GPT-6 Luna vs Kimi K3
Quale scegliere e quando
Entrambi i modelli si collocano all'incirca sulla stessa scala di contesto (1,050,000 token per gpt-6-luna contro 1,048,576 per kimi-k3), quindi la vera divisione è il prezzo, la lunghezza dell'output e gli input: kimi-k3 costa $3 per milione in input e $15 per milione in output, 30x i $0.1 e $0.5 di gpt-6-luna, e 30x anche sulle letture in cache ($0.3 contro $0.01). Scegli gpt-6-luna per lavori su testo e immagini ad alto volume dove desideri anche l'opzione di disattivare il thinking. Scegli kimi-k3 quando hai bisogno di input video o di una singola risposta fino a 1,048,576 token, molto oltre il limite di 128,000 di gpt-6-luna.
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Prezzi
| GPT-6 Luna | Kimi K3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $0.1 | $3 | 0.033× |
| Output / 1M token | $0.5 | $15 | 0.033× |
| Lettura cache / 1M token | $0.01 | $0.3 | 0.033× |
| Scrittura in cache | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) | - | - |
Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.
Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (83, scala logaritmica)
Funzionalità
| GPT-6 Luna | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| Tool use | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | configurabile | sempre attivo |
| Output strutturato | sì | sì |
| Prompt caching | implicito + esplicito | implicito (automatico) |
| Durata della cache | at least 30m by default, 12h option on the Responses API | non pubblicato |
| Prefisso minimo in cache | 1,024 token | non pubblicato |
Specifiche
| GPT-6 Luna | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo immagine video |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-09-22 | 2026-07-16 |
| Knowledge cutoff | 2026-05 | - |
| Finestra di contesto | 1.1M | 1M |
| Output massimo | 128K | 1M |
| Parametro di ragionamento | reasoning.effort | reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted) |
| Valori accettati | reasoning.effort
| reasoning_effort
|
| Valore di default | medium | max |
Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: GPT-6 Luna · Kimi K3
Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway
GPT-6 Luna superato · 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.
out 117 tok (+48 ragionamento) latenza 3.4 s
Kimi K3 superato · 3 sentences
Reasoning models don't just answer questions—they "think" first, generating long internal chains of step-by-step logic before producing a response. Those hidden thinking steps are billed as output tokens (the most expensive kind, typically 3–5x the price of input tokens), and a single query can generate thousands of them even when the visible answer is only a paragraph long. So you're paying for dramatically more compute per request: the bill doubled because the model does far more work behind the scenes, not because usage increased.
out 755 tok (+637 ragionamento) latenza 20.8 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
GPT-6 Luna superato · 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.
out 514 tok (+356 ragionamento) latenza 6.9 s
Kimi K3 superato · 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug is a fencepost error: `cur` counts *matching adjacent pairs* rather than *items in the run*, because it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i - 1]`. A run of length L contains L−1 equal pairs, so every run was undercounted by exactly one. For a single-element list (a run of length 1) the loop never runs and the function returns 0 instead of 1; likewise any run ending at the last index — e.g. the two `2`s in `[1, 2, 2]` — reported 1 instead of 2, making it look like no run existed at all. […]
out 1837 tok (+1547 ragionamento) latenza 47.2 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
GPT-6 Luna superato · 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"}
out 161 tok (+119 ragionamento) latenza 21.7 s
Kimi K3 superato · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
out 924 tok (+863 ragionamento) latenza 25.9 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
GPT-6 Luna superato · 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.
out 959 tok (+813 ragionamento) latenza 14.6 s
Kimi K3 superato · 120 words, 0 banned, 1 question
Meet Prompt Cache, a new API gateway capability that stores prompt responses and serves them across OpenAI, Anthropic, Google, and Azure endpoints. It matches requests by model, prompt hash, tools, temperature, and tenant policy, so repeated work returns fast while sensitive contexts stay isolated. Teams set TTLs, stale rules, encryption scopes, and bypass flags per route. Analytics show hit rate, latency saved, token spend avoided, and drift risk by provider. What changes for developers? Keep one integration, add cache headers, and watch fallback logic respect consent, residency, and audit needs. During rollout, canary keys compare fresh answers with cached copies before promotion. Prompt Cache cuts vendor calls, steadies p95 latency, and gives platform owners controls for cost, quality, and compliance.
out 1527 tok (+1354 ragionamento) latenza 37.9 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga
In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.
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="kimi-k3", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
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: "kimi-k3", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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": "kimi-k3", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"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: "kimi-k3", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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("kimi-k3") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual è il più economico, GPT-6 Luna o Kimi K3?
GPT-6 Luna costa meno alla voce Input / 1M token ($0.1 contro $3, 30× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.
Posso fare un A/B test di GPT-6 Luna contro Kimi K3 senza due integrazioni?
Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.
GPT-6 Luna e Kimi K3 supportano il prompt caching?
Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.