GPT-6 Luna vs Qwen3.8 Max

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

これら2つは仕様上、同じ領域をカバーしており、どちらもテキストと画像の入力、テキストの出力に対応し、チャット、ビジョン、コード、ツール、推論機能を備え、約100万トークンのコンテキスト(gpt-6-lunaは1050000、qwen3.8-maxは983616)と、128000対131072という同等の出力トークン上限を持つ。違いが出るのは料金表であり、qwen3.8-maxは入力で20x、出力で12x、キャッシュ読み取りで25xのコストがかかるため、大量の処理にはgpt-6-lunaがデフォルトの選択肢となり、思考をオフにする機能によって安価な非推論モードも利用可能になる。Alibabaのロングコンテキストフラグ付きモデルを特に使いたい場合にのみ、qwen3.8-maxを選択するとよい。

ベンチマーク

平均超え上回るモデルなしGPT-6 Luna比較できるのは 1 件のみQwen3.8 Max31 / 408 / 40
GPT-6 Luna Qwen3.8 Max 測定された他モデル 他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし
DeepSWE 1.1
66.6%
56.6%
AndroidBench
N/A
75.1%
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
これを上回るモデルなし 60.2%
JobBench
N/A
53.4%
PLawBench
N/A
これを上回るモデルなし 73.2%
GPQA Diamond
N/A
92.6%
Agents' Last Exam
N/A
27%

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

料金

GPT-6 Luna Qwen3.8 Max Δ
入力 / 100 万トークン $0.1 $2 0.05×
出力 / 100 万トークン $0.5 $6 0.083×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.01 $0.25 0.04×
キャッシュ書き込み 1.25x (30m) / 2.5x (12h) 1.25x -

ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。

両モデルの位置:100 万トークンあたりの入力料金(この課金単位のチャットモデル全 83 件、対数スケール)

GPT-6 Luna · $0.1 Qwen3.8 Max · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

対応機能

GPT-6 Luna Qwen3.8 Max
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 設定可能 あり(ベンダーは調整用パラメータを公表していない)
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシュ 自動 + 明示 自動 + 明示
キャッシュ保持時間 at least 30m by default, 12h option on the Responses API explicit: 5m, reset on hit
キャッシュ対象の最小プレフィックス 1,024 トークン 1,024 トークン

仕様

GPT-6 Luna 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 2026-09-22 2026-08-03
知識カットオフ 2026-05 -
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しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: GPT-6 Luna · Qwen3.8 Max

1 つのプロンプトを両モデルで実行(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 合格 · 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 Max 合格 · 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

指示への忠実さ(ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件)、読み手に合わせた書き分け(CFO 向けの語り口)、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。

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 合格 · 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 Max 合格 · 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

修正が本当に正しいか(実行して確かめられる)、説明の密度、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 有効な JSON、スキーマに完全一致

GPT-6 Luna 合格 · 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 Max 合格 · 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

スキーマの遵守(存在しないフィールドを作らない)、ハルシネーションを誘う条件への耐性(guidance は明示的に伏せてある)、構造化出力の実現方法の違い。

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 合格 · 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 Max 合格 · 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、疑問文はひとつだけ)、文体の癖、長さの制御。

1 行の変更で切り替え

以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、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-max",  # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

よくある質問

GPT-6 Luna と Qwen3.8 Max ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは GPT-6 Luna のほうが安くなります($0.1 対 $2、20 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。

GPT-6 Luna と Qwen3.8 Max の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?

はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、請求額を直接比較できます。

GPT-6 Luna と Qwen3.8 Max はプロンプトキャッシュに対応していますか?

はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。

関連する比較

当社の実測レポートより