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GPT-5.4 vs GPT-5.6 Luna

vs

Welches Modell wofür

Nach diesen Angaben unterscheiden sich die beiden nur bei Preis und Datum: Beide nehmen Text und Bilder als Eingabe an, bieten ein Kontextfenster von 1050000 Tokens, begrenzen die Ausgabe auf 128000 Tokens und lassen das Thinking abschalten. gpt-5.6-luna ist bei jedem Tarif günstiger, mit $0.2 Eingabe, $1.2 Ausgabe und $0.02 gecachter Eingabe pro Million Tokens gegenüber $2.5, $15 und $1.25, also 12.5-mal weniger bei Eingabe und Ausgabe und 62.5-mal weniger bei Cache-Lesezugriffen. Wählen Sie gpt-5.6-luna, das zudem den neueren Wissensstand hat, 2026-02 gegenüber 2025-08, und nehmen Sie gpt-5.4 nur, wenn Sie bei der älteren Version bleiben wollen.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserGPT-5.4621 / 371 / 37GPT-5.6 Luna814 / 420 / 42

14 bei beiden gemessen.

GPT-5.4 GPT-5.6 Luna weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
SWE-Bench Pro
57.7%
62.7%
GeneBench Pro
N/A
10.8%
OSWorld-Verified
75%
N/A
Cybergym
79%
N/A
HealthBench Professional
48.1%
55.7%
OfficeQA Pro
53.2%
N/A
GPQA Diamond
92.8%
92.3%
BrowseComp
82.7%
83.3%
MMMU-Pro no tools
81.2%
78.4%

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

GPT-5.4 GPT-5.6 Luna Δ
Eingabe / 1M Tokens $2.5 $0.2 13×
Ausgabe / 1M Tokens $15 $1.2 13×
Cache-Lesen / 1M Tokens $1.25 $0.02 63×
Cache-Schreiben keine gesonderte Gebühr keine gesonderte Gebühr -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 78 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

GPT-5.4 · $2.5 GPT-5.6 Luna · $0.2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

GPT-5.4 GPT-5.6 Luna
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer 5-10m, up to 1h 5-10m, up to 1h
Mindestlänge des gecachten Präfixes 1024 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

GPT-5.4 GPT-5.6 Luna
Eingabemodalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-03-05 2026-07-09
Knowledge-Cutoff 2025-08 2026-02
Kontextfenster 1.1M 1.1M
Maximale Ausgabe 128K 128K
Thinking-Parameter reasoning.effort reasoning.effort
Zulässige Werte
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Standardwert none medium

Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: GPT-5.4 · GPT-5.6 Luna

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

GPT-5.4 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate and evaluate additional internal steps before producing an answer, which increases the total tokens processed and therefore the cost per request. It also tends to increase latency and can trigger more tool calls, retries, or longer context retention, all of which compound usage-based charges. So even if user traffic stayed flat, the average cost per interaction rose materially once reasoning was turned on.

Ausgabe 82 tok Latenz 1.9 s

GPT-5.6 Luna bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to use substantially more computational steps and generated tokens per request, even when the visible answer is similar. Because our provider charges based largely on token consumption and compute, that increased processing translated into roughly twice the cost. We can control the expense by reserving reasoning for complex tasks, setting token and effort limits, and monitoring cost per successful outcome.

Ausgabe 146 tok (+60 Thinking) Latenz 3.1 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

GPT-5.4 bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: best = max(best, cur) cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original code was counting *matching transitions* between adjacent elements instead of the *length of the run itself*, so a single element started at `0` instead of `1`, making all run lengths off by one. It also only updated `best` inside the equality case, which means the final run could be lost if the loop ended before a change triggered any correction logic. […]

Ausgabe 243 tok Latenz 3.0 s

GPT-5.6 Luna bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The bug is that `cur` counts equal *transitions* rather than the number of items in the current run, so a single-element run returns `0` and a run of length `n` returns `n - 1`; additionally, `best` is only updated when a run is interrupted, so a run continuing through the final element is not finalized before returning. Initializing the current run to one item, resetting it to one after a change, and taking a final `max` fixes both issues.

Ausgabe 356 tok (+161 Thinking) Latenz 4.7 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

GPT-5.4 bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}

Ausgabe 39 tok Latenz 1.3 s

GPT-5.6 Luna bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

Ausgabe 227 tok (+181 Thinking) Latenz 3.6 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

GPT-5.4 bestanden · 126 words, 0 banned, 1 question

Today we’re introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores prompt results and reuses them across supported model providers. Teams can reduce latency, lower repeated compute costs, and keep application behavior more consistent when identical or near-identical prompts appear in production. Prompt Cache works at the gateway layer, so developers can adopt it without rewriting provider integrations or changing routing logic. Built-in controls let you set cache keys, expiration policies, and privacy rules for sensitive workloads. Need faster responses without duplicating optimization work for each vendor? With shared observability, you can track hit rates, savings, and cache performance in one place. […]

Ausgabe 154 tok Latenz 2.9 s

GPT-5.6 Luna bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing PromptCache, an API gateway feature that caches prompts across providers, helping teams reduce latency, control spend, and deliver consistent results. How much faster could your applications respond when repeated prompts are served from a shared cache instead of being sent upstream? PromptCache supports provider-aware routing, configurable time-to-live policies, encrypted storage, cache invalidation, and usage analytics through one operational layer. It works with language-model providers while preserving your authentication, observability, and fallback workflows. Developers can enable caching by endpoint, model, tenant, or prompt pattern, then monitor hit rates and savings in real time. Built for production workloads, PromptCache gives platform teams controls for performance and cost without requiring application rewrites. […]

Ausgabe 948 tok (+778 Thinking) Latenz 8.0 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Eine Zeile genügt für den Wechsel

Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    # model="gpt-5.6-luna",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: GPT-5.4 oder GPT-5.6 Luna?

GPT-5.6 Luna ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.2 vs. $2.5, Faktor 13). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich GPT-5.4 gegen GPT-5.6 Luna A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?

Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.

Unterstützen GPT-5.4 und GPT-5.6 Luna Prompt-Caching?

Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.

Verwandte Vergleiche

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen