GPT-6 Luna vs Qwen3.8 Max
언제 어떤 모델을 쓸까
이 둘은 서류상 동일한 영역을 다룹니다. 텍스트 및 이미지 입력, 텍스트 출력을 지원하고 둘 다 채팅, 비전, 코드, 도구 및 추론 기능을 갖추고 있으며, 약 100만 토큰의 컨텍스트(gpt-6-luna는 1050000, qwen3.8-max는 983616)와 128000 대 131072 출력 토큰이라는 비슷한 한도를 가집니다. 요금표에서 차이가 발생합니다. qwen3.8-max는 입력에서 20x, 출력에서 12x, 캐시된 읽기에서 25x 더 비싸므로 대용량 작업에서는 gpt-6-luna가 기본 선택이며, 사고 기능을 끌 수 있어 저렴한 비추론 모드도 제공합니다. Alibaba의 긴 컨텍스트 플래그 지정 모델을 특별히 원할 때만 qwen3.8-max를 선택하세요.
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| GPT-6 Luna | Qwen3.8 Max | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $0.1 | $2 | 0.05× |
| 출력 / 1M 토큰 | $0.5 | $6 | 0.083× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.01 | $0.25 | 0.04× |
| 캐시 쓰기 | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) | 1.25x | - |
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 83개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)
기능
| GPT-6 Luna | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 지원 | 지원 |
| 사고 제어 | 설정 가능 | 지원(공급자가 조절 파라미터를 공개하지 않음) |
| 구조화된 출력 | 지원 | 지원 |
| 프롬프트 캐싱 | 암시적 + 명시적 | 암시적 + 명시적 |
| 캐시 수명 | at least 30m by default, 12h option on the Responses API | explicit: 5m, reset on hit |
| 최소 캐시 접두사 | 1,024 토큰 | 1,024 토큰 |
사양
| GPT-6 Luna | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-09-22 | 2026-08-03 |
| 지식 컷오프 | 2026-05 | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1.1M | 984K |
| 최대 출력 | 128K | 131K |
| 사고 파라미터 | reasoning.effort | - |
| 허용 값 | reasoning.effort
| - |
| 기본값 | medium | - |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: GPT-6 Luna · Qwen3.8 Max
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
GPT-6 Luna 통과 · 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.
출력 117 tok (+48 사고) 지연 시간 3.4 s
Qwen3.8 Max 통과 · 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.
출력 378 tok (+305 사고) 지연 시간 8.6 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
GPT-6 Luna 통과 · 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.
출력 514 tok (+356 사고) 지연 시간 6.9 s
Qwen3.8 Max 통과 · 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.
출력 1616 tok (+1411 사고) 지연 시간 34.7 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
GPT-6 Luna 통과 · 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"}
출력 161 tok (+119 사고) 지연 시간 21.7 s
Qwen3.8 Max 통과 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
출력 1199 tok (+1141 사고) 지연 시간 24.4 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
GPT-6 Luna 통과 · 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.
출력 959 tok (+813 사고) 지연 시간 14.6 s
Qwen3.8 Max 통과 · 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.
출력 2744 tok (+2591 사고) 지연 시간 46.3 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
코드 한 줄로 모델 전환
아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.
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", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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: "qwen3.8-max", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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": "qwen3.8-max", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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: "qwen3.8-max", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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("qwen3.8-max") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));자주 묻는 질문
GPT-6 Luna vs Qwen3.8 Max, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
입력 / 1M 토큰 기준으로는 GPT-6 Luna 쪽이 더 저렴합니다($0.1 대 $2, 20배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.
연동을 두 번 하지 않고도 GPT-6 Luna vs Qwen3.8 Max A/B 테스트를 할 수 있나요?
네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.
GPT-6 Luna, Qwen3.8 Max 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.