লুনা এন্ট্রি লেভেল এখন বিশাল ছাড়ে—প্রতি মিলিয়ন টোকেনের ইনপুট মূল্য 1 ডলার থেকে কমে হয়েছে 0.2 ডলার, আউটপুট মূল্য 6 ডলার থেকে কমে হয়েছে 1.2 ডলার।
চীনা যুয়ানে রূপান্তরিত করলে, ইনপুট মূল্য প্রায় 6.8 যুয়ান থেকে 1.35 যুয়ানে কমেছে এবং আউটপুট মূল্য প্রায় 40.6 যুয়ান থেকে 8.1 যুয়ানে কমেছে।
দৈনিক কাজের মুখ্য প্রতিষ্ঠান হিসাবে চিহ্নিত টেরাও ২০% মূল্য হ্রাস পেয়েছে, ইনপুট এবং আউটপুট মূল্য যথাক্রমে ২ ডলার এবং ১২ ডলারে নেমে এসেছে।
যথাক্রমে চীনা যুয়ানে প্রায় 13.5 এবং 81.2 টাকা।
কেবল ফ্ল্যাগশিপ মডেল Sol মূল দামে অবস্থান করছে, কিন্তু Fast mode চালু করা হয়েছে, যার গতি স্ট্যান্ডার্ড মোডের চেয়ে সর্বোচ্চ 2.5 গুণ বেশি, এবং এই স্পিড আপ কোনও অতিরিক্ত খরচ ছাড়াই।
কোডেক্স পুনরায় সেট করার পর তারা তাড়াতাড়ি দাম কমিয়ে দিল, ওপেনএআই, তুমি কার মুখে বাস করছ?
এই মূল্য যুদ্ধ সরাসরি তীব্র হয়ে উঠেছে।
OpenAI বলেছে যে মূল্য হ্রাসের কারণ হল GPT-5.6 Sol নিজেই নিজের জন্য টাকা বাঁচিয়েছে।
GPT-5.6 সল নিজের উন্নতিতে অংশগ্রহণ করেছে, যার ফলে দক্ষতায় বিপ্লবাত্মক উন্নতি ঘটেছে, তাই নতুন এবং পুরনো ব্যবহারকারীদের প্রতি কৃতজ্ঞতা প্রকাশ করা হচ্ছে~
এই বাম পা ডান পায়ে চাপ দিয়ে স্থানে উড়ে যাওয়ার কৌশলটা, ওপেনএআই তুমিও শুরু করে দিলে
।
দুটি পণ্যের দাম কমানো হয়েছে, একটি ত্বরান্বিত হয়েছে
এখন, GPT-5.6-এর তিনটি মডেলের API মূল্য যথাক্রমে:
GPT-5.6 লুনা: প্রতি মিলিয়ন টোকেন ইনপুট 0.2 ডলার, আউটপুট 1.2 ডলার;
GPT-5.6 টেরা: প্রতি মিলিয়ন টোকেন ইনপুট 2 ডলার, আউটপুট 12 ডলার;
GPT-5.6 এর জন্য: প্রতি মিলিয়ন টোকেন ইনপুটে 5 ডলার, আউটপুটে 30 ডলার।
দাম কমানোর পর, লুনা একটি বড় পতনের মধ্যে দিয়ে গেল।
এর ইনপুট মূল্য পূর্বের জেনারেশন GPT-5.4 nano-এর সাথে সমান, এবং আউটপুট মূল্য আরও 0.05 ডলার সস্তা।
কিন্তু দুটি মডেলের কাজ সম্পূর্ণ এক নয়, GPT-5.4 nano মূলত শ্রেণীবদ্ধকরণ, তথ্য নির্ণয় এবং বাছাইয়ের মতো সহজ ও পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলির জন্য উপযোগী।
