GPT-6 krijgt minder krachtige maar wel goedkopere Sol- en Luna-varianten

OpenAI heeft twee versies van GPT-6 uitgebracht: Sol en Luna. Dat zijn minder krachtige modellen dan het eerdere GPT-6 Astra. De modellen zijn vooral efficiënter, zegt OpenAI. Sol en Luna zijn alleen beschikbaar in Work en Codex en via de api, maar nog niet in de chatfunctie.

OpenAI zegt dat Sol en Luna op dezelfde manier zijn getraind als GPT-6 Astra. OpenAI bracht dat model eerder deze maand uit. Eerder kwamen voor GPT-5.6 ook al versies uit die Sol en Luna heten. Sol was daarin het topmodel en Luna het goedkope ondermodel. In GPT-6 is Astra juist het topmodel.

De prijs voor input- en outputtokens is bij GPT-6 Sol en Luna de helft van de vergelijkbare varianten in GPT-5.6. De prijs van inputtokens gaat bij Sol van 4 naar 2 dollar en bij Luna van 0,20 naar 0,10 dollar. De prijs van outputtokens daalt van 20 naar 10 en van 1,20 naar 0,50 dollar, allemaal per miljoen tokens.

Vergelijkbaar met Opus

OpenAI vergelijkt Sol en Luna vooral met Claude Opus 5. In meerdere benchmarks halen de modellen scores die vergelijkbaar zijn met of beter zijn dan die van Anthropics model, tegen veel lagere kosten, zegt OpenAI. Het gaat onder andere om benchmarks voor complexe, zakelijke vraagstukken, FrontierCode voor programmeertaken en benchmarks voor feitelijke antwoorden.

Sol en Luna komen voorlopig in ieder geval niet in de chatfunctionaliteit van ChatGPT of de app- en webversie. Luna is wel beschikbaar in de desktopapp. Wel komen de modellen volledig beschikbaar in ChatGPT Work en in ChatGPT Codex. Gebruikers moeten daarvoor een Plus-, Pro-, Business-, Enterprise- of Edu-abonnement hebben. Ook kunnen gebruikers gpt-6-sol en gpt-6-luna aanspreken via de api.

Reacties (65)

[Mozart]

Afgelopen dagen was het: laten we een stop zetten op de ontwikkeling van AI. Wat gebeurd er, het ene na het andere nieuwe model wordt gelanceerd...

[84hannes]

Afgelopen dagen was het: laten we een stop zetten op de ontwikkeling van AI. Wat gebeurd er, het ene na het andere nieuwe model wordt gelanceerd...

De vraag was om regulering en afremmen, niet op zelf stop te zetten. Als de AI bedrijven integer waren en ze zijn echt bang dat AI te snel gaat, dan willen ze natuurlijk niet zichzelf opheffen en dan kijken of alle andere AI bedrijven uit zichzelf hetzelfde gaan doen. Ze willen zekerheid dat andere bedrijven de ontwikkeling ook afremmen (of voorzichtiger te werk gaan) en tegelijkertijd hun eigen inkomsten veilig stellen.

Toen de VS er achter kwam hoe gevaarlijk een atoombom is hebben ze ook niet het arsenaal vernietigd in de hoop dat andere landen hetzelfde zouden doen; ze hebben afspraken gemaakt (over de uitvoering van die afspraken zijn genoeg boeken volgeschreven, dat is een relevant maar ander punt).

[Henk Poley]

Dario Amodei had veel minder nadruk op 'trager' kunnen leggen, en meer op het delen van hoe AI ontwikkeling veilig te doen. Dat waar het 'm eigenlijk om ging, dat we het gezamenlijk goed doen. Dat het daar dan toevallig ietsje langzamer door gaat, is dan een bijkomstigheid.

