OpenAI

2 Modelle mit geprüften Leitfäden

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OpenAIs GPT-5.6-Familie hat bei Y-API zwei Einträge mit 1.05M-Token-Fenster: Sol, das Flaggschiff für komplexes Reasoning und Kommandozeilen-Codieren, und Luna, der effiziente Eintrag für hochvolumigen Chat, Klassifikation und leichte Agenten.

Quellen geprüft: Y-API-Katalog-Schnappschuss:

Über diesen Anbieter

Anbieterübergreifende Auswahlhinweise von Y-API. Modellspezifische Prüfungen stehen auf den verlinkten Seiten; hier gibt es keine gemessenen Vergleiche.

Sein Platz im Katalog

Das Paar spannt die Preisspanne des Katalogs weiter auf als jeder andere Anbieter: Lunas Eingabe zu $0.30 liegt auf der Flash-Stufe, Sols Ausgabe zu $30 steht gleichauf mit Claude Opus 5 — ein Anbieter deckt Routing-Boden wie Eskalationsdecke.

Worauf zu achten ist

Die Eskalation von Luna zu Sol ist Ihre Designentscheidung: Schwellen, Validierung und Routing gehören Ihrer Anwendung. Keiner der Namen liefert ein gehostetes Agentenprodukt — der API-Aufruf kommt ohne Terminal, Browser oder Dateisystem.

Modelle bei Y-API

Die Preise sind Guthaben-Schnappschüsse aus dem Y-API-Katalog. Jedes Modell verlinkt auf seinen eigenen Leitfaden mit Kostenschätzer und Anfragebeispiel.

OpenAI · Modelle bei Y-API
ModellKontextfensterEingabe / 1M TokenAusgabe / 1M Token
GPT-5.6 Solopenai/gpt-5.6-sol1,050,000$5.00$0.50$30.00$3.00
GPT-5.6 Lunaopenai/gpt-5.6-luna1,050,000$0.30$0.03$1.30$0.13

Kontoguthaben / Geldäquivalent · $1 Zahlung fügt $10 Guthaben hinzu; das Geldäquivalent ist verbrauchtes Guthaben ÷ 10. Dies sind Y-API-Preise, keine offiziellen Listenpreise des Herausgebers.

Auswahl innerhalb der Reihe

Starten Sie hochvolumige, begrenzte Aufgaben auf Luna und definieren Sie vor dem Start die Eskalationssignale: widersprüchliche Evidenz, wiederholte Validierungsfehler oder Reasoning-Tiefe. Reservieren Sie Sol für Fälle, in denen ein teurerer Prüfer das Ergebnis messbar ändert.

Vor der Entscheidung

Sollte Sol die Ausgaben von Luna immer prüfen?

Nein — alles nach oben zu senden hebt den Kostenvorteil auf. Legen Sie Eskalationstrigger aus Ihren eigenen Auswertungsdaten fest (Validierungsfehler, Ambiguität, Tragweite) und prüfen Sie die Auslösequote; der Großteil der Klassifikationslast sollte das Flaggschiff nie erreichen.

Quellen & Geltungsbereich

Die Abdeckung dieses Anbieters auf dieser Site ist genau die obige Liste geprüfter Modell-Leitfäden; eine Anbieterseite existiert nur, solange mindestens eines ihrer Modelle geprüft ist. Aussagen zu Architektur und Positionierung folgen den zitierten Quellen. Wir veröffentlichen keine gemessenen Latenzen, Verfügbarkeiten oder Benchmark-Werte irgendeines Anbieters.