OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro

OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro est un LLM publié par OpenAI le 9 juillet 2026. Il associe une fenêtre de contexte particulièrement étendue de 1 050 000 tokens à des connaissances arrêtées au 16 février 2026.

OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro est un LLM publié par OpenAI le 9 juillet 2026. Il associe une fenêtre de contexte particulièrement étendue de 1 050 000 tokens à des connaissances arrêtées au 16 février 2026.

Son positionnement repose aussi sur un tarif très économique, inférieur de 50% à la moyenne des LLM similaires et environ 5,5 fois moins élevé que celui des modèles frontière. Les évaluations Benchable le distinguent surtout en connaissances générales, avec de solides résultats en programmation et en raisonnement.

Caractéristiques

CaractéristiqueValeur
TypeGrand modèle de langage (LLM)
ÉditeurOpenAI
Date de sortie9 juillet 2026
Connaissances jusqu'à2026-02-16
Multimodaloui
Fenêtre de contexte1 050 000 tokens (≈ 1,1 M)
Modalités (entrée → sortie)file,image,text → text

Performances (benchmarks)

BenchmarkScoreRang (LLM)SourceFiabilité
Benchable : General Knowledge (Baseline)100,0 %1ᵉ / 254benchable✅ Mesuré
Benchable : Ethics (Baseline)99,0 %116ᵉ / 252benchable✅ Mesuré
Benchable : Hallucinations (Baseline)98,0 %71ᵉ / 234benchable✅ Mesuré
Benchable : Email Classification (Baseline)98,0 %90ᵉ / 258benchable✅ Mesuré
Benchable : Coding (Baseline)95,0 %25ᵉ / 253benchable✅ Mesuré
Benchable : Reasoning (Baseline)94,0 %68ᵉ / 245benchable✅ Mesuré
Benchable : Mathematics (Baseline)94,0 %44ᵉ / 224benchable✅ Mesuré
Benchable : Instruction Following (Baseline)86,9 %25ᵉ / 256benchable✅ Mesuré

Comment se situe-t-il ?

Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles sur chaque dimension évaluée, et à ses voisins de classement.

Benchable : General Knowledge (Baseline)

▶ GPT-5.6 Luna Pro100 %

Benchable : Ethics (Baseline)

▶ GPT-5.6 Luna Pro99 %
uncensored99 %

Tarifs

FournisseurEntrée / 1MSortie / 1MCache lecture / 1M
OpenAI1 $6 $0,1 $

Prix en dollars US par million de tokens.

Sa tarification se situe 50 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 5,5 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).

Coût & vitesse agentiques

IndicateurValeur
Coût moyen par benchmark — Benchable0,38 $
Latence moyenne par benchmark — Benchable4 min 27 s

Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.

Notre analyse

Forces. GPT-5.6 Luna Pro occupe la première place du benchmark General Knowledge (Baseline), au sein du top 10 évalué. Coding (Baseline) le situe également dans le haut du classement, tandis que Reasoning (Baseline) confirme de bonnes capacités de raisonnement, malgré une position moins dominante. Sa fenêtre de 1 050 000 tokens constitue un autre trait distinctif pour les traitements nécessitant un contexte très volumineux. Cette combinaison reste accessible à partir de 1 $ par million de tokens en entrée et 6 $ en sortie, un niveau très économique face aux LLM similaires et aux modèles frontière.

Limites et points d'attention. Les scores bruts élevés ne correspondent pas toujours à un classement de premier plan. Ethics (Baseline) se situe dans la seconde moitié du comparatif, tandis que Email Classification (Baseline) reste en retrait par rapport aux meilleurs modèles évalués. Hallucinations (Baseline) et Reasoning (Baseline) occupent des positions intermédiaires, ce qui nuance l’excellence observée en connaissances générales. GPT-5.6 Luna Pro convient surtout aux usages combinant grand contexte, connaissances générales, programmation et forte contrainte budgétaire.


Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · Benchable.ai (benchable.ai).