GPT 5.6 Luna Modell-Übersicht

GPT-5.6 Luna ist die günstigste und schnellste Variante der GPT-5.6-Familie von OpenAI, die am 9. Juli 2026 zusammen mit den größeren Modellen Terra und GPT-5.6 Sol erschienen ist. Luna zielt auf hohe Volumen und latenzsensible Aufgaben wie Klassifikation, Extraktion, Routing und leichte Agentic-Workflows ab. Mit $1 / $6 pro 1 Mio. Input-/Output-Token ist es rund 5× günstiger als das Flaggschiff Sol und 2,5× günstiger als Terra, behält aber ein Kontextfenster von 1,05 Mio. Token. Innerhalb von KI-Agenten-Systemen ist Luna als unterste Ebene von Routing-Aufgaben angedacht.

Playground API Dokumentation System Card Blog

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar

Finetuning

Verfügbar

ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangaben

Input:TextBildDateien

Output:TextJson

Details zum Modell

1,05 Mio. Token

128k Token

0,20 $

1,20 $

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GPT 5.6 Luna Benchmark Scores

Auf einen Blick

51,2 Pkt.Rang 10 von 19

Stärken

Top 3Logik & Schlussfolgerung

GPT 5.6 Luna Benchmark Übersicht

GPT 5.6 Luna Performance im Vergleich zu anderen KI-Modellen

Benchmark	GPT 5.6 Luna	GPT 5.6 Terra	Muse Spark 1.1	Inkling	Muse Glimmer 30B	Muse Spark 1.2	Qwen 3.8 Max
ARC-AGI-2Logik & Schlussfolgerung	7,4 %	37,5 %	—	—

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	90,42 %
GPT-5.5	85 %
Gemini 3.1 Pro	77,1 %
Gemini 3.5 Flash	72,1 %
Claude Opus 4.6	68,8 %
GPT-5.6 Sol	67,1 %
Claude Sonnet 4.6	58,3 %
GPT-5.2 Pro	54,2 %
GPT-5.2	52,9 %
Gemini 3 Deep Think	45,1 %
Muse Spark	42,5 %
Inkling-Small	40,1 %
Claude Opus 4.5	37,6 %
GPT-5.6 Terra	37,5 %
Gemini 3 Pro	31,1 %
Grok-4	15,9 %
GPT-5.6 Luna	7,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark ARC-AGI-3. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	30,16 %
GPT-5.6 Sol	7,78 %
Claude Opus 4.8	1,5 %
GPT-5.6 Terra	0,8 %
Claude Opus 4.6	0,5 %
GPT-5.5	0,4 %
Gemini 3.1 Pro	0,4 %
Claude Opus 4.7	0,2 %
GPT-5.4	0,2 %
GPT-5.6 Luna	0,18 %

Vergleich von LLMs im Benchmark ARC-AGI-3. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Artificial Analysis Intelligence Index. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Fable 5	65 %
Claude Opus 5	61 %
Claude Opus 4.8	61 %
GPT-5.6 Sol	58,9 %
Kimi K3	57 %
GPT-5.6 Terra	55 %
Gemini 3.5 Flash	55 %
Muse Spark 1.2	54,07 %
Grok 4.5	53,8 %
GPT-5.6 Luna	51,2 %
Gemini 3.6 Flash	50,1 %
MiniMax M2.7	50 %
DeepSeek V4 Flash 0731	49,9 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	44 %
Inkling	41 %
Inkling-Small	40 %
DeepSeek V4 Flash	40 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	36,5 %
Muse Glimmer 30B	35,06 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Artificial Analysis Intelligence Index. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark BrowseComp. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Kimi K3	91,2 %
Claude Opus 5	90,8 %
GPT-5.6 Sol	90,4 %
GPT-5.6 Terra	87,5 %
Claude Sonnet 5	84,7 %
GPT-5.5	84,4 %
Claude Opus 4.8	84,3 %
MiniMax-M3	83,52 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	83,4 %
GPT-5.6 Luna	83,3 %
Kimi K2.6	83,2 %
Claude Opus 4.7	79,3 %
Inkling-Small	77,4 %
Inkling	77,1 %
MiniMax M2.7	76,3 %
DeepSeek V4 Flash	72,2 %
GLM-5.1	68 %

Vergleich von LLMs im Benchmark BrowseComp. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark CyberGym. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.6 Sol	84,5 %
GPT-5.6 Terra	81,8 %
GPT-5.5	81,8 %
Claude Opus 4.8	78,8 %
GPT-5.6 Luna	77,9 %
DeepSeek V4 Flash 0731	76,7 %
Claude Opus 4.7	73,1 %
GLM-5.1	68,7 %
Muse Spark 1.1	59 %
Claude Sonnet 5	52,7 %

