Claude Sonnet 5 vs GPT-5.6 Luna

Selecciona dos modelos para comparar su rendimiento de programación, precios y características.

Puntos clave de la comparación

Nivel de programación: Claude Sonnet 5 tiene un índice de referencia superior al de GPT-5.6 Luna en la configuración de referencia compartida seleccionada (105.06 frente a 104.63, una diferencia de 0.43 puntos). Esto por sí solo no demuestra superioridad general para programar. Niveles editoriales: Claude Sonnet 5 = A; GPT-5.6 Luna = A. Son evaluaciones editoriales independientes y no establecen un orden fiable dentro de un nivel.
Estimación de coste API: 1M in / 200K out tokens: $4.0000 (Claude Sonnet 5) vs $0.4400 (GPT-5.6 Luna).
Métrica Claude Sonnet 5 GPT-5.6 Luna
Coding Index
105.06
104.63
Nivel de programación A A
Precio de Entrada $2/1M $0.2/1M
Precio de Salida $10/1M $1.2/1M
Ventana de Contexto 1M 1.05M

Coding Index

Coding Index · Base de referencia: 100

Claude Sonnet 5 105.06
GPT-5.6 Luna 104.63

Diferencia de índices enteros: 0.43

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. El índice refleja dos pruebas compartidas, no múltiplos de capacidad ni diferencias estadísticamente demostradas.

Veredicto

Ambos modelos comparten nivel editorial. La evidencia no establece un orden fiable dentro del nivel; compárelos en sus propios proyectos.

Comparación de fortalezas y casos de uso

Claude Sonnet 5 Tier A

GPT-5.6 Luna Tier A

Mejor Para
  • •Real-time completions
  • •High-volume inline suggestions
  • •Cost-sensitive workflows
  • •Copilot autocomplete
Fortalezas
  • •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

Pruebas y metodología de clasificación · Claude Sonnet 5

Fuentes contrastadas

Terminal-Bench 4.0 · Claude Code · max: 12.42% · 95% CI ± 3.06%

Artificial Analysis · Claude Sonnet 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort)

Configuración: 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 asigna niveles editoriales según evidencia pública de programación. No son umbrales automáticos del índice ni categorías demostradas estadísticamente. Precio, velocidad, contexto y patrocinio no influyen.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. El índice refleja dos pruebas compartidas, no múltiplos de capacidad ni diferencias estadísticamente demostradas.

Los resultados corresponden a configuraciones concretas. Agentes, razonamiento, herramientas, presupuestos y tareas pueden variar. Índices cercanos no prueban superioridad. B indica una posición relativa entre estos candidatos, no incapacidad para programar.

Datos verificados: 2026-09-10. La fecha de captura no es necesariamente la fecha de evaluación.

GPT-5.6 Luna

Pruebas y metodología de clasificación · GPT-5.6 Luna

Fuentes contrastadas

Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 17.27% · 95% CI ± 2.85%

Artificial Analysis · GPT-5.6 Luna (max)

Configuración: 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 asigna niveles editoriales según evidencia pública de programación. No son umbrales automáticos del índice ni categorías demostradas estadísticamente. Precio, velocidad, contexto y patrocinio no influyen.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. El índice refleja dos pruebas compartidas, no múltiplos de capacidad ni diferencias estadísticamente demostradas.

Los resultados corresponden a configuraciones concretas. Agentes, razonamiento, herramientas, presupuestos y tareas pueden variar. Índices cercanos no prueban superioridad. B indica una posición relativa entre estos candidatos, no incapacidad para programar.

Datos verificados: 2026-09-10. La fecha de captura no es necesariamente la fecha de evaluación.

Los resultados corresponden a configuraciones concretas. Agentes, razonamiento, herramientas, presupuestos y tareas pueden variar. Índices cercanos no prueban superioridad. B indica una posición relativa entre estos candidatos, no incapacidad para programar.

Estimación de coste API

1M input + 200K output (USD):

Claude Sonnet 5: $4.0000

GPT-5.6 Luna: $0.4400

Estimación según canal y franja indicados; DeepSeek usa tarifas punta. No incluye descuentos de caché, herramientas, tramos de contexto largo ni tokens adicionales no contabilizados.

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo es mejor para programar: Claude Sonnet 5 o GPT-5.6 Luna?

Claude Sonnet 5 tiene un índice de referencia superior al de GPT-5.6 Luna en la configuración de referencia compartida seleccionada (105.06 frente a 104.63, una diferencia de 0.43 puntos). Esto por sí solo no demuestra superioridad general para programar. Niveles editoriales: Claude Sonnet 5 = A; GPT-5.6 Luna = A. Son evaluaciones editoriales independientes y no establecen un orden fiable dentro de un nivel.

¿Cómo se comparan los precios de API de Claude Sonnet 5 y GPT-5.6 Luna?

Claude Sonnet 5: $2/1M input, $10/1M output (Precio de OpenRouter); GPT-5.6 Luna: $0.2/1M input, $1.2/1M output (Precio de OpenRouter). 1M input + 200K output (USD): $4.0000 vs $0.4400.

¿Cuáles son los tamaños de contexto de Claude Sonnet 5 y GPT-5.6 Luna?

Claude Sonnet 5 ofrece 1,000,000 tokens y GPT-5.6 Luna ofrece 1,050,000 tokens de contexto.

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