EN ZalogujOtwórz Studio
Wersja podglądowa. Katalog modeli, ceny, kalkulator i dokumentacja działają. Generowanie uruchomimy po starcie serwisu.

Luna, Sol czy Astra? Ile naprawdę kosztuje GPT-6 w API

GPT-6 API cena w złotówkach: stawki Luna, Sol i Astra za 1 mln tokenów, kiedy który model, jak policzyć koszt zapytania, kod Python, Node i curl.

Rodzina GPT-6 to trzy szczeble cenowe. Najtańsza jest GPT-6 Luna (0,587 zł / 2,93 zł za 1 mln tokenów), środek to GPT-6 Sol (11,73 zł / 58,65 zł za 1 mln tokenów), a na górze stoi GPT-6 Astra (58,65 zł / 293,27 zł za 1 mln tokenów). W Kadrarisie płacisz z salda w złotych brutto, doładowanego BLIK-iem, bez abonamentu, z fakturą na firmę, jeśli ją zaznaczysz. Mój domyślny układ: Sol do codziennej pracy, Luna do zadań hurtowych, Astra tylko tam, gdzie Sol zawodzi.

Poniżej: czym się różnią, jak policzyć koszt jednego zapytania i jak w kilka minut podpiąć GPT-6 do swojego kodu.

Zasada wyboru, zanim zajrzysz w cennik

Zaczynam od najtańszego modelu, który daje akceptowalne wyniki, i podnoszę poziom tylko dla przypadków, które tego potrzebują.

  • Luna - krótkie, powtarzalne zadania: tagowanie zgłoszeń, wyciąganie danych z maili i faktur, pierwsza odpowiedź na czacie, streszczenia.
  • Sol - zadania wymagające myślenia: pisanie i poprawianie kodu, plan migracji, porównywanie umów, agent wołający kilka narzędzi.
  • Astra - gdy Sol nie przechodzi twoich trudnych przypadków albo błąd kosztuje więcej niż różnica w stawce: przegląd architektury, analiza ryzyka, ostateczna weryfikacja odpowiedzi tańszych modeli.

Jak to sprawdzić na własnych danych? Zbierz 20-50 prawdziwych przykładów z projektu, puść je przez Lunę i Sol, zestaw odpowiedzi i koszty. Jeśli Luna radzi sobie w dziewięciu przypadkach na dziesięć, zwykle opłaca się kierować do niej cały ruch, a resztę eskalować do Sol. Skrypt do równoległego testu kilku modeli pokazuję w poradniku jedno API do GPT, Claude i Gemini.

Trzy modele w liczbach

OpenAI wypuścił GPT-6 we wrześniu 2026: Astrę 3 września, Sol i Lunę 22 września. Według producenta tańsze modele trenowano podobnymi metodami co Astrę, żeby przenieść jej postęp niżej. Wszystkie przyjmują tekst i obrazy, odpowiadają tekstem, mają kontekst 1,05 mln tokenów i odpowiedź do 128 tys. tokenów.

ModelIdentyfikatorStawka za 1 mln tokenów (wejście / wyjście)Główne zastosowanie
GPT-6 Astragpt-6-astra58,65 zł / 293,27 zł za 1 mln tokenównajtrudniejsze problemy, długie projekty kodu, nauka
GPT-6 Solgpt-6-sol11,73 zł / 58,65 zł za 1 mln tokenówkod, agenci, analiza dokumentów
GPT-6 Lunagpt-6-luna0,587 zł / 2,93 zł za 1 mln tokenówczat, klasyfikacja, streszczenia

Między Luną a Astrą są dwa rzędy wielkości. Przy kilku zapytaniach to bez znaczenia, przy tysiącach dziennie decyduje o tym, czy projekt się spina finansowo.

Astra: flagowiec z jednym haczykiem

OpenAI wymienia jej mocne strony: programowanie, obsługa komputera, przeglądanie stron, cyberbezpieczeństwo, nauka, praca zawodowa. Sens ma tam, gdzie lepsza odpowiedź oszczędza godziny człowieka. Haczyk z changelogu OpenAI: Astra nie przyjmuje własnych wartości temperature ani top_p. Przenosząc stary kod, usuń te pola.

Sol: koń roboczy

Producent ustawia Sol jako model do wymagającej pracy, przy której chcesz iterować wiele razy bez płacenia stawki flagowca. U mnie to pierwszy wybór do kodu, agentów z narzędziami i długich dokumentów.

Luna: szybka i tania

Polecana do czatu, klasyfikacji i lekkich agentów. Ma ten sam kontekst co Sol, więc przeczyta długi log czy raport - po prostu wyciągnie z niego płytsze wnioski.

GPT-6.1 Sol

29 września OpenAI wydał GPT-6.1 Sol jako nowszą odsłonę Sol w tej samej cenie bazowej. W chwili pisania katalog Kadrarisa ma gpt-6-sol. Bieżącą listę znajdziesz w katalogu modeli albo pod GET /v1/models?category=chat. Gdy nowa wersja się pojawi, w kodzie zmienisz tylko wartość model.

Liczenie kosztu zapytania

Stawki są za milion tokenów, osobno za wejście (prompt systemowy, historia, dokumenty) i wyjście (tekst modelu):

text
koszt = wejście / 1 000 000 x stawka wejścia
      + wyjście / 1 000 000 x stawka wyjścia

Przykład: dokument na 20 tys. tokenów i odpowiedź na 2 tys. to 0,02 x stawka wejścia + 0,002 x stawka wyjścia. Stawki masz w tabeli wyżej.

