Gut fürBester erster Test für Klassifikation, strukturierte Extraktion, belegte Antworten und enge Agentenschritte, die oft laufen müssen.
Pro 1 Mio. Tokens · Basis-Listenstufe
Eingabe$0.10$0.08/M−20%
Ausgabe$0.50$0.40/M−20%
// OpenAI model comparisonModellseite ansehen
GPT-6 LunavsGPT-6 Sol
GPT-6 Luna und GPT-6 Sol teilen ein Kontextfenster von 1,050,000 Tokens, ein Maximum von 128,000 Ausgabetokens und Text- und Bildeingabe. Sie sind keine austauschbaren Standardmodelle. OpenAI setzt Luna für fokussierte Arbeit bei hohem Volumen ein und Sol für komplexes Programmieren und agentische Abläufe. Auf GPTProto liegen die aktuell angezeigten Preise bei $0.08 Eingabe / $0.40 Ausgabe für Luna und $1.60 Eingabe / $8.00 Ausgabe für Sol pro Million Tokens. Sieh die Live-Preisfelder an, bevor du budgetierst.
Kurz: Starte mit Luna bei wiederholbaren Aufgaben mit klaren Abnahmekriterien. Teste Sol für Code über mehrere Dateien, unklares Schlussfolgern und Agentenläufe, bei denen weniger Fehlversuche den höheren Tokenpreis rechtfertigen könnten. Wähle mit einem Testset und einer Rechnung der Kosten pro erfolgreicher Aufgabe, nicht mit einer Rangfolge der Modellnamen.
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Gut fürBester erster Test für komplexe Codeänderungen, Code-Review, Debugging über Dateien hinweg und mehrstufige Agentenarbeit.
Pro 1 Mio. Tokens · Basis-Listenstufe
Eingabe$2.00$1.60/M−20%
Ausgabe$10.00$8.00/M−20%
// Nebeneinander
GPT-6 Luna gegen GPT-6 SolAuf einen Blick.
Die GPTProto-Preise unten sind die Katalogpreise, geprüft am 13. Oktober 2026. Das sind die Preise für einen GPTProto-Vergleich; sieh die aktuellen Seiten an, bevor du Produktionsverkehr budgetierst. Die Veröffentlichungsdaten folgen den kanonischen OpenRouter-Slugs gpt-6-luna-20260922 und gpt-6-sol-20260922.
Merkmal
GPT-6 Luna
GPT-6 Sol
Anbieter
OpenAI
OpenAI
Modell-ID
gpt-6-luna
gpt-6-sol
Verfügbarkeit
94.6%
Letzte 7 Tage97.6%
Letzte 7 TageVeröffentlichung
22. September 2026
22. September 2026
Eingabe
$0.08$0.10 ListenpreisPrompts über 272K: $0.16 (Liste $0.20)
$1.60$2.00 ListenpreisPrompts über 272K: $3.20 (Liste $4.00)
Ausgabe
$0.40$0.50 ListenpreisPrompts über 272K: $0.60 (Liste $0.75)
$8.00$10.00 ListenpreisPrompts über 272K: $12.00 (Liste $15.00)
Du sparst
−20%gegenüber OpenAIs Listenpreis
−20%gegenüber OpenAIs Listenpreis
Cache-Lesen
$0.008$0.01 Listenpreis
$0.16$0.20 Listenpreis
Cache-Schreiben
$0.10$0.125 Listenpreis
$2.00$2.50 Listenpreis
Zwischenspeicher
Unterstützt
Unterstützt
Verhältnis der Listenpreise
Basis
20× Luna bei Eingabe und Ausgabe
Latenz (p50)
3.33 s
3.53 s
Durchsatz (p50)
63 Tok./s
57 Tok./s
Kontextfenster
1,050,000 Tokens
1,050,000 Tokens
Max. Eingabetokens
922,000 Tokens
922,000 Tokens
Max. Ausgabetokens
128,000 Tokens
128,000 Tokens
Denken
keins, niedrig, mittel, hoch, sehr hoch, maximal
keins, niedrig, mittel, hoch, sehr hoch, maximal
Nimmt an
TEXTIMAGE
TEXTIMAGE
Gibt zurück
TEXT
TEXT
Eingebaute Fähigkeiten
WebsucheDateianalyse
WebsucheDateianalyse
Werkzeugnutzung
Unterstützt
Unterstützt
Stream abbrechen
Unterstützt
Unterstützt
Kein Training mit Prompts
