Microsoft hat GPT-6 Astra am 3. September 2026 und GPT-6 Sol und Luna am 22. September 2026 in Foundry allgemein verfügbar gemacht. Im Global Standard kostet Astra 10 und 50 Dollar je 1 Mio. Input- und Output-Tokens, Sol 2 und 10 Dollar, Luna 0,10 und 0,50 Dollar. In der EU Data Zone liegen die Preise 20 Prozent höher. Der Artikel ordnet die Preise ein, nennt die Betriebsarten je Modell und zeigt, was du vor einem Umstieg rechnen solltest.
Zwischen GPT-6 Luna und GPT-6 Astra liegt beim Preis der Faktor 100. Microsoft hat die drei Modelle der Reihe in Foundry allgemein verfügbar gemacht: Astra am 3. September, Sol und Luna am 22. des Monats. Die Preise und Betriebsarten aller drei Modelle hat Microsoft am 22. September 2026 im Foundry-Blog veröffentlicht. Hier steht, was sie je 1 Mio. Tokens kosten, was die EU Data Zone aufschlägt und worauf du bei der Auswahl achten solltest.
Das Wichtigste in Kürze
- Astra kostet je 1 Mio. Tokens 10 $ für den Input und 50 $ für den Output. Das gilt für Global Standard bei kurzem Kontext. Sol liegt bei 2 und 10 $, Luna bei 0,10 und 0,50 $.
- Die EU Data Zone ist um ein Fünftel teurer als Global. Die US Data Zone verlangt ein Zehntel mehr.
- Astra kann Anwendungen am Bildschirm bedienen. Dieses Computer Use funktioniert laut Microsoft auch dort, wo es keine eigene Schnittstelle gibt. Prompts und Ausgaben dienen nicht dem Training.
- Provisioned Throughput gibt es für Astra und Sol, Priority Processing nur für Sol. Luna läuft im Standard-Deployment.
- Microsoft Ignite findet vom 17. bis 20. November 2026 statt.
Preise der KI-Modelle im Überblick
Alle Preise gelten je 1 Mio. Tokens im Global Standard. Die Karten zeigen den kurzen Kontext.
Quelle: Microsoft-Blogs zu Astra und zu Sol und Luna. Preise in US-Dollar.
Bei langem Kontext verlangt Microsoft für Astra 20 $ je Eingabe-Million, 2 $ für Zwischengespeichertes und 75 $ für die Ausgabe. Gegenüber kurzem Kontext verdoppelt sich damit der Preis für die Eingabe, die Ausgabe wird um die Hälfte teurer.
Zur Einordnung ein Rechenbeispiel. Es setzt 1 Mio. Input-Tokens und 1 Mio. Output-Tokens an, Global Standard, kurzer Kontext:
Astra: 10 $ + 50 $ = 60 $
Sol: 2 $ + 10 $ = 12 $
Luna: 0,10 $ + 0,50 $ = 0,60 $
Astra zu Luna: 60 / 0,60 = Faktor 100
Astra zu Sol: 60 / 12 = Faktor 5
Luna ist damit hundertmal günstiger als Astra bei gleicher Tokenmenge. Das sagt nur etwas über den Preis. Ob Luna eine Aufgabe genauso gut löst wie Astra, hängt von der Aufgabe ab und lässt sich nur mit eigenen Tests beantworten.
Was die EU Data Zone kostet
Wer Daten in der EU halten muss, wählt die EU Data Zone. Microsoft nennt dort einen Aufschlag von 20 Prozent auf die Global-Preise. Die Werte in der Tabelle habe ich daraus gerechnet (Input und Output je 1 Mio. Tokens). Das Rechenbeispiel ganz rechts setzt wie oben 1 Mio. Input- und 1 Mio. Output-Tokens an.
| Modell | Global | EU Data Zone | Rechenbeispiel EU |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10 / $50 | $12 / $60 | 72 $ |
| GPT-6 Sol | $2 / $10 | $2,40 / $12 | 14,40 $ |
| GPT-6 Luna | $0,10 / $0,50 | $0,12 / $0,60 | 0,72 $ |
Dabei bleibt der Faktor zwischen den Modellen gleich: Für das Rechenbeispiel von oben zahlst du in der EU 72 $ bei Astra und 0,72 $ bei Luna, wieder Faktor 100. Der Aufschlag trifft alle drei Modelle gleich stark.
Wo die Modelle laufen
Das Standard-Deployment gibt es für alle drei Modelle in den 28 globalen Regionen sowie in der US und der EU Data Zone. Provisioned Throughput bietet Microsoft für Astra und Sol an, in den globalen Regionen und in beiden Data Zones. Priority Processing gibt es nur für Sol, und zwar global und in der US Data Zone. Wer in der EU Data Zone arbeitet, kann es also noch nicht nutzen.
Zudem betont Microsoft die Kosten pro Aufgabe. Wer nur den Tokenpreis vergleicht, übersieht, dass ein stärkeres Modell weniger Versuche oder weniger Nacharbeit brauchen kann. Das gilt auch umgekehrt: Ein günstiges Modell, das dreimal anläuft, spart nichts.
Computer Use für KI-Agenten
Astra bringt Computer Use mit. Der Agent liest nach Angaben von Microsoft, was auf dem Bildschirm steht, und bedient freigegebene Oberflächen. Damit lassen sich Arbeitsabläufe in Programmen automatisieren, die keine eigene Schnittstelle haben. Microsoft sagt ausdrücklich, dass Prompts und Ausgaben nicht zum Training der Modelle dienen.
Einen Vergleich mit den Claude-Modellen findest du im Rückblick auf fünf Claude-Modelle in drei Monaten. Für den Betrieb solcher Agenten zählt zudem die Verfügbarkeit der Region. Wie du dich auf Störungen in Azure vorbereitest, zeigt der Artikel zu den Azure-Ausfällen im Herbst.
Was du jetzt tun solltest
- Rechne mit deinem echten Verhältnis von Input zu Output. Das Beispiel oben nimmt 1 zu 1, bei langen Dokumenten dominiert der Input.
- Teste dieselbe Aufgabe mit Luna, Sol und Astra und miss die Kosten pro gelöste Aufgabe, nicht den Tokenpreis.
- Prüfe, ob dein Datenstandort die EU Data Zone verlangt, und plane den Aufschlag ein.
- Entscheide früh, ob du Provisioned Throughput brauchst. Es steht nur für Astra und Sol bereit.
- Beobachte die Ankündigungen zu Microsoft Ignite im November.
Fazit
Die GPT-6-Reihe deckt in Foundry eine Preisspanne vom Faktor 100 ab. Welches Modell sich lohnt, entscheidet die einzelne Aufgabe, nicht der Listenpreis. Rechne deshalb mit eigenen Tests, und plane für die EU Data Zone den Aufschlag von einem Fünftel ein.
Quellen: GPT-6 Astra in Microsoft Foundry, GPT-6 Astra, Sol und Luna für produktive Agenten, Microsoft Ignite. Foto: flutie8211 / Pixabay. Stand: 22. September 2026.
Recherche und Entwurf KI-gestützt, geprüft und freigegeben von Andreas Brauckmann · So arbeitet die Redaktion
Änderungshistorie
- — Artikel veröffentlicht.