GPT-5.6 Terra
gpt-5-6-terra
70% Eingabe, 30% Ausgabe
Hoeher = besserer Wert
Geschwindigkeit
86/100
Kontext
1.1M
Stufe
smart
GPT-5.6 Luna
gpt-5-6-luna
70% Eingabe, 30% Ausgabe
Hoeher = besserer Wert
Geschwindigkeit
98/100
Kontext
1.1M
Stufe
fast
TIEFENANALYSE
GPT-5.6 Terra vs GPT-5.6 Luna: Detaillierter Vergleich
GPT-5.6 Terra ist ein Mittelklasse-Modell von OpenAI mit einem 1.1M-Token-Kontextfenster, das bei Schlussfolgerung herausragt. GPT-5.6 Luna von OpenAI ist ein Leicht-Modell mit 1.1M-Token-Kontext und starker Leistung in Datenextraktion.
GPT-5.6 Terra kostet pro gemischter Million Token das 10.0-Fache von GPT-5.6 Luna. Das ist ein steiler Aufschlag, und er kauft einen Vorsprung von 18 Punkten bei Programmierung und Reasoning zusammen. Ob sich das lohnt, hängt ganz davon ab, wie viel Ihres Traffics das schwerere Modell wirklich braucht — bei den meisten Workloads lautet die ehrliche Antwort: ein kleiner Teil. Das spricht für Routing statt für die Wahl eines einzigen Modells. GPT-5.6 Terra kostet $2.00/M Input-Token und $12.00/M Output-Token. GPT-5.6 Luna berechnet $0.20/M für Input und $1.20/M für Output.
In unabhängigen Benchmark-Bewertungen führt GPT-5.6 Terra mit Coding-Scores von 93/100 und Reasoning-Scores von 94/100, verglichen mit GPT-5.6 Lunas 84/100 in Coding und 85/100 in Reasoning.
Fähigkeiten im Detail
In den fünf zentralen Benchmark-Kategorien treten GPT-5.6 Terra und GPT-5.6 Luna so gegeneinander an:
Bestes Modell je Aufgabe
- Programmierung: GPT-5.6 Terra gewinnt mit 93/100
- Schlussfolgerung: GPT-5.6 Terra gewinnt mit 94/100
- Datenextraktion: GPT-5.6 Terra gewinnt mit 93/100
- kreative Aufgaben: GPT-5.6 Terra gewinnt mit 92/100
- Vision/Multimodal: GPT-5.6 Terra gewinnt mit 93/100
Geschätzte monatliche Kosten im großen Maßstab
Bei 10M + 2M pro Monat kostet GPT-5.6 Terra etwa $44.00 und GPT-5.6 Luna etwa $4.40 — GPT-5.6 Luna spart rund $39.60 (90%) pro Monat.
Was tatsächlich den Ausschlag gibt
Beide Modelle kommen von OpenAI, teilen also Tokenizer, API-Oberfläche und Abrechnungskonto. Der Wechsel zwischen ihnen ist eine geänderte Modell-Zeichenkette und sonst nichts — kein neues SDK, kein erneutes Tokenisieren der Prompts zur Kostenschätzung, kein zweiter Anbieter im Onboarding. Routing zwischen ihnen ist damit deutlich billiger umzusetzen als eine anbieterübergreifende Aufteilung.
GPT-5.6 Terra und GPT-5.6 Luna erschienen im Abstand von 0 Monaten, treten also unter weitgehend gleichen Bedingungen gegen dieselben Evaluierungen an. Das macht einen direkten Benchmark-Vergleich hier aussagekräftig, was sonst selten der Fall ist — keines der beiden hat den Vorteil, an einem neueren, leichteren Testsatz gemessen worden zu sein.
Beim Kontext praktisch Gleichstand: 1.1M gegen 1.1M. Keines erschließt eine Dokumentgröße, die das andere nicht schafft — diese Achse sollte also nicht in die Entscheidung eingehen. Falls Sie gehofft hatten, der Kontext löst das Patt, tut er es nicht.