JaGPTProto-Datenschutz §5.2
JaGPTProto-Datenschutz §5.2
Wo es sich lohnt
Klassifikation, strukturierte Extraktion, belegte Antworten und enge Agentenschritte mit direkter Prüfung
Änderungen über Dateien hinweg, Code-Review, mehrstufiges Debugging und Agentenläufe, die mehrere Werkzeugergebnisse verbinden
Bester erster Test
Fokussierte Aufgaben bei hohem Volumen
Komplexes Programmieren und agentische Abläufe
Im Katalog seit
Sept. 2026
Sept. 2026
API-Nutzung
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-luna",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-sol",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'Preise pro 1 Mio. Tokens. Offizielle Listenpreise aus dem GPTProto-Katalog (raw price / 740). GPTProto-Preise wenden price_multiplication 0.8 an. Die 272K-Stufe für langen Kontext ist der offizielle Preis in extend_config, umgerechnet mit demselben Multiplikator. Latenz und Benchmarks sind OpenRouter-Zahlen, Stand 14. Oktober 2026.
// Preisvergleich
Die gelisteten 20×Lücke beim Tokenpreis.
Die angezeigten GPTProto-Preise setzen Luna auf $0.08 Eingabe / $0.40 Ausgabe und Sol auf $1.60 Eingabe / $8.00 Ausgabe pro Million Tokens. Sol liegt beim 20-Fachen von Lunas gelistetem Eingabe- und Ausgabepreis. Für eine Beispielanfrage mit 10,000 ungecachten Eingabetokens und 1,000 Ausgabetokens ergeben diese angezeigten Preise $0.0012 für Luna oder $0.024 für Sol. Diese Rechnung deckt nur diese Eingabe- und Ausgabetokens; gecachte Eingabe, Cache-Schreiben, Werkzeuge, Wiederholungen und andere Nutzung können eine vollständige Rechnung ändern.
Eine Preislücke von 20× wiegt bei wiederholten Aufrufen. Der günstigere Aufruf ist aber nicht automatisch die günstigere abgeschlossene Aufgabe. Wenn Luna bei schwieriger Arbeit viele Wiederholungen oder Eskalationen braucht, vergleiche Tokens insgesamt und angenommene Ergebnisse mit einem Sol-Lauf. OpenAI setzt oberhalb von 272,000 Eingabetokens höhere Preise für langen Kontext an. Der Katalog speichert diese offiziellen Stufen ($0.20/$0.75 für Luna und $4/$15 für Sol pro Million) und rechnet sie mit dem Multiplikator 0.8 um. Bestätige die GPTProto-Abrechnung für lange Prompts, bevor du aus den angezeigten Basispreisen hochrechnest.
Prüfe den aktuellen Luna-Preis und den Sol-Preis, bevor du eine Produktionsschätzung machst.
// Sparrechner
Rechne mit deinen Zahlen.Nicht mit unseren.
Berechne die Basis-Tokenkosten beider Modelle mit demselben erwarteten Eingabe- und Ausgabevolumen. Füge dann echte Beobachtungen hinzu: Prompt-Caching, Wiederholungsrate, Kosten der Werkzeugaufrufe und den Anteil der Aufgaben, die jedes Modell nach deinem Maßstab abschließt.
Preismodell
Mio. Tokens
Mio. Tokens
Das behältst du im Jahr
$108.00
Monatliche LaufkostenOffiziellGPTProtoErsparnis
Eingabe$20.00$16.00$4.00
Ausgabe$25.00$20.00$5.00
Pro Jahr$540.00$432.00$108.00
Ohne Bonusguthaben beim Aufladen. Gerechnet in der Basisstufe, nicht in der Langkontext-Stufe über 272K. Bestätige die GPTProto-Abrechnung, bevor du ein Budget für lange Prompts hochrechnest.
// Tempo, Verfügbarkeit und Zugriff
Wie schnell. Wie zuverlässig.Was der Aufruf braucht.
