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Claude Opus 4.8 (low) vs GPT-5.6 Luna (high)

Claude Opus 4.8 (low) 平均分领先,为 7.8 vs 7.6GPT-5.6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.179 vs $2.089Claude Opus 4.8 (low) 更快,为 12.88s vs 16.49s,通过率为 80.3% vs 69.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-08-20

排名
#70
总输出令牌
52,237
响应时间(平均)
12.88s
总成本
$2.089
排名
#78
总输出令牌
135,315
响应时间(平均)
16.49s
总成本
$0.179
推荐模型 GPT-5.6 Luna (high)

它的得分接近这里的最高分(7.6 vs 7.8),同时成本比Claude Opus 4.8 (low)低约 11.7 倍。

详细对比

指标 Claude Opus 4.8 Claude Opus 4.8 low 发布日期: 2026-05-28 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high 发布日期: 2026-07-09
分数 7.8 7.6
排名 #70 #78
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.9 8.5
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 80.3% 69.7%
不稳定测试 3 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 13.054 6.100
总成本 $2.089 $0.179
输入价格 $5.000 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $25.000 / 1M $1.200 / 1M
总输入令牌 156,522 80,927
输出令牌 43,056 5,088
推理令牌 9,181 130,227
响应时间(平均) 12.88s 16.49s
响应时间(最大) 127.97s 111.09s
响应时间(总计) 283.32s 362.78s
参数量 ~5T 总计 (~500B 激活) ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 闭源 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#70 Claude Opus 4.8

low
成本
$0.031
时间
14.1s
令牌
1,345 tok

#78 GPT-5.6 Luna

high
成本
$0.033
时间
34.2s
令牌
5,484 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
Claude Opus 4.8 6.6 4.6 77.8% 2 7.58s 10,590 3,637 809
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

快速对比

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