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Was ist GPT-5.6 Luna?
GPT-5.6 Luna ist das kosteneffiziente Modell von OpenAI in der GPT-5.6-Familie. OpenAI positioniert es als das schnellste und kosteneffizienteste GPT-5.6-Modell. Es wurde für kostensensible Workloads mit hohem Volumen entwickelt und entspricht in etwa der Nano-Modellstufe, die in früheren GPT-5-Familien verwendet wurde.
GPT-5.6 Luna wurde im Rahmen der allgemeinen Verfügbarkeitseinführung von GPT-5.6 am 9. Juli 2026 veröffentlicht und ist für Entwickler und Teams gedacht, die fundierte Argumentation, Codierung, multimodale Eingaben und Unterstützung bei der Toolnutzung zu geringeren Kosten pro Token als GPT-5.6 Terra oder GPT-5.6 Sol benötigen.
GPT-5.6 Luna: Wichtige Spezifikationen
Hier finden Sie die wichtigsten Spezifikationen von GPT-5.6 Luna und wie sie sich im praktischen Einsatz auswirken.
- Kontextfenster mit 1.050.000 Token: GPT-5.6 Luna kann sehr große Eingabeaufforderungen, lange Dokumente, Repository-Kontext oder Abrufpakete verarbeiten, was dazu beiträgt, die Blockierung in umfangreichen Analyse-Workflows zu reduzieren.
- 128.000 maximale Ausgabetokens: Das Modell kann lange strukturierte Antworten, Zusammenfassungen, extrahierte Datensätze, Berichte und Transformationsausgaben generieren, wenn eine Aufgabe erweiterten Text erfordert.
- Text- und Bildeingabe mit Textausgabe: GPT-5.6 Luna kann geschriebenen und visuellen Kontext verarbeiten und gleichzeitig Text zurückgeben. Dies unterstützt die Überprüfung von Dokumenten, die Screenshot-Analyse, die multimodale Klassifizierung und die visuelle Datenextraktion.
- Hohes Argumentationsvermögen mit Argumentationstoken-Unterstützung: GPT-5.6 Luna kann Argumentationstokens für schwierigere Aufgaben ausgeben, wodurch es für komplexe Klassifizierung, Weiterleitung, Codierung und Analyse nützlicher ist als ein einfaches, kostengünstiges Textmodell.
- 1,00 $ pro 1 Million Eingabe-Tokens, 0,10 $ pro 1 Million zwischengespeicherter Eingabe-Tokens und 6,00 $ pro 1 Million Ausgabe-Tokens: Dieser Preis unterstützt Produktions-Workloads, bei denen es auf die Kosten pro Anfrage ankommt.
- Streaming-, Funktionsaufruf-, strukturierte-Ausgaben- und Responses-API-Tools: GPT-5.6 Luna unterstützt Automatisierungsworkflows mit Websuche, Dateisuche, Bildgenerierung, Code-Interpreter, gehosteter Shell, Patch-Anwendung, Skills, Computernutzung, MCP und Werkzeugsuche.
Vergleichen Sie GPT-5.6 Luna, GPT-5.6 Sol und GPT-5.6 Terra
Ein kurzer Überblick, wie sich die Modelle in Leistung, Geschwindigkeit und Einsatzzwecken unterscheiden.