OpenAI beschreibt Luna als effiziente Option für fokussierte Arbeit bei hohem Volumen, während Sol auf komplexeres Programmieren und Agenten zielt. Diese Einordnung ist nützlich, aber sie ist keine gemessene Latenz und keine Verfügbarkeitsgarantie für GPTProto. Anfragelänge, Ausgabelänge, Schlussfolger-Aufwand, Werkzeugnutzung und Live-Bedingungen beeinflussen alle die Abschlusszeit.
Merkmal
GPT-6 Luna
GPT-6 Sol
Latenz (p50)
3.33 s
3.53 s
Durchsatz (p50)
63 Tok./s
57 Tok./s
Anbieter, die es ausliefern
3
3
Nutzung (letzte 30 Tage)
—
—
Schlussfolgern
WahlweiseDer Standard-Aufwand ist mittel; der Wert none schaltet das Schlussfolgern aus
WahlweiseDer Standard-Aufwand ist mittel; der Wert none schaltet das Schlussfolgern aus
Aufwandsstufen
NONELOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
NONELOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
Standard-Aufwand
Mittel
Mittel
Unterstützte Parameter
reasoningseedmax_tokensresponse_formattoolstool_choice
reasoningseedmax_tokensresponse_formattoolstool_choice
OpenRouter-Zahlen, Stand 14. Oktober 2026. Anbietermediane sind kein GPTProto-SLA. OpenAI dokumentiert Function Calling bei Chat Completions nur, wenn der Schlussfolger-Aufwand none ist; bestätige die Live-Route von GPTProto.
// AufladenZahl pro Token.
Zahl pro Token.
Ein GPTProto-Konto für beide.
Nutze ein GPTProto-Konto und ein Guthaben, um beide Modelle zu ihren angezeigten Preisen zu testen. So kannst du Routine-Schritte auf Luna starten und Sol gezielt für Arbeit testen, die mehr Schlussfolgern braucht. Sieh im Bereich API-Nutzung des gewählten Endpunkts, welche Steuerungen verfügbar sind.
$15
Direktes Guthaben · kein Bonus
Leg los. Ideal, um den Endpunkt zu testen und neue Modelle auszuprobieren.
Am beliebtesten
$100
+4 % Bonusguthaben
Der ideale Tarif für einzelne Entwickler und kleine Projekte, die in der Produktion laufen.
Maximale Ersparnis · +6%
$1,000
+6 % Bonusguthaben
Für Teams mit Workloads in der Produktion. Bonusguthaben gibt es zusätzlich zu den bereits reduzierten Modellpreisen.
Nutzt du 100 Mio. Tokens/Monat mit GPT-6 Sol? Bei den GPTProto-Preisen sparst du gegenüber den offiziellen Preisen ungefähr {eingespart} pro Jahr an Kosten. — vor Bonusguthaben.
// Qualität und Benchmarks
Was sie können.Wie du die Ergebnisse beurteilst.
Luna passt zu Aufgaben mit einer begrenzten Antwort: eine Support-Nachricht etikettieren, Felder ziehen, eine abgerufene Passage zusammenfassen oder eine kleine Codeänderung mit einem direkten Test bearbeiten. Sol ist der passendere Kandidat, wenn ein Agent über Dateien hinweg planen, mehrere Werkzeugergebnisse deuten, einen schwierigen Fehler debuggen oder einen umfangreichen Patch reviewen muss. Ein veröffentlichter Benchmark kann deine Routing-Regel nicht allein festlegen.
Merkmal
GPT-6 Luna
GPT-6 Sol
Intelligenzindex
38.1
47.6
Vals-Index
51.2%
57.5%
Code-Migration
42.6%
57.2%
Informatik-Olympiade IOI
55.6%
82.6%
ProgramBench, ganze Programme
0.5%
2.0%
Design Arena · Websites
—
—
Design Arena · UI-Komponenten
—
—
Design Arena · Spieleentwicklung
—
—
Zahlen von Artificial Analysis und Vals AI, wie auf OpenRouter gelistet, 14. Oktober 2026. Keines der Modelle hatte bei dieser Prüfung einen Rang auf Design Arena.
