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GPT-5.6 Sol vs Qwen3.8 Max

vs

いつ、どちらを使うべきか — ベンチマーク表ではなく、厳選された評価

この 2 つは形が近く——どちらもテキストと画像を入力として受け取りテキストを返し、チャット・ビジョン・コード・ツール・推論を備えます——ので、違いは主に価格とつまみです。qwen3.8-max は入力 $2、出力 $6 で、gpt-5.6-sol の $5 と $30 に対して入力 2.5 分の 1、出力 5 分の 1、キャッシュ読み取りは $0.25 対 $0.5 です。わずかに大きい 1050000 トークンのコンテキストや、レイテンシに敏感な呼び出しで思考を切る機能が欲しいなら gpt-5.6-sol を、983616 トークンのウィンドウと 131072 の最大出力で足りる大量処理なら qwen3.8-max を選んでください。

料金

GPT-5.6 Sol Qwen3.8 Max Δ
入力 / 1Mトークン $5 $2 2.5×
出力 / 1Mトークン $30 $6
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.5 $0.25
キャッシュ書き込み 別途料金なし 1.25x

ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。

位置付け — この課金単位におけるすべての63個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)

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

機能

GPT-5.6 Sol Qwen3.8 Max
ツール使用 あり あり
思考コントロール 設定可能 あり — ベンダーの調整パラメータは非公開
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシング 暗黙的 (自動) 暗黙的 + 明示的
キャッシュ有効期間 5–10m, up to 1h explicit: 5m, reset on hit
最小キャッシュプレフィックス 1024 トークン 1024 トークン

仕様

GPT-5.6 Sol Qwen3.8 Max
入力モダリティ テキスト 画像 テキスト 画像
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-07-09 2026-08-03
知識のカットオフ 2026-02
コンテキストウィンドウ 1.1M 984K
最大出力 128K 131K
思考パラメータ reasoning.effort
指定可能な値
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
デフォルト medium

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: GPT-5.6 Sol · Qwen3.8 Max

1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

GPT-5.6 Sol パス · 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.

出力 111 tok (+34 思考) レイテンシ 2.3 s

Qwen3.8 Max パス · 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.

出力 378 tok (+305 思考) レイテンシ 8.6 s

指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。

プロンプト 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. チェック 修正がテストを通る

GPT-5.6 Sol パス · 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.

出力 316 tok (+135 思考) レイテンシ 5.2 s

Qwen3.8 Max パス · 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.

出力 1616 tok (+1411 思考) レイテンシ 34.7 s

修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト 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. チェック 妥当な JSON、スキーマ厳密

GPT-5.6 Sol パス · 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"}

出力 194 tok (+147 思考) レイテンシ 3.2 s

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

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

出力 1199 tok (+1141 思考) レイテンシ 24.4 s

スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。

プロンプト 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. チェック 120 語、禁止語 0

GPT-5.6 Sol パス · 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. […]

出力 733 tok (+564 思考) レイテンシ 7.7 s

Qwen3.8 Max パス · 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.

出力 2744 tok (+2591 思考) レイテンシ 46.3 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。

1行で切り替え

以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。

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",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

APIキーを取得する →

FAQ

GPT-5.6 Sol と Qwen3.8 Max ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては Qwen3.8 Max の方が安価です($2 対 $5、2.5× の差)。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。

2つの統合を行わずに GPT-5.6 Sol と Qwen3.8 Max のA/Bテストを実施できますか?

はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。

GPT-5.6 Sol と Qwen3.8 Max はプロンプトキャッシングをサポートしていますか?

はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。

関連する比較

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