GPT-5.6 Luna
gpt-5-6-luna
70% entree, 30% sortie
Plus eleve = meilleure valeur
Vitesse
98/100
Contexte
1.1M
Niveau
fast
DeepSeek V3
deepseek-v3
70% entree, 30% sortie
Plus eleve = meilleure valeur
Vitesse
85/100
Contexte
128K
Niveau
fast
ANALYSE APPROFONDIE
GPT-5.6 Luna vs DeepSeek V3 : Comparaison détaillée
GPT-5.6 Luna est un modèle de langage leger de OpenAI avec une fenêtre de contexte de 1.1M tokens, excellant en extraction de donnees. DeepSeek V3 de DeepSeek est un modèle leger supportant 128K tokens en contexte, avec des performances remarquables en programmation.
Ici DeepSeek V3 est à la fois le moins cher et le plus performant : il coûte 36 % de moins que GPT-5.6 Luna sur un mélange typique et mène quand même de 13 points en programmation et raisonnement combinés. Aucun arbitrage à peser sur cette paire : sauf besoin précis côté GPT-5.6 Luna, le moins cher est tout simplement le meilleur. GPT-5.6 Luna est tarifé à $0.20/M tokens en entrée et $1.20/M tokens en sortie. DeepSeek V3 coûte $0.28/M en entrée et $0.42/M en sortie.
Dans les évaluations de benchmarks indépendants, DeepSeek V3 mène avec des scores de coding de 91/100 et de raisonnement de 91/100, contre 84/100 en coding et 85/100 en raisonnement pour GPT-5.6 Luna.
Détail des capacités
Sur les cinq principales catégories de benchmarks, voici comment GPT-5.6 Luna et DeepSeek V3 s'affrontent :
Meilleur modèle par tâche
- programmation : DeepSeek V3 l'emporte avec 91/100
- raisonnement : DeepSeek V3 l'emporte avec 91/100
- extraction de donnees : GPT-5.6 Luna l'emporte avec 92/100
- taches creatives : DeepSeek V3 l'emporte avec 85/100
- vision/multimodal : GPT-5.6 Luna l'emporte avec 85/100
Coût mensuel estimé à grande échelle
Pour 10M + 2M par mois, GPT-5.6 Luna coûte environ $4.40 et DeepSeek V3 environ $3.64 — DeepSeek V3 économise environ $0.76 (17%) chaque mois.
Ce qui tranche vraiment
GPT-5.6 Luna et DeepSeek V3 viennent de laboratoires différents : tokeniseurs différents, formats d'API différents, et une seconde relation fournisseur. Le même texte anglais ne produit pas le même nombre de tokens des deux côtés, si bien qu'une comparaison au million sous-estime l'écart — mesurez vos propres prompts sur chacun avant de prendre les tarifs affichés pour argent comptant.
GPT-5.6 Luna et DeepSeek V3 sont séparés de 19 mois, soit plus d'une génération sur ce marché. Les comparaisons de benchmarks à cette distance flattent l'ancien modèle : il a été mesuré sur les évaluations qui existaient alors. Traitez les scores de DeepSeek V3 comme un plancher de ce qu'il fait bien et méfiez-vous d'un résultat qui semble serré.
L'écart de contexte est la plus grande différence de cette paire : GPT-5.6 Luna accepte 1.1M tokens contre 128K pour DeepSeek V3, soit environ 8.2x. C'est la différence entre injecter un dépôt entier ou un dossier complet et devoir le découper. Si vous travaillez sur des documents qu'on ne peut pas scinder proprement, cela tranche à soi seul.
Le débit est assez proche pour être ignoré : 98/100 contre 85/100. Aucun ne paraîtra sensiblement plus rapide dans un produit interactif ; la latence n'est donc pas un motif de choix entre les deux.
Une asymétrie pratique : GPT-5.6 Luna propose une API par lots à 50 % de remise sur les tarifs standard, DeepSeek V3 non. Pour tout ce qui n'exige pas de réponse immédiate — enrichissement nocturne, reprises d'historique, campagnes d'évaluation — cette remise peut valoir plus que l'écart de prix affiché, et elle passe facilement inaperçue quand on compare les tarifs de base.
DeepSeek V3 remporte franchement ce comparatif : moins cher et plus performant. Ne choisissez GPT-5.6 Luna que s'il possède une capacité précise dont vous avez besoin ; sur le prix comme sur les benchmarks, il est derrière.