// Urteil
Welches Modell passtzu deiner Last?
Route nach dem Abnahmetest und eskaliere, wenn dieser Test scheitert.
GPT-6 Lunagpt-6-luna
Luna für wiederholbare, klar umrissene Arbeit
- Starte mit Luna bei Klassifikation, strukturierter Extraktion, Chat mit hohem Volumen und Agenten-Teilaufgaben mit klaren Eingaben und erwarteten Ausgaben.
- Gib ihm explizite Kategorien oder ein Schema, prüfe die Ausgabe in deiner Anwendung und eskaliere Fälle, die eine Kontrolle nicht bestehen.
- Der niedrigere gelistete Preis wirkt am stärksten, wenn sich eine Aufgabe in großem Umfang wiederholt.
GPT-6 Solgpt-6-sol
Sol für härteres Programmieren und Agentenläufe
- Teste Sol an Änderungen über Dateien hinweg, Code-Review, mehrstufigem Debugging und Abläufen, die vor einer Entscheidung mehrere Werkzeugergebnisse verbinden.
- Gib ihm relevante Dateien statt standardmäßig ein ganzes Repository.
- Nutze eigene Tests oder einen Review-Maßstab, um zu sehen, ob die Mehrkosten ein besseres abgeschlossenes Ergebnis bringen.
Beide mit einer messbaren Eskalationsregel nutzen
Route Routine-Anfragen zu Luna und schiebe eine Anfrage zu Sol nach einer fehlgeschlagenen Prüfung, wiederholten Versuchen oder einem klaren Komplexitätssignal. Vergleiche diesen gemischten Ablauf mit einer reinen Luna-Basis und einer reinen Sol-Basis. Zähl Kosten und Latenz der ganzen Aufgabe, einschließlich jedes eskalierten Versuchs.
// Kontext und multimodal
Kontext, Ausgabe,und multimodale Unterstützung.
Beide Modelle veröffentlichen ein Kontextfenster von 1,050,000 Tokens, eine maximale Eingabe von 922,000 Tokens und eine maximale Ausgabe von 128,000 Tokens. Sie nehmen Text und Bilder an und geben Text zurück. Gleiche Grenzen bedeuten keine gleiche Leistung bei langen Dokumenten oder komplexen Bildreferenzen. Hol relevantes Material, lass Platz für die Antwort und teste die Qualität bei den Prompt-Längen, die du wirklich nutzt. Das sind OpenAI-Modellgrenzen, keine Garantie, dass jede GPTProto-Route eine Anfrage in Maximalgröße annimmt.
GPTProto hat außerdem modellspezifische Seiten zur Luna-Dateianalyse und zur Sol-Dateianalyse sowie Routen für die Luna-Websuche und die Sol-Websuche. Prüfe das Live-Anfrageschema jeder Route, bevor du dich in der Produktion auf eine Fähigkeit verlässt.
// So entscheidest du
Fair vergleichenLuna und Sol.
Erstelle ein kleines Evaluationsset, das die Produktion spiegelt: Routine-Klassifikation, eine längere Dokumentaufgabe, eine Codeänderung über mehrere Dateien und eine Aufgabe, an der dein aktuelles System oft scheitert. Lass beide Modelle mit vergleichbaren Prompts, Werkzeugen, Schlussfolger-Einstellungen und Abnahmetests laufen. Trenne günstige Erfolge von teuren Fehlern. Berichte die Kosten pro angenommenem Ergebnis, nicht nur den Preis pro Million Tokens; entscheide dann, welche Aufgaben auf Luna bleiben und welche eine Eskalation zu Sol verdienen.
// Loslegen
GPT-6 Luna und Sol ausprobierenauf GPTProto.
Beide Modellseiten enthalten aktuelle Preise, API-Beispiele und einen Playground. Kopiere Modell-ID und Route von der passenden Seite, teste dieselbe echte Last und wähle den Standard oder die Eskalationsregel, der deine Anforderungen an Qualität, Tempo und Budget trifft. GPT-6 Sol ist nicht GPT-6.1 Sol. OpenAI-Modelle auf GPTProto durchsehen.
// FAQ
Luna gegen Sol.Klare Antworten.
