Понедельник, автосалон в Алматы. Руководитель отдела продаж листает переписки в WhatsApp и замечает, что бот отвечает клиентам не за две секунды, а за шесть-семь. Через месяц приходит счёт OpenAI – вдвое больше обычного. Причина находится быстро: разработчик заранее, ещё до отключения старой модели, поменял в настройках одно название на другое. Больше ничего не трогал.
Сценарий выдуманный, но вполне реальный. OpenAI отключает gpt-5.1 и gpt-5.4-nano, на которых работает немало ботов и CRM-автоматизаций. Рекомендованные замены – GPT-6 Sol и GPT-6 Luna. На первый взгляд переход простой и даже выгодный. Подвох в одном параметре, который у новых моделей по умолчанию другой.
Откуда повод
1 октября 2026 года OpenAI внесла в список отключаемых gpt-5.1, gpt-5.4-nano и gpt-5.3-codex. Дата отключения – 1 апреля 2027 года. Замена для gpt-5.1 – gpt-6-sol, для gpt-5.4-nano – gpt-6-luna.
Главное за минуту
Полгода – это немного
До 1 апреля 2027 года меньше шести месяцев, и в них попадают закрытие года и праздники.
Luna дешевле nano по прайсу
Вход – $0,10 против $0,20 за 1 млн токенов, выход – $0,50 против $1,25.
Sol дороже gpt-5.1 на входе
$2 против $1,25 за 1 млн входных токенов, плюс 60%. Выход стоит одинаково – $10.
Главная ловушка
У старых моделей рассуждения по умолчанию выключены, у новых – включены на среднем уровне. Замена одного названия меняет и скорость, и счёт.
Где в боте и CRM работают gpt-5.1 и gpt-5.4-nano
Эти две модели обычно делят работу. Nano – дешёвая и быстрая, ей отдают массовые мелкие задачи. gpt-5.1 отвечает там, где нужен связный текст. Прежде чем что-то менять, полезно понять, какая модель где сидит:
- классификация входящих сообщений: продажа, сервис, жалоба, спам;
- разбор сообщения в поля CRM: имя, телефон, город, модель автомобиля, бюджет;
- маршрутизация обращения на нужного менеджера или в нужную воронку;
- ответы клиенту в WhatsApp, Telegram и виджете сайта;
- краткое содержание переписки или звонка в карточке сделки;
- черновики писем и коммерческих предложений для менеджеров.
Первые три пункта – типичная территория nano, последние три – gpt-5.1. Для своего кода хватит поиска по репозиторию на названия моделей. Подрядчику и поставщику CRM-модуля задайте вопрос письменно, с просьбой назвать дату переключения. Модели прячутся и в конструкторах автоматизации, где их выбирали из выпадающего списка год назад.
Что меняется: старые и новые модели рядом
Таблица собрана по страницам моделей и прайсу OpenAI на начало октября. Цены – за 1 млн токенов, стандартный уровень обслуживания.
| Параметр | gpt-5.1 → GPT-6 Sol |
gpt-5.4-nano → GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| Вход | $1,25 → $2 | $0,20 → $0,10 |
| Кэшированный вход | $0,125 → $0,20 | $0,02 → $0,01 |
| Выход | $10 → $10 | $1,25 → $0,50 |
| Рассуждения по умолчанию | выключены → средний уровень | выключены → средний уровень |
| Контекст | 400 тыс. → 1,05 млн токенов | 400 тыс. → 1,05 млн токенов |
| Эндпоинты | Chat Completions, Responses и Batch – у всех четырёх | |
Код интеграции, скорее всего, менять не придётся: эндпоинты те же, структурированный ответ и вызов функций новые модели поддерживают. Меняется поведение. Его и нужно проверять.
Есть ещё GPT-6.1 Sol, вышедшая 29 сентября. Цена входа та же – $2, кэшированный вход вдвое дешевле – $0,10, но появилась отдельная плата за запись в кэш – $2,50. Если у бота длинная и стабильная инструкция, которая повторяется в каждом запросе, посчитайте оба варианта на своих данных.
Главная ловушка – рассуждения по умолчанию
У gpt-5.1 и gpt-5.4-nano параметр reasoning.effort по умолчанию равен none: модель отвечает сразу. У GPT-6 Sol и Luna по умолчанию стоит medium. Если в запросе параметр не указан явно – а в большинстве простых интеграций он не указан, – новая модель перед каждым ответом начнёт рассуждать.
Рассуждения – это токены, которые клиент не видит, но которые оплачиваются как выходные. И это время: пока модель думает, клиент в WhatsApp смотрит на «печатает…». Для классификации сообщения или разбора анкеты в поля CRM рассуждать обычно незачем. Для сложного подбора тарифа или расчёта – возможно, стоит, но это решение надо принять сознательно, а не получить в подарок от значения по умолчанию.
Практическое правило: при переходе первым делом пропишите уровень рассуждений явно – none, как было. В Responses API это reasoning.effort, в Chat Completions – reasoning_effort. Повышайте уровень только для тех задач, где проверка покажет, что качество правда выросло.