Vergleich von LLMs im Benchmark CyberGym. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark FrontierMath. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.6 Sol	89 %
GPT-5.6 Terra	84,9 %
GPT-5.6 Luna	78,6 %
GPT-5.5	51,7 %
GPT-5.2 Pro	31,3 %
GPT-5.4	27,1 %
Claude Opus 4.6	22,9 %
GPT-5.2	18,8 %
Gemini 3 Pro	18,75 %
Gemini 3.1 Pro	16,7 %
GPT-5 Pro	14,6 %
GPT-5.1	12,5 %
GPT-5	12,5 %
Claude Sonnet 4.6	8,3 %
Kimi K2.5 (Thinking)	4,2 %
Claude Opus 4.5	4,17 %
Claude Opus 4.1	4,17 %
GLM-5	2,1 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	2,1 %
Grok-4 Heavy	2,08 %

Vergleich von LLMs im Benchmark FrontierMath. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark GDPval-AA. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Fable 5	1.932 %
Claude Opus 4.8	1.890 %
Claude Opus 5	1.861 %
GPT-5.6 Sol	1.747,8 %
Gemini 3.5 Flash	1.656 %
Muse Spark 1.2	1.631 %
Claude Sonnet 5	1.618 %
GPT-5.6 Terra	1.593 %
GPT-5.6 Luna	1.591,8 %
DeepSeek V4 Flash 0731	1.558,61 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	1.554 %
Grok 4.5	1.543 %
Muse Spark	1.444 %
Gemini 3.6 Flash	1.421 %
DeepSeek V4 Flash	1.395 %
Muse Spark 1.1	1.381 %
Inkling-Small	1.269 %
Inkling	1.238 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	1.140 %
Muse Glimmer 30B	953 %

Vergleich von LLMs im Benchmark GDPval-AA. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Fugu Ultra	95,5 %
GPT-5.6 Sol	94,6 %
Claude Opus 4.8	93,6 %
Kimi K3	93,5 %
Claude Opus 5	93,43 %
Claude Fable 5	93,18 %
Grok 4.5	93,1 %
GPT-5.6 Terra	92,9 %
Gemini 3.6 Flash	92,8 %
Qwen 3.8 Max	92,6 %
GPT-5.6 Luna	92,3 %
GLM-5.2	91,2 %
DeepSeek V4 Flash 0731	90,8 %
Muse Spark 1.2	90,4 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	90,1 %
Inkling-Small	89,5 %
DeepSeek V4 Flash	88,1 %
Inkling	87,2 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	83,8 %
Muse Glimmer 30B	83,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark MMMU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	89,88 %
Claude Fable 5	89,31 %
Gemini 3.5 Flash	83,6 %
Gemini 3.6 Flash	83,2 %
GPT-5.6 Sol	83 %
Qwen 3.8 Max	82,3 %
Kimi K3	81,6 %
GPT-5.5	81,2 %
GPT-5.6 Terra	80,7 %
Grok 4.5	80,4 %
Muse Spark	80,4 %
Kimi K2.6	79,4 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	79 %
GPT-5.6 Luna	78,4 %
MiniMax-M3	78,1 %
Gemma 4 31B	76,9 %
Muse Glimmer 30B	74 %
Inkling-Small	74 %
Inkling	73,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MMMU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark MRCR v2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Fugu Ultra	93,6 %
Qwen 3.8 Max	92,9 %
Gemini 3.6 Flash	91,8 %
GPT-5.6 Sol	91,5 %
GPT-5.6 Terra	89,6 %
Gemini 3.5 Flash	77,3 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	72,2 %
Gemma 4 31B	66,4 %
Muse Spark 1.1	54,1 %
GPT-5.6 Luna	41,3 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MRCR v2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Fable 5	80 %
Claude Opus 5	79,2 %
Fugu Ultra	73,7 %
Claude Opus 4.8	69,2 %
Qwen 3.8 Max	67,7 %
Grok 4.5	64,7 %
GPT-5.6 Sol	64,6 %
GPT-5.6 Terra	63,4 %
Claude Sonnet 5	63,2 %
GPT-5.6 Luna	62,7 %
GLM-5.2	62,1 %
Muse Spark 1.1	61,5 %
Laguna S 2.1	59,4 %
MiniMax-M3	59 %
Gemini 3.6 Flash	58,7 %
Inkling-Small	55,9 %
Gemini 3.5 Flash	55,1 %
Inkling	54,3 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	54,2 %
Muse Glimmer 30B	51,2 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Terminal-Bench 2.1. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.6 Sol	88,8 %
Kimi K3	88,3 %
GPT-5.6 Terra	87,4 %
Qwen 3.8 Max	86,6 %
GPT-5.6 Luna	84,7 %
Claude Opus 5	84,64 %
Claude Fable 5	84,3 %
Grok 4.5	83,3 %
Muse Spark 1.2	82,9 %
DeepSeek V4 Flash 0731	82,7 %
GLM-5.2	82,7 %
Fugu Ultra	82,1 %
Claude Sonnet 5	80,4 %
Muse Spark 1.1	80 %
Gemini 3.6 Flash	78 %
Laguna S 2.1	70,2 %
Inkling-Small	64,7 %
Inkling	63,8 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	54 %
Muse Glimmer 30B	51,7 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Terminal-Bench 2.1. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Proprietärer Transformer
Input Kontextlänge	1,05 Mio.
Output Kontextlänge	128k
Tokenizer	Proprietärer Tokenizer

