GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Sol
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-6 Luna da OpenAI e GPT-5.6 Sol da OpenAI são dois modelos de IA de destaque. O GPT-6 Luna oferece uma janela de contexto de 272K tokens a $0.10/$0.50 por milhão de tokens, enquanto o GPT-5.6 Sol oferece 1.05M tokens de contexto a $4.00/$20.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GPT-6 Luna
Modelo Leve e EconômicoO GPT-6 Luna da OpenAI é um modelo de IA projetado para máxima economia por token e alto desempenho em escala de produção, oferecendo janela de contexto de 272K, velocidade de 245 tokens/s, índice de inteligência de 67/100 e tarifa de $0.1/
$0.10 / 1M
$0.50 / 1M
272K tokens
70.5%
GPT-5.6 Sol
Modelo Principal de FronteiraO GPT-5.6 Sol da OpenAI é um modelo de IA projetado para raciocínio corporativo de fronteira, programação avançada e cargas de produção, oferecendo janela de contexto de 1.1M, velocidade de 108 tokens/s, índice de inteligência de 89/100 e t
$4.00 / 1M
$20.00 / 1M
1.05M tokens
83.8%
Principais Diferenças em Resumo
- 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%).
| 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 |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkPontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-6 Luna · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 272K com limite máximo de saída de 128K tokens (SWE-bench Verified 70.5% · GPQA Diamond 73.5%)
- Taxa de transferência rápida de 245 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 380 ms
- Economia de API competitiva ($0.1/$0.5 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
GPT-5.6 Sol · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 1.1M com limite máximo de saída de 128K tokens (SWE-bench Verified 83.8% · GPQA Diamond 82%)
- Taxa de transferência rápida de 108 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 1210 ms
- Economia de API competitiva ($4/$20 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Para alto volume de requisições, recomenda-se ativar o cache de prompts e a Batch API para reduzir custos
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 |
Especificações Técnicas
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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto GPT-6 Luna (Indicado para máxima economia por token e alto desempenho em escala de produção, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto GPT-5.6 Sol (Indicado para raciocínio corporativo de fronteira, programação avançada e cargas de produção, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: GPT-5.6 Sol lidera em inteligência geral e programação, GPT-6 Luna oferece geração mais rápida e GPT-6 Luna apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, GPT-6 Luna ou GPT-5.6 Sol?+
Nas avaliações de inteligência e código, GPT-5.6 Sol leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, GPT-6 Luna ou GPT-5.6 Sol?+
O GPT-6 Luna custa $0.10 / $0.50 por 1M de tokens (entrada/saída) e o GPT-5.6 Sol custa $4.00 / $20.00. No custo combinado, GPT-6 Luna é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O GPT-6 Luna suporta 272K tokens de contexto contra 1.05M tokens do GPT-5.6 Sol, enquanto GPT-6 Luna entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da OpenAI e OpenAI e benchmarks independentes (2026).