OpenAILLM-Duell

GPT-6 Astravs.GPT-6 Luna

Lohnt sich der Aufpreis?

GPT-6 Astra schneidet besser als GPT-6 Luna ab, aber kostet 100-mal so viel.

GPT-6 Astra vorn

LeistungGesamtindex, 100 Punkte = Durchschnitt

121,3

GPT-6 Astra

Platz 6

96,3

GPT-6 Luna

Platz 35

GPT-6 Luna schneller

TempoToken pro Sekunde

GPT-6 Astra

101

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna günstiger

Preis$ je 1 Mio. Token

20 $

GPT-6 Astra

0,20 $

GPT-6 Luna

GPT-6 Astra beliebter

Beliebtheit0 bis 100

GPT-6 Astra

Platz 1 von 785

GPT-6 Luna

Platz 30 von 785

Ab 272.000 Token im Kontext kostet GPT-6 Astra mehr: 20 $ Eingabe und 75 $ Ausgabe je 1 Mio. Token. Ab 272.000 Token im Kontext kostet GPT-6 Luna mehr: 0,20 $ Eingabe und 0,75 $ Ausgabe je 1 Mio. Token.

Nimm GPT-6 Astra für

SucheWissenAllgemeinSchlussfolgernMultimodalProgrammierenMathematikGesundheitRechtAgentenFinanzen

Nimm GPT-6 Luna für

Kein klarer Vorteil

Wo liegt der Unterschied?

Stärken im Überblick

GPT-6 AstraGPT-6 LunaMedian aller Modelle mit Platz

ProgrammierenGPT-6 Astra vorn

GPT-6 Astra124,3Platz 3

GPT-6 Luna97,5Platz 35

Median aller Modelle mit Platz84,1

95-%-Bereich: GPT-6 Astra 116,1 bis 132,6, GPT-6 Luna 94,5 bis 100,5.

BereichGPT-6 AstraGPT-6 Luna

Dieselben Werte und Urteile wie die Balken darunter. Im Ausschnitt beginnt das Netz bei 80 Punkten, knapp unter dem schwächsten Wert der beiden Modelle; der Durchschnitt der Referenzgruppe liegt bei 100.

GPT-6 Astra liegt in 10 von 10 Bereichen vorn, GPT-6 Luna in keinem.

GPT-6 Astra vorn: 10

Bereiche im Gesamtindex

WissenGPT-6 Astra +37126,2 zu 89,2

AllgemeinGPT-6 Astra +32126,4 zu 94,4

SchlussfolgernGPT-6 Astra +29126,5 zu 97,8

MultimodalGPT-6 Astra +27119,0 zu 92,0

ProgrammierenGPT-6 Astra +27124,3 zu 97,5

MathematikGPT-6 Astra +21126,2 zu 105,5

AgentenGPT-6 Astra +14113,1 zu 99,5

Fachgebiete

GesundheitGPT-6 Astra +21115,9 zu 95,2

RechtGPT-6 Astra +20110,4 zu 90,7

FinanzenGPT-6 Astra +10108,1 zu 98,3

Die Balkenlänge zeigt den Abstand in Indexpunkten (volle Breite 15 Punkte, eine Standardabweichung der Referenzgruppe). Voll heißt sicher vorn, schraffiert noch nicht sicher, ein dünner grauer Balken gleichauf.

4 weitere Bereiche anzeigen, die nicht zum Gesamtindex zählen

SucheGPT-6 Astra +39122,7 zu 83,3

Cybersicherheitzu wenig Daten112,4 zu 101,8

Produktivitätnur GPT-6 Luna mit Wertung

Bildungnur GPT-6 Luna mit Wertung

GPT-6 Astra gegen GPT-6 Luna auf gleicher Stufe

Beide Modelle auf denselben Stufen gemessen. So zeigt sich, ob ein Vorsprung vom Modell kommt oder nur von mehr Rechenaufwand.

