Neu Kostenlos registrieren, 10 Aufrufe gratis. Bis zu 1 $, ohne Karte.

GPT-5.5 vs GPT-5.6 Luna

vs

Welches Modell, wann

gpt-5.6-luna ist deutlich günstiger: $1 gegen $5 je Million Eingabe-Tokens, $6 gegen $30 bei der Ausgabe, $0.1 Cache-Reads gegen $0.5 - jeweils rund 5 mal weniger -, während beide denselben Kontext von 1050000 Tokens und 128000 Ausgabe-Tokens haben. gpt-5.5 behält Computer Use und parallele Tool-Calls, die gpt-5.6-luna nicht führt, und bleibt damit die Wahl für werkzeug- oder bildschirmgetriebene Arbeit; für gewöhnliches Text- und Codevolumen liefert das neuere Modell dasselbe Fenster 5 mal billiger.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserGPT-5.52588 / 13419 / 134GPT-5.6 Luna1615 / 420 / 42

41 bei beiden gemessen.

GPT-5.5 GPT-5.6 Luna weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle kein anderes Modell war besser
SWE-Bench Pro
59.4%
62.7%
GeneBench Pro
12%
10.8%
OSWorld 2.0
47.5%
45.6%
ExploitBench (Cap%)
47.9%
33.2%
HealthBench
56.5%
55.8%
GDPval-AA v2 Elo · 642-1861
1493.7
1591.8
Harvey Lab-AA
86.3%
N/A
GPQA Diamond
93.6%
92.3%
Blueprint-Bench 2
36.2%
N/A
BrowseComp
84.4%
83.3%
GDP.pdf no tools
26%
22.7%

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

Preise

GPT-5.5 GPT-5.6 Luna Δ
Input / 1M Token $5 $1
Output / 1M Token $30 $6
Cache-Read / 1M Token $0.5 $0.1
Cache-Schreiben keine separate Gebühr keine separate Gebühr -

Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.

Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 64 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

GPT-5.5 · $5 GPT-5.6 Luna · $1
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

GPT-5.5 GPT-5.6 Luna
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle konfigurierbar konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer 5-10m, up to 1h 5-10m, up to 1h
Minimales gecachtes Präfix 1024 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

GPT-5.5 GPT-5.6 Luna
Input-Modalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-04-24 2026-07-09
Wissensgrenze 2025-12 2026-02
Kontextfenster 1.1M 1.1M
Maximaler Output 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 medium medium

Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: GPT-5.5 · 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. PRÜFEN genau 3 Sätze

GPT-5.5 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do additional internal “thinking” before producing the final answer, which consumes more compute and billable tokens. Even if user volume and output length stayed the same, each request now costs more because the model is spending extra capacity to solve the problem. In short, we bought higher-quality answers, but the unit cost per answer increased enough to double the total LLM bill.

Ausgabe 131 tok (+42 Denken) Latenz 2.9 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 Denken) Latenz 3.1 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, 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. PRÜFEN Fix besteht die Tests

GPT-5.5 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: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug was that `cur` and `best` were counting the number of equal *adjacent comparisons*, not the number of items in the run. A run of one item has length `1`, but the original code initialized both values to `0`, so single-element inputs returned `0`. Similarly, a run like `[2, 2, 2]` has length `3`, but only two adjacent equal comparisons, so the result was off by one. Also, `best` should be updated after every element is processed, not only inside the equality branch, so runs that continue through the final index are properly considered.

Ausgabe 401 tok (+182 Denken) Latenz 5.9 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 Denken) Latenz 4.7 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

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. PRÜFEN gültiges JSON, Schema exakt

GPT-5.5 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 557 tok (+512 Denken) Latenz 6.7 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 Denken) Latenz 3.6 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte 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. PRÜFEN 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

GPT-5.5 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Today we’re introducing Prompt Cache Routing, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and applies them across leading model providers. Teams can reduce latency, lower token spend, and keep application logic portable without rewriting requests for each vendor. Have you ever paid twice to send the same system instructions? With shared cache keys, provider-aware metadata, and automatic fallback handling, the gateway detects eligible prompt segments, reuses cached context, and records savings in your existing observability dashboards. Policies let admins set retention windows, data boundaries, and provider allowlists by workspace or environment. Prompt Cache Routing is available now in beta for Pro and Enterprise customers, with SDK support, Terraform resources, and clear migration guides included at launch worldwide.

Ausgabe 859 tok (+700 Denken) Latenz 8.7 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 Denken) Latenz 8.0 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.

Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln

Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten - das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.

from openai import OpenAI

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

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    # 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 abrufen →

FAQ

Welches ist günstiger, GPT-5.5 oder GPT-5.6 Luna?

GPT-5.6 Luna ist günstiger bei input / 1m token ($1 vs. $5, 5.0× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten - die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich GPT-5.5 gegen GPT-5.6 Luna ohne zwei Integrationen A/B-testen?

Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt - der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.

Unterstützen GPT-5.5 und GPT-5.6 Luna Prompt-Caching?

Ja - beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.

Verwandte Vergleiche

Aus unseren gemessenen Studien