Nu horen veel mensen "Ze zeggen dat ze moeten stoppen!1! [maar ze doen het niet ???]" 🤦‍♂️

[Mellow Jack]

Tuurlijk niet. Zo hopen juist op die vraagtekens bij het normale publiek. Dankzij die vraagtekens gaan politici aan de slag om regulering te implementeren. Regulering gaat ervoor zorgen dat het vrijwel onmogelijk gaat worden voor nieuwe partijen om de rol van Anthropic op OpenAI te kapen.

Heeft verder weinig met AI te maken. Dit gebeurd vaker

[jpsch]

Dat stopzetten was voor de buhne. Overheid zegt nee ga maar door, gaat het mis, dan is het de schuld van de overheid.

[Seth_Chaos]

Dit zijn bestaande bijgeschaafde modellen. Vooral meer toegespitst op dagelijks gebruik. De rem zit op de frontier modellen. Nieuwe goedkopere versies van de daily drivers is een must willen ze ooit winstgevend worden. Ze halveren hiermee de kosten, in ieder geval op papier. Meestal rommelen ze ook met de wallet grote. Dus ze zeggen dat het goedkoper wordt om een bepaald model te draaien, maar tegelijk verkleinen ze ook de wallets van de abonnementen, waardoor je onder aan de streep er geen, of weinig voordeel uit haalt.

Een beetje zoals de actie knallers in de supermarkt waarvoor ze eerst de prijs opdrijven en daarna een x procent korting geven op die prijs.

[Reactie gewijzigd door Seth_Chaos op 23 september 2026 09:33]

[Metrik]

Ik heb steeds meer de indruk dat die hele zelf aangedragen "AI moet afgeremd worden"-show door de grote bedrijven een soort 1-2'tje was met de Amerikaanse regering zodat ze nu niet langer naar zichzelf hoeven te kijken maar altijd vingertje kunnen wijzen met "de overheid - ergo het Amerikaanse volk - wil dat wij dit doen".

[moonlander]

Ja voor AI wel, maar niet Super Intelligence!

[bzuidgeest]

Behalve dan dat dit geen nieuwe modellen zijn. Het zijn bijgewerkte versies van bestaande modellen.

[PjotterP]

Dit zijn minder sterker modellen, dus dat gaat hier niet zo op

[Nimac91]

Dat is nooit gezegd. De media is weer woorden van mensen aan het veranderen voor clickbait. Zowel OpenAI als Antrophic hebben nooit gezegd te gaan stoppen maar dat ze de huidige koers van AI verontrustend vinden en daar meer maatregelen voor gaan treffen. De AI versies die OpenAI en Antrophic hebben zonder enige safety gates laten een zelfdenkend vermogen zien die de regels liever verbreekt om het doel te behalen als dat de enige oplossing blijkt te zijn dan binnen een situatie te blijven en het doel op te geven als het niet te behalen valt binnen die grens. Dat is waarom dit zo eng is en waar hallucinaties en verschillende andere problemen vandaan komen. De AI modellen behalen liever hun doel dan dat ze opgeven en nee antwoorden. De opdracht weegt zo zwaar mee dat bij het niet weten van antwoord er bij de minder goeie modellen vaak werd gehallicuneerd of de data verkeerd werd geinteperteerd of in gevallen waar de modellen dus zo slim geworden zijn en weten dat het niet klopt dat ze gaan zoeken naar oplossingen buiten de regels om hun opdracht wel te kunnen uitvoeren.

[Zwarte_os]

Ik haat OpenAI maar het is wel serieus indrukwekkend wat de performance vs efficiency ratio is van Luna op artificialanalysis.ai. Het model verslaat alle chinese concurrenten in hun eigen spel.

