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GPT-6 Luna vs Qwen3.8 Flash

vs

いつ、どちらを使うか

この2つは料金表上で非常に近い位置にあります。100万入力あたりgpt-6-lunaは $0.1、出力は $0.5 を請求するのに対し、qwen3.8-flashは入力が $0.15(Lunaの1.5x)、出力がわずかに安い $0.47 を請求し、キャッシュ読み取りは $0.01 対 $0.016 です。長いドキュメントの詰め込みやキャッシュされたプロンプトのような入力重視のワークロードでは、より低い入力およびキャッシュ読み取り料金と1050000トークンのウィンドウが役立つため、gpt-6-lunaを選択してください。テキストや画像に加えてビデオ入力が必要な場合、または生成が主体であり131072トークンの最大出力とより安価な出力料金が重要になる場合は、qwen3.8-flashを選択してください。

ベンチマーク

平均超え他モデル以上GPT-6 Luna比較できるのは 1 件のみQwen3.8 Flash12 / 163 / 16
GPT-6 Luna Qwen3.8 Flash 測定された他モデル 測定対象の平均 他モデルに上回られていない
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
他モデルに上回られていない 72.3%
Agents' Last Exam Pass
N/A
24.3%
LVBench
N/A
76.6%

ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

料金

GPT-6 Luna Qwen3.8 Flash Δ
入力 / 1Mトークン $0.1 $0.15 0.67×
出力 / 1Mトークン $0.5 $0.47 1.1×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.01 $0.016 0.63×
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74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-6 Luna · $0.1 Qwen3.8 Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

機能

GPT-6 Luna Qwen3.8 Flash
ツール使用 あり あり
思考コントロール 設定可能 設定可能
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-6 Luna Qwen3.8 Flash
入力モダリティ テキスト 画像 テキスト 画像 動画
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-09-22 2026-08-27
知識のカットオフ 2026-05 -
コンテキストウィンドウ 1.1M 1M
最大出力 128K 131K
思考パラメータ reasoning.effort
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
指定可能な値
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
デフォルト 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

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-6 Luna · Qwen3.8 Flash

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-6 Luna パス · 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.

出力 117 tok (+48 思考) レイテンシ 3.4 s

Qwen3.8 Flash パス · 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.

出力 330 tok (+262 思考) レイテンシ 8.9 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-6 Luna 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 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.

出力 514 tok (+356 思考) レイテンシ 6.9 s

Qwen3.8 Flash パス · 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.

出力 2123 tok (+1933 思考) レイテンシ 43.8 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-6 Luna パス · 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"}

出力 161 tok (+119 思考) レイテンシ 21.7 s

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

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

出力 519 tok (+463 思考) レイテンシ 10.5 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-6 Luna パス · 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.

出力 959 tok (+813 思考) レイテンシ 14.6 s

Qwen3.8 Flash パス · 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.

出力 5958 tok (+5805 思考) レイテンシ 88.8 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-6-luna",
    # model="qwen3.8-flash",  # 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 →

FAQ

GPT-6 Luna と Qwen3.8 Flash ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては GPT-6 Luna の方が安価です($0.1 対 $0.15、1.5× 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-6 Luna と Qwen3.8 Flash 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-6 Luna と Qwen3.8 Flash 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。

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