GPT-6-Modelle erklärt: Luna, Astra, Sol und das neue Terra – welches Modell im Chat, in Work und per API passt

01 / Überblick

Was hinter GPT-6 steckt: vier Modelle statt einem.

Wer „GPT-6“ sucht, erwartet meist ein neues Modell, das alles kann. OpenAI hat die Generation aber in Stufen und unter mehreren Namen veröffentlicht. Die Reihenfolge laut Release Notes:

• 3. September 2026: GPT-6 Astra startet, zunächst für ausgewählte Organisationen [2].
• 22. September: GPT-6 Sol und GPT-6 Luna kommen in ChatGPT Work und Codex, getrennt von den Modellen im Chat [2].
• 29. September: GPT-6.1 Sol folgt in Work und Codex, zuerst für Pro, danach für Plus, Business, Enterprise und Edu [2].
• 7. Oktober: GPT-6 zieht in den normalen Chat ein, zusammen mit der „Intelligent UI“ [2].
• 26. Oktober: GPT-6.1 Terra erscheint in Work, Codex und in der API [1][2][3].

Die Namen stehen für Leistungsklassen. In der Entwickler-Doku beschreibt OpenAI Astra als Modell mit der höchsten Intelligenz für die anspruchsvollste Arbeit, 6.1 Sol als ausgewogen und nah an Astra bei geringeren Kosten, 6.1 Terra als schnell und effizient für Bildverständnis, Computer-Steuerung und Texte, Luna als schnellstes und günstigstes Modell für klar umrissene Aufgaben in großer Zahl [6]. Wer sich das merken will: Astra ist das teure Spezialwerkzeug, Luna der Akkuschrauber für Routine, Sol und Terra liegen dazwischen (Einschätzung).

Wichtig für die Praxis ist weniger das Datum als die Frage, wo welches Modell überhaupt auftaucht. Denn ChatGPT hat inzwischen drei Bereiche: Chat für schnelle Fragen und Gespräche, Work für längere Aufgaben mit fertigem Ergebnis und Codex für Softwareentwicklung [4]. Was Work genau ist, habe ich in ChatGPT Work im Marketing-Alltag beschrieben.

02 / Chat

Welches Modell du im normalen Chat bekommst.

Im Chat entscheidet der Tarif. Seit dem 7. Oktober nutzen Plus, Pro, Business und Enterprise GPT-6 Sol, Free und Go nutzen GPT-6 Luna [2]. Dazu kommt die Intelligent UI: ChatGPT kann Antworten mit Grafiken, Vergleichen und kleinen Werkzeugen wie Rechnern direkt im Gespräch kombinieren und beginnt schon zu antworten, während es noch nachdenkt oder Werkzeuge nutzt [2]. Ob eine Antwort als Text oder als interaktives Element kommt, wählt ChatGPT selbst.

Astra steckt im Chat nur hinter der Pro-Option, die OpenAI GPT-6 Pro nennt. Sie gibt es in Pro 100 $, Pro 200 $, Business und Enterprise, bei Enterprise abhängig von den Modellrechten im Workspace [4]. Plus bekommt Astra zwar in Work und Codex, aber nicht als GPT-6 Pro im Chat [4][5]. Die Pro-Option unterstützt die Intelligent UI nicht [2]. Und die Nachrichtenlimits von GPT-6 Pro im Chat laufen getrennt vom Kontingent für Work und Codex [5].

Was es im Chat nicht gibt: GPT-6.1 Sol, GPT-6.1 Terra sowie die Work-Varianten von GPT-6 Sol und Luna. Die Hilfe sagt ausdrücklich, dass diese Modelle für Work und Codex gedacht und in regulären ChatGPT-Gesprächen nicht verfügbar sind [4]. Wer also nach dem Terra-Start im Modellmenü des Chats sucht, sucht vergeblich. Das ist kein Fehler im Konto, sondern so vorgesehen.

Für den Alltag in kleinen Teams reicht der Chat mit GPT-6 Sol für die meisten Fragen: Texte umformulieren, eine E-Mail entwerfen, eine Idee durchdenken. Ob sich dafür ein Upgrade lohnt, hängt eher an Limits und Datenschutz als am Modell; die Unterschiede der Tarife stehen in ChatGPT Plus, Pro oder Business? (Einschätzung).

03 / Work und Codex

Welches Modell in Work und Codex wofür passt.

