Was ist GPT-6 Luna?
GPT-6 Luna ist OpenAIs effizientestes aktuelles Modell, veröffentlicht am 22. September 2026 zusammen mit GPT-6 Sol. Es zielt auf klar umrissene Aufgaben mit hohem Volumen. Es liest Text und Bilder, schreibt Text und hat einen Kontext von 1.050.000 Tokens, wobei der Input auf 922.000 Tokens und der Output auf 128.000 begrenzt ist. Sein Wissensstand ist der 18. Mai 2026.
Der API-Preis beträgt 0,10 $ pro Million Input-Tokens und 0,50 $ pro Million Output-Tokens, gecachter Input kostet 0,01 $; Batch und Flex halbieren diese Sätze. Anders als Sol und Astra kann Luna ohne Reasoning laufen (Aufwand auf none), was die Antworten schnell hält; Standard ist medium. Prompts über 272K Input-Tokens werden für die gesamte Anfrage mit dem doppelten Input-Satz und dem 1,5-Fachen des Output-Satzes abgerechnet.
Verfügbar ist es über die OpenAI API, in ChatGPT Work und Codex für zahlende Nutzer und für Nutzer von Free und Go über die ChatGPT-Desktop-App.
Was kostet GPT-6 Luna?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| Input | $0.10 per 1M tokens | |
| Output | $0.50 per 1M tokens | |
| Cached input | $0.01 per 1M tokens |
API: 0,10 $ pro 1 Mio. Input-Tokens, 0,50 $ pro 1 Mio. Output-Tokens; gecachter Input 0,01 $; lange Prompts über 272K kosten mehr.
Lohnt sich GPT-6 Luna?
Luna ist das günstigere der beiden Budget-Modelle, auf die es ankommt, nicht das bessere. OpenAI senkte den Preis auf 0,10 $/0,50 $, die Hälfte des Input-Satzes von GPT-5.6 Luna und etwa 58 % weniger beim Output, und sagte VentureBeat, der Preis sei dauerhaft. Laut OpenAI erreicht Luna bei höherem Aufwand die faktische Genauigkeit von GPT-5.6 Sol zu etwa einem Hundertstel der Kosten pro Aufgabe, und OpenAI meldet 66,6 % bei DeepSWE 1.1.
Artificial Analysis beziffert den Kompromiss. Bei max-Aufwand erreicht Luna im Intelligence Index 38 Punkte, Platz 11 von 174 Modellen, bei 0,07 $ pro Aufgabe und 124 Output-Tokens pro Sekunde. Claude Haiku 5.5 kommt auf 43 Punkte bei 0,21 $ pro Aufgabe und 237 Tokens pro Sekunde, nachdem es 440 Mio. Output-Tokens erzeugt hat, gegenüber 140 Mio. bei Luna. Anthropics eigene Tabelle zeigt bei Agenten-Arbeit einen größeren Abstand, 39,2 % gegenüber 16,4 % bei Terminal-Bench 4.0 und 72,4 % gegenüber 48,9 % bei OSWorld, allerdings sind das Zahlen eines Konkurrenten.
Sein eigentlicher Vorteil ist die Bandbreite. Der Aufwand reicht von none bis max, ein Modell kann also sofortige Klassifizierung und langsameres Reasoning bedienen, und ein Wechsel des Aufwands macht gecachten Kontext nicht ungültig. Lange Eingaben bleiben günstig: Einen Vertrag mit 200K Tokens zu lesen kostet bei Luna etwa 0,02 $, gegenüber etwa 0,10 $ bei Haiku 5.5, dessen Satz über 100K Tokens auf das Fünffache springt.
Die Technik dahinter hat Kanten. In Chat Completions funktioniert Function Calling nur mit Aufwand none; Tools bei jeder Reasoning-Stufe brauchen die Responses API, die Antworten standardmäßig 30 Tage speichert, sofern Zero Data Retention nicht aktiviert ist. Es gibt einen einzigen Snapshot, gpt-6-luna, und kein Fine-Tuning, Teams können also weder eine datierte Version festschreiben noch die Gewichte anpassen.
Wo es sich lohnt
Ein Trust-and-Safety-Team eines Marktplatzes, das 20 Mio. Angebote im Monat einstuft
Jedes Angebot ohne menschliche Erstprüfung anhand einer Richtlinie klassifizieren
Lass Luna mit Aufwand none und Structured Outputs über die Batch API laufen. Bei 800 Input- und 20 Output-Tokens pro Angebot kostet ein Monat zu Batch-Preisen etwa 900 $, und Batch-Jobs passen zu nächtlichen Warteschlangen.
Eine Support-Plattform, die 1 Mio. KI-Antworten im Monat verschickt
Erste Antworten auf Tickets zu den niedrigsten vertretbaren Kosten entwerfen
Ein Prompt mit 1.500 Tokens und eine Antwort mit 300 Tokens kosten zum Listenpreis etwa 300 $ im Monat, oder etwa 210 $, wenn ein System-Prompt mit 1.000 Tokens gecacht wird. Reasoning-Tokens werden als Output abgerechnet, der Standardaufwand medium kostet also mehr; teste zuerst low oder none.