lowGPT-6 Astra vorn

GPT-6 Astra 110,7 gegen GPT-6 Luna 65,2 · Abstand 48,6 · Testreihen 11

mediumGPT-6 Astra vorn

GPT-6 Astra 116,6 gegen GPT-6 Luna 82,4 · Abstand 37,7 · Testreihen 11

highGPT-6 Astra vorn

GPT-6 Astra 119,6 gegen GPT-6 Luna 87,1 · Abstand 35,7 · Testreihen 11

xhighGPT-6 Astra vorn

GPT-6 Astra 120,3 gegen GPT-6 Luna 90,6 · Abstand 32,6 · Testreihen 11

maxGPT-6 Astra vorn

GPT-6 Astra 121,3 gegen GPT-6 Luna 96,3 · Abstand 24,8 · Testreihen 13

Gesamtindex (max gegen max)GPT-6 Astra vorn

GPT-6 Astra 121,3 gegen GPT-6 Luna 96,3

Stufe	GPT-6 Astra	GPT-6 Luna	Abstand	Urteil	Testreihen
low	110,7	65,2	48,6	GPT-6 Astra vorn	11
medium	116,6	82,4	37,7	GPT-6 Astra vorn	11
high	119,6	87,1	35,7	GPT-6 Astra vorn	11
xhigh	120,3	90,6	32,6	GPT-6 Astra vorn	11
max	121,3	96,3	24,8	GPT-6 Astra vorn	13
Gesamtindex (max gegen max)	121,3	96,3	25,1	GPT-6 Astra vorn

Abstand und Urteil vergleichen nur die Testreihen von Artificial Analysis, in denen beide Modelle auf dieser Stufe gemessen sind. Gleichauf unter 3 Punkten, vorn erst bei einem Abstand über zwei Standardfehlern. Die Einzelwerte stützen sich auf alle Testreihen des jeweiligen Modells, deshalb weicht ihre Differenz vom Abstand ab.

Welches Modell für welche Aufgabe?

Alltagsaufgaben, übersetzt aus den Bereichswerten oben. Jede Zeile nennt die Werte, auf denen sie beruht.

AufgabeBesser geeignetberuht auf

Code schreiben und Fehler findenGPT-6 AstraProgrammieren 124,3 zu 97,5

Mathe und DatenanalyseGPT-6 AstraMathematik 126,2 zu 105,5, Schlussfolgern 126,5 zu 97,8

Fakten und RechercheGPT-6 AstraWissen 126,2 zu 89,2, Suche 122,7 zu 83,3

Agenten und WorkflowsGPT-6 AstraAgenten 113,1 zu 99,5

Schnelle Antworten im ChatGPT-6 Luna43 zu 101 Token pro Sekunde

SicherheitsanalysenoffenCybersicherheit 112,4 zu 101,8 (zu wenig Daten)

Viele Anfragen, kleines BudgetGPT-6 Luna20 $ zu 0,20 $ je 1 Mio. Token

Finanz-, Rechts- und MedizintexteGPT-6 AstraFinanzen 108,1 zu 98,3, Recht 110,4 zu 90,7, Gesundheit 115,9 zu 95,2

Bilder, Screenshots und PDFsGPT-6 AstraMultimodal 119,0 zu 92,0

Selbst ansehen: gleicher Auftrag, ein Versuch

Derselbe Prompt für beide Modelle. Gezeigt wird der neueste Versuch ohne Nachbesserung; er zählt nicht zum Gesamtindex.

Pelikan auf dem Fahrrad

Auftrag (englisches Original)

Generate an SVG of a pelican riding a bicycle

Ursprung der Aufgabe: Simon Willison

GPT-6 Astra

07.09.2026 · 142 s · 0,20 $

Testdetails

Datum des Testlaufs: 07.09.2026
API-Anbieter: openrouter
Angefragtes API-Modell: openai/gpt-6-astra
Reasoning-Einstellung: high
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ausgabe-Token: 3.966 Token
Kosten des Versuchs: 0,1985 $
Antwortzeit: 141,7 s
API-Modell laut Antwort: openai/gpt-6-astra
Festgelegter Endpunkt: OpenAI | openai/gpt-6-astra-20260903
Temperatur: Anbieterstandard
Testprotokoll: community-visual-tests-v1
Technische Prüfung: Bestanden, keine Qualitätsbewertung

Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.

GPT-6 Luna

01.10.2026 · 47 s · 0,0022 $

Testdetails

Datum des Testlaufs: 01.10.2026
API-Anbieter: openrouter
Angefragtes API-Modell: openai/gpt-6-luna
Reasoning-Einstellung: high
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ausgabe-Token: 4.493 Token
Kosten des Versuchs: 0,0022 $
Antwortzeit: 46,7 s
API-Modell laut Antwort: openai/gpt-6-luna
Festgelegter Endpunkt: OpenAI | openai/gpt-6-luna-20260922
Temperatur: Anbieterstandard
Testprotokoll: community-visual-tests-v1
Technische Prüfung: Bestanden, keine Qualitätsbewertung

Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.

SVG-Kurztest

Ein SVG-Auftrag mit denselben festen Einstellungen für alle Modelle, ohne verdecktes Nachdenken.

