Phaseo

GPT 5.6 Luna बनाम Qwen 3.8 27B

हर मॉडल के नीचे एक रूट और सेवा स्तर चुनें। कीमतें, कैलकुलेटर और निष्कर्ष आपकी पसंद के अनुसार बदलते हैं।

GPT 5.6 Luna को Chat में आज़माएँ
GPT 5.6 Luna
Qwen 3.8 27B

एक नज़र में

नीचे की पंक्तियों से तैयार

GPT 5.6 Luna क्यों चुनें

  • सबसे ऊँचा Epoch Capabilities Index (156.8)
  • सबसे बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो: 10,50,000 टोकन

Qwen 3.8 27B क्यों चुनें

  • प्रति सामान्य अनुरोध सबसे कम लागत ($0.0006)
  • वीडियो लेने वाला एकमात्र मॉडल
  • सबसे लंबा आउटपुट: 1,31,072 टोकन

सारांश

लैब
OpenAI
Qwen
कॉन्टेक्स्ट विंडो
10.5 लाखटोकन (सर्वश्रेष्ठ)
2.62 लाखटोकन
अधिकतम आउटपुट
1.28 लाखटोकन
1.31 लाखटोकन (सर्वश्रेष्ठ)प्रदाताओं की लिस्टिंग से
स्वीकार करता है
टेक्स्ट, इमेज
टेक्स्ट, इमेज, वीडियो
लौटाता है
टेक्स्ट
टेक्स्ट
Phaseo पर रूट
7 प्रदाता
13 प्रदाता
+5 (सर्वश्रेष्ठ)
रिलीज़
9 जुल॰ 2026
14 अग॰ 2026

कीमत

हर मॉडल के नीचे चुने गए रूट और स्तर पर कीमतें

OpenAI · StandardEmpirioLabs AI · Standard
इनपुट
$0.20 से/ 10 लाख टोकनइनपुट ≤ 2.72 लाख$0.20इनपुट > 2.72 लाख$0.40
$0.17/ 10 लाख टोकन
आउटपुट
$1.20 से/ 10 लाख टोकनइनपुट ≤ 2.72 लाख$1.20इनपुट > 2.72 लाख$1.80
$0.50/ 10 लाख टोकन
कैश रीड
$0.02 से/ 10 लाख टोकनइनपुट ≤ 2.72 लाख$0.02इनपुट > 2.72 लाख$0.04
$0.08/ 10 लाख टोकन
कैश राइट
$0.25 से/ 10 लाख टोकनइनपुट ≤ 2.72 लाख$0.25इनपुट > 2.72 लाख$0.50
कोई राइट शुल्क सूचीबद्ध नहीं
सामान्य अनुरोध2K टोकन इनपुट, 500 आउटपुट
$0.001
$0.0006 (सर्वश्रेष्ठ)

इसकी लागत कितनी होगी?

हर मॉडल के लिए चुने गए रूट और स्तर पर एक महीने के अनुरोधों का अनुमान लगाएँ

मॉडलप्रति अनुरोधप्रति माह
GPT 5.6 LunaOpenAI · Standard$0.001$30.00
Qwen 3.8 27BEmpirioLabs AI · Standard$0.0006$17.70

हर मॉडल के नीचे चुने गए रूट और स्तर का उपयोग करता है, 30 दिनों के लिए। कैश किया गया इनपुट कैश-रीड दर पर बिल होता है।

प्रदर्शन

लाइव Gateway ट्रैफ़िक

लेटेंसी p50
पिछले 5 दिनों में कोई ट्रैफ़िक नहीं
पिछले 5 दिनों में कोई ट्रैफ़िक नहीं
थ्रूपुट p50
पिछले 5 दिनों में कोई ट्रैफ़िक नहीं
पिछले 5 दिनों में कोई ट्रैफ़िक नहीं
अनुरोध, पिछले 24 घंटे
पिछले 24 घंटों में कोई नहीं
पिछले 24 घंटों में कोई नहीं

गतिविधि

पिछले 30 दिनों में हर दिन Phaseo के ज़रिए भेजे गए टोकन

पिछले 30 दिनों में इनमें से किसी भी मॉडल पर Phaseo के ज़रिए कोई ट्रैफ़िक नहीं आया।

सुविधाएँ

Phaseo रूट जिन पैरामीटर का समर्थन करते हैं, उनसे ली गई सुविधाएँ

टूल कॉलिंग
हाँ
हाँ
संरचित आउटपुट
हाँ
हाँ
तर्क प्रयास
हाँ
हाँ
वेब खोज
हाँ
हाँ
प्रॉम्प्ट कैशिंगचुने गए रूट पर
हाँ
हाँ
क्वांटाइज़ेशनचुने गए रूट पर
नहीं बताया गया
नहीं बताया गया

बेंचमार्क

पंक्ति केवल उन परिणामों की है जिन्हें चुने गए दो या अधिक मॉडल रिपोर्ट करते हैं

प्रयास स्तर पर तुलना

Epoch Capabilities Index स्वतंत्र

अधिक बेहतर है · बिंदु अनुमान है, पट्टी 95% विश्वास अंतराल है · Epoch AI, CC BY 4.0

