GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GPT-5.6 Luna vs GPT-5.5 Instant

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GPT-5.6 Luna vs GPT-5.5 Instant: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد GPT-5.6 Luna من OpenAI وGPT-5.5 Instant من OpenAI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر GPT-5.6 Luna نافذة سياق بحجم 1.05M رمز بسعر $0.20/$1.20 لكل مليون رمز، بينما يوفر GPT-5.5 Instant سياقًا بحجم 400K رمز بسعر $0.75/$6.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

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

Profile
Profile
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%

OpenAI

GPT-5.5 Instant

نموذج خفيف وعالي الكفاءة

نموذج GPT-5.5 Instant من OpenAI مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 400K وسرعة 168 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 65/100 (بتكلفة $0.75/$6 لكل مليون رمز).

Intelligence Index65 / 100
Input Token:

$0.75 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

74.5%

أهم الفروقات في لمحة

  • GPT-5.6 Luna is 4.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-5.6 Luna has a larger context window (1M vs 400K tokens).
  • GPT-5.6 Luna is faster at 230 tok/s vs 168 tok/s.
  • GPT-5.5 Instant leads on SWE-bench coding (74.5% vs 63.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-5.6 LunaGPT-5.5 Instant
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5765
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.20 / 1M$0.75 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$1.20 / 1M$6.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.17 / 1M$0.80 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,575 A4 pages of text400K tokens~600 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
230 tok/s168 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
63.5%74.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
70.5%75%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.07 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-5.5 Instant
+11.0% SWE-bench lead
Cost
GPT-5.6 Luna
4.7x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-5.6 Luna
+37% 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 LunaGPT-5.5 Instant
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

63.5%vs74.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

70.5%vs75%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

83.5%vs87.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1368ptsvs1396pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.4%vs13.6%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

38.5%vs49%
SciCode (Scientific Computing)

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

36%vs45.5%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

62.5%vs73.5%
AIME (Advanced Math Competition)

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

87%vs92.4%
Long-Context Reasoning

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

76.5%vs81.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

230 tok/s vs168 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
GPT-5.5 Instant0.78s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-5.6 Luna2.59s
GPT-5.5 Instant3.76s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT-5.6 Luna Monthly API Bill
$1.41 / month
$0.2/1M in · $1.2/1M out
GPT-5.5 Instant Monthly API Bill
$6.64 / month
$0.75/1M in · $6/1M out
GPT-5.6 Luna saves approximately $5.23 / month (79%) under this workload.4.7x 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

GPT-5.5 Instant · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 400K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 75%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 168 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 780 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.75/$6 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.

MetricGPT-5.6 LunaGPT-5.5 Instant
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.19$0.95
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
46K52K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
20K26K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-5.6 LunaGPT-5.5 Instant
Official API Model ID (SDK)gpt-5-6-lunagpt-5-5-instant
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2026-072026-05
Knowledge CutoffFebruary 2026December 2025
ArchitectureEfficient compact reasoning modelLow-latency compact reasoning model
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.2/1M in) across full 1050K windowFlat rate ($0.75/1M in) across full 400K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.02/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.075/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText 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 VRAMCloud-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 ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

GPT-5.6 Luna vs GPT-5.5 Instant: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5.6 Luna or GPT-5.5 Instant?

GPT-5.5 Instant is more intelligent. It scores 65 compared with 57 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5.6 Luna is faster, generating 230 tokens per second compared with 168 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5.6 Luna is cheaper at $0.17 per 1M tokens blended, compared with $0.80 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-5.6 Luna has lower latency, with a time to first token of 0.42s compared with 0.78s.

Which model has a larger context window?

GPT-5.6 Luna has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 400K 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.) وGPT-5.5 Instant (مثالي لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق GPT-5.5 Instant في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GPT-5.6 Luna 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 GPT-5.5 Instant؟+

يتصدر GPT-5.5 Instant 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 وGPT-5.5 Instant؟+

يبلغ سعر GPT-5.6 Luna نحو $0.20 / $1.20 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر GPT-5.5 Instant نحو $0.75 / $6.00. 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 400K رمز لنموذج GPT-5.5 Instant، بينما يتفوق GPT-5.6 Luna 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 & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من OpenAI وOpenAI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).