Auftrag

Gib nur ein eigenständiges SVG eines Pelikans zurück, der Fahrrad fährt. Verwende viewBox „0 0 800 600“, einfache Formen, zwei deutlich sichtbare Räder und einen erkennbaren Pelikan mit langem Schnabel. Höchstens 30 SVG-Elemente und 1.800 Zeichen. Kein Markdown, keine Erklärungen, Kommentare, Skripte, Animationen, CSS oder externen Ressourcen.

Englischer Original-Auftrag

Return only one standalone SVG of a pelican riding a bicycle. Use viewBox="0 0 800 600", simple shapes, two clearly visible wheels and a recognizable pelican with a long beak. At most 30 SVG elements and 1800 characters. No Markdown, explanations, comments, scripts, animation, CSS or external resources.

GPT-6 Astra

In dieser Runde nicht verfügbar

GPT-6 Luna

In dieser Runde nicht verfügbar

GPT-6 Astra und GPT-6 Luna im Gesamtindex

Alle Modelle mit Platz im Gesamtindex, beide Modelle dieses Vergleichs hervorgehoben. Weitere Modelle kannst du dazunehmen oder ausblenden.

Gesamtindex (Gradually Meta-Score v4)

20 von 92 Modellen

4 Modelle dieser Auswahl sind im Gesamtindex mit einer niedrigeren Reasoning-Stufe als max gemessen. Gestrichelte Säule: niedrigere Reasoning-Stufe als die Spitze.

Claude Opus 5.5max126,1

Gemini 4 Carbonhigh125,8

Claude Fable 5.1max123,8

Claude Sonnet 5.5max122,8

Gemini 4 Argonhigh122,3

GPT-6 Astramax121,3

GPT-6.1 Solmax119,2

Muse Wonder Fullmax118,3

Claude Opus 5max117,2

Muse Wondermax113,4

Kimi K3.1 Promax112,9

Claude Fable 5max112,5

GPT-6 Solmax110,5

GPT-5.6 Solmax108,7

Muse Spark 1.3max107,4

Gemini 3.7 Flashhigh107,1

DeepSeek V4.1 Flash 1017max106,6

Gemini 3.8 Flashhigh106,5

GPT-6.1 Terramax105,3

GPT-6 Lunamax96,3

Claude Opus 5.5

Gemini 4 Carbon

Claude Fable 5.1

Claude Sonnet 5.5

Gemini 4 Argon

GPT-6 Astra

GPT-6.1 Sol

Muse Wonder Full

Claude Opus 5

Muse Wonder

Kimi K3.1 Pro

Claude Fable 5

GPT-6 Sol

GPT-5.6 Sol

Muse Spark 1.3

Gemini 3.7 Flash

DeepSeek V4.1 Flash 1017

Gemini 3.8 Flash

GPT-6.1 Terra

GPT-6 Luna

Beliebtheit im Vergleich

Wie oft die Modelle gesucht, genutzt und erwähnt werden, auf einer Skala von 0 bis 100.

GPT-6 Astra ist beliebter als GPT-6 Luna: 83 zu 60 von 100.

Zeitlicher Verlauf

Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 7. November 2026

GPT-6 AstraGPT-6 Luna

Alle Daten im Vergleich

Der bessere Wert ist fett. Beim Gesamtindex nur, wenn der Abstand klar ist.

Kennzahl	GPT-6 Astra	GPT-6 Luna
Leistung
GesamtindexPunkte, 100 = Durchschnitt der Referenzgruppe, höher ist besser	121,3	96,3
Platz	Platz 6 von 92	Platz 35 von 92
Preis je 1 Mio. Token
Eingabewas du schickst	10 $über 272.000 Token: 20 $	0,10 $über 272.000 Token: 0,20 $
Ausgabewas das Modell schreibt	50 $über 272.000 Token: 75 $	0,50 $über 272.000 Token: 0,75 $
Kosten je Aufgabe (eigene Tests)Durchschnitt aus 3 Aufgaben des ursprünglichen Testprotokolls, die beide Modelle bestanden haben (ohne SVG-Kurztest)	0,26 $	0,003 $
Tempo
Token pro Sekunde	43	101
Beliebtheit
BeliebtheitSuche, Nutzung und Erwähnungen, 0 bis 100	83Platz 1 von 785	60Platz 30 von 785
Technik
Kontextfensterwie viel Text das Modell auf einmal liest	1,05 Mio. Token≈ 1.580 A4-Seiten	1,05 Mio. Token≈ 1.580 A4-Seiten
Wissensstand	30.04.2026	18.05.2026
Veröffentlicht	03.09.2026	22.09.2026
Verfügbarkeit	Eingeschränkter Zugang	Aktiv
Offene Gewichte	nein	nein

Preise ohne Rabatte für Zwischenspeicher und Stapelverarbeitung · Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis

Gibt es eine bessere Wahl?

