Analyse de vitesse
Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.
Scores de qualité
Comment ce modèle se situe par rapport au reste du champ sur chaque catégorie de prompts, à partir d'un ajustement par paires sur les mêmes prompts. La note brute du juge figure sous chaque nombre.
Taux de victoire par catégorie : la fréquence à laquelle ce modèle bat un modèle moyen sur un prompt de cette catégorie. 50% est la moyenne, pas un échec. Ce n'est pas un pourcentage de bonnes réponses.
Tarifs
Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.
Tokens par seconde
Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.
Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.
Capacités
Disponibilité
Disponibilité
La fréquence à laquelle ce modèle répond lorsqu'on l'appelle — mesurée sur de vraies requêtes API et des tests en direct au cours des 30 derniers jours. C'est indépendant de la qualité : ces chiffres indiquent seulement si le modèle répond, pas la qualité de sa réponse.
7 derniers jours
—
30 derniers jours
100.0%
n=1
Temps de réponse médian
1,009ms
n=1
Basé sur 168 mesures au cours des 30 derniers jours.
Détails techniques
Seuls les vrais appels API et les requêtes de test en direct sont comptés — les sondes internes et les benchmarks sont exclus.
Les appels avec une clé API personnalisée (BYOK) sont exclus : ces échecs sont spécifiques à la clé, pas un signe de défaillance du modèle.
Les appels échoués ne sont PAS inclus dans les scores de qualité — la qualité est mesurée uniquement sur les réponses réussies. Disponibilité et qualité sont des signaux indépendants.
Temps de réponse médian (p50) sur les appels réussis avec une durée enregistrée. Les valeurs extrêmes influencent moins la médiane que la moyenne.
Total des appels (30d)
1
Réponses OK (30d)
1
Total des appels (7d)
0
Réponses OK (7d)
0
Verdicts 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.
Qualité
—
Latence p50
—
Exécutions de test
0