[n4m3l355]

Zijn deze daadwerkelijk krachtiger dan open alternatisven nu openai minder krachtige modellen released? Voor mij is dit eerder de dood voor de betaalde opties, ze schalen modellen af omdat die minder gpu power verstoken, maar hoe onderscheiden ze zich dan nog vergeleken met open modellen? Voor mij lijkt het er eerder op dat de rek eruit is zonder gigantisch veel energie er tegen aan te gooien terwijl de resultaten naar marginaal beter zijn. Dus waarom zou je op termijn nog een betaald model gebruiken als een open model het net zo goed doet op potentieel eigen hardware. Nu nog niet maar over een jaartje of twee draai je deze modellen thuis met niet al te veel moeite.

[jorisporis]

Als ik kijk waar we nu staan tov een half jaar geleden dan is het nog nooit zo snel gegaan. Ik zie het ook in token kost persoonlijk. Luna is weer goedkoper en daar kan ik weer een aantal taken door laten doen die eerst te duur waren. Dus uiteindelijk geef je weer meer uit...

[Zwarte_os]

Ik denk dat je straks een pareto verdeling gaat krijgen. Een Qwen 3.8 27b model die nu lokaal op high(er) end hardware draait is meer dan voldoende voor code assistance, web search en specialistische, vooropgezette workflows. Voor de grote one-shots blijven die grotere modellen beter.

En het gaat zo snel dat OpenAI’s Luna nu alweer ingehaald is door Xiaomi’s MiMo.

[dipje2]

voor werk dingen is het nog steeds een no-no _hier bij mij_ om naar Chinese APIs te gaan. En de hardware om het _lekker_ lokaal te draaien kost ook nogal wat.

Anthropic heeft al tijden niet echt meer een medium en klein model (Haiki is al tijden niet bijgewerkt, en Sonnet5 is gewoon extreem duur voor wat het doet). Maar Opus (5.5) zit erg lekker op de efficiency schaal, maar wel nog met als doel om hoog te scoren. Zijn genoeg mensen die daar nog voor gaan.

Luna zorgt er wel voor dat ik _voor persoonlijk gebruik_ toch opeens denk dat 20 euro p/m zo'n gek idee niet is voor een OpenAI sub, vergeleken met mijn 10 euro p/m Opencode Go subje.

[GeroldM]

Dus ga je het nog wel voelen wanneer OpenAI 's modellen niet meer beschikbaar zijn in Cursor. Tenminste, de meete programmeurs die ik ken zijn erg blij met de Cursor ontwikkeltool en de meesten zijn ook bezig met het verdelen van simpele taken naar goedkope modellen en de moeilijke taken naar de dure modellen.

De programmeurs zullen hun tool niet op willen geven, de financiele afdeling zullen niet blij zijn om weer meer per maand af te moeten rekenen voor AI. Puur en alleen een situatie die is ontstaan door de kleinzerigheid en hooghartigheid van OpenAI. Want ook zij hadden de kans om Cursor te kopen, aangezien geld toch niets voor hun betekent, en dan had men ook geen geld uit hoeven te geven om codex te ontwikkelen.

[MarkHart]

Nu nog niet maar over een jaartje of twee draai je deze modellen thuis met niet al te veel moeite.

Cloud is altijd goedkoper. Strikte privacy is de enige reden om lokaal te willen draaien.

Iets meer detail: GPUs worden efficiënter naarmate ze meer requests tegelijk afhandelen. In het voorbeeld dat ik nu toevallig voor me heb een factor 20. Dat betekent dat als zowel de GPU verhuurder als de model ontwikkelaar 75% marge kunnen pakken (totaal is dat 94%!) en ze het nog steeds goedkoper kunnen aanbieden dan jij het lokaal kan draaien.

[Orangelights23]

Inderdaad. Voor deze week. Volgende week komt er weer een nieuwer model wat nog sneller/beter/efficiënter is. En als je dat weer combineert met JEV, krijg je weer goedkopere tokens. Als je dat weer combineert met het nieuwe model over drie weken, heb je weer betere performance vs efficiency ratio's.

Het gaat zo snel allemaal.