Comparaison de Benchmarks
Scores en tête-à-tête dans 5 catégories — issus des évaluations officielles
Codage
Raisonnement
Extraction
Créativité
Vision
Score de vitesse
Fenêtre de contexte
Qu'est-ce qu'un token ?
Les modèles ne lisent pas des mots — ils traitent des tokens.
Un token correspond à environ 4 caractères de texte anglais (~¾ d'un mot). Votre facture API est calculée par million de tokens.
Phrase courte
"Hello, world!"
- GPT-5.6 Luna
- $0.08
- DeepSeek V3
- $0.11
E-mail professionnel
Un e-mail typique (~200 mots)
- GPT-5.6 Luna
- $5.40
- DeepSeek V3
- $7.56
Fichier de code
Script Python de 50 lignes
- GPT-5.6 Luna
- $8.00
- DeepSeek V3
- $11.20
Les prix affichés correspondent à 100,000 exécutions de chaque charge — une seule coûte une fraction de centime sur GPT-5.6 Luna comme sur DeepSeek V3, le chiffre ne devient donc parlant qu'à l'échelle de production. Tokens d'entrée uniquement ; ajoutez votre volume de sortie dans le calculateur ci-dessous.
Comment vérifier votre utilisation
response.usage.total_tokensChaque réponse API inclut un objet usage. Additionnez total_tokens sur tous les appels pour obtenir votre total mensuel.
Votre calculateur de coûts
Entrez votre utilisation mensuelle réelle pour voir les économies
Modèles rapides
GPT-5.6 Luna
$15.00/mois
$180.00/an
DeepSeek V3
$9.66/mois
$115.92/an
Économies annuelles
$64.08 économisé par an
DeepSeek V3 moins cher · $5.34/mois
Audit Approfondi — GPT-5.6 Luna & DeepSeek V3
Audit Chirurgical: Logique Profonde
PROJECTION DE PERTE STRATÉGIQUE SUR 3 ANS
-$38.196
Sans protocoles d'optimisation, les choix actuels entraîneront une perte de -$12.732 par an.
SCORE D'EFFICACITÉ
85%
Ce modèle atteint un score de 85 dans cette catégorie.
ÉCART DE CATÉGORIE
15 pts
Distance par rapport au Leader
Analyse du Paysage Compétitif
Source: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Champion de la Catégorie: Claude Fable 5
Selon les données MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026), Claude Fable 5 offre l'équilibre optimal.
Score de Marché
%100
Taux d'Économie
%-76
Prescription Opérationnelle
- Implémentez la cascade de modèles.
- Analysez les données complex_reasoning pour le cache local.
PROTOCOLE AUDIT COÛT
Surdimensionnement détecté
"GPT-5.6 Luna est trop coûteux pour ce type de tâche. Claude Fable 5 obtient 100 points dans cette catégorie à une fraction du coût."
Opportunité d'alternative catégorielle
"Claude Fable 5 domine cette catégorie avec 100 points selon les données MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)."
Taxe d'inertie détectée
"85% du trafic peut être redirigé vers des modèles moins coûteux. Le tier Fast (GPT-5 Nano) et Smart (o3-mini) peuvent économiser $-1.06/mois."
Architecture de Routage Intelligent à 3 Niveaux
-76% D'ÉCONOMIES VIA ROUTAGEGPT-5 Nano
Score IQ: 72/100
$18.00/an
o3-mini
Score IQ: 97/100
$277.20/an
DeepSeek R1
Score IQ: 97/100
$59.184/an
Sans routage par niveaux, tout le trafic est envoyé au modèle le plus cher — la 'Taxe d'Inertie' génère $0.00/an en surcoûts évitables. Le routage en cascade élimine ce gaspillage.
Logique Profonde — Matrice Coût / Qualité des Modèles
Source: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Modèle | Benchmark | Entrée (par M) | Sortie (par M) | Coût Annuel* | Indice de Valeur |
|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V3 | 91/100 | $0.28 | $0.42 | $8.40 | 45/100 |
GPT-5.6 LunaSÉLECTIONNÉ | 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 NanoMEILLEURE VALEUR | 72/100 | $0.10 | $0.15 | $3.00 | 100/100 |
Claude 3 Haiku | 70/100 | $0.25 | $1.25 | $18.00 | 16/100 |
* Coût annuel. Indice de Valeur = Score / Coût (Plus haut = Meilleur).
// 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);
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