| Funktion | GPT-5.6 Luna | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|---|
| Wissensstand | 16. Februar 2026 | 16. Februar 2026 | 16. Februar 2026 |
| Kontextfenster (Tokens) | 1.050.000 Token | 1.050.000 Token | 1.050.000 Token |
| Max. Ausgabe-Tokens | 128.000 Token | 128.000 Token | 128.000 Token |
| Eingabemodalitäten | Text, Bild | Text, Bild | Text, Bild |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text | Text |
| Latenz (OpenRouter-Daten) | Schnell; Die reale Latenz variiert je nach Eingabeaufforderungslänge, Ausgabelänge, Tool-Nutzung, Argumentationsaufwand und Bereitstellungsbedingungen. | Schnell; Die reale Latenz variiert je nach Eingabeaufforderungslänge, Ausgabelänge, Tool-Nutzung, Argumentationsaufwand und Bereitstellungsbedingungen. | Schnell; Die reale Latenz variiert je nach Eingabeaufforderungslänge, Ausgabelänge, Tool-Nutzung, Argumentationsaufwand und Bereitstellungsbedingungen. |
| Geschwindigkeit | Schnell | Schnell | Schnell |
| Kosten pro 1 Mio. Tokens (Input / Output) | 1,00 $ Eingabe, 0,10 $ zwischengespeicherte Eingabe, 6,00 $ Ausgabe | 5,00 $ Eingabe, 0,50 $ zwischengespeicherte Eingabe, 30,00 $ Ausgabe | 2,50 $ Eingabe, 0,25 $ zwischengespeicherte Eingabe, 15,00 $ Ausgabe |
| Logikleistung | Hoch. Offizielle GPT-5.6 Luna-Bewertungen umfassen GPQA Diamond 92,3 %, FrontierMath Tier 1-3 v2 78,6 %, FrontierMath Tier 4 v2 58,5 % und Artificial Analysis Intelligence Index v4.1-Wert 51,2. | Höchste. Offizielle GPT-5.6-Bewertungen listen Sol mit 52,7 % auf Agents' Last Exam, 1.747,8 Elo auf GDPval-AA v2, 58,9 auf Artificial Analysis Intelligence Index v4.1, 90,4 % auf BrowseComp und 62,6 % auf OSWorld 2.0 auf. | Hoch. Offizielle GPT-5.6-Bewertungen belegen Terra mit 50,4 % auf Agents' Last Exam, 55 auf Artificial Analysis Intelligence Index v4.1, 57,7 % auf HealthBench Professional und 87,5 % auf BrowseComp. |
| Coding-Leistung (auf SWE-bench Verified) | Stark für ein kostengünstigeres Modell. Offizielle Bewertungen umfassen einen Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1-Score von 74,6, SWE-Bench Pro 62,7 %, DeepSWE v1.1 67,2 % und Terminal-Bench 2.1 84,7 %. | Sehr stark. Offizielle GPT-5.6-Bewertungen geben Sol bei 80 auf Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1, 64,6 % auf SWE-Bench Pro, 72,7 % auf DeepSWE v1.1 und 88,8 % auf Terminal-Bench 2.1 an. | Stark. Offizielle GPT-5.6-Bewertungen belegen Terra mit 77,4 auf Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1, 63,4 % auf SWE-Bench Pro, 69,6 % auf DeepSWE v1.1 und 87,4 % auf Terminal-Bench 2.1. |
| Am besten geeignet für | Klassifizierung, Zusammenfassung, Weiterleitung, strukturierte Extraktion, Echtzeitanwendungen, Codierungsunterstützung und kostensensible Agenten-Workflows für große Volumina | Komplexes Denken, professionelles Codieren, Recherche über lange Kontexte, Wissensarbeit, Cybersicherheit, Wissenschaft, Computernutzung, Design und fortschrittliche Agenten-Workflows | Produktionscodierung, strukturierte Datenextraktion, Content-Workflows, Allzweckagenten, Langzeitkontextanalyse und kostenbewusste Wissensarbeit |
Beste Anwendungsfälle für GPT-5.6 Luna
Beste GPT-5.6 Luna-Anwendungsfälle
- Klassifizierungssysteme mit hohem Volumen, die schnelle, kosteneffiziente Entscheidungen über text-, dokumenten- oder bildbasierte Eingaben hinweg erfordern.
- Zusammenfassungs- und Routing-Workflows, bei denen das Modell Arbeit verdichtet, beschriftet, priorisiert oder an andere Modelle oder Tools sendet.
- Strukturierte Datenextraktion aus Support-Tickets, Formularen, PDFs, Screenshots, langen Dokumenten und abruferweiterten Kontextpaketen.