In Work und Codex wählst du das Modell selbst, oder du lässt die Einstellung auf „Default“, die Modelle und Denkstufen auf einem Schieberegler kombiniert [4]. Welche Modelle du siehst, hängt von Tarif, Workspace-Einstellungen und dem Stand des Rollouts ab [4]. Die Hilfe ordnet die Modelle mit Beispielen ein [5]:

• Astra: für Programmierung, Recherche, Analyse und schwierige Probleme, etwa einen hartnäckigen Fehler aufspüren oder sich in ein unbekanntes Thema einarbeiten [5].
• Sol: Balance aus Leistung und Effizienz, etwa eine Funktion umsetzen oder Rechercheergebnisse zusammenführen [5]. 6.1 Sol hat in Work und Codex standardmäßig ein Kontextfenster von 500.000 Tokens [4].
• Terra: Balance aus Tempo, Leistung und Kosten für Alltagsarbeit, etwa einen Bericht entwerfen, ein Dokument auswerten oder eine Routineänderung im Code [5].
• Luna: schnell und sparsam für klar umrissene, wiederholte Aufgaben, etwa Informationen herausziehen, Einträge sortieren oder kurze Korrekturen [5].

Ein Hinweis zur Quelle: Die Hilfeseite beschreibt Sol, Terra und Luna dort noch mit der Versionsnummer 5.6. Die Einordnung der Aufgaben dürfte für die neuen Versionen gleich bleiben, belegt ist das aber nicht (Einschätzung).

Was Terra für Büroarbeit interessant macht

OpenAI positioniert GPT-6.1 Terra für die Kommunikations- und Bildschirmaufgaben, die einen Arbeitstag füllen: Angebote entwerfen, technische Zeichnungen lesen, Formulare ausfüllen, Videos schneiden [3]. In Work und Codex soll das gleiche Kontingent mit Terra für mehr Aufgaben reichen als mit GPT-5.6 Terra und deutlich mehr als mit 6.1 Sol oder Astra [3]. Bei manchen Plus- und Pro-Konten ersetzt Terra auf mittlerer Stufe in den voreingestellten Power-Profilen von Work sogar 6.1 Sol auf leichter Stufe [2].

Verfügbar ist Terra laut Release Notes in Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu [2]. Die Ankündigung im OpenAI-Blog nennt Business nicht [3]. Wenn du im Business-Workspace Terra noch nicht siehst, prüfe deshalb zuerst den Rollout und die Modellrechte, bevor du an deinem Konto zweifelst.

Wie weit das Kontingent reicht

Work und Codex teilen sich ein Kontingent mit 5-Stunden- und Wochenfenster [5]. Für Plus und Business Standard nennt OpenAI als grobe Schätzung pro 5-Stunden-Fenster: Astra 5 bis 45 lokale Nachrichten, 6.1 Sol 15 bis 160, GPT-6 Sol 15 bis 150 und Luna 350 bis 3.000 [5]. Für Terra steht dort noch keine Spanne. Cloud-Aufgaben können mehr verbrauchen als lokale [5].

Ein Satz aus der Hilfe ist für die Modellwahl besonders nützlich: Eine niedrige Denkstufe bedeutet nicht automatisch weniger Leistung. Astra auf „Low“ kann besser abschneiden als Sol auf „High“ [5]. Eine höhere Stufe ersetzt außerdem keine fehlenden Dateien oder Zugänge [5]. Ich würde neue Routinen deshalb mit Terra auf mittlerer Stufe starten und nur wechseln, wenn das Ergebnis nicht reicht (Einschätzung).

04 / API

Was die GPT-6-Modelle per API kosten.

Die API brauchst du, wenn ein Modell in deine eigenen Abläufe eingebaut werden soll, zum Beispiel in ein Shop-Backend oder ein Automatisierungstool. Sie wird getrennt vom ChatGPT-Abo abgerechnet [1]. Die Standardpreise je Million Tokens laut Modellseiten [7]:

• GPT-6 Astra (gpt-6-astra): 10 $ Eingabe, 50 $ Ausgabe.
• GPT-6.1 Sol (gpt-6.1-sol): 2 $ Eingabe, 10 $ Ausgabe.
• GPT-6.1 Terra (gpt-6.1-terra): 1 $ Eingabe, 0,05 $ für zwischengespeicherte Eingabe, 5 $ Ausgabe.
• GPT-6 Luna (gpt-6-luna): 0,10 $ Eingabe, 0,50 $ Ausgabe.

Alle vier haben ein Kontextfenster von 1.050.000 Tokens und bis zu 128.000 Tokens Ausgabe [7]. Bei Terra gelten Zusatzregeln: Batch- und Flex-Verarbeitung kosten die Hälfte, der Fast-Modus das Doppelte, Anfragen mit mehr als 272.000 Eingabe-Tokens werden teurer, und regionale Verarbeitung kostet 10 % Aufschlag [7]. Laut Entwickler-Doku unterstützt der Fast-Modus EU-Datenresidenz für 6.1 Sol, Terra und Luna, nicht für Astra und GPT-6 Sol [6].