Der Durchsatz liegt nah genug beieinander, um ihn zu ignorieren: 98/100 gegenüber 86/100. Keines wird sich in einem interaktiven Produkt spürbar schneller anfühlen; Latenz ist also kein Grund für die Wahl.
GPT-5.6 Terra kostet das 10.0-Fache von GPT-5.6 Luna. Halten Sie es den Anfragen vor, die es wirklich brauchen, und routen Sie den Rest zu GPT-5.6 Luna — dieser Hybrid schlägt beide Modelle allein bei den Kosten pro brauchbarer Antwort.
Benchmark-Vergleich
Direktvergleich in 5 Kategorien — aus offiziellen Evaluierungen
Coding
Reasoning
Extraktion
Kreativität
Vision
Geschwindigkeitspunkt
Kontextfenster
Was ist ein Token?
Modelle lesen keine Wörter — sie verarbeiten Tokens.
Ein Token entspricht etwa 4 Zeichen englischen Texts (~¾ eines Wortes). Ihre API-Rechnung wird pro Million Tokens berechnet.
Kurzer Satz
"Hello, world!"
- GPT-5.6 Terra
- $0.80
- GPT-5.6 Luna
- $0.08
Geschäfts-E-Mail
Eine typische E-Mail (~200 Wörter)
- GPT-5.6 Terra
- $54.00
- GPT-5.6 Luna
- $5.40
Code-Datei
50-zeiliges Python-Skript
- GPT-5.6 Terra
- $80.00
- GPT-5.6 Luna
- $8.00
Die gezeigten Preise gelten für 100,000 Durchläufe jeder Last — ein einzelner kostet bei GPT-5.6 Terra wie bei GPT-5.6 Luna den Bruchteil eines Cents, die Zahl wird also erst bei Produktionsvolumen aussagekräftig. Nur Eingabe-Token; ergänzen Sie Ihr Ausgabevolumen im Rechner unten.
So prüfen Sie Ihre Token-Nutzung
response.usage.total_tokensJede API-Antwort enthält ein usage-Objekt. Addieren Sie total_tokens über alle Aufrufe, um Ihre monatliche Zahl zu ermitteln.
Ihr Kostenkalkulator
Geben Sie Ihre tatsächliche monatliche Token-Nutzung ein
Schnell-Vorlagen
GPT-5.6 Terra
$150.00/Mo
$1,800.00/Jahr
GPT-5.6 Luna
$15.00/Mo
$180.00/Jahr
Jährliche Einsparungen
$1,620.00 Einsparung pro Jahr
GPT-5.6 Luna günstiger · $135.00/Mo
Tiefenanalyse — GPT-5.6 Terra & GPT-5.6 Luna
Chirurgische Prüfung: Komplexe Logik
3-JAHRES-STRATEGIE-VERLUSTPROJEKTION
$415.404
Ohne Optimierung führen aktuelle Modellentscheidungen zu einem jährlichen Kapitalverlust von $138.468.
EFFIZIENZ-SCORE
94%
Dieses Modell erreicht einen Benchmark-Score von 94 in dieser Kategorie.
KATEGORIE-LÜCKE
6 Pkt.
Abstand zum Marktführer
Wettbewerbsanalyse
Quelle: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Kategorie-Champion: Claude Fable 5
Laut MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)-Daten bietet Claude Fable 5 die optimale Balance für Komplexe Logik-Aufgaben.
Markt-Score
%100
Ersparnisrate
%82
Operative Verordnung
- Implementieren Sie Modell-Kaskadierung.
- Analysieren Sie complex_reasoning-Daten für lokales Caching.
KOSTEN AUDIT PROTOKOLL
Überdimensionierung erkannt
"GPT-5.6 Terra ist für diesen Aufgabentyp zu teuer. Claude Fable 5 erreicht 100 Punkte in dieser Kategorie zu einem Bruchteil der Kosten."
