GPT-6 Luna
Massenmodell zum neuen Tiefstpreis - 0,10 $ je Million Eingabe-Tokens bei Millionen-Kontext.
- Denkleistung 6,8
- Programmieren 6,8
- Agentik 6,5
- Tempo 9,5
- Preis-Leistung 10,0
Gewichtung: Denkleistung 30 % · Programmieren 25 % · Agentik 25 % · Tempo 10 % · Preis-Leistung 10 %
Zum Preis: Cache-Schreiben 0,125 $ (30 Minuten) bzw. 0,25 $ (12 Stunden, seit 20.10.2026). Ab 272K Eingabe-Tokens 2× Eingabe und 1,5× Ausgabe für die ganze Anfrage. Batch und Flex halbieren die Sätze, Fast Mode verdoppelt sie.
Worum es geht
GPT-6 Luna folgt am 22. September 2026 auf GPT-5.6 Luna und halbiert den Preis noch einmal: 0,10 $ / 0,50 $ je Million Tokens. Das volle Kontextfenster von 1,05 Mio. Tokens bleibt, die maximale Ausgabe verdoppelt sich auf 128K.
Gedacht ist es für alles, was in großer Zahl und mit niedriger Latenz passieren muss: Zusammenfassungen, Klassifizierung, Routing, leichte Echtzeitassistenz. Neu ist die Effort-Steuerung von „none" bis „max" - Luna kann also bei Bedarf auch nachdenken. Eigene Benchmark-Zahlen hat OpenAI bisher nicht veröffentlicht.
Neu in dieser Version
Gegenüber dem Vorgänger GPT-5.6 Luna:
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Preis halbiert
0,10 $ / 0,50 $ je Million Tokens statt 0,20 $ / 1,20 $ - der Cache-Preis sinkt auf 0,01 $.
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Doppelte Ausgabelänge
Bis zu 128K Ausgabe-Tokens statt 64K.
-
Reasoning-Effort
Die Denktiefe ist von „none" bis „max" einstellbar; über die Responses-API stehen auch Code Interpreter und Computer-Nutzung bereit.
Stärken und Schwächen
Dafür spricht
- Extrem günstig bei sehr großem Kontextfenster
- Effort-Stufen von „none" bis „max"
- Websuche, Structured Outputs und Funktionsaufrufe an Bord
Das schränkt ein
- Für mehrstufige eigenständige Aufgaben nicht geeignet
- Noch keine veröffentlichten Benchmark-Zahlen