OpenAI nennt für Terra konkrete Einsatzfelder: Produktfotos mit Katalogeinträgen abgleichen, technische Zeichnungen auswerten, auf Bildschirmen von Anwendungen handeln sowie Texte entwerfen und überarbeiten [6][7]. Im Blog kommt ein Beispiel dazu, das für viele kleine Betriebe greifbar ist: eingehende Rechnungen lesen und die Daten in die Buchhaltungssoftware übertragen [3]. Für einen Onlineshop wären etwa Produktbilder von Lieferanten gegen die eigenen Artikeldaten zu prüfen (Einschätzung).

Ein Rechenbeispiel mit angenommenen Mengen: 1.000 Rechnungen mit je rund 2.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens ergeben 2 Millionen Eingabe- und 0,5 Millionen Ausgabe-Tokens. Mit Terra wären das 2 $ plus 2,50 $, also etwa 4,50 $, mit Astra das Zehnfache [7]. Wie viele Tokens eine echte Rechnung braucht, hängt von Bild, Seitenzahl und Denkstufe ab; teste das mit zehn echten Belegen, bevor du hochrechnest (Einschätzung).

Bei den Leistungsangaben lohnt ein nüchterner Blick. OpenAI schreibt, Terra liege auf einem eigenen Test für Computerarbeit gleichauf mit Astra, zu einem Zehntel des Preises je Token, und erledige Aufgaben mehr als dreimal so schnell wie Astra und 6.1 Sol [3]. Für die komplexesten Programmieraufgaben empfiehlt OpenAI selbst weiterhin 6.1 Sol oder Astra [3]. Das sind Herstellerzahlen; wie gut Terra mit deinen Dokumenten klarkommt, zeigt nur ein eigener Test (Einschätzung).

05 / Entscheidung

Wie kleine Teams das richtige Modell wählen.

Statt alle Modelle durchzuprobieren, hilft eine einfache Zuordnung nach Aufgabe (Einschätzung):

1. Kurze Fragen, Texte, Ideen: Chat mit dem Standardmodell deines Tarifs. Ein Modellwechsel bringt hier selten mehr als ein besserer Auftrag.
2. Wiederkehrende Büroarbeit mit Ergebnis: Work mit Terra, etwa Monatsberichte, Angebotsentwürfe oder das Prüfen von Kampagnenmaterial. Für reines Sortieren und Herausziehen von Daten Luna.
3. Schwierige Analysen und knifflige Fehler: 6.1 Sol oder Astra in Work und Codex, mit Blick auf das Kontingent unter Einstellungen › Nutzung [5].
4. Hunderte gleiche Vorgänge pro Monat: API mit Terra oder Luna, eingebaut in dein Tool. Hier rechnest du mit festen Token-Preisen statt mit Abo-Kontingent [1][7].

Unabhängig vom Modell gilt: Kundendaten, Belege und interne Zahlen gehören nur in einen Workspace, dessen Datenschutz-Einstellungen du kennst. Die nötigen Schalter stehen in ChatGPT im Team datenschutzfreundlich einstellen. Und wie sich KI im Marketing insgesamt sinnvoll einsetzen lässt, fasst KI im Marketing zusammen.

Noch ein praktischer Punkt: Fehlt dir ein Modell wie Astra in der Desktop-App, empfiehlt OpenAI, mehrmals nach Updates zu suchen und die App vollständig neu zu starten [4][5]. Credits oder ein Tarifwechsel bezahlen nur Nutzung; Zugang zu einem Modell schalten sie nicht automatisch frei [5].

Quellen

Quellen

1. OpenAI Help Center: „Model Release Notes“ (Eintrag „GPT-6.1 Terra“, 26.10.2026) – help.openai.com · abgerufen 27.10.2026.
2. OpenAI Help Center: „ChatGPT release notes“ (Einträge vom 03.09., 22.09., 29.09., 07.10. und 26.10.2026) – help.openai.com · abgerufen 27.10.2026.
3. OpenAI: „Introducing GPT-6.1 Terra“, 26.10.2026 – openai.com · abgerufen 27.10.2026.
4. OpenAI Help Center: „ChatGPT Work and Codex“ – help.openai.com · abgerufen 27.10.2026.
5. OpenAI Help Center: „Managing usage with GPT-6 Astra in Work and Codex“ – help.openai.com · abgerufen 27.10.2026.
6. OpenAI Developers: „Using GPT-6“ (Leitfaden zur GPT-6-Modellfamilie) – developers.openai.com · abgerufen 27.10.2026.
7. OpenAI Developers: Modellseiten GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6.1 Terra und GPT-6 Luna (Preise, Kontextfenster) – developers.openai.com · abgerufen 27.10.2026.

Alle Quellen am 27. Oktober 2026 abgerufen. OpenAI verteilt neue Modelle schrittweise und ändert Limits und Menünamen häufig; maßgeblich ist der Stand in deinem Konto. API-Preise laut OpenAI in US-Dollar. Aussagen ohne belastbare Quelle sind im Text als Einschätzung gekennzeichnet; die Ziffern in eckigen Klammern verweisen auf die Nummern dieser Liste.