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
968ms
n=1
Basado en 137 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
gpt-5.6-terra adds multimodal features without benchmark data
OpenAI has updated gpt-5.6-terra with significant new capabilities including tools, vision, JSON mode, PDF input, reasoning, JSON schema support, parallel tools, and prompt caching. However, no benchmark performance data is available for this evaluation window, making it impossible to assess actual performance across standard metrics. The previous window showed strong results, but without current measurements, users cannot determine whether these new features have impacted core performance on tasks like coding, mathematics, reasoning, or multilingual understanding. The addition of vision and PDF input expands the model's input modalities beyond text, while tools and parallel tools support suggests enhanced function calling capabilities. JSON mode and JSON schema indicate improved structured output handling. The reasoning capability hints at potential chain-of-thought or similar features, though specifics remain unclear without documentation. Prompt caching may improve cost efficiency for repeated queries. Until benchmark results become available, users should rely on previous performance data while testing new capabilities in their specific use cases. The lack of current metrics prevents any definitive assessment of whether performance has improved, degraded, or remained stable across the model's expanded feature set.
Calidad
—
Latencia p50
—
Ejecuciones de test
0