Сколько это стоит: два примера
Курс – 447,73 тенге за доллар, официальный курс Нацбанка на 4 октября. Объём рассуждений в примерах условный: сколько токенов модель тратит на раздумья, зависит от задачи и меряется только на ваших запросах.
Классификатор входящих на nano
Допустим, интернет-магазин разбирает 100 000 входящих сообщений в месяц: в среднем 800 токенов на входе с инструкцией и 50 на выходе.
| Вариант | В месяц |
|---|---|
gpt-5.4-nano, без рассуждений |
около $22, примерно 10 000 тенге |
GPT-6 Luna, none |
около $10,5, примерно 4 700 тенге |
| GPT-6 Luna по умолчанию, если на рассуждения уходит 400 токенов | около $30,5, примерно 13 700 тенге |
Переход с явно выключенными рассуждениями вдвое удешевляет классификатор. Переход «одной строкой» делает его дороже, чем был, и медленнее.
Бот, который отвечает клиентам, на gpt-5.1
Теперь бот автосалона: 20 000 ответов в месяц, в каждом около 3000 входных токенов – инструкция, база знаний и история диалога – и 200 токенов ответа.
| Вариант | В месяц |
|---|---|
gpt-5.1, без рассуждений |
около $115, примерно 51 500 тенге |
GPT-6 Sol, none |
около $160, примерно 71 600 тенге |
| GPT-6 Sol по умолчанию, если на рассуждения уходит 500 токенов | около $260, примерно 116 400 тенге |
Здесь честный вывод неприятнее: даже аккуратный переход на Sol поднимет счёт примерно на 40% из-за цены входа. Компенсировать это можно кэшированием постоянной части инструкции и маршрутизацией: простые вопросы – на Luna, сложные – на Sol. Как это устроить, мы разбирали в статье «Как снижать стоимость AI-бота: токены, кэш, model routing, fallback и лимиты».
Посчитаем переход на ваших логах
По выгрузке запросов за месяц покажем, сколько бот будет стоить на Sol и Luna с разными уровнями рассуждений.
Как проверить, что бот не стал хуже
Новая модель не обязана вести себя как старая, даже если она сильнее. Отвечает длиннее – растёт счёт и раздражение клиента. Иначе заполняет поле города – «г. Алматы» вместо «Алматы» – ломаются фильтры и отчёты в CRM. По-другому реагирует на смешанный русско-казахский текст – теряются лиды из регионов.
Проверка строится на контрольном наборе: 100–200 реальных обращений с правильными ответами, которые вы уже знаете. Как его собрать и какие метрики считать, подробно описано в материале «Оценка качества AI-бота: golden set, метрики, A/B-тест и регресс в CI/CD». Для этого перехода смотрите в первую очередь на четыре вещи:
- точность классификации и извлечения полей – по каждому полю отдельно, а не в среднем;
- длину ответов в токенах – она напрямую влияет на счёт;
- время ответа при выбранном уровне рассуждений;
- ответы на казахском и смешанном языке, если такие клиенты у вас есть.
Если бот читает фотографии – чеки, накладные, документы, – учтите деталь из журнала изменений OpenAI. 25 сентября компания исправила ошибку в кодировании изображений, которая ухудшала понимание картинок у GPT-6 Sol и Luna, и рекомендовала перезапустить оценки. Проверки на фото, сделанные до этой даты, стоит повторить.
Чего не ждать
- Что более новая модель автоматически ответит лучше на ваших сценариях. Это проверяется только на ваших данных.
- Что поставщик CRM-модуля или подрядчик сам выставит уровень рассуждений. Спросите, какое значение стоит после перехода.
- Что цифры из наших примеров совпадут с вашими. Объём рассуждений и длина ответов меряются на ваших логах.
- Что цены останутся прежними до апреля. Сверяйте прайс на дату переключения.
План до 1 апреля
Почти полгода позволяют сделать всё спокойно, без ночных переключений. Мы бы раскладывали так:
- Октябрь: найти все места с
gpt-5.1иgpt-5.4-nano, включая конструкторы и модули подрядчиков, запросить даты перехода. - Ноябрь: собрать контрольный набор, прогнать Sol и Luna с рассуждениями
noneиlow, сравнить качество, длину ответов и время. - Декабрь: посчитать месячный счёт по логам, согласовать бюджет, решить, где нужна маршрутизация между моделями.
- Январь: перевести классификацию и разбор полей на Luna, неделю сравнивать со старой моделью.
- Февраль: перевести ответы клиентам, следить за временем ответа и жалобами. Март оставить запасом.
Начинать с nano-задач удобнее: они проще проверяются, а ошибка в классификации видна сразу в отчёте по воронке. Ответы клиентам – самая заметная часть бота, её лучше трогать последней, когда уже понятно, как ведёт себя новое семейство моделей.
Связанные материалы
Переведём бота на GPT-6 без роста счёта и задержек
Пришлите выгрузку из 200 обезличенных обращений – за неделю сравним старую и новые модели на ваших сценариях, подберём уровень рассуждений и составим план до 1 апреля.