GPT 5.6 Luna156.8 95% विश्वास अंतराल 154.9–158.8
Qwen 3.8 27B152.7 95% विश्वास अंतराल 150.8–154.8

Artificial Analysis Intelligence Index स्वतंत्र

अधिक बेहतर है · प्रयास: अति उच्च · 2 में से 2 मॉडल परखे गए

GPT 5.6 Luna34.6
Qwen 3.8 27B33.7

रैंकिंग में स्थान

हर क्षमता सूचकांक के शीर्ष पाँच मॉडल, फिर तुलना किए गए मॉडल। हर मॉडल अपनी सबसे अच्छे स्कोर वाली सेटिंग पर।

Artificial Analysis Intelligence Index50 मॉडल रैंक किए गए

  1. #1Claude Opus 5.559.1
  2. #2GPT-6 Astra56.9
  3. #3GPT-6.1 Sol54.6
  4. #4Claude Sonnet 5.554.5
  5. #5GPT-6.1 Terra51.3
  6. #31GPT 5.6 Luna23.8
  7. #33Qwen 3.8 27B20.1

Artificial Analysis Coding Index171 मॉडल रैंक किए गए

  1. #1Claude Fable 5.181.6
  2. #2GPT 5.6 Sol78.3
  3. #3Claude Opus 578.0
  4. #4GPT-6 Astra77.1
  5. #5Grok 4.676.8
  6. #24GPT 5.6 Luna71.4
  7. #33Qwen 3.8 27B68.1

Artificial Analysis Agentic Index112 मॉडल रैंक किए गए

  1. #1Claude Fable 5.157.9
  2. #2Claude Opus 556.5
  3. #3Qwen 3.8 Max 090256.0
  4. #4Muse Spark 1.355.5
  5. #5Qwen 3.8 Flash Next53.6
  6. #16Qwen 3.8 27B45.8
  7. #20GPT 5.6 Luna42.1

Epoch Capabilities Index164 मॉडल रैंक किए गए

  1. #1GPT-6 Astra169.1
  2. #2GPT-6.1 Sol168.9
  3. #3Claude Opus 5.5168.4
  4. #4GPT-6.1 Terra167.8
  5. #5Claude Fable 5.1166.9
  6. #29GPT 5.6 Luna156.8
  7. #52Qwen 3.8 27B152.7
Agentic
Artificial Analysis Agentic Indexप्रयास स्तर के अनुसार मिलाया गया
38.7
45.8 (सर्वश्रेष्ठ)
Coding
Artificial Analysis Coding Indexप्रयास स्तर के अनुसार मिलाया गया
68.6 (सर्वश्रेष्ठ)
68.1
Cost
Artificial Analysis Evaluation Cost (USD)प्रयास स्तर के अनुसार मिलाया गया · कम बेहतर है
$179.33 (सर्वश्रेष्ठ)
$1,459
Artificial Analysis Evaluation Cost (USD)प्रयास स्तर के अनुसार मिलाया गया · कम बेहतर है
इस प्रयास स्तर पर परखा नहीं गया
$2,390
General
Artificial Analysis Intelligence Indexप्रयास स्तर के अनुसार मिलाया गया
इस प्रयास स्तर पर परखा नहीं गया
20.1
Artificial Analysis Progress Index v1प्रयास स्तर के अनुसार मिलाया गया
305.8 (सर्वश्रेष्ठ)
303.1

लैब द्वारा रिपोर्ट किए गए परिणाम हर लैब की अपनी लॉन्च सामग्री से आते हैं और उनकी सेटिंग अलग हो सकती हैं, इसलिए किसी को भी सर्वश्रेष्ठ के रूप में चिह्नित नहीं किया जाता। स्वतंत्र परिणाम तृतीय-पक्ष मूल्यांकनकर्ताओं से आते हैं।

प्रदाता

हर मॉडल Phaseo पर कहाँ चलता है, प्रति 10 लाख टोकन मानक स्तर की कीमत के साथ। इनमें से ज़्यादा मॉडल देने वाले प्रदाता पहले दिखते हैं।

Venice
$0.20 इनपुट · $1.20 आउटपुट (सर्वश्रेष्ठ)$10.00 प्रति 1K अनुरोध से Web search10 लाख संदर्भ
$0.45 इनपुट · $3.20 आउटपुट$10.00 प्रति 1K अनुरोध Web search2.62 लाख संदर्भ
EmpirioLabs AI
—
$0.17 इनपुट · $0.50 आउटपुट2.62 लाख संदर्भ
OpenAI
$0.20 इनपुट · $1.20 आउटपुट$10.00 प्रति 1K अनुरोध Native web search requests10.5 लाख संदर्भ · Standard, Batch, Flex, Priority
—
AkashML
—
$0.225 इनपुट · $1.98 आउटपुट2.62 लाख संदर्भ
AtlasCloud
$0.20 इनपुट · $1.20 आउटपुट10.5 लाख संदर्भ
—
Azure
$0.20 इनपुट · $1.20 आउटपुट10.5 लाख संदर्भ
—
Wafer
—
$0.06 इनपुट · $2.30 आउटपुट2.62 लाख संदर्भ
Cerebras
—
$0.99 इनपुट · $1.49 आउटपुट65.5 हज़ार संदर्भ
Inference.net
$0.20 इनपुट · $1.20 आउटपुट10.5 लाख संदर्भ
—
DeepInfra
—
$0.20 इनपुट · $2.50 आउटपुट2.62 लाख संदर्भ
सूची में भी, Phaseo से रूट नहीं
17 प्रदाता
14 प्रदाता