[Zwarte_os]

Klopt helemaal, ik keek vanochtend weer even en Xiaomi heeft alweer de kroon te pakken op efficiency/performance. En niet zo’n klein beetje ook. Hij is alleen iets langzamer.

Bizar gewoon

[logisch]

Ik ben benieuwd hoe de mensen die blijven volhouden dat de modellen momenteel kunstmatig goedkoop zijn en we in de toekomst de "echte" (veel hogere) prijs gaan betalen naar deze ontwikkelingen kijken.
De frontiermodellen zullen vast wel wat duurder worden, maar in prijs/output gaat de trend maar één kant op. Discussies van nog geen half jaar oud waarin de prijs per gevonden kwetsbaarheid door bijv. Mythos er nog matig van af kwam vs een menselijke kracht lijken nu al vrij absurd.

[meerwaarde]

De issue was, dat de modellen van de amerikanen begonnen duurder te worden. Ze begonnen te kijken of ze meer geld konden binnen harken.

En dan kwam de chinese compettie, die opeens veel beter was, waardoor ze opeens weer moesten concurreren.

En die hun modellen ook nog vrij weg gaven, om de reclame. Want de meeste gebruikers hebben die hardware niet en moeten het huren van een van de open source token boeren. Of van hunzelf.

[ComputerGekkie]

Zit nu ook in Github Copilot. Luna is een super fijn model vergeleken met de Anthropic varianten. Sonnet, Opus en Fable gebruiken zoveel tokens maar er komt altijd maar weinig van terecht. Daarnaast zijn de tokens significant duurder. Ik kan een hele avond viben met OpenAI modellen waarvoor ik 3 prompts met Sonnet doe.

[bantoo]

Aha dat is mooi nieuws, eens kijken of ik een verschil merk met 5.6 Sol

[Clemens123]

Eerste indruk: werkt even fijn maar kost gaat minder rap omhoog.

[Da-WiZZy0n]

Opus en Fable zijn duur, maar de redenaties en beslissingen zijn veel slimmer. Ja, je kunt heel lang met Luna in de weer zijn en weinig credits gebruiken, maar je zult veel meer moeten sturen alsof het een junior is. Dat er 'weinig van terecht komt' bij Opus en Fable ben ik totaal niet met je eens, maar je knalt wel snel door je credits.

[codingforus]

Met GitHub Copilot heb ik Luna 6 op Max thinking effort en 1M context size staan. Zelfs dan is hij nog steeds goedkoop en daarmee kan je een plan laten maken en de implementatie ook laten uitvoeren. Luna 6 werkt als een trein. Eventueel daarna met een Sol 6 nog laten reviewen.

[Tassadar32]

Exact wat ik hier ook doe. Maar als Luna+Sol ergens op vastlopen is het toch meestal opus die wel een oplossing kan vinden. Laatst een struggle om audio playback in een browser goed te syncen met visuals, luna een flink aantal pogingen gedaan en nog steeds niet goed, opus had em in 1 (iets langere) poging wel goed.

Met een strakke architectuur en redelijk mainstream taal gaat Luna meestal echter best prima en vooral heel snel en goedkoop. Altijd de moeite waard om die eerst te proberen.

[Da-WiZZy0n]

Dat deed ik ook, maar het resultaat is nog steeds heel wisselvallig. Soms is het prima, maar regelmatig maakt hij ook zeer domme beslissingen op hele simpele taken.
Zelfs bij nauwkeurig plannen en uit-speccen met een ander/duur model zie ik Luna regelmatig falen om het goed uit te voeren. Luna op Max is daarnaast ook nog eens zeer traag. Dus ja, je hebt veel minder credits nodig, maar het is voor jezelf veel arbeidsintensiever om een goed resultaat te krijgen en mogelijk is de uiteindelijk gerealiseerde kwaliteit dus ook lager. Voor sommige zaken is dat helemaal niet erg, maar als je een kritiek component refactored dat ook nog door mensen onderhouden moet kunnen worden, is het vaak niet het beste model.

