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Zum Modell

GPT-6 Luna

Veröffentlichung
September 2026Neu
Kontextfenster
1,05 Mio. Token
API-Preis In / Out
0,10 $ / 0,50 $
Daten aktualisiert: 25. September 2026
Zum Modell

GPT-6 Luna Modell-Übersicht

GPT-6 Luna ist das kleinste und günstigste Modell der GPT-6-Generation von OpenAI und der Nachfolger von GPT-5.6 Luna, veröffentlicht am 22. September 2026 zusammen mit GPT-6 Sol. Luna ist ein effizientes Reasoning-Modell für klar umrissene High-Volume-Aufgaben wie Zusammenfassen, Extrahieren oder schnelle Antworten und übernimmt laut OpenAI Fortschritte aus GPT-6 Astra. Kontextfenster (1.050.000 Token) und Bild-Input bleiben erhalten, die Deception-Rate sinkt laut OpenAI von 9,5 % auf 2,8 %. Mit $0,10 / $0,50 pro 1 Mio. Input-/Output-Token kostet Luna weniger als die Hälfte des Vorgängers ($0,20 / $1,20) und nur ein Zwanzigstel von Sol. Trotzdem erreicht es in DeepSWE v1.1 bei max Effort 66,6 %, genauso viel wie Sol bei xhigh, für rund $0,22 statt $1,00 pro Task. Nach unserer Einschätzung bietet Luna für Routinearbeit in KI-Agenten ein außergewöhnlich gutes Preis-Leistungs-Verhältnis. Für komplexe, mehrstufige Coding-Aufgaben bleibt Sol die bessere Wahl.

PlaygroundAPI DokumentationBlog

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar
Finetuning
Verfügbar
ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangaben
Input:TextBild
Output:TextJson

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
1,05 Mio. Token
Max. Output
128k Token
Input-Preis / 1M Token
0,10 $
Output-Preis / 1M Token
0,50 $

API-Preise einordnen

Eine typische Antwort (ca. 1.000 Wörter, kurzer Prompt) kostet über die API rund 0,0007 $.

Als Reasoning-Modell erzeugt es zusätzlich Thinking-Tokens, die als Output abgerechnet werden. Die realen Kosten liegen je nach Aufgabe deutlich darüber.

Dein eigenes Nutzungsprofil kannst du mit dem Kosten-Rechner, den wir unter der Tabelle verlinkt haben, berechnen.

Kosten berechnenGeschwindigkeit testen

GPT-6 Luna Benchmark Scores

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Benchmarks & Performance

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung, gemessen anhand standardisierter Benchmarks für eine objektive Vergleichbarkeit.

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

ArchitekturProprietärer Transformer
Input Kontextlänge1,05 Mio.
Output Kontextlänge128k
TokenizerProprietärer Tokenizer

Besonderheiten

Reasoning-Stufen none bis maxDer Parameter reasoning.effort bietet sechs Stufen von none bis max.
Hosted Agent-ToolsWeb-Suche, File-Search, Code-Interpreter und Computer-Use direkt über die Responses API.
Prompt CachingCache-Treffer kosten mit $0,01 pro 1 Mio. Token 90 % weniger als regulärer Input.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

  • Sehr günstiges Pricing
    Mit $0,10 / $0,50 pro 1 Mio. Input-/Output-Token kostet Luna weniger als die Hälfte von GPT-5.6 Luna ($0,20 / $1,20) und nur ein Zwanzigstel von GPT-6 Sol ($2 / $10).
  • Starkes Coding für die Preisklasse
    In DeepSWE v1.1 erreicht Luna bei max Effort 66,6 % und damit denselben Wert wie Sol bei xhigh, laut OpenAI für rund $0,22 statt $1,00 pro Task.
  • Großes Kontextfenster
    1.050.000 Token Kontext und bis zu 128.000 Token Output sind für ein Low-Cost-Modell ungewöhnlich viel und reichen für lange Dokumente in einem Durchgang.
  • Zuverlässiger als der Vorgänger
    Die Deception-Rate sinkt laut OpenAI von 9,5 % auf 2,8 %. Das macht Luna für automatisierte, unbeaufsichtigte Workflows verlässlicher.
  • Steuerbarer Reasoning-Aufwand
    Über reasoning.effort reicht die Spanne von none bis max. Bei hohem Effort erreicht Luna laut OpenAI die Faktentreue von GPT-5.6 Sol zu etwa einem Hundertstel der Task-Kosten.

Nachteile

  • Bewusst reduzierte Fähigkeiten
    Luna ist auf klar umrissene High-Volume-Aufgaben ausgelegt. Für komplexe Agenten-Läufe mit mehrstufiger Validierung ist GPT-6 Sol die bessere Wahl.
  • Teure Long-Context-Stufe
    Ab 272K Input-Token verdoppelt sich der Input- und steigt der Output-Preis um 50 %, und zwar für den gesamten Request. Das große Kontextfenster ist damit nicht durchgehend zum Basispreis nutzbar.
  • Proprietär, keine Open Weights
    Luna ist nur über die OpenAI-API und ChatGPT nutzbar. Gewichte veröffentlicht OpenAI nicht, Fine-Tuning wird für dieses Modell nicht angeboten.
  • Nur Text als Ausgabe
    Bilder werden als Eingabe verarbeitet, ausgegeben wird aber ausschließlich Text. Audio und Bildgenerierung unterstützt Luna nicht.

Vergleiche GPT-6 Luna mit anderen LLMs

Vergleiche GPT-6 Luna mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.

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Alle Modelle vergleichen

GPT-6 Luna ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: GPT-6 Luna ist auch direkt in ChatGPT nutzbar.

App
ChatGPT
Kostenlose Nutzung
Ja
Pro-Abo / Monat
23,00 €

Provider & APIs

Du kannst OpenAI GPT-6 Luna über die API folgender Anbieter nutzen.

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Häufige Fragen zu GPT-6 Luna

Kann ich GPT-6 Luna kostenlos nutzen?

Ja, GPT-6 Luna ist in ChatGPT auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist GPT-6 Luna Open Source?

Nein, GPT-6 Luna ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von OpenAI.

Welche Eingabeformate versteht GPT-6 Luna?

GPT-6 Luna verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild.

Was kostet GPT-6 Luna über die API?

Über die API kostet GPT-6 Luna 0,10 $ pro 1 Mio. Input-Token und 0,50 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von GPT-6 Luna?

GPT-6 Luna verarbeitet bis zu 1,05 Mio. Token in einer Anfrage.

Was ist der Vorgänger von GPT-6 Luna?

Der direkte Vorgänger von GPT-6 Luna ist GPT-6 Astra (erschienen September 2026). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.