GPT-6 Astra vs Sol vs Luna: Unterschied und welches GPT-6-Modell passt
GPT-6 Astra vs Sol vs Luna im Vergleich: Spezifikationen, Preise, OpenAI-Benchmarks, Reasoning-Aufwand und klare Empfehlung für Coding, Agenten und Volumen.
Als Markdown lesenBeginnen Sie mit GPT-6 Sol. Es ist OpenAIs Modell für komplexes Programmieren und Agenten-Aufgaben, kostet pro Token ein Fünftel von GPT-6 Astra, und in OpenAIs eigenem Benchmark für Geschäftsabläufe schlägt Sol mit Reasoning-Aufwand xhigh Astra mit Reasoning-Aufwand low. Verschieben Sie eine Aufgabe zu GPT-6 Astra, wenn sie schwierig und lang ist und ein Fehler teuer wird. Nutzen Sie GPT-6 Luna für Klassifizierung, Extraktion und andere Aufgaben, die Sie tausendfach ausführen und bei denen die Kosten pro Aufruf am meisten zählen.
Alle drei werden bei SeedRouter unter einem Schlüssel verkauft, und das Wechseln ist eine Änderung an model.
Was ist der Unterschied zwischen GPT-6 Astra, Sol und Luna bei den Spezifikationen?
| GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|---|
| Modell-ID | gpt-6-astra | gpt-6-sol | gpt-6-luna |
| Veröffentlicht | 3. September 2026 | 22. September 2026 | 22. September 2026 |
| Beschreibung von OpenAI | Am leistungsfähigsten, für die schwierigste End-to-End-Arbeit | Komplexes Programmieren und agentische Workflows | Am effizientesten, für fokussierte Aufgaben mit hohem Volumen |
| Kontextfenster | 1.050.000 Token | 1.050.000 Token | 1.050.000 Token |
| Max. Eingabe | 922.000 Token | 922.000 Token | 922.000 Token |
| Max. Ausgabe | 128.000 Token | 128.000 Token | 128.000 Token |
| Reasoning-Aufwand | low bis max | none bis max | none bis max |
| Standard-Reasoning-Aufwand | Nicht dokumentiert | medium | medium |
| Wissensstichtag | 30. April 2026 | 20. April 2026 | 18. Mai 2026 |
| Eingabe / Ausgabe | Text und Bilder / Text | Text und Bilder / Text | Text und Bilder / Text |
Die Zahlen stammen von OpenAIs Modellseiten für GPT-6 Astra, GPT-6 Sol und GPT-6 Luna, die Veröffentlichungsdaten aus dem API-Changelog.
Der wichtigste Unterschied in der API ist der niedrigste Reasoning-Aufwand. GPT-6 Sol und GPT-6 Luna akzeptieren none, das ohne Reasoning antwortet und als einzige Einstellung temperature und top_p zulässt. GPT-6 Astra führt immer Reasoning durch; none liefert einen 400-Fehler.
Welches GPT-6-Modell kostet weniger?
GPT-6 Astra
GPT-6 Astra is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-astra | Up to 272K input tokens | $8 | $0.8 | $10 | $40 |
gpt-6-astra | Over 272K input tokens | $16 | $1.6 | $20 | $60 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.056. A request that fails is not charged.
GPT-6 Sol
GPT-6 Sol is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-sol | Up to 272K input tokens | $1.6 | $0.16 | $2 | $8 |
gpt-6-sol | Over 272K input tokens | $3.2 | $0.32 | $4 | $12 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.0112. A request that fails is not charged.
GPT-6 Luna
GPT-6 Luna is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-luna | Up to 272K input tokens | $0.08 | $0.008 | $0.1 | $0.4 |
gpt-6-luna | Over 272K input tokens | $0.16 | $0.016 | $0.2 | $0.6 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.00056. A request that fails is not charged.
GPT-6 Luna ist mit großem Abstand am günstigsten, GPT-6 Astra am teuersten. Nach OpenAIs Listenpreisen kostet GPT-6 Sol ein Fünftel von GPT-6 Astra und GPT-6 Luna ein Zwanzigstel von GPT-6 Sol. Alle drei berechnen gecachte Eingabe mit 10 % des Eingabetarifs, und ein Prompt mit mehr als 272K Eingabe-Token verschiebt die gesamte Anfrage in die Zeile für langen Kontext. Der Leitfaden zu den GPT-6 API-Preisen erklärt, wie jede Zeile abgerechnet wird.
Wie schneiden sie in OpenAIs Benchmarks ab?
