Claude Sonnet 5 vs GPT-5.6 Luna
Wählen Sie zwei Modelle aus, um ihre Coding-Leistung, Preise und Funktionen zu vergleichen.
Wichtigste Vergleichspunkte
| Metrik | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| Coding Index | 105.06 | 104.63 |
| Coding-Leistungsgruppe | A | A |
| Eingabepreis | $2/1M | $0.2/1M |
| Ausgabepreis | $10/1M | $1.2/1M |
| Kontextfenster | 1M | 1.05M |
Coding Index
Coding Index · Referenzbasis: 100
Abstand der gerundeten Indizes: 0.43
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Urteil
Beide Modelle gehören zur gleichen redaktionellen Gruppe. Die Daten belegen keine verlässliche Reihenfolge darin; vergleichen Sie anhand eigener Projekte.
Vergleich von Stärken und Einsatzbereichen
Claude Sonnet 5 Tier A
GPT-5.6 Luna Tier A
- •Real-time completions
- •High-volume inline suggestions
- •Cost-sensitive workflows
- •Copilot autocomplete
- •Fast, low-latency code completions
- •Strong quality at a lightweight price point
- •Great for high-volume inline suggestions
- •Excellent cost efficiency for everyday coding
Claude Sonnet 5
Testbelege und Rankingmethode · Claude Sonnet 5
Mehrere Quellen geprüft
Terminal-Bench 4.0 · Claude Code · max: 12.42% · 95% CI ± 3.06%
Artificial Analysis · Claude Sonnet 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)
Testkonfiguration: max
Terminal-Bench 2.1: 80.52% · SciCode: 54.28%
LiveBench · 2026-06-25 · claude-sonnet-5-xhigh-effort
Coding: 80.68% · Agentic Coding: 59.39%
ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.
GPT-5.6 Luna
Testbelege und Rankingmethode · GPT-5.6 Luna
Mehrere Quellen geprüft
Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 17.27% · 95% CI ± 2.85%
Artificial Analysis · GPT-5.6 Luna (max)
Testkonfiguration: max
Terminal-Bench 2.1: 80.90% · SciCode: 53.59%
LiveBench · 2026-06-25 · gpt-5.6-luna-max
Coding: 82.91% · Agentic Coding: 48.43%
ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
API-Kostenschätzung
1M input + 200K output (USD):
Claude Sonnet 5: $4.0000
GPT-5.6 Luna: $0.4400
Schätzung für den angezeigten Anbieter und Zeitraum; DeepSeek nutzt Spitzenpreise. Ohne Cache-Rabatte, Werkzeuggebühren, Langkontextstaffeln und nicht erfasste zusätzliche Tokens.
Häufig gestellte Fragen
Welches Modell eignet sich besser zum Programmieren: Claude Sonnet 5 oder GPT-5.6 Luna?
Claude Sonnet 5 hat in der ausgewählten gemeinsamen Referenzkonfiguration einen höheren Referenzindex als GPT-5.6 Luna (105.06 gegenüber 104.63, 0.43 Punkte Unterschied). Das belegt für sich genommen keine allgemeine Überlegenheit beim Programmieren. Redaktionelle Gruppen: Claude Sonnet 5 = A; GPT-5.6 Luna = A. Dies sind getrennte redaktionelle Bewertungen und keine verlässliche Reihenfolge innerhalb einer Gruppe.
Wie vergleichen sich die API-Preise von Claude Sonnet 5 und GPT-5.6 Luna?
Claude Sonnet 5: $2/1M input, $10/1M output (OpenRouter-Preis); GPT-5.6 Luna: $0.2/1M input, $1.2/1M output (OpenRouter-Preis). 1M input + 200K output (USD): $4.0000 vs $0.4400.
Wie groß sind die Kontextfenster von Claude Sonnet 5 und GPT-5.6 Luna?
Claude Sonnet 5 bietet 1,000,000 Tokens, GPT-5.6 Luna bietet 1,050,000 Tokens.