01Ist GPT-6 Luna auf GPTProto günstiger als GPT-6 Sol?
Ja. Am 13. Oktober 2026 zeigt GPTProto $0.08 Eingabe / $0.40 Ausgabe pro Million Tokens für Luna und $1.60 Eingabe / $8.00 Ausgabe für Sol. Sols gelistete Eingabe- und Ausgabepreise liegen beim 20-Fachen von Luna. Sieh jede Live-Modellseite für den aktuellen Preis und weitere anfallende Gebühren.
02Welches Modell soll ich für Coding-Agenten nutzen?
Starte Luna bei engen Schritten mit direkten Tests. Teste Sol an Änderungen über Dateien hinweg, schwierigem Debugging und mehrstufiger Agentenarbeit. Nutze dieselben Werkzeuge und Abnahmekriterien und vergleiche erfolgreiche Abschlüsse, Wiederholungen, vergangene Zeit und Gesamtausgaben.
03Haben Luna und Sol unterschiedliche Kontextfenster?
Nein. OpenAI gibt für beide ein Kontextfenster von 1,050,000 Tokens, eine maximale Eingabe von 922,000 Tokens und eine maximale Ausgabe von 128,000 Tokens an. Diese Grenzen garantieren weder gleiche Genauigkeit bei langen Eingaben noch, dass jede GPTProto-Route die Maximalgröße annimmt.
04Können beide GPT-6-Modelle Bilder lesen?
Ja. OpenAI führt für beide Modelle Text- und Bildeingaben und Textausgabe. Für die Bilderzeugung wähle ein eigenes Bildmodell.
05Kann ich bei einem der Modelle Werkzeugaufrufe zusammen mit Schlussfolgern nutzen?
Die Modelldokumentation von OpenAI unterstützt Werkzeugaufrufe über die Responses API. Für Chat Completions dokumentiert OpenAI Function Calling nur, wenn der Schlussfolger-Aufwand auf none steht. Prüfe Route und unterstützte Steuerungen im Bereich API-Nutzung von GPTProto, bevor du einen Agenten mit Werkzeugen einsetzt.
06Ist GPT-6 Sol dasselbe wie GPT-6.1 Sol?
Nein. GPT-6 Sol und das neuere GPT-6.1 Sol haben auf GPTProto eigene Modellseiten und IDs. Dieser Vergleich betrifft genau gpt-6-luna gegen gpt-6-sol.
07Sind beide Modelle über GPTProto verfügbar?
Ja. Der Katalog enthält Seiten für GPT-6 Luna und GPT-6 Sol mit Preisen, API-Beispielen und einem Playground. Der OpenAI-Modellkatalog zeigt die aktuelle Reihe.
// Stimmen anderer
Verlass dich nicht nur auf unser Wort.Nimm ihres.
Echte Beiträge von echten, öffentlichen Accounts – hier ist nichts erfunden.
BL#Routing
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.
K
#Cost
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.
SN
#Video
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
CF
#Video
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.
Z
#Creative
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
MO#Integration
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
OB#Resilience
obxsurfer06
Reddit · r/singularity
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.
AL
#Models
Alice The Ai Expert
X (Twitter) · @AliceInfoAi
I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
EB#DevOps
EntireBig7258
Reddit · r/LLMDevs
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.
AL
#Video
Alamin
X (Twitter) · @iam_chonchol
I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.
F
#Workflow
Fokki
X (Twitter) · @0x_fokki
GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
FA#Apps
FormalAd4696
Reddit · r/SillyTavernAI
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
AF#Teams
Any-Farm-1033
Reddit · r/EngineeringManagers
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
// Aus dem Blog
Alle Beiträge ansehen →KI-Modell-Leitfäden.Praktische API-Tutorials.
Vergleiche Modelle, erfahre, wie du die API einrichtest, und entdecke Bild- und Video-Workflows für echte Projekte.
// Loslegen
Deine nächsten 100.000.000 Tokenssollten nicht den vollen Preis kosten.
Erstelle Bilder und Videos online oder integriere Text-, Bild- und Videomodelle mit einem API-Schlüssel in deine App. Entdecke vergünstigte Preise für ausgewählte Modelle.
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