So günstig wie GPT-6 LunaClaude Haiku 5.5

Gesamtindex 103,4, Platz 200,10 $ Eingabe und 0,50 $ Ausgabe je 1 Mio. Token

GPT-6 Astra vs. Claude Haiku 5.5

Bestes Modell im GesamtindexClaude Opus 5.5

Gesamtindex 126,1, Platz 14 $ Eingabe und 20 $ Ausgabe je 1 Mio. Token

GPT-6 Astra vs. Claude Opus 5.5

Gemeinsame Benchmarks

Einzelwerte aus derselben Benchmark-Version, Aufgabe und Messgröße. Fett ist ein Wert nur bei gleichem Testaufbau und klarem Abstand.

A: GPT-6 AstraB: GPT-6 Luna

AA-AnalystAgentOverall · höher ist besser51,2 %43,8 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

AA-BriefcaseOverall · höher ist besser1.568,6 elo1.337,1 eloArtificial AnalysisStand 07.11.2026

AA-OmniscienceOverall · höher ist besser42,433 Punkte-8,267 PunkteArtificial AnalysisStand 07.11.2026

AA-Omniscience AccuracyOverall · höher ist besser61,6 %39,6 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

AA-Omniscience Hallucination RateOverall · niedriger ist besser49,8 %79,3 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

AutomationBench-AAOverall · höher ist besser68,5 %53,2 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

BioMysteryBenchOverall · höher ist besser79,3 %61,5 %Vals AIStand 05.11.2026

Code MigrationOverall · höher ist besser67,7 %42,6 %Vals AIStand 29.10.2026

Code Migration v1.1Overall · höher ist besser80,6 %46,7 %Vals AIStand 30.10.2026

CritPt v2 (Hard Subset)Overall · höher ist besser70,5 %42,5 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

54 weitere Benchmarks anzeigen

CyberBench v1.1Overall · höher ist besser41,1 %76,3 %Vals AIStand 05.11.2026

EMBOverall · höher ist besser71,7 %68,5 %Vals AIStand 20.10.2026

EMB v1.1Overall · höher ist besser72,7 %70,0 %Vals AIStand 05.11.2026

Finance Agent (v2)Overall · höher ist besser53,5 %49,9 %Vals AIStand 29.10.2026

Finance Agent v2.1Overall · höher ist besser60,4 %56,8 %Vals AIStand 05.11.2026

FrontierCodeOverall · höher ist besser42,4 %25,2 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

FrontierCode 1.1 MainOverall · höher ist besser47,0 %41,9 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

GDP.pdfOverall · höher ist besser31,0 %22,8 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

GDPval-AAOverall · höher ist besser1.583,7 elo1.444,5 eloArtificial AnalysisStand 07.11.2026

HLAB-Vals-1.1Overall · Task fully resolved · höher ist besser7,1 %4,2 %Vals AIStand 05.11.2026

HLE-DiamondOverall · höher ist besser63,8 %22,2 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

ImmigrationOverall · höher ist besser67,7 %62,5 %Vals AIStand 28.10.2026

IOIOverall · höher ist besser100,0 %55,6 %Vals AIStand 29.10.2026

Legal Research BenchOverall · All-pass · höher ist besser39,4 %30,3 %Vals AIStand 05.11.2026

LMArena Code Arena WebDevOverall · höher ist besser1.7731.579LMArenaStand 28.10.2026

LMArena SearchOverall · höher ist besser1.2341.160LMArenaStand 13.10.2026

LMArena Text, Style ControlOverall · höher ist besser1.4761.441LMArenaStand 28.10.2026

LMArena Vision, Style ControlOverall · höher ist besser1.2851.240LMArenaStand 19.10.2026

MedCodeOverall · höher ist besser48,5 %44,7 %Vals AIStand 29.10.2026

MedScribeOverall · höher ist besser87,9 %83,7 %Vals AIStand 29.10.2026

MMMU-ProOverall · höher ist besser86,9 %79,7 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

