GPT-5.4 verschwindet am 31. August aus Codex: Migration zu GPT-5.6 Terra und Luna, Preise, Limits und Checkliste

Am 31. August 2026 beendet OpenAI die Verfügbarkeit von GPT-5.4 und GPT-5.4 mini in Codex für Nutzer, die sich mit einem ChatGPT-Konto anmelden. Die offizielle Zuordnung ist eindeutig: GPT-5.4 soll durch GPT-5.6 Terra ersetzt werden, GPT-5.4 mini durch GPT-5.6 Luna.^[1]

Der wichtigste Punkt: Das ist kein Retirement von GPT-5.4 aus der OpenAI API. OpenAI schreibt ausdrücklich, dass weder API-Zugriff noch Codex mit eigenem API-Key von dieser Änderung betroffen sind.^[1]

Falsch wäre daher die pauschale Aussage:

GPT-5.4 wurde am 31. August 2026 eingestellt.

Präziser ist:

GPT-5.4 und GPT-5.4 mini werden aus Codex entfernt,
wenn Codex über ein ChatGPT-Konto authentifiziert wird.
API und Codex mit eigenem API-Key sind von dieser Änderung nicht betroffen.

OpenAI empfiehlt Teams, vor dem Stichtag nicht nur den sichtbaren Model Selector, sondern auch Workspace Defaults, gespeicherte Modelleinstellungen, Managed Configurations und Automationen zu aktualisieren.^[1]

Technisch bringt der Wechsel mehrere Vorteile: Terra behält das 1.050.000-Token-Kontextfenster von GPT-5.4, kostet in der Standard-API $2/$12 statt $2.50/$15 pro Million Input-/Output-Tokens und hat einen neueren Knowledge Cutoff. Luna ist deutlich günstiger als GPT-5.4 mini und erweitert dessen Kontext von 400K auf 1.05M.^[6][7][8][9]

Trotzdem ist die Migration kein völlig neutrales Drop-in Replacement. GPT-5.6 unterstützt max Reasoning, dokumentiert andere Default-Reasoning-Einstellungen auf API-Ebene und bringt zusätzliche Funktionen. OpenAI empfiehlt deshalb representative Evals.^[10]

Informationsstand: 31. August 2026. Die verwendeten OpenAI-Quellen nennen das Datum, aber keine verifizierte konkrete Uhrzeit für die Abschaltung.

TL;DR

Was genau wird eingestellt?

OpenAI sagt, dass GPT-5.4 und GPT-5.4 mini am 31. August 2026 in Codex nicht mehr verfügbar sind, wenn die Anmeldung über ein ChatGPT-Konto erfolgt.^[1]

Codex ist unter anderem verfügbar über:

• ChatGPT Desktop App im Codex-Modus,
• Codex CLI,
• Codex IDE Extension,
• Codex Web.^[1]

Das ist keine Aussage über ein vollständiges Modell-Retirement in allen OpenAI-Produkten.

Offizielle Migrationszuordnung

GPT-5.4       → GPT-5.6 Terra
GPT-5.4 mini  → GPT-5.6 Luna

^[1]

Diese Zuordnung gilt für die Codex-Produktmigration. Terra wird von OpenAI als ausgewogenes Modell für Intelligenz und Kosten positioniert, Luna als kostenoptimierte Option für hohe Volumina.^[5][6][7]

Was ist ausdrücklich nicht betroffen?

OpenAI API
Codex mit eigenem API-Key

^[1]

Ein API-Request an gpt-5.4 muss daher nicht allein wegen des 31.-August-Hinweises ausfallen.

Sollte man API-Workloads trotzdem migrieren?

Das kann sinnvoll sein, ist aber eine separate Entscheidung.

OpenAI empfiehlt bei Migration von GPT-5.4 zur GPT-5.6-Familie, zunächst denselben Reasoning Effort zu verwenden und danach auf repräsentativen Aufgaben zusätzlich eine Stufe niedriger zu testen.^[10]

Die GPT-5.6-Familie wurde zunächst mit dem Preview von GPT-5.6 Sol am 26. Juni angekündigt; den breiteren GPT-5.6-Launch veröffentlichte OpenAI am 9. Juli 2026.^[11][12]

GPT-5.4 vs GPT-5.6 Terra

^[6][8]

Terra ist bei Standard-Tokenpreisen 20% günstiger als GPT-5.4.

GPT-5.4 mini vs GPT-5.6 Luna

^[7][9]

Luna ist bei den Standard-API-Raten ungefähr 73% günstiger als GPT-5.4 mini. Das Kontextfenster wächst um den Faktor 2,625.

API-Preise und Codex-Planlimits sind nicht dasselbe

Ein API-Preis pro Million Tokens ist nicht identisch mit der Zahl der Nachrichten im ChatGPT/Codex-Plan.