Ein Legal-Ops-Ingenieur, der Verträge mit 200K Tokens zusammenfasst
Ganze Verträge in einem Aufruf lesen, ohne sie aufzuteilen
Luna rechnet einen Prompt mit 200K Tokens zum Grundsatz von 0,10 $ ab, etwa 0,02 $ Input pro Vertrag, weil der Aufschlag für langen Kontext erst bei 272K beginnt. Derselbe Input kostet bei Haiku 5.5, das über 100K teurer wird, etwa 0,10 $.
Ein europäisches Fintech, dessen Daten in der EU bleiben müssen
Ein günstiges OpenAI-Modell mit EU-Datenresidenz nutzen
Die EU-Datenresidenz deckt Luna bei Verarbeitung über Standard, Fast, Flex und Batch ab, mit einem regionalen Aufschlag von 10 %. Zero Data Retention gibt es für Chat Completions und Responses, aber nicht für Batch.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Ruf das Modell gpt-6-luna über Chat Completions, Responses oder Batch mit einem OpenAI-API-Schlüssel auf. Setz reasoning.effort ausdrücklich, denn Standard ist medium.
- Integrationen
- Streaming, Structured Outputs, Function Calling, Prompt Caching und Bildeingabe; die Responses API ergänzt Websuche, File Search, Code Interpreter, Computer Use, MCP und weitere gehostete Tools, jeweils pro Aufruf abgerechnet.
- Daten und Datenschutz
- OpenAI trainiert nicht mit API-Daten, außer du stimmst zu. Protokolle zur Missbrauchsüberwachung werden bis zu 30 Tage aufbewahrt, Objekte der Responses API standardmäßig 30 Tage gespeichert, und Zero Data Retention gibt es für Chat Completions und Responses, aber nicht für Batch. EU-Datenresidenz wird angeboten.
- Kosten im großen Maßstab
- 1 Mio. Support-Antworten mit 1.500 Input- und 300 Output-Tokens kosten zum Listenpreis etwa 300 $ im Monat oder 150 $ über Batch oder Flex. Prompts über 272K Tokens heben die gesamte Anfrage auf 0,20 $/0,75 $, und der Fast-Modus verdoppelt den Preis.
- Grenzen
- 922K Input- und 128K Output-Tokens. Die Standardlimits reichen von 5.000 Anfragen und 2 Mio. Tokens pro Minute in der Build-Stufe bis 30.000 Anfragen und 180 Mio. Tokens in der Grow-Stufe. Bei max-Aufwand maß Artificial Analysis 90 Sekunden Wartezeit bis zum ersten Token.
Was gut ist
- 0,10 $/0,50 $ pro Million Tokens; 0,01 $ gecacht; Batch und Flex zum halben Preis
- Reasoning lässt sich für Aufrufe mit niedriger Latenz abschalten
- 0,07 $ pro Aufgabe bei Artificial Analysis gegenüber 0,21 $ für Haiku 5.5
- Gleichbleibender Preis bis 272K Input-Tokens, wo Haiku 5.5 schon bei 100K springt
Was nicht
- 38 Punkte gegenüber 43 für Haiku 5.5 im Index von Artificial Analysis
- Function Calling in Chat Completions nur mit Aufwand none
- Ein einziger Snapshot ohne Version und kein Fine-Tuning
Am besten für
Apps auf OpenAI-Basis, die Klassifizierung, Extraktion oder Chat in sehr hohem Volumen betreiben.
Alternativen zu GPT-6 Luna
GPT-6 Luna: häufige Fragen
- Lohnt sich GPT-6 Luna?
- Luna liegt im Index von Artificial Analysis fünf Punkte unter Claude Haiku 5.5 und kostet pro Aufgabe ein Drittel so viel, und damit ist die ganze Entscheidung in einem Satz gesagt. Wir bewerten es mit 4.3 von 5.
- Was kostet GPT-6 Luna?
- API: 0,10 $ pro 1 Mio. Input-Tokens, 0,50 $ pro 1 Mio. Output-Tokens; gecachter Input 0,01 $; lange Prompts über 272K kosten mehr.
- Welche Nachteile hat GPT-6 Luna?
- 38 Punkte gegenüber 43 für Haiku 5.5 im Index von Artificial Analysis; Function Calling in Chat Completions nur mit Aufwand none; Ein einziger Snapshot ohne Version und kein Fine-Tuning.
- Für wen eignet sich GPT-6 Luna?
- Apps auf OpenAI-Basis, die Klassifizierung, Extraktion oder Chat in sehr hohem Volumen betreiben.
- Was kostet GPT-6 Luna für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- 1 Mio. Support-Antworten mit 1.500 Input- und 300 Output-Tokens kosten zum Listenpreis etwa 300 $ im Monat oder 150 $ über Batch oder Flex. Prompts über 272K Tokens heben die gesamte Anfrage auf 0,20 $/0,75 $, und der Fast-Modus verdoppelt den Preis.
- Ist GPT-6 Luna sicher für Firmendaten?
- OpenAI trainiert nicht mit API-Daten, außer du stimmst zu. Protokolle zur Missbrauchsüberwachung werden bis zu 30 Tage aufbewahrt, Objekte der Responses API standardmäßig 30 Tage gespeichert, und Zero Data Retention gibt es für Chat Completions und Responses, aber nicht für Batch. EU-Datenresidenz wird angeboten.
- Was sind die besten Alternativen zu GPT-6 Luna?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind Claude Haiku 5.5, Gemini 3.5 Flash-Lite und GPT-6.1 Sol.
Antworten geprüft am 22. Okt. 2026.