MysteryMechanismOverall · höher ist besser53,2 %19,4 %Vals AIStand 29.10.2026

ProgramBenchOverall · höher ist besser5,5 %0,5 %Vals AIStand 05.11.2026

ProofBench v1.1Overall · höher ist besser99 %64 %Vals AIStand 29.10.2026

SRE BenchOverall · höher ist besser56,9 %2,7 %Vals AIStand 05.11.2026

SWE-bench MultimodalOverall · höher ist besser43,3 %37,5 %Vals AIStand 05.11.2026

Tax Agent BenchOverall · höher ist besser20,7 %19,9 %Vals AIStand 05.11.2026

Terminal-BenchOverall · höher ist besser59,1 %12,6 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

Terminal-Bench 4.0Overall · höher ist besser59,6 %13,6 %Vals AIStand 05.11.2026

Terminal-Bench-ScienceOverall · höher ist besser62,9 %4,3 %Vals AIStand 05.11.2026

Terminal-Bench-ScienceOverall · höher ist besser63,3 %8,6 %Artificial AnalysisStand 07.11.2026

Vals Finance IndexOverall · höher ist besser55,6 %53,1 %Vals AIStand 05.11.2026

Vals IndexOverall · höher ist besser65,0 %52,3 %Vals AIStand 05.11.2026

Vals Legal IndexOverall · höher ist besser68,4 %62,2 %Vals AIStand 05.11.2026

Vals Router IndexFull Index · höher ist besser65,0 %52,3 %Vals AIStand 03.11.2026

Vals Science IndexOverall · höher ist besser65,1 %28,4 %Vals AIStand 25.10.2026

Vibe Code Bench v1.1Overall · höher ist besser89,6 %81,6 %Vals AIStand 05.11.2026

BioMysteryBenchHard · höher ist besser37,3 %17,6 %Vals AIStand 05.11.2026

Code MigrationCLI · höher ist besser67,5 %37,2 %Vals AIStand 29.10.2026

Code Migration v1.1CLI · höher ist besser76,4 %44,3 %Vals AIStand 30.10.2026

CyberBench v1.1Patch · höher ist besser82,1 %87,5 %Vals AIStand 05.11.2026

EMBComps · höher ist besser78,0 %70,5 %Vals AIStand 20.10.2026

EMB v1.1Comps · höher ist besser76,5 %69,7 %Vals AIStand 05.11.2026

Finance Agent (v2)Adjustments · höher ist besser48,3 %49,8 %Vals AIStand 29.10.2026

Finance Agent v2.1Adjustments · höher ist besser58,1 %56,3 %Vals AIStand 05.11.2026

HLAB-Vals-1.1Antitrust Competition · Criteria passed · höher ist besser91,3 %84,2 %Vals AIStand 05.11.2026

ImmigrationAll-Pass · höher ist besser22,1 %16,4 %Vals AIStand 28.10.2026

IOIIOI 2024 · höher ist besser100,0 %69,3 %Vals AIStand 29.10.2026

Legal Research BenchAdministrative / Regulatory · All-pass · höher ist besser53,0 %37,9 %Vals AIStand 05.11.2026

LMArena Code Arena WebDevHTML development · höher ist besser1.7851.595LMArenaStand 28.10.2026

LMArena Text, Style ControlBusiness, management and finance · höher ist besser1.4731.441LMArenaStand 28.10.2026

LMArena Vision, Style ControlChinese · höher ist besser1.3581.292LMArenaStand 19.10.2026

ProgramBenchAlmost Resolved · höher ist besser50 %8 %Vals AIStand 05.11.2026

SRE BenchCapability Score · höher ist besser63,9 %11,1 %Vals AIStand 05.11.2026

Weitere Vergleiche

Vergleiche GPT-6 Astra und GPT-6 Luna mit den Modellen, die am häufigsten mit ihnen verglichen werden.

GPT-6 Astravs.GPT-6 Luna

Nimm GPT-6 Astra für

Nimm GPT-6 Luna für

Wo liegt der Unterschied?

Stärken im Überblick

GPT-6 Astra gegen GPT-6 Luna auf gleicher Stufe

Welches Modell für welche Aufgabe?

Selbst ansehen: gleicher Auftrag, ein Versuch

Pelikan auf dem Fahrrad

SVG-Kurztest

GPT-6 Astra

GPT-6 Luna

GPT-6 Astra und GPT-6 Luna im Gesamtindex

Gesamtindex (Gradually Meta-Score v4)

Beliebtheit im Vergleich

Zeitlicher Verlauf

Alle Daten im Vergleich

Gibt es eine bessere Wahl?

Gemeinsame Benchmarks

Weitere Vergleiche

Anderes Duell vergleichen

Vorgänger und Nachfolger

Die beliebtesten Vergleiche