Besonderheiten

Implicit Caching	Automatisches Caching wiederkehrender Prompt-Teile

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Sehr günstiger Preis
Mit $0,20 / $1,20 hat OpenAI GPT-5.6 Luna das vormalige Pricing von $1 / $6 pro 1 Mio. Input-/Output-Token deutlich reduziert. Damit bewegt sich das Modelle preislich deutlich unter der Haiku-Reihe von Anthropic und im Bereich von günstigsten Open Weights Modellen.
Großes Kontextfenster
Mit 1 Mio. Token Kontext und bis zu 128K Token Output erfüllt GPT-5.6 Luna Anforderungen moderner LLMs.
Starke Terminal-/Coding-Leistung für die Preisklasse
Auch wenn einzelne Benchmark-Werte keine Aussagekraft haben, sind 84,3 % im Terminal-Bench 2.1 ein beeindruckender Wert, der gleichauf mit Claude Mythos und über dem der teureren GPT-Terra-Stufe (82,5 %) liegt.
Tools und Web-Suche integriert
Function Calling, Web Search, File Search und Computer Use sind nativ verfügbar und ermöglichen agentische Anwendungen ohne zusätzliche Infrastruktur.

Nachteile

Proprietär und Closed-Source
Keine Open Weights, kein Self-Hosting und keine offengelegte Architektur oder Parameterzahl. Nutzung ausschließlich über die OpenAI-API möglich.
Höhere Preisstufe bei Long-Context
Bei sehr großen Kontexten steigen die Preise auf ca. $2 / $9 pro 1 Mio. Input-/Output-Token und erschweren die Kostenkalkulation.

Vergleiche GPT 5.6 Luna mit anderen LLMs

Vergleiche GPT 5.6 Luna mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Intelligence-Index ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	Veröffentlichung
OpenAI	GPT 5.6 Luna	Proprietär	51,2	1,05 Mio.	128k	0,20 $	1,20 $	09.07.2026
Meta AI	Muse Glimmer 30B	Apache 2.0	35,1	131,07k	131,07k	0,35 $	1,50 $	10.08.2026
Meta AI	Muse Spark 1.2	Proprietär	54,1	1,05 Mio.	1,05 Mio.	1,25 $	4,25 $	05.08.2026
Alibaba	Qwen 3.8 Max	Proprietär	–	1 Mio.	128k	2,00 $	6,00 $	02.08.2026
DeepSeek AI	DeepSeek V4 Flash	MIT	49,9	1 Mio.	384k	0,14 $	0,28 $	31.07.2026
Thinking Machines Lab	Inkling Small	Apache 2.0	40	1 Mio.	1 Mio.	0,50 $	1,20 $	30.07.2026
Anthropic	Claude Opus 5	Proprietär	61	1 Mio.	128k	5,00 $	25,00 $	24.07.2026
Google DeepMind	Gemini 3.5 Flash Lite	Proprietär	36,5	1 Mio.	65,54k	0,30 $	2,50 $	21.07.2026
Google DeepMind	Gemini 3.6 Flash	Proprietär	50,1	1 Mio.	64k	1,50 $	7,50 $	21.07.2026
Poolside	Laguna S 2.1	Open Model License	–	1,05 Mio.	131,07k	0,10 $	0,20 $	20.07.2026
OpenAI	GPT-5.5	Proprietär	–	1,05 Mio.	128k	5,00 $	30,00 $	23.04.2026

Inklusive Vorgänger GPT-5.5 — zusätzlich zu den 10 neuesten Modellen.

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Du musst kein Entwickler sein: GPT 5.6 Luna ist auch direkt in ChatGPT nutzbar.

ChatGPT

23,00 €

Provider & APIs

Du kannst OpenAI GPT 5.6 Luna über die API folgender Anbieter nutzen.

OpenAI
Zu OpenAI
Token (in)
Unbekannt
Token (out)
Unbekannt
Latenz
Unbekannt
USD / 1M Input
1,00 $
USD / 1M Output
6,00 $
Throughput
Unbekannt

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Häufige Fragen zu GPT 5.6 Luna

Kann ich GPT 5.6 Luna kostenlos nutzen?

Ja, GPT 5.6 Luna ist in ChatGPT auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist GPT 5.6 Luna Open Source?

Nein, GPT 5.6 Luna ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von OpenAI.

Welche Eingabeformate versteht GPT 5.6 Luna?

GPT 5.6 Luna verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild, Dateien.

Was kostet GPT 5.6 Luna über die API?

Über die API kostet GPT 5.6 Luna 0,20 $ pro 1 Mio. Input-Token und 1,20 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von GPT 5.6 Luna?

GPT 5.6 Luna verarbeitet bis zu 1,05 Mio. Token in einer Anfrage.

Wie aktuell ist das Wissen von GPT 5.6 Luna?

Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von GPT 5.6 Luna reicht bis Februar 2026. Über die integrierte Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.

Was ist der Vorgänger von GPT 5.6 Luna?

Der direkte Vorgänger von GPT 5.6 Luna ist GPT-5.5 (erschienen April 2026). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.

GPT 5.6 Luna Modell-Übersicht

Features & Modalitäten

Details zum Modell