GPT-5.6 Luna কে OpenAI একটি খরচ-সংবেদনশীল ওয়ার্কলোডের জন্য ডিজাইন করা মডেল হিসেবে চিহ্নিত করেছে, যা টুল কল করতে পারে, দীর্ঘ কনটেক্সট প্রসেস করতে পারে এবং একাধিক ধাপের ওয়ার্কফ্লো বাস্তবায়ন করতে পারে।
সহজ কথায়, ওপেনএআই এখন এজেন্টগুলির কাজ সম্পাদনের জন্য যে মডেলগুলি ব্যবহার করে, সেগুলিকে আগের সাধারণ ছোট মডেলগুলির মতো দামে বিক্রি করছে।
টেরা সামান্য নিয়ন্ত্রিত, ২০% মূল্যহ্রাস পেয়েছে।
সল একই মূল্যে থাকে, যেখানে ফাস্ট মোড যোগ করা হয়েছে, যার গতি স্ট্যান্ডার্ড মোডের চেয়ে সর্বোচ্চ 2.5 গুণ বেশি, কিন্তু মূল্য স্ট্যান্ডার্ড মোডের দ্বিগুণ, মডেলের বুদ্ধিমত্তা অপরিবর্তিত থাকে।
এটি আগের Priority Processing-কে প্রতিস্থাপন করবে। যারা আগে priority ট্যাগ ব্যবহার করত, তাদের API অনুরোধগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে Fast mode-এ স্যুইচ হয়ে যাবে।
অফিসিয়ালদের মতে, এই সমায়োজনটি কোডেক্স এবং চ্যাটজিপিটি ওয়ার্কেও প্রয়োগ হবে।
সাবস্ক্রিপশন মূল্য কমানো হবে না, ব্যবহারকারীদের মোট কোটা বাড়ানো হবে না, তবে Terra এবং Luna ব্যবহার করার সময় খরচ হওয়া কোটা প্রাসঙ্গিকভাবে কমে যাবে।
একই সাবস্ক্রিপশন ফি দিয়ে মডেলটি বেশি বার কাজ করতে পারে।
ওপেনএআই চ্যাটজিপিটি এবং কোডেক্স সিএলআই-এর অটো-রিভিউ মডেলটিও GPT-5.4 থেকে GPT-5.6 লুনায় পরিবর্তন করেছে।
অটো-রিভিউ ব্যাকগ্রাউন্ডে কোড এবং পরিবর্তনের ফলাফল পরীক্ষা করে, যা একটি সাধারণ হাই-ফ্রিকোয়েন্সি এজেন্ট টাস্ক।
মডেল আপগ্রেড এবং লুনা মূল্যহ্রাসের সমন্বয়ে, ওপেনএআই তাদের খরচ পূর্বের প্রায় দশভাগে একভাগে নামিয়ে আনার প্রত্যাশা করছে।
সস্তা মডেলগুলি এখন শুধুমাত্র শ্রেণীবদ্ধকরণ, নিষ্কাশন এই প্রাচীন সাধারণ কাজগুলির জন্য দায়ী নয়, বরং এগুলি বিচার এবং টুল কল প্রয়োজনীয় কোড রিভিউ, ব্যাকএন্ড মনিটরিং ইত্যাদির ক্ষেত্রেও প্রবেশ করছে।
বর্তমানে তিনটি মডেলের অবস্থান হল:
বাজেট সংবেদনশীল এবং ব্যাপক ব্যবহার করা হয় এমন কাজগুলি লুনাকে দিন;
সাধারণ দৈনিক কাজগুলি Terra-এর উপর ছেড়ে দিন;
সল ব্যবহার করে কঠিন টাস্ক চালিয়ে যান;
যদি অপেক্ষা করাও ধীর মনে হয়, তাহলে গতি বাড়ানোর জন্য দ্বিগুণ টাকা খরচ করুন।
GPT-5.6 এখন নিজের খরচ কমাতে অংশগ্রহণ করছে
কেন হঠাৎ দাম কমল?
