GPT-5.6 Luna
gpt-5-6-luna
70% entree, 30% sortie
Plus eleve = meilleure valeur
Vitesse
98/100
Contexte
1.1M
Niveau
fast
Llama 3 70B
llama-3-70b
70% entree, 30% sortie
Plus eleve = meilleure valeur
Vitesse
92/100
Contexte
8K
Niveau
fast
ANALYSE APPROFONDIE
GPT-5.6 Luna vs Llama 3 70B : 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. Llama 3 70B de Meta est un modèle leger supportant 8K tokens en contexte, avec des performances remarquables en extraction de donnees.
Ici GPT-5.6 Luna est à la fois le moins cher et le plus performant : il coûte 61 % de moins que Llama 3 70B sur un mélange typique et mène quand même de 14 points en programmation et raisonnement combinés. Aucun arbitrage à peser sur cette paire : sauf besoin précis côté Llama 3 70B, 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. Llama 3 70B coûte $0.65/M en entrée et $2.75/M en sortie.
Dans les évaluations de benchmarks indépendants, GPT-5.6 Luna mène avec des scores de coding de 84/100 et de raisonnement de 85/100, contre 76/100 en coding et 79/100 en raisonnement pour Llama 3 70B.
Détail des capacités
Sur les cinq principales catégories de benchmarks, voici comment GPT-5.6 Luna et Llama 3 70B s'affrontent :
Meilleur modèle par tâche
- programmation : GPT-5.6 Luna l'emporte avec 84/100
- raisonnement : GPT-5.6 Luna l'emporte avec 85/100
- extraction de donnees : GPT-5.6 Luna l'emporte avec 92/100
- taches creatives : GPT-5.6 Luna l'emporte avec 84/100
- 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 Llama 3 70B environ $12.00 — GPT-5.6 Luna économise environ $7.60 (63%) chaque mois.
Ce qui tranche vraiment
GPT-5.6 Luna et Llama 3 70B 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 Llama 3 70B sont séparés de 27 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 Llama 3 70B 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 8K pour Llama 3 70B, soit environ 128.2x. 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 92/100. 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, Llama 3 70B 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.
GPT-5.6 Luna remporte franchement ce comparatif : moins cher et plus performant. Ne choisissez Llama 3 70B 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
- Llama 3 70B
- $0.27
E-mail professionnel
Un e-mail typique (~200 mots)
- GPT-5.6 Luna
- $5.40
- Llama 3 70B
- $17.90
Fichier de code
Script Python de 50 lignes
- GPT-5.6 Luna
- $8.00
- Llama 3 70B
- $26.52
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 Llama 3 70B, 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
Llama 3 70B
$38.40/mois
$460.80/an
Économies annuelles
$280.80 économisé par an
GPT-5.6 Luna moins cher · $23.40/mois
Audit Approfondi — GPT-5.6 Luna & Llama 3 70B
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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