OpenAI

GPT-5.6 Luna

Type
modèle de langue
Contexte
1 050K tokens
Sortie maximale
128K
Sortie le
9 juillet 2026
Connaissances jusqu'à
février 2026
Chaîne pour l'API
openai/gpt-5.6-luna

Prix par fournisseur

Fournisseur Entrée, $ par 1M Sortie, $ par 1M Dans nos données depuis
opencode-go $0,1 $0,6 31 juil. 2026
OpenRouter $0,1 $0,6 31 juil. 2026
Azure Cognitive Services $0,2 $1,2 31 juil. 2026
CrossModel $0,2 $1,2 1 août 2026
LLM Gateway $0,2 $1,2 1 août 2026
Microsoft Foundry gpt-5.6-luna $0,2 $1,2 31 juil. 2026
OpenAI $0,2 $1,2 31 juil. 2026
OpenCode Zen $0,2 $1,2 31 juil. 2026
Vercel $0,2 $1,2 31 juil. 2026
bedrock_mantle $0,22 $1,32 31 juil. 2026
Amazon Bedrock $0,22 $1,32 31 juil. 2026
routing-run $0,7 $4,2 31 juil. 2026
Merge Gateway $0,75 $4,5 31 juil. 2026
vivgrid $1 $6 31 juil. 2026
ai-router $1 $6 31 juil. 2026
ofox $1 $6 31 juil. 2026
AIHubMix $1 $6 31 juil. 2026
Abacus.AI $1 $6 31 juil. 2026
Cloudflare AI Gateway $1 $6 31 juil. 2026
Databricks $1 $6 31 juil. 2026
GitHub Copilot $1 $6 31 juil. 2026
Microsoft Foundry azure/gpt-5.6-luna $1 $6 31 juil. 2026
ZenMux $1 $6 31 juil. 2026
Microsoft Foundry azure/eu/gpt-5.6-luna $1,1 $6,6 31 juil. 2026

Seul le tarif de base et uniquement les prix au token sont affichés. Les tarifs par lots, réduits ou mis en cache, ainsi que les prix par image ou par seconde de vidéo, n'entrent pas dans ce tableau : ils ne peuvent pas figurer dans la même colonne qu'un prix par million de tokens.

Un même fournisseur apparaît plusieurs fois s'il vend ce modèle sous des identifiants différents et à des prix différents — par exemple à des précisions de poids différentes. L'identifiant est indiqué à côté du nom. Les offres identiques arrivées de deux sources sous des orthographes différentes sont fusionnées en une seule ligne.

La date de la dernière colonne est le jour où ce prix est entré pour la première fois dans notre collecte. Le prix peut être plus ancien : avant ce jour, nous ne l'enregistrions tout simplement pas. Il n'a pas changé depuis — sinon une nouvelle ligne avec une nouvelle date figurerait à sa place.

Résultats des mesures

Jeu de tâches Résultat Conditions d'exécution Mesuré par
Arena Score, développement web 1 522,94 1 512–1 534 effort : xhigh
Arena Score, questions d'expert 1 480,28 1 460–1 500 effort : xhigh
Arena Score, programmation 1 471,79 1 460–1 484 effort : xhigh
Arena Score, requêtes difficiles 1 452,94 1 445–1 461 effort : xhigh
Arena Score, mathématiques 1 450,15 1 421–1 479 effort : xhigh
Arena Score en anglais 1 445,19 1 435–1 455 effort : xhigh
Arena Score, respect des consignes 1 441,56 1 430–1 453 effort : xhigh
Arena Score, requêtes longues 1 439,65 1 430–1 450 effort : xhigh
Arena Score, dialogue à plusieurs tours 1 438,94 1 423–1 454 effort : xhigh
Arena Score en espagnol 1 431,67 1 393–1 471 effort : xhigh
Arena Score en français 1 430,38 1 396–1 465 effort : xhigh
Arena Score, classement général 1 429,21 1 422–1 436 effort : xhigh
Arena Score en russe 1 421,72 1 402–1 442 effort : xhigh
Arena Score, écriture créative 1 403,67 1 388–1 419 effort : xhigh
Arena Score, compréhension de schémas 1 267,95 1 243–1 293 effort : xhigh
Arena Score, reconnaissance de texte sur image 1 259,21 1 244–1 275 effort : xhigh
Arena Score, travail sur images 1 248,77 1 235–1 262 effort : xhigh
Mock AIME 2024–2025 — problèmes d'olympiade 98,33 % effort : max · avec un harnais ajusté Epoch evaluations
GPQA Diamond — questions de niveau doctorat 88,81 % effort : max · avec un harnais ajusté Epoch evaluations
ARC-AGI — généralisation à des motifs inédits 88 % effort : max · avec un harnais ajusté https://arcprize.org/leaderboard
FrontierMath, niveaux 1–3 82,11 % effort : max Epoch evaluations
FrontierMath, niveau 4 — problèmes de recherche 60,98 % effort : max Epoch evaluations
WeirdML — tâches d'apprentissage automatique inhabituelles 60,86 % effort : high https://htihle.github.io/weirdml.html
ARC-AGI-2 59,54 % effort : max
SimpleQA Verified — exactitude factuelle 41,7 % effort : max Epoch evaluations
FrontierCode — correctifs acceptables dans un projet 39,8 % https://cognition.com/frontiercode
Problèmes d'échecs 36,87 % effort : max Epoch evaluations
SimpleBench — questions pièges 36,16 % SimpleBench Leaderboard
CritPt — problèmes de physique 20,6 % effort : max
Arena Score, tâches d'agent 0,04 0–0 effort : xhigh