Раньше я выбирал модели для кодирования так же, как люди выбирают спортивные автомобили: выбирали самую мощную и притворялись, что счета за топливо — это чья-то чужая проблема. Это работало, когда я задавал один вопрос за раз. Потом я начал использовать агентов по-настоящему...
Раньше я выбирал модели для кодирования так же, как люди выбирают спортивные автомобили: выбирали самую мощную и притворялись, что счета за топливо — это чья-то чужая проблема.
Это работало, когда я задавал один вопрос за раз. Потом я начал использовать агентов для настоящей инженерной работы.
Инженерный агент не отвечает один раз и исчезает. Он читает репозиторий, ищет связанный код, открывает неправильный файл, находит правильный файл, предлагает изменение, запускает тест, что-то ломает, считывает ошибку, исправляет изменение и снова запускает тест. Иногда он также пишет удивительно вдумчивое эссе о трех только что измененных строках.
К моменту завершения одной задачи модель может быть вызвана дюжину раз. Внезапно цены на модели перестали быть сноской. Это часть архитектуры.
Вот так GPT-5.6 Луна с большим усилием рассуждения стала моей по умолчанию.
Дешевая модель, которая справляется со своей задачей
OpenAI позиционирует Luna для экономичной и объемной работы, и цены это очень ясно показывают. По состоянию на август 2026 года GPT-5.6 Luna стоит 0,20 доллара США за миллион входных токенов и 1,20 доллара США за миллион выходных токенов. Клод Сонет 5 стоит 2 доллара за вход и 10 долларов за выход.
Таким образом, вклад Луны в десять раз дешевле, и это не так.