Платформа Make добавила поддержку свежих моделей OpenAI — GPT-6 Sol и Luna. Их можно сразу встроить в рабочие сценарии, набор модулей Make AI Toolkit и среду Make AI Agents. Если вы строите автоматизацию, теперь не придется искать компромисс между скоростью и качеством. Старшая Sol берет на себя рассуждения, сложный код и анализ ошибок, а быстрая Luna мгновенно раскладывает поток писем по папкам и готовит базовые ответы.
Зачем сценарию сразу две разные нейросети
В реальных процессах нагрузка почти всегда неравномерна. Большая часть работы — это простая рутина: прочитать входящее сообщение, вытащить номер заказа и обновить статус в таблице. Но периодически прилетает нестандартная задача: клиент прикрепил скриншот со сбоем, в сервере накопились ошибки или требуется составить план решения спорной проблемы.
Если отправлять весь поток в мощную модель, бюджет на токены растает мгновенно. А слабая нейросеть запутается на первом же сложном шаге. В своем анонсе Make разработчики прямо делят обязанности: Luna сортирует входящие обращения на лету, а Sol подключается точечно, когда требуется глубокая инженерная логика.
Сценарий работает быстрее и дешевле, когда простая модель забирает рутину, а сильная включается только на сложных развилках.
Где включить новинки внутри платформы
В интерфейсе появилось три способа запуска. Первый — модуль Make AI Toolkit. Он работает через встроенного провайдера самой платформы, поэтому вам не нужны отдельные ключи или учетная запись разработчика. Вариант открыт для всех пользователей на любых тарифах.
Второй путь — отдельное приложение OpenAI в каталоге, куда вы вставляете собственный ключ API и платите напрямую. Третий вариант работает внутри Make AI Agents: там можно выбрать как встроенного провайдера, так и свой ключ. А чтобы оценить связку на практике, команда выложила демо-сценарий Make с готовыми блоками.
Если вы хотите собирать надежные цепочки без лишних трат, заглядывайте в наш Telegram-канал Ковчег, читайте разборы практических кейсов в сообществе MAX и приходите на практическое обучение по Make и нейросетям, где мы с нуля разбираем работу агентов.
Сколько стоят вызовы и что списывается со счета
Посмотрим на официальные тарифы OpenAI. Для коротких запросов до 272 тысяч токенов старшая Sol стоит два доллара за миллион входных токенов и десять долларов за миллион выходных. Легкая Luna заметно экономнее: всего десять центов на входе и пятьдесят центов на выходе. Это вдвое дешевле тарифов прошлого поколения нейросетей.
Если вход превышает 272 тысячи токенов, цены возрастают: вход дорожает вдвое, а выход — в полтора раза. При этом на официальной странице справки по кредитам Make строк для новых моделей пока нет. Не верьте тем, кто заранее обещает точную стоимость в кредитах. Со своим ключом списание идет напрямую в OpenAI, а платформа не берет плату за сами токены генерации.
Не ставьте мощную нейросеть на каждый шаг: объемный запрос с длинным контекстом может быстро исчерпать бюджет автоматизации.
Технические лимиты и полезные детали
В карточках документации GPT-6 Sol и документации GPT-6 Luna зафиксировано контекстное окно на 1 050 000 токенов. Вход вмещает до 922 тысяч токенов, а выход — до 128 тысяч. Обе модели принимают текст и изображения, но отдают только текст: аудио и видео здесь не поддерживаются.
Отличается и дата обучающих данных: у Sol база ограничена 20 апреля 2026 года, а у Luna обновлена до 18 мая 2026 года. Через систему вызовов доступны поиск по файлам, просмотр веб-страниц и выполнение внешних функций. Глубина рассуждений регулируется, а для простых задач ее можно убавить до минимума ради скорости.
Критичные операции с базами и платежами всегда оставляйте человеку, а моделям поручайте подготовку данных и черновиков.
Как перевести сценарии на новые рельсы
Не меняйте рабочие цепочки сразу на бою. Сделайте копию сценария и протестируйте легкую модель Luna на десятке реальных писем: вы увидите, как сократится время выполнения простых шагов.
Затем найдите самый сложный узел — например, разбор технических ошибок или генерацию отчетов. Поставьте туда Sol и задайте точные правила проверки. А перед финальной отправкой данных клиентам всегда оставляйте шаг ручного подтверждения. Так вы получите надежную автоматизацию без лишних расходов и неожиданных сюрпризов.