Die aktuelle Codex-Pricing-Seite zeigt für ein Plan-View unter anderem:^[2]

GPT-5.4:       20–100 lokale Nachrichten / 5h
GPT-5.6 Terra: 20–110 / 5h
GPT-5.4 mini:  60–350 / 5h
GPT-5.6 Luna:  50–280 / 5h

Die Werte sind Bereiche, keine Garantie. Zusätzliche Wochenlimits können gelten.^[2]

Credit Pricing für Business und Enterprise

OpenAI veröffentlicht aktuell folgende Credit-Raten:^[3]

Die tatsächliche Belastung hängt vom Tokenverbrauch ab.^[3]

Größte Falle: Reasoning-Defaults

GPT-5.4 und GPT-5.4 mini dokumentieren none als API-Default.^[8][9]

Terra und Luna dokumentieren medium.^[6][7]

Wer bei einer API-Migration nur den Model Slug ändert und reasoning.effort offen lässt, kann gleichzeitig Latenz, Tokenverbrauch und Verhalten verändern.

Codex Workspace Defaults können davon abweichen

Administratoren können in Codex Startmodell, Reasoning Level, Speed, Fast Mode und New-Chat-Verhalten konfigurieren.^[1]

Ein API-Default darf daher nicht automatisch auf jede Codex-Session übertragen werden.

requirements.toml hat höhere Priorität

Für verwaltete Workspaces beschreibt OpenAI:^[1]

managed requirements.toml
→ Workspace Starting Defaults
→ lokale Startauswahl des Mitglieds

Ein UI-Default allein kann also nicht ausreichen.

Was sollte inventarisiert werden?

OpenAI nennt ausdrücklich:^[1]

Workspace Defaults
Saved Model Settings
Managed Configurations
Automations

Praktisch empfiehlt POLPROG zusätzlich:

• lokale Codex-Profile,
• CLI-Skripte,
• CI/CD,
• Projekt-Templates,
• Environment Variables,
• interne Wrapper,
• Teamdokumentation,
• Onboarding.

Alte Model References finden

Auf macOS/Linux:

rg -n --hidden \
  -g '!node_modules' \
  -g '!.git' \
  'gpt-5\.4(-mini)?|GPT-5\.4( mini)?' .

Optional in lokalen Codex-Dateien:

rg -n 'gpt-5\.4(-mini)?' ~/.codex 2>/dev/null

Das ist ein POLPROG-Auditvorschlag, kein offizieller OpenAI-Migrationsbefehl.

Kein blindes Search-and-Replace

Historische Dokumentation, Logs, Changelogs und Tests können die alten Modellnamen absichtlich enthalten.

Nur echte aktive Konfiguration sollte geändert werden.

Vorsicht mit gpt-5.6

OpenAI dokumentiert:

gpt-5.6 → GPT-5.6 Sol

^[5][10]

Wer Terra will, sollte explizit:

gpt-5.6-terra

verwenden. Für Luna entsprechend gpt-5.6-luna.^[6][7]

Beispiel: API-Migration zu Terra

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    reasoning={"effort": "medium"},
    input="Review this pull request and identify correctness regressions."
)
print(response.output_text)

OpenAI empfiehlt Responses API für Reasoning-, Tool-Calling- und Multi-Turn-Workloads mit GPT-5.6.^[10]

Beispiel: High-Volume-Workload mit Luna

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-luna",
    reasoning={"effort": "low"},
    input="Classify this issue and return the owning engineering team."
)
print(response.output_text)

Luna ist für kostenempfindliche High-Volume-Workloads positioniert.^[7]

Nicht Prompt und Modell gleichzeitig ändern

OpenAI empfiehlt zunächst den Modellwechsel mit funktional stabilem Prompt und erst danach Prompt-Tuning anhand von Evals.^[10]

So bleibt klar, ob eine Regression vom Modell oder vom Prompt stammt.

Reasoning nach der Migration abstimmen

Empfohlener Testablauf:^[10]

alter Effort
→ gleicher Effort auf GPT-5.6
→ eine Stufe niedriger testen
→ Qualität, Latenz und Kosten vergleichen

GPT-5.6 bietet none, low, medium, high, xhigh, max.

Terra oder Luna?

Terra passt vor allem zu bisherigen GPT-5.4-Codex-Workloads, komplexeren Multi-File-Aufgaben und einem Balance-Ziel aus Qualität und Kosten.

Luna passt zu GPT-5.4-mini-Workloads, Subagents, Klassifikation und kostenkritischem Volumen.

Das entspricht der offiziellen Codex-Migrationszuordnung.^[1]

Wann Sol prüfen?

Sol ist OpenAIs Flagship der 5.6-Familie für komplexe professionelle Arbeit.^[5]

Es ist aber nicht der offizielle GPT-5.4-Ersatz in dieser Codex-Mitteilung. Der lautet Terra.^[1]

Sol sollte daher als separate Quality/Cost-Entscheidung evaluiert werden.

Kontextfenster

GPT-5.4       1.05M → Terra 1.05M
GPT-5.4 mini  400K  → Luna 1.05M

^[6][7][8][9]

Mehr nominaler Kontext garantiert aber nicht automatisch besseres Repo-Level-Reasoning.

Long Context kostet in der API anders

Für Terra und Luna werden Prompts über 272K Input Tokens laut Model Pages für den gesamten Request mit:

2× Inputpreis
1.5× Outputpreis

berechnet.^[6][7]

Neuerer Knowledge Cutoff ersetzt keine Tools

GPT-5.4/mini: 31. August 2025.

