Análisis de velocidad
Latencia medida en todas las ejecuciones de benchmark. P50 (mediana) y P95 (percentil 95) dan una imagen realista de la velocidad de respuesta bajo carga normal y máxima.
Puntuaciones de calidad
Cómo se sitúa este modelo frente al resto del campo en cada categoría de prompts, a partir de un ajuste por pares sobre los mismos prompts. La nota bruta del juez aparece debajo de cada número.
Tasa de victorias por categoría: con qué frecuencia este modelo vence a un modelo medio en un prompt de esa categoría. 50% es la media, no un suspenso. No es un porcentaje de aciertos.
Precios
Lo que pagas por millón de tokens al usar este modelo en Tokonomix, más una estimación para una conversación típica.
Tokens por segundo
Rendimiento en tokens por segundo, derivado de la latencia P50 medida. Más alto es mejor; las fluctuaciones reflejan la carga del lado del proveedor.
Estimado a partir de latencia P50 × 200 tokens de salida — el número absoluto depende de esta suposición; lo que importa es la tendencia.
Capacidades
Disponibilidad
Disponibilidad
Con qué frecuencia responde este modelo cuando lo llamamos — medido en solicitudes reales de API y pruebas en vivo durante los últimos 30 días. Esto es independiente de la calidad: estos números solo indican si el modelo responde, no qué tan buena es la respuesta.
Últimos 7 días
—
Últimos 30 días
100.0%
n=1
Tiempo de respuesta mediano
1,009ms
n=1
Basado en 201 mediciones en los últimos 30 días.
Detalles técnicos
Solo cuentan las llamadas reales a la API y las solicitudes de prueba en vivo — las sondas internas y las ejecuciones de referencia están excluidas.
Las llamadas con una clave API propia (BYOK) están excluidas: esos fallos son específicos de la clave, no una señal de inactividad del modelo.
Las llamadas fallidas NO se incluyen en las puntuaciones de calidad — la calidad se mide solo en respuestas exitosas. Disponibilidad y calidad son señales independientes.
Tiempo de respuesta mediano (p50) en llamadas exitosas con una duración registrada. Los valores atípicos afectan menos a la mediana que a la media.
Total de llamadas (30d)
1
Respuestas OK (30d)
1
Total de llamadas (7d)
0
Respuestas OK (7d)
0
Veredictos del benchmark Tokonomix
Significant capability expansion with tools and multimodal input support
This release represents a major functional evolution for gpt-5.6-luna, introducing seven new capabilities that substantially broaden the model's utility. The additions of tools, vision, and pdf_input transform this from a text-only model into a multimodal system capable of processing images and documents. The inclusion of reasoning capabilities suggests enhanced problem-solving potential, while json_mode, json_schema, and parallel_tools indicate improved structured output handling and efficiency for developer workflows. Prompt caching adds performance optimization for repeated queries. These changes position the model as a more versatile option for complex applications requiring multiple input types and structured interactions. However, without performance benchmark data for this window, it's unclear whether these capability additions come with trade-offs in speed, accuracy, or other metrics that users experienced in the previous baseline. The expansion from a focused text model to a feature-rich multimodal system represents a strategic shift that will appeal to users needing comprehensive AI tooling, though those seeking the simplicity of the previous text-focused approach may need to evaluate whether the added complexity aligns with their use cases.
Calidad
—
Latencia p50
—
Ejecuciones de test
0