OpenAI: GPT-6 Luna lawan Qwen: Qwen3.8 Flash
Perbandingan berdampingan OpenAI: GPT-6 Luna (US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328)) dan Qwen: Qwen3.8 Flash (US$0,52 / 1 jt token (≈ Rp 9.492)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| OpenAI: GPT-6 Luna | Qwen: Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Penyedia | OpenAI | Qwen |
| Masukan | US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328) | US$0,52 / 1 jt token (≈ Rp 9.492) |
| Keluaran | US$1,75 / 1 jt token (≈ Rp 31.640) | US$1,65 / 1 jt token (≈ Rp 29.742) |
| Baca cache | US$0,04 / 1 jt token (≈ Rp 633) | US$0,06 / 1 jt token (≈ Rp 1.012) |
| Tulis cache | US$0,44 / 1 jt token (≈ Rp 7.910) | - |
| Pencarian web | US$35,00 / 1 rb pencarian (≈ Rp 632.800) | - |
| Jendela konteks | 1.050.000 | 1.000.000 |
| Output maks. | 128.000 | 131.072 |
| Masukan | file, image, text | text, image, video |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 22 Sep 2026 | 26 Agu 2026 |
Perbedaan utama
- OpenAI: GPT-6 Luna 33% lebih murah untuk token input.
- Qwen: Qwen3.8 Flash 6% lebih murah untuk token output.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,00123 dengan OpenAI: GPT-6 Luna dan US$0,00135 dengan Qwen: Qwen3.8 Flash.
Lebih mendalam
OpenAI: GPT-6 Luna adalah model teks dari OpenAI, dirilis pada 22 September 2026. Qwen: Qwen3.8 Flash adalah model teks dari Qwen, dirilis pada 26 Agustus 2026. Keduanya dilayani melalui api14 di bawah permukaan yang kompatibel dengan OpenAI yang sama, jadi pilihan di antara keduanya sebagian besar tentang cakupan modalitas, kontrol parameter dan bentuk harga, bukan tentang pekerjaan integrasi.
Kedua model ini berdekatan pada konteks. GPT-6 Luna menerima hingga 1.050.000 token dan Qwen3.8 Flash menerima hingga 1.000.000 token, yang bukan perbedaan berarti untuk sebagian besar aplikasi. Di mana keduanya berbeda adalah pada modalitas input. GPT-6 Luna menerima file, gambar dan teks, sehingga dapat membaca PDF atau tangkapan layar bersama prompt Anda. Qwen3.8 Flash menerima teks, gambar dan video, sehingga dapat melihat rekaman bergerak tetapi tidak memiliki input file yang tercantum. Keduanya hanya mengembalikan teks. Kumpulan parameter keduanya juga berbeda karakter. GPT-6 Luna mengekspos kontrol penalaran seperti reasoning_effort, verbosity dan max_completion_tokens, yang cocok untuk menyetel seberapa banyak model berpikir sebelum menjawab. Qwen3.8 Flash mengekspos kontrol sampling yang lebih tradisional, termasuk temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, stop, logprobs dan top_logprobs, yang cocok untuk beban kerja di mana Anda ingin membentuk atau memeriksa distribusi secara langsung.
Untuk pemilihan tugas, mulailah dari input yang benar benar Anda miliki. Jika pipeline Anda menyerap dokumen, spreadsheet atau halaman hasil pindai, input file GPT-6 Luna menghilangkan satu langkah konversi. Jika Anda bekerja dengan video, Qwen3.8 Flash adalah yang menerimanya. Jika Anda memerlukan kontrol terperinci atas kedalaman penalaran, parameter penalaran GPT-6 Luna adalah yang lebih langsung cocok. Jika Anda memerlukan log probabilities, top_k, atau kontrol penalti dan stop klasik, Qwen3.8 Flash menyediakannya dan GPT-6 Luna tidak mencantumkannya. Keduanya mendukung tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed dan include_reasoning, jadi pemanggilan fungsi dan output berbentuk JSON tersedia pada keduanya dan tidak seharusnya menjadi penentu.
Harga adalah sumbu lainnya, dan ini terbelah. GPT-6 Luna lebih murah di antara keduanya pada input, sedangkan Qwen3.8 Flash lebih murah pada output. Artinya pilihan yang lebih baik bergantung pada campuran token Anda. Prompt panjang dengan jawaban pendek condong ke GPT-6 Luna, sedangkan prompt pendek dengan generasi panjang condong ke Qwen3.8 Flash. Periksa tabel harga langsung di halaman ini untuk angka terkini sebelum Anda memutuskan, karena selisih di salah satu arah mungkin cukup kecil sehingga faktor lain lebih dominan.
Memanggil salah satu model adalah operasi yang sama. Arahkan klien OpenAI Anda ke base URL api14, kirim permintaan Anda ke endpoint chat completions, dan setel field model ke "openai/gpt-6-luna" atau "qwen/qwen3.8-flash". Semua hal lain di body permintaan tetap memiliki bentuk yang sama. Beralih di antara keduanya adalah perubahan satu baris pada model id, sehingga Anda dapat merutekan per permintaan, membandingkan output secara berdampingan, atau beralih dari satu ke yang lain tanpa menyentuh kode aplikasi Anda. Ingatlah untuk hanya mengirim parameter yang dicantumkan oleh model tujuan, karena kedua kumpulan itu tidak identik.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "openai/gpt-6-luna" ke "qwen/qwen3.8-flash", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "qwen/qwen3.8-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4