Terra/Luna: 16. Februar 2026.^[6][7][8][9]

Für aktuelle Projektinformationen bleiben Repo-Kontext, File Search, Web Search und echte Dokumentation entscheidend.

Planabhängige Verfügbarkeit

OpenAI dokumentiert aktuell begrenzten Terra-Zugang für Free/Go in Work/Codex und breiteren Zugang zur 5.6-Familie in Plus, Pro, Business und Enterprise.^[4]

Aktuelle Limits sollten direkt über Pricing geprüft werden, weil Produktlimits veränderlich sind.^[2][4]

Automationen nicht vergessen

Eine gespeicherte Automation kann einen alten Model Slug erst Stunden oder Tage später verwenden.

Deshalb nennt OpenAI Automations ausdrücklich als Migrationspunkt.^[1]

Enterprise: drei Ebenen prüfen

1. Managed Requirements.^[1]
2. Workspace Defaults.^[1]
3. Lokale Mitgliedsauswahl.^[1]

Ein vollständiger Audit muss alle drei berücksichtigen.

Sinnvolle Migration Evals

Testet 20–50 reale Aufgaben:

• Bugfix,
• Multi-File-Refactor,
• Tests,
• Dependency Migration,
• Regression Analysis,
• Feature Implementation,
• Code Review,
• technische Dokumentation.

Messt:

task success
test pass rate
retry rate
diff size
out-of-scope changes
tool calls
latency
tokens
credits

Minimaler Tagesplan

1. Alle GPT-5.4-Referenzen inventarisieren.
2. GPT-5.4 → Terra und GPT-5.4 mini → Luna für Codex/ChatGPT Auth.
3. Workspace und Managed Config prüfen.
4. Automationen aktualisieren.
5. Reasoning explizit setzen, wo Stabilität wichtig ist.
6. Smoke Tests durchführen.
7. Erst danach Kosten und Prompts optimieren.

Was nicht tun?

• Nicht behaupten, GPT-5.4 verschwinde aus der API.
• Nicht gpt-5.6 mit Terra gleichsetzen.
• API-Preis nicht mit Planlimit verwechseln.
• Modell, Prompt und Reasoning nicht gleichzeitig ohne Baseline ändern.
• Automationen nicht ignorieren.
• Größeres Kontextfenster nicht mit perfekter Qualität gleichsetzen.
• Keine nicht bestätigte Abschalt-Uhrzeit nennen.

Produktions-Checkliste

Inventory

• Alle gpt-5.4-Referenzen gefunden.
• Alle gpt-5.4-mini-Referenzen gefunden.
• Workspace Defaults geprüft.
• Saved Model Settings geprüft.
• Managed Configurations geprüft.
• Automationen geprüft.
• CLI-Skripte geprüft.
• CI/CD geprüft.

Konfiguration

• GPT-5.4 in ChatGPT-authentifiziertem Codex durch Terra ersetzt.
• GPT-5.4 mini durch Luna ersetzt.
• requirements.toml geprüft.
• Workspace-Startmodell geprüft.
• Reasoning Level geprüft.
• Fast-Mode-Policy geprüft.
• Kein gpt-5.6 Alias verwendet, wenn Terra gemeint ist.
• In API-Workloads explizite IDs verwendet.

Evals

• Alten Prompt als Baseline behalten.
• Gleichen Reasoning Effort getestet.
• Eine Stufe niedriger getestet.
• Test Pass Rate gemessen.
• Retry Rate gemessen.
• Latenz gemessen.
• Tokenverbrauch gemessen.
• Credits gemessen.
• Out-of-scope Changes geprüft.
• Lange Agent Sessions getestet.

Betrieb

• Teamdokumentation aktualisiert.
• Onboarding aktualisiert.
• Projekt-Templates aktualisiert.
• Scheduled Tasks aktualisiert.
• Monitoring aktiviert.
• Fallback-Modell definiert.
• Aktuelles Codex Pricing geprüft.
• Aktuelle Planlimits geprüft.

POLPROG-Fazit

Die Änderung vom 31. August ist relevant, aber enger als die Schlagzeile „OpenAI stellt GPT-5.4 ein“.

Korrekt ist:

GPT-5.4 und GPT-5.4 mini
→ Retirement in Codex bei ChatGPT-Login

GPT-5.4      → GPT-5.6 Terra
GPT-5.4 mini → GPT-5.6 Luna

OpenAI API → von dieser konkreten Änderung nicht betroffen
Codex + eigener API-Key → ebenfalls nicht betroffen

^[1]

Terra behält 1.05M Kontext und senkt Standard-API-Tokenpreise um 20%.^[6][8]

Luna erhöht den Kontext gegenüber GPT-5.4 mini von 400K auf 1.05M und reduziert Standard-Tokenpreise um ungefähr 73%.^[7][9]

Der sichere Weg lautet:

Offizielles Mapping anwenden, Prompt und bisherigen Reasoning Effort zunächst als Baseline behalten, Evals durchführen und erst danach Kosten und Latenz optimieren.