GPT-5.6 Terra vs GPT-5.6 Luna
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
OpenAI का GPT-5.6 Terra और OpenAI का GPT-5.6 Luna दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। GPT-5.6 Terra में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $2.00/$10.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि GPT-5.6 Luna में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.20/$1.20 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।
किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GPT-5.6 Terra
फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडलOpenAI का GPT-5.6 Terra जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 124 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$10 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 85/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1.05M tokens
81.4%
GPT-5.6 Luna
हल्का और किफायती मॉडलOpenAI का GPT-5.6 Luna किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 230 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.2/$1.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 57/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।
$0.20 / 1M
$1.20 / 1M
1.05M tokens
63.5%
एक नज़र में मुख्य अंतर
- GPT-5.6 Luna is 8.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.6 Luna is faster at 230 tok/s vs 124 tok/s.
- GPT-5.6 Terra leads on SWE-bench coding (81.4% vs 63.5%).
| Feature | GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 85 | 57 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $0.20 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $10.00 / 1M | $1.20 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.54 / 1M | $0.17 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,575 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 | 124 tok/s | 230 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 81.4% | 63.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 80.4% | 70.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.20 / 1M | $0.02 / 1M |
किस क्षेत्र में कौन आगे है?
At-a-glance decision frameworkसत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5.6 Terra · Strengths & Key Advantages
- 1.1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 81.4% · GPQA Diamond 80.4%)
- 124 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1090ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- $2/$10 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
- प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
- उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है
GPT-5.6 Luna · Strengths & Key Advantages
- 1.1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 63.5% · GPQA Diamond 70.5%)
- 230 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 420ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- $0.2/$1.2 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
- प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
- अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.95 | $0.19 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 58K | 46K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 32K | 20K |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-6-terra | gpt-5-6-luna |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-07 | 2026-07 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | February 2026 |
| Architecture | Balanced unified reasoning model | Efficient compact reasoning model |
| 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 ($2/1M in) across full 1050K window | Flat rate ($0.2/1M in) across full 1050K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.2/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix caching at $0.02/1M (no extra cache-write fee) |
| 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 | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 Terra vs GPT-5.6 Luna: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.6 Terra or GPT-5.6 Luna?
GPT-5.6 Terra is more intelligent. It scores 85 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 124 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-5.6 Luna is cheaper at $0.17 per 1M tokens blended, compared with $1.54 (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 1.09s.
निष्कर्ष
GPT-5.6 Terra (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-5.6 Luna (किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GPT-5.6 Terra जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-5.6 Luna तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-5.6 Luna बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT-5.6 Terra या GPT-5.6 Luna में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GPT-5.6 Terra आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
GPT-5.6 Terra और GPT-5.6 Luna में किसका API सस्ता है?+
GPT-5.6 Terra की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.00 / $10.00 प्रति 1M टोकन है और GPT-5.6 Luna की $0.20 / $1.20 है। समग्र लागत में GPT-5.6 Luna अधिक किफायती है।
किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+
GPT-5.6 Terra में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-5.6 Luna में 1.05M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-5.6 Luna तेज़ है।
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemini 3.7 Flash बनाम GPT-5.6 Terra: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- GPT-5.6 Luna बनाम Gemini 3.5 Flash-Lite: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- GPT-5.6 Luna बनाम GPT-5.5 Instant: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Aion-3.0 बनाम Aion-Mini: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Aion-3.0 बनाम Gemini 3.6 Flash: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Aion-Mini बनाम Laguna XS 2.1: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
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.
स्रोत: OpenAI और OpenAI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।