[codingforus]

Ja het hangt heel erg van de use-case af en zodra er al een uitgebreide codebase staat (zeker met copilot instructions) gaat het aardig goed en weet het model de juiste richting te kiezen. Uiteindelijk is het een trade-off tussen een goedkoop en snel en een duurder en zwaarder model. Het is wel fijn dat de laatste tijd de LLM's wel goedkoper zijn geworden qua input, cache en output tokens. Dan switch je ook net wat sneller naar een zwaarder model als dat nodig is, zoals tegenwoordig GPT-6.1 Sol of een Opus 5.5.

[iqcgubon]

Kunnen die AI boeren niet eens duidelijke namen verzinnen? Wat is nu de "beste"? Sol, Luna, of Terra? Idem voor die van Claude. Wanneer gebruik je Fable, of Opus of Sonnet, of Haiku? Vermoeiend om dat elke keer weer te moeten opzoeken of teruggrijpen naar notities.

[Reactie gewijzigd door iqcgubon op 23 september 2026 09:59]

[Xtinction]

Het zijn hemellichamen in volgorde van grootte:

Luna = Maan
Terra = Aarde
Sol = Zon
Astra = Ster (ok de zon is ook een ster, touche)

Dus Astra is duurder (en hopelijk ook beter?) Dan Sol.

Wat weer verwarrend is, is die effort. Dus Sol met High effort kan weer beter werken voor je dan Astra met Low effort. Dat is wel verwarrend.

[Ariejan]

Wat is er met het Terra model gebeurd?

[Metrik]

Vroeg ik me ook al af, 5.6-Terra is momenteel mijn daily driver, dus ik was ook verbaasd om die niet terug te zien.

Ik vermoed dat Sol nu het Terra-model vervangt als middenmodel?

[Cybje]

Je zou dan kunnen overwegen om Sol of zelfs Astra te gebruiken met lage of medium reasoning effort. Mijn ervaring is dat die modellen dan vaak beter presteren dan Terra, terwijl de kosten ongeveer gelijk zijn, omdat ze veel eerder tot een oplossing komen / minder tokens gebruiken. Het verschilt natuurlijk per soort taak, maar het is wel het proberen waard.

Ik doe best veel op Sol en Astra en dat is toch redelijk betaalbaar.

Het grappige is dat ik sinds een week regelmatig DeepSeek V4.1 Flash gebruik, maar dan juist op high/max effort. Die gaat als een idioot tokens er doorheen gooien, maar dat model is zo goedkoop dat dat weinig uitmaakt. En hij komt tot aardig goede resultaten voor het geld.

[Wolfos]

Ik vermoed dat het niet zoveel meerwaarde heeft. Je wilt iets óf goed doen met Sol, of je wilt snel een antwoord en dan gebruik je Luna.

Terra kán wel programmeren maar gaat bijna altijd fout, en dan mag je nog tien prompts afvuren om alles te corrigeren. Ben je uiteindelijk meer tijd en tokens kwijt.

[Metrik]

Grappig, bij mij is het juist vaak zo dat de zware modellen meer fouten opleveren dan de lichtere. Ik geef altijd wel vrij strakke prompts die exact aangeven wat er moet gebeuren en tegen zelf programmeren aanzitten, maar de wat meer lightweight-modellen doen het eigenlijk altijd beter.
Misschien ligt dat ook wel aan de kwaliteit van mijn code

[dipje2]

Terra viel beetje tussen wal en schip en was niet zo populair.

Luna op max had meestla betere resultaten, voor minder geld. En Sol medium was -fractie beter en fractie goedkoper dan Terra op xhigh.

- Dus als je Terra op high of minder gebruikte -> luna op xhigh of max was de betere keuze.
- Als je Terra op xhigh of max gebruikte -> Sol op medium en high deden meer voor minder.