- Echtzeitanwendungen, bei denen eine geringere Latenz und geringere Kosten pro Token wichtiger sind als die Verwendung des leistungsstärksten Modells der GPT-5.6-Familie.
- Codierungsunterstützung und Agenten-Unterschritte wie Repository-Suche, Issue-Triage, einfache Code-Bearbeitungen, Testinterpretation und Tool-koordinierte Arbeitsabläufe.
- Bildungs-, Schreib-, Recherche- und Produktivitätsassistenten, die lange Kontexte, Bildeingabe und zuverlässige Textausgabe ohne Flaggschiffpreise benötigen.
Wie Sie auf GPT-5.6 Luna zugreifen
So greifen Sie auf GPT-5.6 Luna zu
1. Offizielle API
OpenAI listet GPT-5.6 Luna als gpt-5.6-luna in der API auf. Es unterstützt die Endpunkte Chat Completions und Responses, Text- und Bildeingabe, Textausgabe, Streaming, Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben und unterstützte Tools der Responses API.
2. EssayDone AI Chat
EssayDone AI Chat bietet Zugriff auf dieses Modell über eine benutzerfreundliche Chat-Oberfläche, wenn das Modell im Produkt verfügbar ist.
Dies kann für Schreib-, Studien-, Recherche-, Zusammenfassungs-, Extraktions- und Produktivitätsaufgaben nützlich sein, ersetzt jedoch nicht die offizielle API für Entwickler, die direkte Kontrolle über Endpunkte, Parameter, Tools und Bereitstellungseinstellungen benötigen.
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19 Modelle verfügbar
FAQ
Häufig gestellte Fragen zu GPT-5.6 Luna.
Ja. GPT-5.6 Luna unterstützt Reasoning-Tokens und wird von OpenAI mit hoher Reasoning-Fähigkeit aufgeführt. Es soll überzeugende Argumente für kostensensible Workloads liefern und nicht das leistungsstärkere GPT-5.6 Sol-Modell ersetzen.
OpenAI listet GPT-5.6 Luna API mit einem Preis von 1,00 $ pro 1 Million Eingabe-Tokens, 0,10 $ pro 1 Million zwischengespeicherten Eingabe-Tokens und 6,00 $ pro 1 Million Ausgabe-Tokens auf. Für Eingabeaufforderungen mit mehr als 272.000 Eingabe-Tokens beträgt der Preis das Zweifache der Eingabe und das 1,5-fache der Ausgabe für die vollständige Anforderung, und Cache-Schreibvorgänge werden mit dem 1,25-fachen der nicht zwischengespeicherten Eingabe-Token-Rate abgerechnet.
GPT-5.6 Luna ist für kostensensible, großvolumige Arbeiten wie Klassifizierung, Zusammenfassung, Routing, strukturierte Extraktion, Echtzeitanwendungen, einfache Codierungsunterstützung und Unterschritte des Agenten-Workflows optimiert.
GPT-5.6 Luna unterstützt Text- und Bildeingaben und gibt Textausgaben zurück. Es kann multimodale Arbeitsabläufe wie Screenshot-Analyse, Dokumentüberprüfung, bildbasierte Klassifizierung und visuelle Informationsextraktion verarbeiten, Audio und Video werden jedoch nicht unterstützt.
Im Vergleich zu GPT-5.6 Terra und GPT-5.6 Sol ist GPT-5.6 Luna das schnellste und kostengünstigste Modell der Familie. OpenAI beschreibt, dass es in etwa der früheren Nano-Ebene entspricht, aber dennoch lange Kontext-, Argumentations-, Codierungs- und Werkzeugnutzungsfunktionen der GPT-5.6-Familie bietet.
Die Verwendung von GPT-5.6 Luna in EssayDone AI Chat bietet eine bequeme Möglichkeit, ein schnelles, kosteneffizientes OpenAI-Modell zum Schreiben, Recherchieren, Zusammenfassen, Studieren, Extrahieren und für alltägliche Produktivitätsaufgaben zu verwenden, ohne eine API einrichten zu müssen.