Head-to-Head Model Comparison

GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Sol

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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GPT-6 LunaProfile

GPT-5.6 SolProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-6 Luna

हल्का और किफायती मॉडल

OpenAI का GPT-6 Luna किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 272K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 245 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.1/$0.5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 67/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index67 / 100

Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

272K tokens

SWE-bench Verified:

70.5%

OpenAI

GPT-5.6 Sol

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

OpenAI का GPT-5.6 Sol जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 108 टोकन/सेकंड स्पीड और $4/$20 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 89/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index89 / 100

Input Token:

$4.00 / 1M

Output Token:

$20.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

83.8%

एक नज़र में मुख्य अंतर

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%).

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

Feature	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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-5.6 Sol

+13.3% SWE-bench lead

Cost

GPT-6 Luna

40.0x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-6 Luna

+127% faster generation

Context

GPT-5.6 Sol

1.05M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

GPT-6 LunaGPT-5.6 Sol

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

70.5%vs83.8%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

73.5%vs82%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86%vs90.8%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1405ptsvs1496pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

13%vs17.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

44%vs61%

SciCode (Scientific Computing)

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

41%vs55%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

68%vs80.6%

AIME (Advanced Math Competition)

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

90.2%vs95.8%

Long-Context Reasoning

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

80%vs89.6%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

245 tok/s vs108 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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-6 Luna0.38s

GPT-5.6 Sol1.21s

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

GPT-6 Luna2.42s

GPT-5.6 Sol5.84s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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-6 Luna Monthly API Bill

$0.61 / month

$0.1/1M in · $0.5/1M out

GPT-5.6 Sol Monthly API Bill

$24.60 / month

$4/1M in · $20/1M out

GPT-6 Luna saves approximately $23.99 / month (98%) under this workload.40.0x Savings

GPT-6 Luna · Strengths & Key Advantages

272K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 70.5% · GPQA Diamond 73.5%)
245 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 380ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$0.1/$0.5 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

GPT-5.6 Sol · Strengths & Key Advantages

1.1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 83.8% · GPQA Diamond 82%)
108 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1210ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$4/$20 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

Token Use & Task Economics

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

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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	GPT-6 Luna	GPT-5.6 Sol
Official API Model ID (SDK)	gpt-6-luna	gpt-5-6-sol
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2026-09	2026-07
Knowledge Cutoff	April 2026	February 2026
Architecture	Ultra-budget compact reasoning model	Frontier unified reasoning model
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (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
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.1/1M in) across full 272K window	Flat rate ($4/1M in) across full 1050K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.01/1M (no extra cache-write fee)	Automatic prefix caching at $0.4/1M (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-6 Luna vs GPT-5.6 Sol: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

GPT-6 Luna (किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-5.6 Sol (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GPT-5.6 Sol जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-6 Luna तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-6 Luna बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT-6 Luna या GPT-5.6 Sol में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GPT-5.6 Sol आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

GPT-6 Luna और GPT-5.6 Sol में किसका API सस्ता है?+

GPT-6 Luna की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.10 / $0.50 प्रति 1M टोकन है और GPT-5.6 Sol की $4.00 / $20.00 है। समग्र लागत में GPT-6 Luna अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GPT-6 Luna में 272K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-5.6 Sol में 1.05M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-6 Luna तेज़ है।

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-6 Luna vs GPT-5.6 Sol

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

GPT-6 Luna

GPT-5.6 Sol

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

GPT-6 Luna · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-5.6 Sol · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Sol: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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