GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Sol
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
GPT-6 Luna by OpenAI and GPT-5.6 Sol by OpenAI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, GPT-6 Luna holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, GPT-6 Luna is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, GPT-5.6 Sol provides an expanded memory horizon with 1,050K tokens. In latency-sensitive production environments, GPT-6 Luna leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GPT-6 Luna
আল্ট্রা-বাজেট GPT-6আল্ট্রা-cheap GPT-6 টিয়ার এর জন্য উচ্চ-থ্রুপুট, well-specified দৈনন্দিন টাস্কসমূহ.
$0.10 / 1M
$0.50 / 1M
272K tokens
70.5%
GPT-5.6 Sol
ফ্রন্টিয়ার ৫.৬ফ্ল্যাগশিপ GPT-5.6 টিয়ার এর জন্য জটিল পেশাদার কাজ, কোডিং এবং এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো.
$4.00 / 1M
$20.00 / 1M
1.05M tokens
83.8%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- GPT-6 Luna is 40.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.6 Sol has a larger context window (1M vs 272K tokens).
- GPT-6 Luna is faster at 245 tok/s vs 108 tok/s.
- GPT-5.6 Sol leads on SWE-bench coding (83.8% vs 70.5%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-6 Luna | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 67 | 89 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $4.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.50 / 1M | $20.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.08 / 1M | $3.08 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 272K tokens~408 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,575 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 245 tok/s | 108 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 70.5% | 83.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 73.5% | 82% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.40 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
GPT-6 Luna · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Extraordinarily cheap আউটপুট মূল্য এর জন্য ফ্রন্টিয়ার-lab মডেল
- free-টিয়ার মডেল এর জন্য ChatGPT users
- 1M-টোকেন কনটেক্সট -এ commodity মূল্য
- Cheapest ফ্রন্টিয়ার-lab মডেল মধ্যে এর ক্লাস
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Weak রিজনিং — সেরা সীমিত প্রতি clear, narrow টাস্কসমূহ
- গুণমান degrades quickly এর ওপর ambiguous বা মাল্টি-স্টেপ prompts
GPT-5.6 Sol · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- শীর্ষ এর GPT-5.6 family এর ওপর কোডিং এবং বিশ্লেষণ
- Cheaper চেয়ে GPT-5.5 despite উন্নত results
- শক্তিশালী দীর্ঘ-কনটেক্সট agentic পারফরম্যান্স
- Cheaper চেয়ে GPT-5.5 পাশাপাশি scoring উচ্চতর
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Still premium মূল্য প্রতি আউটপুট টোকেন
- Marginal gains চেয়ে বেশি GPT-5.5 এর ওপর short টাস্কসমূহ
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GPT-6 Luna | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.13 | $3.30 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 46K | 64K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 21K | 38K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-6 Luna | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-6-luna | gpt-5-6-sol |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2026-09 | 2026-07 |
| নলেজ কাটঅফ | April 2026 | February 2026 |
| আর্কিটেকচার | Ultra-budget compact reasoning model | Frontier unified reasoning model |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 272K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.1/1M) | পূর্ণ 1050K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($4/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.01/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.4/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Sol: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-6 Luna or GPT-5.6 Sol?
GPT-5.6 Sol is more intelligent. It scores 89 compared with 67 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-6 Luna is faster, generating 245 tokens per second compared with 108 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-6 Luna is cheaper at $0.08 per 1M tokens blended, compared with $3.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-6 Luna has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 1.21s.
Which model has a larger context window?
GPT-5.6 Sol has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 272K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GPT-6 Luna if your priority is Massive-volume extraction, tagging and simple automation. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose GPT-5.6 Sol if your workflow prioritizes Complex professional work and agentic coding pipelines. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does GPT-6 Luna compare to GPT-5.6 Sol in API token pricing and cost per token?+
GPT-6 Luna costs $0.10 per 1M input tokens and $0.50 per 1M output tokens, whereas GPT-5.6 Sol costs $4.00 input and $20.00 output. Overall, GPT-6 Luna is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: GPT-6 Luna or GPT-5.6 Sol?+
GPT-6 Luna supports a context window of 272K tokens (~204k words), while GPT-5.6 Sol supports 1,050K tokens (~788k words). Therefore, GPT-5.6 Sol can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: GPT-6 Luna or GPT-5.6 Sol?+
GPT-6 Luna scores 70.5% on SWE-bench Verified while GPT-5.6 Sol scores 83.8%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, GPT-5.6 Sol holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GPT-6 Luna and GPT-5.6 Sol?+
GPT-6 Luna features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, GPT-5.6 Sol provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between GPT-6 Luna and GPT-5.6 Sol?+
GPT-6 Luna generates approximately 245 tokens per second, while GPT-5.6 Sol delivers 108 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GPT-6 Luna provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GPT-6 Luna and GPT-5.6 Sol to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to GPT-6 Luna to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GPT-5.6 Sol. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- GPT-5.5 vs GPT-5.6 Sol: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.6 Sol vs Claude Opus 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.6 Sol vs Gemini 4 Argon: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-6 Luna vs DeepSeek V4.1-Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs