OpenAI wyłącza GPT-4o i GPT-4.1 w API: migracja na GPT-6 Luna

Dwie daty, które dotyczą Waszych integracji

Jeśli Wasza aplikacja, chatbot, automatyzacja w n8n albo skrypt do obsługi dokumentów wywołuje API OpenAI, w ciągu najbliższych trzech miesięcy prawie na pewno trzeba będzie zmienić model. 14 października OpenAI powiadomiło klientów, że 14 stycznia 2027 roku usunie z API popularne modele z serii GPT-4. Do tego jutro, 23 października, wyłącza zestaw starszych modeli zapowiedziany jeszcze w kwietniu.

23 października 2026 przestają działać m.in.:

gpt-3.5-turbo, gpt-4, gpt-4-turbo, gpt-4-1106-preview;
gpt-4o-2024-05-13 i gpt-4.1-nano;
o1, o1-pro, o3-mini, o4-mini;
gpt-image-1 (do generowania obrazów);
modele dostrojone (fine-tuning) na bazie części z nich, np. ft-gpt-3.5-turbo i ft-gpt-4.

Zamiennikami w tej grupie są modele z rodziny GPT-5.6 (gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna) oraz gpt-image-2.5 w dwóch odmianach.

14 stycznia 2027 znikają gpt-4o (snapshoty z 2024-08-06 i 2024-11-20), gpt-4o-mini, gpt-4.1 i gpt-4.1-mini. OpenAI wskazuje dla wszystkich jeden zamiennik: gpt-6-luna. Modele dostrojone na ich bazie wyłączane są tego samego dnia i trzeba je wytrenować od nowa albo z nich zrezygnować.

Krótszy termin, niż obiecuje OpenAI

Według własnej polityki OpenAI ogólnie dostępne modele mają być wycofywane z co najmniej sześciomiesięcznym wyprzedzeniem, chyba że wymagają tego względy bezpieczeństwa lub zgodności. Dla GPT-4o i GPT-4.1 okres wypowiedzenia wynosi 92 dni, a OpenAI nie podało powodu skrócenia. Zwracały na to uwagę MIXED i The New Stack. Dla firm oznacza to, że migrację trzeba zmieścić w okresie świąt i zamknięcia roku, więc lepiej zacząć teraz.

Lista dotyczy API. Interfejs ChatGPT dla pracowników to osobna sprawa i ten komunikat go nie obejmuje.

GPT-6 Luna: tańszy, ale inny model

Według cennika OpenAI gpt-6-luna kosztuje 0,10 USD za milion tokenów wejściowych, 0,01 USD za wejście z pamięci podręcznej i 0,50 USD za milion tokenów wyjściowych. Dla porównania GPT-4o to 2,50 / 1,25 / 10 USD. Okno kontekstu rośnie ze 128 tys. do 1,05 mln tokenów, a maksymalna odpowiedź to 128 tys. tokenów. Kilka zastrzeżeń, które wpływają na rachunek:

Luna jest modelem z rozumowaniem. Domyślny poziom reasoning.effort to medium, a tokeny rozumowania płacicie jak wyjście. Ten sam prompt może więc zużyć więcej tokenów niż na GPT-4o.
Zapytania powyżej 272 tys. tokenów wejścia są w całości liczone po stawce 2× za wejście i 1,5× za wyjście.
Tryby Batch i Flex kosztują 50% stawki standardowej, tryb Fast dwa razy więcej.
Luna nie obsługuje fine-tuningu. Jeśli Wasz proces opiera się na dostrojonym GPT-4o, trzeba go przenieść na prompt z przykładami albo na inny model.
W Chat Completions wywoływanie funkcji działa tylko przy reasoning_effort ustawionym na none. Pełne wsparcie narzędzi jest w Responses API.
OpenAI opisuje Lunę jako model „do skupionych zadań o dużym wolumenie”. Do złożonych analiz rozważcie też droższe modele GPT-6 i porównajcie wyniki.

Dane osobowe, RODO i AI Act

Luna obsługuje przechowywanie danych w UE (EU data residency) w trybach Standard, Fast, Flex i Batch. Przetwarzanie regionalne kosztuje 10% więcej. Jeśli Wasz projekt w OpenAI jest skonfigurowany na rezydencję danych w UE, sprawdźcie, czy nowy model i wybrany tryb są w nim dostępne, zanim przełączycie ruch produkcyjny. Umowa powierzenia z OpenAI się nie zmienia, ale zmiana modelu to zmiana komponentu przetwarzania: warto ją odnotować w dokumentacji i rejestrze czynności. Jeśli system z modelem OpenAI wspiera decyzje o ludziach (rekrutacja, ocena klientów), AI Act wymaga od Was, jako podmiotu stosującego, nadzoru nad systemem i monitorowania jego działania, więc wyniki na nowym modelu trzeba sprawdzić przed wdrożeniem.

Jak sprawdzić, czy Was to dotyczy

Przeszukajcie kod i konfigurację pod kątem nazw modeli, np. grep -rnE "gpt-4o|gpt-4\.1|gpt-3\.5|gpt-4-turbo|o1|o3-mini|o4-mini|gpt-image-1" .
Pamiętajcie o miejscach poza repozytorium: zmienne środowiskowe, n8n, Make, Zapier, wtyczki WordPress, CRM i helpdeski z wbudowaną integracją OpenAI.
W panelu OpenAI (Usage) sprawdźcie, które modele faktycznie zużywają tokeny w każdym projekcie.
Endpoint GET /v1/models zwraca pole shutdown_date. Można je sprawdzać automatycznie i alarmować o zbliżających się wyłączeniach.
Jeśli korzystacie z Azure OpenAI, harmonogram wycofań ustala Microsoft osobno. Sprawdźcie go dla swoich wdrożeń.

Jak przeprowadzić migrację bez niespodzianek

Zbierzcie 30–100 prawdziwych zapytań z produkcji (zanonimizowanych) i oczekiwane odpowiedzi.
Puśćcie je przez gpt-6-luna na kilku poziomach rozumowania, od none do medium. Porównajcie jakość, czas odpowiedzi i koszt.
Sprawdźcie zgodność formatu: JSON ze schematem (structured outputs), wywołania funkcji, długość odpowiedzi.
Przełączcie część ruchu, obserwujcie błędy i koszty, potem resztę. Zostawcie sobie zapas przed 14 stycznia.

W kolejce są też inne wyłączenia: 30 listopada znikają Agent Builder, platforma Evals i API reusable prompts, 11 grudnia starsze snapshoty GPT-5 i o3, a 6 stycznia modele tts-1. Model to zależność z datą ważności: trzymajcie jego nazwę w konfiguracji, prowadźcie spis, gdzie jest używany, i miejcie zestaw testów, który pozwala zmienić go w jeden dzień.