Niet iedere klantmail vraagt om een uitgebreid onderzoek. Soms moet een systeem alleen herkennen of een bericht over een afspraak, factuur of storing gaat. Bij een aanvraag met meerdere documenten en tegenstrijdige afspraken is meer denkwerk nodig. Het is logisch om voor die twee taken verschillende AI-modellen te testen.
OpenAI vermeldde op 22 september 2026 GPT-6 Luna en GPT-6 Sol in de API-wijzigingen. De modelpagina’s beschrijven Luna als snelle, goedkope keuze voor eenvoudige taken en Sol als model voor complexer code- en agentwerk. Dat is een productindeling van OpenAI. Of het voor een Nederlandse onderneming zo uitpakt, hangt af van haar eigen invoer, foutgrenzen en controle.
Kort uitgelegd
Een model is de tekstmotor. Een API is de technische route waarmee software die motor aanroept en op gebruik afrekent. ChatGPT is een product met eigen abonnementen, limieten en beschikbaarheid. Een API-model op een prijspagina betekent dus niet dat jouw ChatGPT-abonnement dezelfde toegang of prijs heeft. Ook Codex heeft eigen productregels.
De prijs wordt vaak per miljoen tokens gegeven. Tokens zijn stukjes ingevoerde of geproduceerde tekst. De invoer is bijvoorbeeld een mail en de relevante werkinstructie; de uitvoer is de indeling of het conceptantwoord. Bij redenerende modellen kunnen ook niet zichtbare redeneringstokens in de gefactureerde uitvoer vallen. Voor kostenramingen telt het werkelijke, gefactureerde verbruik.
Wat is er nieuw aan de keuze?
Volgens de officiële modelpagina’s bedragen de standaard API-tarieven per miljoen teksttokens op 23 september 2026:
| Model | Invoer | Uitvoer | Geschikte proef |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0,10 | $0,50 | Eenvoudige, herhaalbare indeling of extractie |
| GPT-6 Sol | $2,00 | $10,00 | Een dossier met meerdere afwegingen en stappen |
Het prijsverschil is groot; het is geen gemeten kwaliteitsverschil. Een taak die Luna vaker fout doet kan door herstel duurder worden. Een taak die Sol ook niet betrouwbaar afrondt, wordt niet vanzelf veilig door het hogere tarief.
OpenAI heeft aparte tarieven voor hergebruikte invoer uit een cache, zeer lange invoer en andere verwerkingsmodi. Bij meer dan 272.000 inputtokens in één verzoek gelden volgens de modelpagina’s hogere tarieven voor dat hele verzoek. Regionale verwerking kan een toeslag hebben; EU-dataresidentie is volgens de modelpagina’s alleen beschikbaar met Standard-verwerking. Controleer de voorwaarden voor jouw regio en gegevenssoort vóór een koppeling.
Rekenvoorbeeld: dezelfde hoeveelheid tekst
Stel dat je in een maand 10.000 aanvragen verwerkt. Elke aanvraag gebruikt 2.000 inputtokens en 500 totaal gefactureerde outputtokens. Zonder cache of extra hulpmiddelen is dat 20 miljoen input- en 5 miljoen outputtokens. De kale standaardmodelkosten zijn dan:
| Model | Rekening | Uitkomst |
|---|---|---|
| Luna | 20 × $0,10 + 5 × $0,50 | $4,50 |
| Sol | 20 × $2 + 5 × $10 | $90 |
Dit is een rekenvoorbeeld, geen benchmark of offerte. In werkelijkheid kunnen sommige taken meer tekst nodig hebben, opnieuw worden geprobeerd of extra stappen en hulpmiddelen gebruiken. Hosting, koppelingen, belastingen, privacymaatregelen en menselijke controle ontbreken in dit bedrag. De modellen hoeven bovendien niet evenveel taken goed af te ronden. Kosten per goedgekeurde taak zijn daardoor informatiever dan kosten per 10.000 verzoeken.
Voorbeeld: een servicemail in twee stappen
Een servicebedrijf ontvangt een bericht met een apparaatnummer en een vraag over garantie. Een eenvoudige eerste stap haalt het apparaatnummer en de vraagsoort uit de tekst. Luna kan een kandidaat voor die stap zijn, mits de uitvoer wordt gecontroleerd op ontbrekende of verkeerd gelezen gegevens.
De tweede stap moet uit een contract, reparatiegeschiedenis en recente afspraak afleiden welke reactie verantwoord is. Sol is een kandidaat om bronnen te vergelijken en ontbrekende punten te markeren. Het systeem maakt een concept met bronverwijzingen. Een medewerker bevestigt de afspraak en verzendt het bericht. Dit is een illustratief proces, geen bewezen klantimplementatie.
Je hoeft niet automatisch beide modellen te gebruiken. Twee stappen voegen een koppeling, foutpad en soms dubbele invoerkosten toe. Een eenvoudige route met één model kan beter zijn. Een vaste regel zonder AI kan de eerste indeling misschien zelfs nauwkeuriger en goedkoper afhandelen.
Zo test je zonder modellenrace
Neem een kleine verzameling eerder afgehandelde, geanonimiseerde voorbeelden, inclusief rommelige mails en uitzonderingen. Spreek vooraf af wat de juiste indeling en het acceptabele concept zijn. Test Luna en Sol met dezelfde invoer en dezelfde rechten. Noteer per taak de bruikbaarheid, gemiste feiten, benodigde correctietijd en het werkelijke API-verbruik. Houd persoonsgegevens buiten een proef totdat de gegevensroute en afspraken zijn beoordeeld.
Kies vervolgens het minst kostbare ontwerp dat de afgesproken kwaliteitsdrempel in die proef haalt. Voor taken met grote gevolgen hoort de menselijke beslisser in het werkproces, ongeacht het model. Een proef blijft begrensd: bij nieuwe typen mails of gewijzigde documenten test je opnieuw.
Eerste stap
Schrijf voor één terugkerende taak op wat de invoer is, wat een medewerker precies moet kunnen goedkeuren en wanneer de toepassing moet stoppen. Verzamel daarna tien historische voorbeelden. Vergelijk de twee modellen pas nadat die succescriteria vastliggen. Voor het ontwerpen van de taakverdeling helpt de BRAIGHT Blueprint.
Bronnen
- OpenAI API-changelog — releasevermelding.
- OpenAI modelpagina GPT-6 Luna en GPT-6 Sol — modelbeschrijving, functies en tarieven.
Broncontrole en prijspeildatum: 23 september 2026. Het bedrijfsscenario en de modelkeuze zijn voorbeelden; er zijn geen eigen kwaliteitstests of klantresultaten geclaimd.