Ik denk dat ze daarom Terra weg hebben gelaten dit keer. Ze krijgen een model niet lekker er tussen in zonder dat ze elkaar in de weg zitten.

[erikieperikie]

What's in a name?

Er waren drie 5.6-modellen. Nu drie 6-modellen.

Kijk liever naar prijs-prestatieverhoudingen, bijvoorbeeld op benchmarks: https://deepswe.datacurve.ai/ (t.t.v. deze reactie nog niet up-to-date met de laatste modellen).

[FranzFerdiNaN]

Als je dat bekijkt dan is 5.6 luna max eigenlijk de sweet spot qua kosten/performance van de OpenAI modellen. Zelfde performance als Astra low voor minder dan de helft van de prijs.

[84hannes]

What's in a name?

Consistentie. Als je tevreden bent maar je wilt een nieuwe versie dan is het fijn als bedrijven voor dezelfde categorie dezelfde naam gebruiken. Dan kan je je Citroen C3 door een Citroen C3, je Galaxy s22 door een Galaxy S25 etc.

[nzall]

Huh, als ik dit zo zie moet ik dringend Gemini 3.8 beginnen gebruiken, want dat is bijna 2X zo goed als Sonnet 5 en tegelijk de helft goedkoper...

[erikieperikie]

Inderdaad. De vraag is waarmee je betaalt: geld, tijd, Aardse bronnen (energie, water, etc.), je gegevens en aan wie je die geeft, etc. Dat is een overweging die iedereen alleen zelf kan maken.

[dipje2]

DeepSWE is al een tijdje niet bijgewerkt toch? (Vooral) sinds Gemini 3.8-flash daar net zo hoog scoorde als een Astra / Sol / Opus terwijl de ervaring toch echt wat anders zegt, zijn ze nogal in het 'benchmaxxing' groepje gegooid: benchmarks die geen waarde meer hebben omdat modellen er op trainen.

Jammer, want rond het Opus 4.8 / GPT 5.5 tijdperk waren ze juist de enige die ik durfde te vertrouwen.


Punt van DeepSWE en dat soort benchmarks, is dat modellen nog steeds in een groepje 'groot, medium en klein' te verdelen zijn. En een klein model _kan_ heel goed scoren en goede dingen doen, helemaal met een goede test-suite en genoeg reasoning. Maar er blijven dingen waar gewoon de 'kennis' van een groter model belangrijker is. Dingen uitzoeken, reviewen, plannen maken.. dat zijn toch dingen die ik aan grotere modellen toevertrouw dan de kleintjes.

En OpenAI die zegt dat GPT-6-Sol beter is dan GPT-5.6-Sol, maar de meeste benchmarks claimen weer van niet.. zucht, er zit maar 1 ding op: gewoon kijken wat je eigen ervaring zegt .

[servicedb]

Als je de API prijzen vergelijkt, dan zie je dat GPT 6 Sol minder kost dan GPT 5.6 Terra. Vermoedelijk heeft het zijn bestaansrecht verloren.

[TheFoundation101]

Ik vind Luna met name geschikt voor code review. Beknopte analyses, concrete verbeterpunten, geen tendency tot overengineering zoals Opus dat heeft.

[gewoontelefoon]

Hahaha die namen. Lekker onduidelijk allemaal. Het lijkt een beetje op de USB namen en specs. Niet te volgen.

[Aapzak]

Ik weet niet waar ik Astra moet plaatsen, de sterren.

Maar er zit een duidelijk grootte volgorde in Luna, terra en sol, toch?

[Gropah]

De aankondiging van OpenAI heeft het over de volgende benchmarks:

• AutomationBench van Zapier
• Agents' last exam vanuit UC Berkeley
• FrontierCode van Cognition die agents maakt
• DeepSWE van Datacurve (een AI bedrijf)
• OSWorld 2.0 offline van een Hongkongse universiteit.

Kan iemand die wat beter in deze wereld zit wellicht een lichtje schijnen op hoe representatief deze benchmarks zijn?

