Anthropic 发布了 Opus 5.5，声称由于较低的 token 成本和减少的 token 使用量，在默认设置下典型工作负载相比 Opus 5 可节省大约 40%。该模型在网络安全和生物学等高风险领域表现出色，保留了 Fable 5.1 的防护措施，可能将被标记的请求路由到旧模型。OpenAI 发布了 GPT-6 Sol 和 Luna 作为成本导向的升级，训练方法类似于 GPT-6 Astra。Sol 针对高效日常任务进行了优化，而 Luna 提供快速且廉价的选择。两者的成本仅为前代模型的一半，并在某些基准测试上表现出几个百分点的适度能力提升。OpenAI 的命名惯例将 Astra 定位为高端模型，Sol 作为高效替代方案，Terra 作为平衡通用型，Luna 作为预算级。粗略映射显示 Astra 对应 Fable，Sol 对应 Opus，Terra 对应 Sonnet，Luna 对应 Haiku，尽管对于高端模型此映射并不完美。