पूरे पेज की कीमत इनमें से किसी प्रदाता पर देखने के लिए, ऊपर मॉडल के नाम के नीचे उसे चुनें।

विवरण

ज्ञान की अंतिम तिथि
फ़र॰ 2026
प्रकाशित नहीं
स्थिति
उपलब्ध
उपलब्ध
लाइसेंस
Proprietary
Apache 2.0
सदस्यता योजनाएँ
21 योजनाएँChatGPT Business, ChatGPT Business Codex, ChatGPT Business Premium…
कोई मैप नहीं की गई
API दस्तावेज़
दस्तावेज़ खोलें
प्रकाशित नहीं

GPT 5.6 Luna बनाम Qwen 3.8 27B: आमने-सामने सारांश

GPT 5.6 Luna और Qwen 3.8 27B दोनों Phaseo API के ज़रिए उपलब्ध हैं, इसलिए एक से दूसरे पर जाने के लिए नया इंटीग्रेशन नहीं, सिर्फ़ मॉडल ID बदलनी होती है।

GPT 5.6 Luna OpenAI का मॉडल है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 10,50,000 टोकन की है। सबसे सस्ते रूट पर इसकी कीमत प्रति 10 लाख इनपुट टोकन $0.20 और प्रति 10 लाख आउटपुट टोकन $1.20 है।

Qwen 3.8 27B Qwen का मॉडल है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 2,62,144 टोकन की है। सबसे सस्ते रूट पर इसकी कीमत प्रति 10 लाख इनपुट टोकन $0.17 और प्रति 10 लाख आउटपुट टोकन $0.50 है।

GPT 5.6 Luna मॉडल विवरण, प्रदाता और कीमतेंQwen 3.8 27B मॉडल विवरण, प्रदाता और कीमतें

GPT 5.6 Luna बनाम Qwen 3.8 27B एक नज़र में

कीमत, कॉन्टेक्स्ट विंडो और बेंचमार्क स्कोर पर GPT 5.6 Luna और Qwen 3.8 27B की तुलना
विशेषताGPT 5.6 LunaQwen 3.8 27B
लैबOpenAIQwen
प्रति 10 लाख टोकन इनपुट कीमत$0.20$0.17
प्रति 10 लाख टोकन आउटपुट कीमत$1.20$0.50
कॉन्टेक्स्ट विंडो10,50,000 टोकन2,62,144 टोकन
अधिकतम आउटपुट1,28,000 टोकन1,31,072 टोकन
Artificial Analysis Intelligence Index23.8 (#31)20.1 (#33)

कीमतें Phaseo पर हर मॉडल के सबसे सस्ते स्टैंडर्ड रूट की हैं। बेंचमार्क रैंक हर मॉडल की सबसे अच्छे स्कोर वाली सेटिंग पर आधारित हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

GPT 5.6 Luna और Qwen 3.8 27B में से कौन सस्ता है?

Qwen 3.8 27B इनपुट और आउटपुट दोनों टोकन के लिए सस्ता है। GPT 5.6 Luna की कीमत प्रति 10 लाख इनपुट टोकन $0.20 और प्रति 10 लाख आउटपुट टोकन $1.20 है; Qwen 3.8 27B की $0.17 और $0.50, दोनों Phaseo पर अपने सबसे सस्ते स्टैंडर्ड रूट पर।

GPT 5.6 Luna और Qwen 3.8 27B में से किसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबी है?

GPT 5.6 Luna की कॉन्टेक्स्ट विंडो 10,50,000 टोकन के साथ लंबी है, जबकि Qwen 3.8 27B की 2,62,144 टोकन है।

Artificial Analysis Intelligence Index पर GPT 5.6 Luna और Qwen 3.8 27B में से किसका स्कोर ज़्यादा है?

Artificial Analysis Intelligence Index पर GPT 5.6 Luna का स्कोर ज़्यादा है। GPT 5.6 Luna का स्कोर 23.8 है, 50 में #31। Qwen 3.8 27B का स्कोर 20.1 है, 50 में #33।

क्या मैं GPT 5.6 Luna और Qwen 3.8 27B को एक ही API से इस्तेमाल कर सकता हूँ?

हाँ। दोनों Phaseo API के ज़रिए उपलब्ध हैं, इसलिए आप मॉडल ID बदलकर उनके बीच स्विच कर सकते हैं।

सार्वजनिक डेटा को सही रखने में मदद करें

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