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GPT-5.6 Sol vs Qwen3.8 Max

vs

Welches Modell wofür

Diese beiden ähneln sich im Zuschnitt - beide nehmen Text und Bild als Eingabe, geben Text zurück und führen Chat, Vision, Code, Tools und Reasoning - der Unterschied liegt also vor allem bei Preis und Stellschrauben: qwen3.8-max liegt bei $2 Eingabe und $6 Ausgabe gegenüber $5 und $30 bei gpt-5.6-sol, also 2.5x günstiger bei der Eingabe und 5x günstiger bei der Ausgabe, mit Cache-Lesevorgängen zu $0.25 gegenüber $0.5. Nehmen Sie gpt-5.6-sol, wenn Sie den leicht größeren Kontext von 1050000 Tokens oder die Möglichkeit wollen, das Denken für latenzkritische Aufrufe abzuschalten; nehmen Sie qwen3.8-max für Mengenarbeit, wo sein Fenster von 983616 Tokens und die maximale Ausgabe von 131072 genügen.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserGPT-5.6 Sol1595 / 12128 / 121Qwen3.8 Max531 / 408 / 40

20 bei beiden gemessen.

GPT-5.6 Sol Qwen3.8 Max weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
SWE-Bench Pro
64.6%
67.7%
BioMysteryBench hard
44.7%
N/A
OSWorld-Verified
83%
N/A
Cybergym
84.5%
78.5%
HealthBench
57%
kein anderes Modell war besser 60.2%
JobBench
45.4%
53.4%
Harvey Lab-AA
87.2%
N/A
GPQA Diamond
94.6%
92.6%
Agents' Last Exam
53.6%
27%
LVBench
82.1%
N/A

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

Preise

GPT-5.6 Sol Qwen3.8 Max Δ
Eingabe / 1M Tokens $5 $2 2.5×
Ausgabe / 1M Tokens $30 $6 5×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.5 $0.25 2×
Cache-Schreiben keine gesonderte Gebühr 1.25x -

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

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

GPT-5.6 Sol · $5 Qwen3.8 Max · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

GPT-5.6 Sol Qwen3.8 Max
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit + explizit
Cache-Lebensdauer 5-10m, up to 1h explicit: 5m, reset on hit
Mindestlänge des gecachten Präfixes 1024 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

GPT-5.6 Sol Qwen3.8 Max
Eingabemodalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-07-09 2026-08-03
Knowledge-Cutoff 2026-02 -
Kontextfenster 1.1M 984K
Maximale Ausgabe 128K 131K
Thinking-Parameter reasoning.effort -
Zulässige Werte
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Standardwert 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-5.6 Sol · Qwen3.8 Max

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-5.6 Sol bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes more billable compute. Reasoning may also increase response length, latency, tool calls, and retries, further raising per-request cost. In short, usage volume may be unchanged, but the cost per task increased enough to double the bill.

Ausgabe 111 tok (+34 Thinking) Latenz 2.3 s

Qwen3.8 Max bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

Ausgabe 378 tok (+305 Thinking) Latenz 8.6 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-5.6 Sol 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: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original function counted equal *adjacencies* rather than items, so a run of length one produced `0` and every longer run was undercounted by one. Initializing `cur` and `best` to `1` for nonempty input makes them represent item counts, resetting `cur` to `1` starts a new run at the current item, and updating `best` on every iteration ensures a run reaching the final index is included.

Ausgabe 316 tok (+135 Thinking) Latenz 5.2 s

Qwen3.8 Max 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: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

Ausgabe 1616 tok (+1411 Thinking) Latenz 34.7 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-5.6 Sol 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 194 tok (+147 Thinking) Latenz 3.2 s

Qwen3.8 Max bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

Ausgabe 1199 tok (+1141 Thinking) Latenz 24.4 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-5.6 Sol bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses prompt prefixes across supported AI providers, reducing latency, token costs, and duplicated processing. Teams can define cache policies once, route requests dynamically, and preserve provider flexibility without rewriting application logic. Switching models during testing or failover? The gateway identifies eligible prompt segments, applies provider-specific caching controls, and reports hits, misses, savings, and expiration details through unified logs and metrics. Configurable TTLs, tenant isolation, encryption, and cache-bypass options help teams balance performance, privacy, and freshness for every workload. Provider Prompt Cache is available today in beta through the dashboard and API, with SDK examples and migration guidance included. […]

Ausgabe 733 tok (+564 Thinking) Latenz 7.7 s

Qwen3.8 Max bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

Ausgabe 2744 tok (+2591 Thinking) Latenz 46.3 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-5.6-sol",
    # model="qwen3.8-max",  # 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-5.6 Sol oder Qwen3.8 Max?

Qwen3.8 Max ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($2 vs. $5, Faktor 2.5). 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-5.6 Sol gegen Qwen3.8 Max 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-5.6 Sol und Qwen3.8 Max 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