Co podbija rachunek bardziej, niż się spodziewasz:

  • Myślenie modelu. GPT-6 to modele rozumujące. Tokeny rozumowania liczą się jako wyjście, więc krótka odpowiedź na trudne pytanie może kosztować jak długa.
  • Rosnąca rozmowa. W czacie każde zapytanie niesie całą dotychczasową historię. Dziesiąta wiadomość płaci jako wejście za dziewięć poprzednich.
  • Wielkie okno. 1,05 mln tokenów kusi, by wrzucić całe repozytorium. Każdy token wejścia jest płatny, więc wycinaj to, czego model nie potrzebuje.

Realne zużycie zwraca pole usage w każdej odpowiedzi (prompt_tokens, completion_tokens) - za te liczby płacisz. Miesięczny rachunek dla swojego ruchu oszacujesz w kalkulatorze kosztów AI.

Podłączenie: Python, Node, curl

/v1/chat/completions w Kadrarisie jest zgodne z OpenAI. Bierzesz oficjalne SDK i podmieniasz adres oraz klucz.

bash
pip install openai
export KADRARIS_API_KEY=sk-kd-...
python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://kadraris.com/v1",
    api_key=os.environ["KADRARIS_API_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-sol",
    messages=[
        {"role": "system",
         "content": "Odpisuj po polsku, krótko."},
        {"role": "user",
         "content": "Co może pójść źle przy przejściu "
                    "z PHP 7.4 na PHP 8.3?"},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)
# tokeny wejścia i wyjścia, czyli podstawa rachunku
print(resp.usage)

Node.js:

javascript
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://kadraris.com/v1",
  apiKey: process.env.KADRARIS_API_KEY,
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-6-luna",
  messages: [{
    role: "user",
    content: "Kategoria dla: 'Nie przyszła paczka'. " +
             "Do wyboru: dostawa, zwrot, płatność.",
  }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Sam curl:

bash
curl https://kadraris.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $KADRARIS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-6-astra",
       "messages": [{"role": "user",
         "content": "Znajdź słabe punkty tego planu wdrożenia."}]}'

Streaming (stream: true) i narzędzia (tools) działają jak w API OpenAI. Szczegóły w dokumentacji czatu.

Strona szybkiego startu w dokumentacji z adresem bazowym i pierwszym zapytaniem
Szybki start: adres bazowy, klucz w zmiennej i pierwsze zapytanie do modelu czatu

Rozliczenie w złotych

Kupując bezpośrednio u OpenAI, płacisz w dolarach kartą, a firma księguje to jako import usług - opisałem to w poradniku faktura VAT za API AI. W Kadrarisie:

  • stawki w złotych brutto z 23% VAT, przeliczone po kursie NBP,
  • BLIK albo karta, doładowanie od 40 zł,
  • faktura VAT na firmę - zaznaczasz ją przy doładowaniu,
  • saldo nie wygasa, nie ma abonamentu ani minimalnego zobowiązania,
  • ten sam klucz obsłuży Claude, Gemini, DeepSeek oraz modele obrazu i wideo.
Ekran doładowania salda z szybkimi kwotami i polem własnej kwoty
Doładowanie BLIK-iem, z opcją faktury VAT na dane firmy

Start: załóż konto, doładuj saldo i w panelu utwórz klucz API. Ustaw przy nim miesięczny limit w złotych - po jego przekroczeniu API odpowiada 403, więc zapętlony skrypt staje na limicie, a nie na zerowym saldzie. Dla Astry zawsze robię osobny klucz z niskim limitem.

Tworzenie klucza API z polem limitu miesięcznego
Osobny klucz z limitem na każdy projekt to najprostszy bezpiecznik przy drogich modelach

Pięć sposobów na niższy rachunek

  1. Routing według trudności. Większość ruchu obsługuje Luna, Sol dostaje tylko to, czego Luna nie umie. Mapa w kodzie, zmiana modelu to jedna linijka.
  2. Odchudzony prompt systemowy. Leci z każdym zapytaniem: 2 tys. tokenów instrukcji razy 10 tys. zapytań dziennie to 20 mln tokenów wejścia.
  3. Limit max_tokens. Zwłaszcza tam, gdzie odpowiedź ma być krótka.
  4. Skracanie historii. W czacie zostaw ostatnie wiadomości i krótkie podsumowanie starszych.
  5. Pomiar. Zapisuj usage z każdej odpowiedzi i licz koszt na prawdziwych danych - szacunki z tabelek rzadko się sprawdzają.

Szukasz najtańszych modeli w ogóle, nie tylko od OpenAI? Porównanie na 1000 odpowiedzi czatu jest w poradniku najtańsze API LLM. O kodowaniu w terminalu piszę w tekście Claude Code - cena i start, a o limitach planu i błędzie 529 w poradniku Claude Code - limity i błędy.

Pytania

Dlaczego krótka odpowiedź Astry kosztowała tyle co długa?

Bo modele GPT-6 rozumują przed odpowiedzią, a tokeny rozumowania są liczone jako wyjście. Widać to w usage.completion_tokens. Jeśli zadanie nie wymaga głębokiego myślenia, przenieś je na Sol albo Lunę.

Mój stary kod zwraca błąd przy Astrze. Co poprawić?

Najczęściej winne są temperature albo top_p - Astra nie przyjmuje własnych wartości tych pól. Usuń je z zapytania i spróbuj ponownie.

Czy płacę za zapytanie, które zakończyło się błędem?

Nie. Nieudane zapytanie nie jest rozliczane, a środki zablokowane na nie wracają na saldo.

Jak zmienić model w istniejącej aplikacji na SDK OpenAI?

Ustaw base_url na https://kadraris.com/v1, klucz na sk-kd-..., a w polu model wpisz gpt-6-sol, gpt-6-luna lub gpt-6-astra. Streaming i narzędzia działają bez zmian w kodzie.