, złożonego tool callingu - Terra lub Sol.

Startupy raportują, że Luna z wyższym reasoning effort często dorównuje starszym flagowcom przy ułamku kosztu. To zmienia kalkulację: zamiast automatycznie brać najdroższy model, testujesz tańszy z wyższym reasoning.

Responses API - ciągłość reasoning w wieloetapowych zadaniach

GPT-5.6 wprowadza Responses API - nowy sposób na zarządzanie wieloetapowymi zadaniami agentów. Zamiast tracić kontekst reasoning między wywołaniami, możesz go kontynuować.

Przykład: agent analizuje dokument, wywołuje zewnętrzne API, wraca do analizy. Bez Responses API - za każdym razem zaczynasz reasoning od zera. Z Responses API - reasoning jest ciągły, model "pamięta" gdzie skończył.

Responses API pozwala na ciągłość reasoning w wieloetapowych zadaniach

To ma znaczenie dla multi-agent orchestration (kilku agentów współpracujących nad jednym zadaniem) i programmatic tool calling (agent sam decyduje, które narzędzia wywołać i w jakiej kolejności).

OpenAI nie podaje szczegółów implementacji. Startupy raportują, że Responses API redukuje liczbę niepotrzebnych wywołań i poprawia spójność odpowiedzi w długich workflows. Jeśli budujesz agentów AI do automatyzacji, to funkcja do przetestowania.

Co to zmienia dla polskich firm

GPT-5.6 jest dostępny przez API OpenAI globalnie - polskie firmy mają dostęp od razu. Kluczowa zmiana: agenci AI stają się tańsi w utrzymaniu.

Jeśli testowałeś agentów rok temu i zrezygnowałeś bo "za drogie" - matematyka się zmieniła. Luna daje wydajność blisko GPT-5.5 przy koszcie porównywalnym do starszych budżetowych modeli (które były znacznie słabsze).

Dla firm, które już używają agentów: przetestuj przejście z GPT-5.5 na Lunę lub Terrę. Startupy raportują 60-90% redukcję kosztów przy porównywalnej lub lepszej dokładności. To nie margines - to różnica między projektem opłacalnym a nieopłacalnym.

Druga zmiana: niższy reasoning effort jako domyślny. Jeśli konfigurowałeś agentów na "high" lub "extra high" reasoning, przetestuj "low" lub "medium" na GPT-5.6. Hex i inne startupy raportują lepsze wyniki przy niższym ustawieniu.

Jeśli dopiero zaczynasz z agentami AI, narzędzia no-code też zaczynają integrować GPT-5.6. Nie musisz pisać kodu, żeby przetestować.

Najczęstsze pytania

Czy GPT-5.6 Luna jest lepszy od DeepSeek V4-Flash?

OpenAI nie publikuje bezpośrednich porównań z DeepSeek. Luna jest droższa niż DeepSeek V4-Flash (0.14 USD/1M tokenów input). Startupy raportują lepszą dokładność w zadaniach agentowych. DeepSeek wciąż wygrywa w czystej matematyce cena/token. Luna daje lepszy stosunek dokładność/koszt w multi-step reasoning.

Czy mogę używać GPT-5.6 w Polsce przez API?

Tak, GPT-5.6 jest dostępny globalnie przez OpenAI API. Potrzebujesz konta OpenAI i karty płatniczej obsługującej transakcje międzynarodowe. Ceny są w USD, rozliczenie per token.

Jak wybrać między Luna, Terra i Sol?

Zacznij od Luny z wyższym reasoning effort. Jeśli dokładność nie wystarcza, przetestuj Terrę. Sol bierz tylko jeśli zadanie wymaga absolutnie najwyższej dokładności i koszt nie jest ograniczeniem. Startupy raportują, że Luna wystarcza w 70-80% przypadków.

Co to jest Responses API i czy muszę go używać?

Responses API to nowa funkcja do zarządzania ciągłością reasoning w wieloetapowych zadaniach. Nie musisz - standardowe API dalej działa. Jeśli budujesz multi-agent systems lub agentów z długimi workflows, Responses API redukuje liczbę wywołań i poprawia spójność.

Na podstawie: OpenAI Blog - The builder's guide to GPT-5.6