Claude Sonnet 5 vs GPT-5.6 Luna

Sélectionnez deux modèles pour comparer leurs performances de programmation, prix et fonctionnalités.

Points clés de la comparaison

Niveau de programmation: Claude Sonnet 5 a un indice de référence plus élevé que GPT-5.6 Luna dans la configuration de référence commune sélectionnée (105.06 contre 104.63, soit 0.43 points). Cela n’établit pas à lui seul une supériorité générale en programmation. Niveaux éditoriaux : Claude Sonnet 5 = A ; GPT-5.6 Luna = A. Ce sont des évaluations éditoriales distinctes, sans ordre fiable établi au sein d’un niveau.
Estimation du coût API: 1M in / 200K out tokens: $4.0000 (Claude Sonnet 5) vs $0.4400 (GPT-5.6 Luna).
Métrique Claude Sonnet 5 GPT-5.6 Luna
Coding Index
105.06
104.63
Niveau de programmation A A
Prix d'Entrée $2/1M $0.2/1M
Prix de Sortie $10/1M $1.2/1M
Fenêtre de Contexte 1M 1.05M

Coding Index

Coding Index · Référence: 100

Claude Sonnet 5 105.06
GPT-5.6 Luna 104.63

Écart entre indices entiers: 0.43

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. L’indice reflète deux tests communs, pas un rapport de capacité ni un écart statistiquement établi.

Verdict

Les deux modèles partagent le même niveau éditorial. Les données ne permettent pas un ordre fiable au sein du niveau ; comparez-les sur vos projets.

Comparaison des forces et cas d'usage

Claude Sonnet 5 Tier A

GPT-5.6 Luna Tier A

Meilleur Pour
  • •Real-time completions
  • •High-volume inline suggestions
  • •Cost-sensitive workflows
  • •Copilot autocomplete
Forces
  • •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

Tarif OpenRouter 2026-10-11
Évaluations et méthode de classement · Claude Sonnet 5

Sources recoupées

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

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

Configuration: 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 attribue des niveaux éditoriaux à partir des évaluations publiques de programmation. Ce ne sont ni des seuils automatiques de l’indice ni des catégories prouvées statistiquement. Prix, vitesse, contexte et parrainage n’interviennent pas.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. L’indice reflète deux tests communs, pas un rapport de capacité ni un écart statistiquement établi.

Les résultats correspondent à des configurations précises. Agents, raisonnement, outils, budgets et tâches peuvent varier. Des indices proches ne prouvent pas une supériorité. B indique une position relative parmi ces candidats, pas une incapacité à coder.

Données vérifiées: 2026-09-10. La date de collecte n’est pas forcément celle de l’évaluation.

GPT-5.6 Luna

Tarif OpenRouter 2026-10-11
Évaluations et méthode de classement · GPT-5.6 Luna

Sources recoupées

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

Artificial Analysis · GPT-5.6 Luna (max)

Configuration: 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 attribue des niveaux éditoriaux à partir des évaluations publiques de programmation. Ce ne sont ni des seuils automatiques de l’indice ni des catégories prouvées statistiquement. Prix, vitesse, contexte et parrainage n’interviennent pas.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. L’indice reflète deux tests communs, pas un rapport de capacité ni un écart statistiquement établi.

Les résultats correspondent à des configurations précises. Agents, raisonnement, outils, budgets et tâches peuvent varier. Des indices proches ne prouvent pas une supériorité. B indique une position relative parmi ces candidats, pas une incapacité à coder.

Données vérifiées: 2026-09-10. La date de collecte n’est pas forcément celle de l’évaluation.

Les résultats correspondent à des configurations précises. Agents, raisonnement, outils, budgets et tâches peuvent varier. Des indices proches ne prouvent pas une supériorité. B indique une position relative parmi ces candidats, pas une incapacité à coder.

Estimation du coût API

1M input + 200K output (USD):

Claude Sonnet 5: $4.0000

GPT-5.6 Luna: $0.4400

Estimation selon le canal et la plage horaire affichés ; DeepSeek utilise le tarif de pointe. Hors remises de cache, outils, paliers de contexte long et tokens supplémentaires non comptés.

Foire aux questions

Quel modèle convient le mieux au code : Claude Sonnet 5 ou GPT-5.6 Luna ?

Claude Sonnet 5 a un indice de référence plus élevé que GPT-5.6 Luna dans la configuration de référence commune sélectionnée (105.06 contre 104.63, soit 0.43 points). Cela n’établit pas à lui seul une supériorité générale en programmation. Niveaux éditoriaux : Claude Sonnet 5 = A ; GPT-5.6 Luna = A. Ce sont des évaluations éditoriales distinctes, sans ordre fiable établi au sein d’un niveau.

Comment comparer les tarifs API de Claude Sonnet 5 et GPT-5.6 Luna ?

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

Quelles sont les fenêtres de contexte de Claude Sonnet 5 et GPT-5.6 Luna ?

Claude Sonnet 5 offre 1,000,000 tokens et GPT-5.6 Luna offre 1,050,000 tokens.

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