OpenAI hat die Ergebnisse in zwei Ankündigungen veröffentlicht, GPT-6 Astra und GPT-6 Sol and Luna. Sie wurden mit unterschiedlichem Reasoning-Aufwand gemessen, lesen Sie jede Zeile also zusammen mit ihrer Einstellung.
| Benchmark (laut OpenAI) | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| AutomationBench (Geschäftsabläufe) | 30,3 % bei Aufwand low | 33,2 % bei Aufwand xhigh | Übertrifft GPT-5.6 Luna um 5,4 Punkte bei Aufwand high |
| DeepSWE v1.1 (Softwareentwicklung) | 74,1 % | 68,8 % bei Aufwand max | 66,6 % bei Aufwand max |
| OSWorld 2.0 (Computer-Nutzung) | 72,6 % in einer Latenzsimulation | 60,5 % bei Aufwand xhigh, Offline-Set | Übertrifft GPT-5.6 Sol (medium) bei Aufwand max |
Zwei Punkte fallen auf. Bei AutomationBench erzielte GPT-6 Sol mit Aufwand xhigh ein höheres Ergebnis als GPT-6 Astra mit Aufwand low, und OpenAI beziffert die Kosten pro Aufgabe von Astra auf das 3,9-Fache von Sol. Bei Softwareentwicklung und Computer-Nutzung liegt GPT-6 Astra weiterhin vorn; OpenAI nennt es „das weltweit beste Modell für Computer-Nutzung“.
Zur Faktentreue berichtet OpenAI, dass GPT-6 Sol etwa halb so viele Fehler macht wie GPT-5.6 Sol, „nahe an der Zuverlässigkeit von Astra zu deutlich geringeren Kosten“, und dass GPT-6 Luna mit höherem Aufwand GPT-5.6 Sol bei etwa einem Hundertstel der Kosten erreicht.
Wann lohnt sich der Preis von GPT-6 Astra?
Wählen Sie GPT-6 Astra, wenn die Aufgabe lang ist, die Schritte voneinander abhängen und ein Fehler teuer ist: große Refactorings, Designarbeit, Recherche, auf deren Grundlage Sie handeln, oder Agenten, die über viele Schritte einen Computer bedienen. Laut OpenAIs Changelog kombiniert es seine Fähigkeiten, „um komplexe Aufgaben von der ersten Anfrage bis zum fertigen Ergebnis zu führen“.
Für alltägliches Programmieren und Agenten-Schleifen liefert GPT-6 Sol meist den Großteil dieser Qualität zu einem Fünftel des Tokenpreises, und Sie können seinen Aufwand auf xhigh oder max erhöhen, bevor Sie zu Astra greifen.
Wann reicht GPT-6 Luna aus?
GPT-6 Luna passt zu Aufgaben mit einer klaren, eng umrissenen Antwort: Tickets weiterleiten, Inhalte taggen, Felder aus Dokumenten auslesen, kurze Zusammenfassungen. Betreiben Sie es mit Aufwand none oder low für die niedrigsten Kosten und Latenzen, und erhöhen Sie den Aufwand nur, wenn die Genauigkeit auf Ihrem eigenen Testset nicht ausreicht.
Welches GPT-6-Modell sollte ich nutzen?
| Wenn Sie brauchen | Nutzen Sie | Warum |
|---|---|---|
| Einen Standard für Programmieren und Agenten | GPT-6 Sol | Starke Ergebnisse zu einem Fünftel des Preises von Astra |
| Das beste Ergebnis bei schweren, langen Aufgaben | GPT-6 Astra | OpenAIs leistungsfähigstes Modell, am besten bei Computer-Nutzung |
| Die niedrigsten Kosten pro Aufruf | GPT-6 Luna | Ein Zwanzigstel des Preises von Sol, Aufwand none verfügbar |
temperature oder top_p | GPT-6 Sol oder GPT-6 Luna | Nur bei Aufwand none zulässig, den Astra nicht hat |
Häufig gestellte Fragen
Ist GPT-6 Sol besser als GPT-6 Astra?
Insgesamt nicht. GPT-6 Astra erzielt in OpenAIs Ergebnissen zu Softwareentwicklung und Computer-Nutzung höhere Werte. GPT-6 Sol mit Aufwand xhigh schlug GPT-6 Astra mit Aufwand low in OpenAIs Benchmark für Geschäftsabläufe und kostet pro Token ein Fünftel, weshalb es für die meisten Aufgaben der bessere Standard ist.
Was ist GPT-6 Sol?
GPT-6 Sol ist OpenAIs GPT-6-Modell für komplexes Programmieren und agentische Workflows, veröffentlicht am 22. September 2026. Bei Leistung und Preis liegt es zwischen GPT-6 Astra und GPT-6 Luna, mit einem Kontextfenster von 1,05 Mio. Token.
Kann ich GPT-6 Astra, Sol und Luna mit demselben Code nutzen?
Ja. Alle drei nehmen dieselben Anfragen für Responses und Chat Completions an; ändern Sie model und vermeiden Sie bei Astra den Aufwand none und Sampling-Felder.
Kann ich das Modell mitten in einer Unterhaltung wechseln?
Ja. Senden Sie die nächste Anfrage mit einem anderen model und demselben Nachrichtenverlauf. Das Reasoning früherer Runden ist optionaler Kontext, die Unterhaltung läuft also auch ohne es weiter.
Testen Sie alle drei mit einem Schlüssel
Führen Sie denselben Prompt mit GPT-6 Sol, GPT-6 Astra und GPT-6 Luna im Browser aus, vergleichen Sie die Antworten und die Token-Anzahl und rufen Sie dann den Gewinner über die API auf. Der GPT-6 API-Leitfaden zeigt die Anfrage.
