openai/gpt-5.6-luna| Proveedor | Entrada, $ por 1M | Salida, $ por 1M | En nuestros datos desde |
|---|---|---|---|
| opencode-go | $0,1 | $0,6 | 31 jul. 2026 |
| OpenRouter | $0,1 | $0,6 | 31 jul. 2026 |
| Azure Cognitive Services | $0,2 | $1,2 | 31 jul. 2026 |
| CrossModel | $0,2 | $1,2 | 1 ago. 2026 |
| LLM Gateway | $0,2 | $1,2 | 1 ago. 2026 |
Microsoft Foundry
gpt-5.6-luna
|
$0,2 | $1,2 | 31 jul. 2026 |
| OpenAI | $0,2 | $1,2 | 31 jul. 2026 |
| OpenCode Zen | $0,2 | $1,2 | 31 jul. 2026 |
| Vercel | $0,2 | $1,2 | 31 jul. 2026 |
| bedrock_mantle | $0,22 | $1,32 | 31 jul. 2026 |
| Amazon Bedrock | $0,22 | $1,32 | 31 jul. 2026 |
| routing-run | $0,7 | $4,2 | 31 jul. 2026 |
| Merge Gateway | $0,75 | $4,5 | 31 jul. 2026 |
| vivgrid | $1 | $6 | 31 jul. 2026 |
| ai-router | $1 | $6 | 31 jul. 2026 |
| ofox | $1 | $6 | 31 jul. 2026 |
| AIHubMix | $1 | $6 | 31 jul. 2026 |
| Abacus.AI | $1 | $6 | 31 jul. 2026 |
| Cloudflare AI Gateway | $1 | $6 | 31 jul. 2026 |
| Databricks | $1 | $6 | 31 jul. 2026 |
| GitHub Copilot | $1 | $6 | 31 jul. 2026 |
Microsoft Foundry
azure/gpt-5.6-luna
|
$1 | $6 | 31 jul. 2026 |
| ZenMux | $1 | $6 | 31 jul. 2026 |
Microsoft Foundry
azure/eu/gpt-5.6-luna
|
$1,1 | $6,6 | 31 jul. 2026 |
Se muestra solo la tarifa base y solo precios por token. Las tarifas por lotes, reducidas o en caché, así como los precios por imagen o por segundo de vídeo, no entran en esta tabla: no se pueden poner en la misma columna que un precio por millón de tokens.
Un mismo proveedor aparece varias veces si vende este modelo con identificadores distintos y a precios distintos, por ejemplo con distinta precisión de pesos. El identificador se indica junto al nombre. Las ofertas idénticas llegadas de dos fuentes con grafías distintas se unen en una sola fila.
La fecha de la última columna es el día en que este precio entró por primera vez en nuestra recogida. El precio puede ser más antiguo: antes de ese día simplemente no lo registrábamos. Desde entonces no ha cambiado; si no, en su lugar habría una fila nueva con una fecha nueva.
| Conjunto de tareas | Resultado | Condiciones de ejecución | Medido por |
|---|---|---|---|
| Arena Score, desarrollo web | 1.522,94 1.512–1.534 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score, preguntas expertas | 1.480,28 1.460–1.500 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score, programación | 1.471,79 1.460–1.484 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score, consultas difíciles | 1.452,94 1.445–1.461 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score, matemáticas | 1.450,15 1.421–1.479 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score en inglés | 1.445,19 1.435–1.455 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score, seguimiento de instrucciones | 1.441,56 1.430–1.453 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score, consultas largas | 1.439,65 1.430–1.450 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score, diálogo de varios turnos | 1.438,94 1.423–1.454 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score en español | 1.431,67 1.393–1.471 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score en francés | 1.430,38 1.396–1.465 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score, general | 1.429,21 1.422–1.436 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score en ruso | 1.421,72 1.402–1.442 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score, escritura creativa | 1.403,67 1.388–1.419 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score, comprensión de esquemas | 1.267,95 1.243–1.293 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score, reconocimiento de texto en imagen | 1.259,21 1.244–1.275 | esfuerzo: xhigh | — |
| Arena Score, trabajo con imágenes | 1.248,77 1.235–1.262 | esfuerzo: xhigh | — |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpiada | 98,33 % | esfuerzo: max · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| GPQA Diamond — preguntas de nivel de posgrado | 88,81 % | esfuerzo: max · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| ARC-AGI — generalización a patrones nuevos | 88 % | esfuerzo: max · con andamiaje ajustado | https://arcprize.org/leaderboard |
| FrontierMath, niveles 1–3 | 82,11 % | esfuerzo: max | Epoch evaluations |
| FrontierMath, nivel 4 — problemas de investigación | 60,98 % | esfuerzo: max | Epoch evaluations |
| WeirdML — tareas inusuales de aprendizaje automático | 60,86 % | esfuerzo: high | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| ARC-AGI-2 | 59,54 % | esfuerzo: max | — |
| SimpleQA Verified — exactitud factual | 41,7 % | esfuerzo: max | Epoch evaluations |
| FrontierCode — parches aptos para integrarse en un proyecto | 39,8 % | — | https://cognition.com/frontiercode |
| Problemas de ajedrez | 36,87 % | esfuerzo: max | Epoch evaluations |
| SimpleBench — preguntas con trampa | 36,16 % | — | SimpleBench Leaderboard |
| CritPt — problemas de física | 20,6 % | esfuerzo: max | — |
| Arena Score, tareas de agente | 0,04 0–0 | esfuerzo: xhigh | — |