GPT-6 Luna vs Qwen3.8 Flash

vs

Quale scegliere e quando

Questi due sono molto vicini nel listino prezzi: gpt-6-luna addebita $0.1 per milione in input e $0.5 in output, mentre qwen3.8-flash addebita $0.15 in input (1.5x rispetto a Luna) e leggermente meno in output a $0.47, con letture in cache a $0.01 contro $0.016. Scegli gpt-6-luna per carichi di lavoro incentrati sugli input come l'inserimento di lunghi documenti e i prompt in cache, dove le sue tariffe più basse per input e letture in cache oltre a una finestra da 1050000-token sono d'aiuto; scegli qwen3.8-flash quando hai bisogno di input video insieme a testo e immagini, o quando la generazione è predominante e il suo output massimo da 131072-token e la tariffa di output più economica sono importanti.

Benchmark

Sopra la mediaNessuno miglioreGPT-6 Lunasolo 1 confrontabiliQwen3.8 Flash12 / 163 / 16
GPT-6 Luna Qwen3.8 Flash altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
DeepSWE 1.1
66.6%
58.7%
OSWorld 2.0 partial
N/A
52.3%
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
N/A
91.7%
ERQA
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 72.3%
Agents' Last Exam Pass
N/A
24.3%
LVBench
N/A
76.6%

Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

GPT-6 Luna Qwen3.8 Flash Δ
Input / 1M token $0.1 $0.15 0.67×
Output / 1M token $0.5 $0.47 1.1×
Lettura cache / 1M token $0.01 $0.016 0.63×
Scrittura in cache 1.25x (30m) / 2.5x (12h) 1.25x -

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)

GPT-6 Luna · $0.1 Qwen3.8 Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Funzionalità

GPT-6 Luna Qwen3.8 Flash
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento configurabile configurabile
Output strutturato sì sì
Prompt caching implicito + esplicito implicito + esplicito
Durata della cache at least 30m by default, 12h option on the Responses API explicit: 5m, reset on hit
Prefisso minimo in cache 1,024 token 1,024 token

Specifiche

GPT-6 Luna Qwen3.8 Flash
Modalità di input testo immagine testo immagine video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-09-22 2026-08-27
Knowledge cutoff 2026-05 -
Finestra di contesto 1.1M 1M
Output massimo 128K 131K
Parametro di ragionamento reasoning.effort
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Valori accettati
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Valore di default medium

on

qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off

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 · Qwen3.8 Flash

Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

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

Qwen3.8 Flash superato · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.

out 330 tok (+262 ragionamento) latenza 8.9 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.

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. VERIFICA la correzione supera i test

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

Qwen3.8 Flash 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.

out 2123 tok (+1933 ragionamento) latenza 43.8 s

Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

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

Qwen3.8 Flash superato · 5/5 fields, guidance null

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

out 519 tok (+463 ragionamento) latenza 10.5 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.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

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

Qwen3.8 Flash superato · 120 words, 0 banned, 1 question

We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.

out 5958 tok (+5805 ragionamento) latenza 88.8 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="qwen3.8-flash",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è il più economico, GPT-6 Luna o Qwen3.8 Flash?

GPT-6 Luna costa meno alla voce Input / 1M token ($0.1 contro $0.15, 1.5× 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 Qwen3.8 Flash 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 Qwen3.8 Flash 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.

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