GPT-5.6 Luna
- 上下文
- 1.05M
- 最大输出 128K
- 输入价格
- $0.20
- 每百万 tokens · OpenAI API
- 输出价格
- $1.20
- 每百万 tokens
- Epoch Capabilities Index
- 156.3
- 第 21 名，共 71 个
- LMArena Text
- 1,454
- 第 41 名，共 79 个
在哪里调用
3 个渠道报价 · 按标价显示| 计费项 | 档位 | 价格 |
|---|---|---|
| 输入 | 标准 | $0.20 / 百万 tokens |
| 批量 | $0.10 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $0.10 / 百万 tokens | |
| Fast 层级 | $0.40 / 百万 tokens | |
| 输出 | 标准 | $1.20 / 百万 tokens |
| 批量 | $0.60 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $0.60 / 百万 tokens | |
| Fast 层级 | $2.40 / 百万 tokens | |
| 缓存读取 | 标准 | $0.020 / 百万 tokens |
| 批量 | $0.010 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $0.010 / 百万 tokens | |
| Fast 层级 | $0.040 / 百万 tokens | |
| 缓存写入 | 标准 | $0.25 / 百万 tokens |
| 批量 | $0.13 / 百万 tokens | |
| Flex 层级 | $0.13 / 百万 tokens | |
| Fast 层级 | $0.50 / 百万 tokens | |
Azure OpenAI in Foundry（在新标签页打开） gpt-5-6-luna | ||
| 输入 | 标准 | $0.20 / 百万 tokens |
| 输出 | 标准 | $1.20 / 百万 tokens |
| 缓存读取 | 标准 | $0.020 / 百万 tokens |
| 缓存写入 | 标准 | $0.25 / 百万 tokens |
Azure OpenAI in Foundry（在新标签页打开） gpt-5-6-luna | ||
| 输入 | 标准 | $0.22 / 百万 tokens |
| 输出 | 标准 | $1.32 / 百万 tokens |
| 缓存读取 | 标准 | $0.030 / 百万 tokens |
| 缓存写入 | 标准 | $0.28 / 百万 tokens |
变更
全部变更 →- OpenAI API 移除 4 项报价 输入（提示超过 272K tokens、Fast 层级） $0.80 · 缓存读取（提示超过 272K tokens、Fast 层级） $0.080 · 缓存写入（提示超过 272K tokens、Fast 层级） $1.00 · 输出（提示超过 272K tokens、Fast 层级） $3.60
厂商自报评分
由 OpenAI 发布，测试条件以其说明为准| 基准 | 测试设置 | 分数 |
|---|---|---|
| SWE-bench Pro | — | 62.7% |
| DeepSWE 1.1 | — | 67.2% |
| Terminal-Bench 2.1 | single agent | 84.7% |
| OSWorld 2.0 | set and scoring not stated | 45.6% |
| BrowseComp | single agent | 83.3% |
| GPQA Diamond | — | 92.3% |
| MMMU-Pro | no tools | 78.4% |
| with tools | 79.5% | |
| MRCR v2 | 8-needle, 256K–512K | 41.3% |
| 8-needle, 512K–1M | 41.3% |
引用评分
来自第三方排行榜，并非我们测得- Epoch Capabilities Index 156.3
第 21 名，共 71 个上榜模型 · 置信区间 153.6–158.9
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- LMArena Text 1,454
第 41 名，共 79 个上榜模型 · xhigh effort · 置信区间 1,450–1,459 · 35,823 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- Epoch AI · FrontierMath Tiers 1–3 82.1%
第 10 名，共 56 个上榜模型 · max effort · ±2.27
其他版本：low effort 41.4% · reasoning off 39.6%
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- Epoch AI · GPQA Diamond 91.6%
第 18 名，共 64 个上榜模型 · max effort · ±1.73
其他版本：low effort 82.3% · reasoning off 63.6%
Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年9月26日 · 我们做的改动
- LMArena Text · Chinese 1,476
第 52 名，共 79 个上榜模型 · xhigh effort · 置信区间 1,464–1,488 · 2,848 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- LMArena Text · Coding 1,501
第 41 名，共 79 个上榜模型 · xhigh effort · 置信区间 1,494–1,508 · 9,953 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月25日 · 我们做的改动
- LMArena Vision 1,259
第 32 名，共 49 个上榜模型 · xhigh effort · 置信区间 1,250–1,267 · 7,793 票
LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年9月13日 · 我们做的改动