GPT-6 Luna vs Qwen3.8 Max
Welches Modell wofür
Diese beiden decken auf dem Papier denselben Bereich ab: Text und Bild als Input, Text als Output, mit Chat, Vision, Code, Tools und Reasoning bei beiden, ungefähr einer Million Token Kontext (1050000 für gpt-6-luna, 983616 für qwen3.8-max) und vergleichbaren Obergrenzen von 128000 gegenüber 131072 Output-Token. Bei der Preisliste trennen sie sich: qwen3.8-max kostet 20x mehr beim Input, 12x mehr beim Output und 25x mehr bei Cached Reads, weshalb gpt-6-luna der Standard für Workloads mit hohem Volumen ist, und seine Fähigkeit, das Thinking auszuschalten, bietet Ihnen zudem einen günstigen Non-Reasoning-Modus. Greifen Sie nur dann zu qwen3.8-max, wenn Sie speziell Alibabas Long-Context-geflaggtes Modell möchten.
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| GPT-6 Luna | Qwen3.8 Max | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $0.1 | $2 | 0.05× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $0.5 | $6 | 0.083× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.01 | $0.25 | 0.04× |
| Cache-Schreiben | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) | 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 83 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| GPT-6 Luna | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | konfigurierbar | ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | implizit + explizit | implizit + explizit |
| Cache-Lebensdauer | at least 30m by default, 12h option on the Responses API | explicit: 5m, reset on hit |
| Mindestlänge des gecachten Präfixes | 1,024 Tokens | 1,024 Tokens |
Spezifikationen
| GPT-6 Luna | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text Bild | Text Bild |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-09-22 | 2026-08-03 |
| Knowledge-Cutoff | 2026-05 | - |
| Kontextfenster | 1.1M | 984K |
| Maximale Ausgabe | 128K | 131K |
| Thinking-Parameter | reasoning.effort | - |
| Zulässige Werte | reasoning.effort
| - |
| 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-6 Luna · Qwen3.8 Max
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
GPT-6 Luna bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.
Ausgabe 117 tok (+48 Thinking) Latenz 3.4 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.
GPT-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: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.
Ausgabe 514 tok (+356 Thinking) Latenz 6.9 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.
GPT-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 161 tok (+119 Thinking) Latenz 21.7 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.
GPT-6 Luna bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.
Ausgabe 959 tok (+813 Thinking) Latenz 14.6 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-6-luna",
# 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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6-luna",
// model: "qwen3.8-max", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-luna",
# "model": "qwen3.8-max", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-6-luna",
// Model: "qwen3.8-max", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-6-luna")
// .model("qwen3.8-max") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches Modell ist günstiger: GPT-6 Luna oder Qwen3.8 Max?
GPT-6 Luna ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.1 vs. $2, Faktor 20). 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-6 Luna 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-6 Luna 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.