Kategorische Alternative
"Claude Fable 5 führt diese Kategorie mit 100 Punkten laut MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) Daten an."
Trägheitssteuer erkannt
"85% des Traffics kann zu günstigeren Modellen geleitet werden. Fast-Tier (GPT-5 Nano) und Smart-Tier (o3-mini) können $11.54/Monat einsparen."
3-Stufen Intelligente Routing-Architektur
82% EINSPARUNGEN DURCH ROUTINGGPT-5 Nano
IQ-Wert: 72/100
$18.00/Jahr
o3-mini
IQ-Wert: 97/100
$277.20/Jahr
DeepSeek R1
IQ-Wert: 97/100
$59.184/Jahr
Ohne gestuftes Routing geht der gesamte Traffic an das teuerste Modell — die 'Inertia-Steuer' verursacht $1,661.616/Jahr an vermeidbaren Kosten. Kaskaden-Routing eliminiert diese Verschwendung.
Komplexe Logik — Modell Kosten / Qualitätsmatrix
Quelle: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Modell | Benchmark | Input (pro M) | Output (pro M) | Jährliche Kosten* | Wert-Index |
|---|---|---|---|---|---|
o3-mini | 97/100 | $1.10 | $4.40 | $66.00 | 6/100 |
GPT-5.2 Chat | 96/100 | $1.75 | $14.00 | $189.00 | 2/100 |
Claude 3.7 Sonnet | 95/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
GPT-5.6 TerraAUSGEWÄHLT | 94/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 2/100 |
Claude 3.5 Sonnet | 93/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
GPT-4.1 | 93/100 | $2.00 | $8.00 | $120.00 | 3/100 |
Claude Sonnet 5 | 92/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 2/100 |
DeepSeek V3 | 91/100 | $0.28 | $0.42 | $8.40 | 45/100 |
Grok 4.5 | 90/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 4/100 |
GPT-4o | 90/100 | $2.50 | $10.00 | $150.00 | 3/100 |
Gemini 3.1 Pro | 89/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 2/100 |
Gemini 2.0 Pro | 88/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 5/100 |
Gemini 1.5 Pro | 87/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 5/100 |
Mistral Large 2 | 86/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 4/100 |
GPT-5.6 Luna | 85/100 | $0.20 | $1.20 | $16.80 | 21/100 |
DeepSeek V3.2 | 83/100 | $0.26 | $0.38 | $7.68 | 45/100 |
Claude Haiku 4.5 | 82/100 | $1.00 | $5.00 | $72.00 | 5/100 |
Gemini 2.0 Flash | 81/100 | $0.10 | $0.40 | $6.00 | 56/100 |
Claude 3.5 Haiku | 80/100 | $0.80 | $4.00 | $57.60 | 6/100 |
Llama 3 70B | 79/100 | $0.65 | $2.75 | $40.80 | 8/100 |
GPT-4o Mini | 78/100 | $0.15 | $0.60 | $9.00 | 36/100 |
Gemini 1.5 Flash | 76/100 | $0.07 | $0.30 | $4.50 | 70/100 |
GPT-5 NanoBESTER WERT | 72/100 | $0.10 | $0.15 | $3.00 | 100/100 |
Claude 3 Haiku | 70/100 | $0.25 | $1.25 | $18.00 | 16/100 |
* Jährliche Kosten. Wert-Index = Score / Kosten (Hoger = Besser).
// iOPTERA Surgical Routing Wrapper
const auditModel = async (prompt: string) => {
const complexity = measureComplexity(prompt);
// Tactical Cascade Logic
if (complexity < 0.45) {
// Redirect simple tasks to efficient model
return await llm.call("iOPTERA Optimization", prompt);
}
// High-latency routing for complex reasoning
return await llm.call("Claude Fable 5", prompt);
};Ähnliche Vergleiche
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