OpenAI বলেছে যে কারণটি হল GPT-5.6 Sol এর নিজস্ব উৎপাদন সিস্টেমের অপ্টিমাইজেশনে অংশগ্রহণ।
এটি যে দক্ষতা বৃদ্ধি করেছে, তা মূল্য তালিকায় ছাড়ের সংখ্যায় রূপান্তরিত হয়েছে।
বিশেষভাবে, GPT-5.6 Sol কিছু উৎপাদন পরিবেশ GPU Kernel পুনর্লিখন এবং অপ্টিমাইজ করেছে, শত শত Token জেনারেশন পরীক্ষা ডিজাইন এবং চালানো হয়েছে, এবং প্রশিক্ষণ পর্যবেক্ষণেও অংশগ্রহণ করেছে, সমস্যা হলে হস্তক্ষেপ করেছে।
শেষ ফলাফলও অত্যন্ত উল্লেখযোগ্য: GPU Kernel অপ্টিমাইজেশন উৎপাদন করে GPT-5.6 এন্ড-টু-এন্ড সার্ভিসের খরচ 20% কমিয়ে আনা হয়েছে; অনুমানমূলক ডিকোডিং উন্নত করে Token জেনারেশন দক্ষতা 15% এর বেশি বৃদ্ধি করা হয়েছে।
GPU কার্নেল হল মডেলটি জিপিইউতে নির্দিষ্ট গণনামূলক কাজ সম্পাদনের জন্য ব্যবহৃত নিম্নস্তরের প্রোগ্রাম।
মডেলটি নিজেই পরিবর্তন করার দরকার নেই, শুধু এই প্রোগ্রামগুলি আরও দক্ষভাবে লেখা হলে, একই GPU দিয়ে গণনা আরও দ্রুত সম্পন্ন হবে, বেশি অনুরোধ প্রক্রিয়াকরণ করা যাবে, এবং প্রতিটি কলের খরচও কমে যাবে।
অনুমান ডিকোডিং হল উত্তর তৈরি করার সময় পরবর্তী সম্ভাব্য টোকেনগুলি প্রাথমিকভাবে অনুমান করা, তারপর মূল মডেল দ্বারা যাচাই করা। যত বেশি সঠিকভাবে অনুমান করা যায়, তত কম ধাপে একটি করে তৈরি করে অপেক্ষা করতে হয়।
দুটি অপ্টিমাইজেশনই মডেলের ক্ষমতা কমায়নি, কিন্তু একই মডেলকে দ্রুততর এবং কম খরচে চালানো সম্ভব করেছে।
তবে, এটি এখনও GPT-5.6-এর সম্পূর্ণ স্বয়ংসম্পূর্ণভাবে নিজেকে আপগ্রেড করার কথা নয়।
OpenAI স্পষ্টভাবে জোর দিয়েছে যে পুরো প্রক্রিয়াটি এখনও মানুষের নিয়ন্ত্রণে রয়েছে।
মডেল কোড লিখতে পারে, পরীক্ষা চালাতে পারে, অস্বাভাবিকতা মনিটর করতে পারে, কিন্তু লক্ষ্য কী হবে, ফলাফলগুলি কি ব্যবহারযোগ্য হবে, কোডটি কি উৎপাদন পরিবেশে চলবে—এগুলির জন্য এখনও 'Human in the Loop' প্রয়োজন।
OMT
শেষে, একটি নতুন পরিবর্তন আছে।
এই ডিসকাউন্টের একটি খুব নির্দিষ্ট লক্ষ্য রয়েছে: এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো।
সবচেয়ে বেশি ছাড় পাওয়া লুনা, শুধুমাত্র বিভাগকরণ এবং বাছাইয়ের জন্য ব্যবহৃত প্রাচীন ছোট মডেল নয়।
OpenAI-এর পজিশন অনুযায়ী, এটি টুল কল করতে পারে এবং একাধিক ধাপের কাজ সম্পাদন করতে পারে, যা মূলত হাই-ফ্রিকোয়েন্সি এবং খরচ-সংবেদনশীল ওয়ার্কলোডের জন্য উপযোগী।
তাই, লুনার দাম 80% কমে যাওয়ায় এজেন্টের দীর্ঘমেয়াদী চালু রাখার বাধা কমে গেল।
যেসব পরীক্ষা, যাচাই এবং নিয়ন্ত্রণের কাজ আগে খরচ বেশি হওয়ায় প্রায়শই করা যাইত না, সেগুলোকে এখন কাজের প্রবাহের একটি নিয়মিত ধাপে পরিণত করার সুযোগ পাওয়া যাচ্ছে।
GPT-5.6-এর সহায়তায় নিজের উৎপাদন সিস্টেমকে অপ্টিমাইজ করে, একটি নতুন চক্র তৈরি হয়েছে:
মডেল অংশগ্রহণ করে অপারেশনের দক্ষতা বাড়ে, খরচ কমে; মূল্য কমানোর পর, মডেল আরও বেশি হাই-ফ্রিকোয়েন্সি ওয়ার্কফ্লোতে প্রবেশ করে; কল স্কেল বাড়ার ফলে পরবর্তী দক্ষতা উন্নতির পর্যায়ে এগিয়ে যায়।
ওপেনএআই-এর এই মূল্য হ্রাসের চক্রটি এখন প্রাথমিক রূপ ধারণ করেছে।
এই সমস্ত পদক্ষেপের পর, এখন চাপ সরাসরি A কোম্পানির উপর পড়েছে:
এবার তোমার পালা।
রেফারেন্স লিঙ্ক: [1] https://x.com/OpenAI/status/2082878156483219672 [2] https://x.com/sama/status/2082880720989532597
এই লেখাটি ওয়েইচ্যান গ্রুপ "কোয়ানটাম পজিশন" থেকে এসেছে, লেখক: অগ্রগতির প্রযুক্তি অনুসরণ করুন