GPT-6 Sol vs Luna

Aktualisiert am 30. Oktober 2026: Die aktuellen OmniaKey-Preise für beide Modelle stehen auf ihren Modellseiten, und unser GPT-6.1-Sol-Test behandelt das neuere Modell.

GPT-6 Sol vs Luna ist eine Entscheidung über die Aufgabe: komplexe Entwicklung oder eng begrenzte Massenverarbeitung. Bei gleichen berechneten Token und gleicher Verarbeitung kostet Sol 20x so viel wie Luna. Das ist weder ein Intelligenzverhältnis noch automatisch der Preis pro erledigter Aufgabe.

Was unterscheidet Sol und Luna?

Direkte OpenAI-Preise in USD pro Million Token bei Standard-Verarbeitung, aus der OpenAI-Preisseite, geprüft am 23. September 2026. Dies sind keine OmniaKey-Tarife.

Beide erschienen am 22. September 2026, verarbeiten Text und Bilder und geben Text aus. Sie teilen none, low, medium als Standard, high, xhigh und max. Gleiche Funktionen belegen keine gleiche Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit oder Tokenmenge; Lunas späterer Wissensstand belegt kein stärkeres Reasoning.

API-Kosten bei gleicher Arbeitslast

Bei mehr als 272K Eingabetoken gelten für die gesamte Anfrage doppelte Eingabe-/Cache-Preise und 1,5-fache Ausgabepreise. Nicht nur die überschüssigen Token werden teurer. Genau 272K bleibt laut aktueller Formulierung im unteren Tarif.

Dies sind Rechnungen, keine gemessenen Rechnungsbeträge. Ausgabe umfasst Reasoning und sichtbaren Text. Angenommen wird ein Versuch ohne Cache-Lesen/-Schreiben; Tools, Speicher, Steuern und menschliche Prüfung sind ausgeschlossen. Tatsächliche usage-Werte auswerten.

Welches Modell für welche Aufgabe?

Sol testen: dateiübergreifendes Debugging, kompatible Änderungen und Auswertung mehrerer Tool-Ergebnisse.

Luna testen: Extraktion, bekannte Kategorien und lokale Transformationen mit günstiger Prüfung.

Ein Agent kann beide einsetzen: Sol für Planung oder schwierige Reparaturen, Luna für validierte Extraktion. Die Abnahmekriterien müssen gleich bleiben.

Luna zuerst und bei Bedarf Sol

Bei 100K Eingabe und 10K Ausgabe kostet Luna $0.015; ein vollständiger Sol-Neulauf kostet $0.30. Bei angenommenen 20% Eskalationen:

$0.015 + 0.20 × $0.30 = $0.075

Unter diesen Annahmen sind das 75% weniger als direkt Sol. Die 20% wurden nicht gemessen. Validierung, zusätzlicher Kontext, Tools und Menschen kosten ebenfalls. Übersehene Fehler machen den Qualitätsvergleich ungültig.

0.015 + p × 0.30 < 0.30 verlangt vereinfacht p < 0.95. 95% ist nur eine Tokenkosten-Grenze, keine akzeptable Fehlerrate. Gesamtkosten durch akzeptierte Aufgaben teilen und verbleibende Fehler prüfen.

API-Kompatibilität und Tool-Aufrufe

Beide unterstützen Responses und Chat Completions. Für Reasoning mit Tools Responses API verwenden. Chat Completions unterstützt Function Calling nur mit reasoning_effort=none; beide Endpunkte sind nicht funktional identisch.

Responses akzeptiert none, low, medium, high, xhigh und max für reasoning.effort. Die Einstellung beim Vergleich konstant halten. Strukturierte Ausgaben und Bildeingaben sind unterstützt; native Ausgabe ist Text. Bilderzeugung über ein Tool ist eine separate Operation.

Preise und Beispiele beziehen sich auf OpenAI direkt. Route, Funktionen und Tarif bei OmniaKey im Modellkatalog prüfen. Eine OpenAI-Veröffentlichung bestätigt keine Freischaltung in einem Gateway, Codex oder ChatGPT-Abo.

Sol und Luna fair vergleichen

20–50 repräsentative Aufgaben einschließlich schwieriger Fälle auswählen. Eingaben, Repository-Version, Tools, Rechte, Reasoning und Timeout fixieren. Gleich benannte Stufen garantieren keinen gleichen Rechenaufwand.

Ersterfolg, Wiederholungen, Fehler, Eingabe-/Cache-/Reasoning-/Ausgabetoken, Toolkosten, p50/p95-Latenz und Reparaturzeit erfassen. Akzeptierte Ergebnisse prüfen und wichtige Fälle wiederholen. Niedriger Preis beweist keine höhere Geschwindigkeit; hoher Preis keine 20-fache Qualität.

Häufige Fragen

Ist Sol wirklich 20-mal teurer?

Ja bei gleichen Token, gleicher Verarbeitungsart und entsprechenden Tarifstufen, einschließlich Cache und Ausgabe. Tatsächliche Aufgaben können unterschiedliche Mengen verbrauchen.

Welches Modell für Coding-Agenten?

Sol für zusammenhängende Entwicklungsarbeit und Luna für klar begrenzte prüfbare Schritte evaluieren. Dieser Artikel enthält keinen selbst gemessenen Qualitätsbenchmark.

Ist GPT-6 Terra die mittlere Stufe?

Der öffentliche GPT-6-Katalog nennt Astra, Sol und Luna, kein gpt-6-terra. GPT-5.6 Terra ist kein bestätigtes GPT-6-Modell.

Weitere Vergleiche

• GPT-6 Sol im Überblick
• GPT-6 Luna im Überblick
• GPT-6 Astra im Überblick
• Modellkatalog ansehen

Offizielle Quellen

• OpenAI: GPT-6 Sol
• OpenAI: GPT-6 Luna
• OpenAI: API changelog
• OpenAI: API pricing
• OpenAI: Reasoning
• OpenAI: Model catalog

Änderungsprotokoll

• 30. Oktober 2026: beide Modellseiten für die aktuellen OmniaKey-Preise verlinkt und den Link zum GPT-6.1-Sol-Test ergänzt.
• 23. September 2026: Spezifikationen und Preise anhand der OpenAI-Dokumentation geprüft.
• 23. September 2026: erstmals veröffentlicht.