Nuevo Regístrate gratis, 10 llamadas de regalo. Hasta 1 $, sin tarjeta.

Claude Sonnet 5.5 vs GPT-6 Luna

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos aceptan texto e imagen de entrada y devuelven texto, limitan la salida a 128000 tokens y ofrecen aproximadamente un millón de tokens de contexto (1000000 para claude-sonnet-5-5, 1050000 para gpt-6-luna), por lo que la verdadera diferencia radica en el precio y el control sobre el razonamiento. gpt-6-luna es 20x más barato en cada línea de la tabla de precios ($0.1 frente a $2 por millón de entrada, $0.5 frente a $10 de salida, $0.01 frente a $0.2 en lecturas de caché), y su pensamiento se puede desactivar, lo que se adapta a trabajos de alto volumen o sensibles a la latencia. Elija claude-sonnet-5-5 cuando desee el lanzamiento más reciente de Anthropic del 2026-09-28 y la diferencia de costo sea aceptable.

Benchmarks

Claude Sonnet 5.5: el proveedor no ha publicado resultados de benchmarks.

Sobre la mediaGPT-6 Lunasolo 1 comparables
Claude Sonnet 5.5 GPT-6 Luna otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
N/A
66.6%

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai

Precios

Claude Sonnet 5.5 GPT-6 Luna Δ
Entrada / 1M tokens $2 $0.1 20×
Salida / 1M tokens $10 $0.5 20×
Lectura de caché / 1M tokens $0.2 $0.01 20×
Escritura en caché 1.25x (5m) / 2x (1h) sin cargo por separado -

Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.

Dónde se sitúan - precio de entrada por 1M de tokens en todos los 76 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

Claude Sonnet 5.5 GPT-6 Luna
Uso de herramientas sí sí
Control de pensamiento siempre activo configurable
Salida estructurada sí sí
Caché de prompt explícito (marcas el prefijo) implícito (automático)
Tiempo de vida de la caché 5m default, 1h option 5-10m, up to 1h
Prefijo mínimo en caché 1024 tokens 1024 tokens

Especificaciones

Claude Sonnet 5.5 GPT-6 Luna
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-09-28 2026-09-22
Límite de conocimiento 2026-06 2026-05
Ventana de contexto 1M 1.1M
Salida máxima 128K 128K
Parámetro de pensamiento thinking.type reasoning.effort
Valores aceptados
thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Predeterminado adaptive, effort high medium

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Claude Sonnet 5.5 · GPT-6 Luna

Un prompt, ambos modelos - medido a través del gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBAR exactamente 3 frases

Claude Sonnet 5.5 superado · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.

salida 205 tok latencia 3.6 s

GPT-6 Luna superado · 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.

salida 117 tok (+48 pensamiento) latencia 3.4 s

Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.

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. COMPROBAR el arreglo pasa las pruebas

Claude Sonnet 5.5 superado · 8/8 cases

**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]

salida 444 tok latencia 6.7 s

GPT-6 Luna superado · 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.

salida 514 tok (+356 pensamiento) latencia 6.9 s

Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.

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. COMPROBAR JSON válido, esquema exacto

Claude Sonnet 5.5 superado · 5/5 fields, guidance null

Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.

salida 300 tok latencia 3.5 s

GPT-6 Luna superado · 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"}

salida 161 tok (+119 pensamiento) latencia 21.7 s

Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.

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. COMPROBAR 120 palabras, 0 palabras prohibidas

Claude Sonnet 5.5 superado · 122 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.

salida 266 tok latencia 3.8 s

GPT-6 Luna superado · 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.

salida 959 tok (+813 pensamiento) latencia 14.6 s

Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.

Cambia entre ellos con una línea

Ambos IDs están en cada pestaña a continuación - el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.

from openai import OpenAI

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

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5-5",
    # model="gpt-6-luna",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Claude Sonnet 5.5 o GPT-6 Luna?

GPT-6 Luna es más barato en entrada / 1m tokens ($0.1 vs $2, con una diferencia de 20×). Otras filas pueden indicar lo contrario - la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.

¿Puedo hacer pruebas A/B de Claude Sonnet 5.5 frente a GPT-6 Luna sin dos integraciones?

Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API - el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.

¿Admiten Claude Sonnet 5.5 y GPT-6 Luna caché de prompts?

Sí - ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.

Comparaciones relacionadas