[Mr.Beach]

Tweakers doet in ieder geval goed mee om de AI hype te promoten,voor elke AI scheet wordt een nieuwsitem aangemaakt.

Ik snap het niet. Op een gegeven moment nemen agents ons werk over, en zijn we overbodig. Maar "Oh we wisten niet dat het deze impact had".


Tja..

[SuperDre]

En hoe is dit anders dan in de tijd van industrialisatie toen veel machines het werk overnamen van mensen, en daarna automatisatie dat ook veel werk overnam?

Probleem is dat we als maatschappij ver achterlopen om het probleem van geen baan en dus niet kunnen betalen voor basis benodigdheden zoals woning, eten, gezondheid etc. Dat zal dus door AI en allround (humanoid) robots nog veel harder gaan. We zullen dus naar een maatschappij moeten waar je niet meer hoeft te werken voor basis benodigdheden. Maar je begrijpt het al wel, daar zijn enkele rijke en machtige mensen niet van gediend, en dat lijkt dan ook de drijfveer van allerlei conflicten rond de wereld en de drang om oorlog te voeren.

[Mr.Beach]

Dit is heel anders, met de indrustralisatie moesten er nog steeds mensen de machines bedienen, nu is het in feite andersom, en werk je mee aan je eigen digitale gevangenis door data weg te geven waar de agents weer van leren.

De superrrijken onttrekken zich aan deze waanzin door de steden die nu gebouwd worden door de regering Trump.

De oorlogsdreiging die er nu is, is omdat Amerika de dienst wilt blijven uitmaken, en China het onmogelijk wilt maken deze macht over te nemen. Venezuela, Iran, Rusland, India..Door het sanctioneren van deze landen, toevallig allemaal BRICS, hoopt Amerika deze landen zodanig uit te sluiten dat China voor Amerika kiest om handel mee te drijven. (Olie) en daarmee leverage te krijgen (energie = macht)

[SuperDre]

Nee het is niet heel veel anders, want ook toen raakten heel veel mensen hun baan kwijt omdat 1 machine al die banen verving.

[Mr.Beach]

Machines waren niet intelligent wat het nu wel is. De mensheid wordt vervangen als slimste entiteit, dat is een fundamenteel verschil.

Dat maakt ons overbodig, omdat onze tijd veel meer geld kost dan een A.I. , die 24/7 kan doorwerken.

[HanBeert]

Maar dat gaat toch wel gebeuren. Kop in het zand steken heeft nog nooit geholpen.

[Mr.Beach]

Eraan meebetalen werkt in ieder geval wel in je nadeel en zal de boel zeker niet vertragen.

Je support daarmee in feite de situatie hoe die nu is, en waar het naartoe gaat; "You will own nothing, and you will be happy..

[HanBeert]

Ik profiteer nu zoveel mogelijk van AI. Code schrijven gaat veel sneller en ik kan nu dingen die ik nooit kon in minder tijd. De klanten willen er nu nog voor betalen. Uiteindelijk gaan ze steeds meer zelf doen en zal ik minder werk hebben.

Dus nu zoveel mogelijk verdienen, nu het nog kan

[jorisporis]

Bij mij gaat alle gewonnen tijd weer op aan extra werk.

Uiteindelijk komt de lat weer hoger te liggen qua veiligheid, cybersec, performance,... En het aantal systemen dat door een persoon onderhouden wordt stijgt gigantisch.

[HanBeert]

Extra werk is voor mij meer verdienen.

Ik rond projecten sneller af, kan er meerdere tegelijk aan en snel inspringen op nieuwe wensen en eindelijk snel uitbreidingen op oude code doen van bestaande klanten.

[heszar]

Ik denk dat nu Sol en Luna op veel gebieden al mee kunnen komen met de topmodellen, maakt dit experimenteren voor ontwikkelaars en testers financieel een stuk aantrekkelijker.