Head-to-Head Model Comparison

GPT-5.6 Luna vs Gemini 3.5 Flash-Lite

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

GPT-5.6 LunaProfile

Gemini 3.5 Flash-LiteProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-5.6 Luna

نموذج خفيف وعالي الكفاءة

نموذج GPT-5.6 Luna من OpenAI مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.1M وسرعة 230 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 57/100 (بتكلفة $0.2/$1.2 لكل مليون رمز).

Intelligence Index57 / 100

Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$1.20 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

63.5%

Google

Gemini 3.5 Flash-Lite

استدلال فائق السرعة

نموذج Gemini 3.5 Flash-Lite من Google مصمم خصيصاً لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.0M وسرعة 240 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 69/100 (بتكلفة $0.4/$2 لكل مليون رمز).

Intelligence Index69 / 100

Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

أهم الفروقات في لمحة

GPT-5.6 Luna is 1.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
GPT-5.6 Luna has a larger context window (1M vs 1M tokens).
Gemini 3.5 Flash-Lite is faster at 240 tok/s vs 230 tok/s.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	GPT-5.6 Luna	Gemini 3.5 Flash-Lite
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	57	69
Provider	OpenAI	Google
Input Price Cost per million input tokens	$0.20 / 1M	$0.40 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$1.20 / 1M	$2.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.17 / 1M	$0.35 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1.05M tokens~1,575 A4 pages of text	1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	128K	33K
Throughput Speed Tokens generated per second	230 tok/s	240 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	63.5%	N/A
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	70.5%	N/A
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.02 / 1M	$0.10 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

GPT-5.6 Luna

1.8x cheaper monthly runtime

Speed

Gemini 3.5 Flash-Lite

+4% faster generation

Context

GPT-5.6 Luna

1.05M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-5.6 LunaGemini 3.5 Flash-Lite

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

63.5%vsN/A

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

70.5%vsN/A

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

83.5%vs81.2%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1368ptsvs1375pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

11.4%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

38.5%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

36%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

62.5%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

87%vsN/A

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

76.5%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

230 tok/s vs240 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

GPT-5.6 Luna0.42s

Gemini 3.5 Flash-Lite0.29s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GPT-5.6 Luna2.59s

Gemini 3.5 Flash-Lite2.37s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GPT-5.6 Luna Monthly API Bill

$1.41 / month

$0.2/1M in · $1.2/1M out

Gemini 3.5 Flash-Lite Monthly API Bill

$2.55 / month

$0.4/1M in · $2/1M out

GPT-5.6 Luna saves approximately $1.14 / month (45%) under this workload.1.8x Savings

GPT-5.6 Luna · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 1.1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 63.5% · GPQA Diamond 70.5%)
سرعة توليد عالية تبلغ 230 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 420 مللي ثانية
تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.2/$1.2 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON

Considerations & Trade-offs

نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Gemini 3.5 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 1.0M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 33K رمز (MMLU-Pro 81.2% · Arena Elo 1375)
سرعة توليد عالية تبلغ 240 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 290 مللي ثانية
تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.4/$2 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON

Considerations & Trade-offs

نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	GPT-5.6 Luna	Gemini 3.5 Flash-Lite
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.19	$0.55
Output Tokens / Task Tokens generated per task	46K	18K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	20K	7K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	GPT-5.6 Luna	Gemini 3.5 Flash-Lite
Official API Model ID (SDK)	gpt-5-6-luna	models/gemini-3-5-flash-lite
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date	2026-07	2026-07
Knowledge Cutoff	February 2026	March 2026
Architecture	Efficient compact reasoning model	Lightweight efficient multimodal transformer
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.2/1M in) across full 1050K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.02/1M (no extra cache-write fee)	Implicit + Explicit Context Caching at $0.1/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning Support	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)	Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision	text, vision
Output Modalities	text	text

GPT-5.6 Luna vs Gemini 3.5 Flash-Lite: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5.6 Luna or Gemini 3.5 Flash-Lite?

Gemini 3.5 Flash-Lite is more intelligent. It scores 69 compared with 57 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.5 Flash-Lite is faster, generating 240 tokens per second compared with 230 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5.6 Luna is cheaper at $0.17 per 1M tokens blended, compared with $0.35 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 3.5 Flash-Lite has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.42s.

Which model has a larger context window?

GPT-5.6 Luna has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1.05M tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من GPT-5.6 Luna (مثالي لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGemini 3.5 Flash-Lite (مثالي لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Gemini 3.5 Flash-Lite في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Gemini 3.5 Flash-Lite سرعة توليد أعلى، بينما يُعد GPT-5.6 Luna الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، GPT-5.6 Luna أم Gemini 3.5 Flash-Lite؟+

يتصدر Gemini 3.5 Flash-Lite في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين GPT-5.6 Luna وGemini 3.5 Flash-Lite؟+

يبلغ سعر GPT-5.6 Luna نحو $0.20 / $1.20 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Gemini 3.5 Flash-Lite نحو $0.40 / $2.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد GPT-5.6 Luna الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم GPT-5.6 Luna سياقًا بحجم 1.05M رمز مقابل 1.05M رمز لنموذج Gemini 3.5 Flash-Lite، بينما يتفوق Gemini 3.5 Flash-Lite في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GPT-5.6 Luna vs Gemini 3.5 Flash-Lite

بدّل وقارن بين أي نموذجين

GPT-5.6 Luna

Gemini 3.5 Flash-Lite

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

GPT-5.6 Luna · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Gemini 3.5 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

GPT-5.6 Luna vs Gemini 3.5 Flash-Lite: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading