GPT-5.6 Luna vs Llama 4 Scout — Preços comparativos
Preços de API e detalhes do tokenizador lado a lado para GPT-5.6 Luna (OpenAI) e Llama 4 Scout (Meta).
Preços comparativos
| Característica | GPT-5.6 Luna | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Provedor | OpenAI | Meta |
| Entrada (por 1M tokens) | $1.00 | $0.100 |
| Saída (por 1M tokens) | $6.00 | $0.300 |
| Preços de contexto longo | Acima de 272K tokens: $2.00 entrada / $9.00 saída | Tarifa única para qualquer tamanho de prompt |
| Cache de contexto | Sim — 90% de desconto em tokens em cache | Não |
| Desconto de API em lote | 50% de desconto | Não disponível |
| Janela de contexto | 1,1M tokens | 1M tokens |
| Tokenizador | o200k_base (tiktoken) | Heuristic (~chars/4) |
ⓘ Llama 4 Scout: Meta retired the Llama API on 2026-07-06, so there is no vendor price. Figures and context window reflect OpenRouter; other hosts differ.
Exemplo do mundo real
1.000 requisições de API por mês, cada uma com 500 tokens de entrada e 200 tokens de saída (500K de entrada + 200K de saída no total).
GPT-5.6 Luna
$1.7000
Entrada: $0.5000 +Saída: $1.2000
Llama 4 Scout
$0.1100
Entrada: $0.0500 +Saída: $0.0600
Llama 4 Scout é 94% mais barato para esta carga de trabalho — economizando $1.5900 por mês neste volume.
Perguntas frequentes
Não, Llama 4 Scout é mais barato para a carga de trabalho típica acima. Com $0.100/1M de entrada e $0.300/1M de tokens de saída, custa $0.1100 versus $1.7000 para GPT-5.6 Luna — uma diferença de 94%. Observe que GPT-5.6 Luna muda para preços de contexto longo acima de 272K tokens de prompt, portanto em prompts muito longos essa diferença não escala linearmente.
GPT-5.6 Luna suporta uma janela de contexto de 1,1M tokens. Llama 4 Scout suporta uma janela de contexto de 1M tokens. Uma janela de contexto maior permite incluir mais texto — documentos, histórico de conversa ou código — em uma única chamada de API.
GPT-5.6 Luna supports context caching (90% off repeated tokens). It offers a 50% Batch API discount. Llama 4 Scout does not support context caching. It does not offer a batch API discount.
No, they use different tokenizers. GPT-5.6 Luna uses the o200k_base (tiktoken), while Llama 4 Scout uses Heuristic (~chars/4). Different tokenizers split text differently, so the same prompt will produce different token counts on each model — the effective cost difference may be larger or smaller than the per-token price difference alone suggests.
GPT-5.6 Luna (OpenAI): $1 input / $6 output per 1M tokens. Llama 4 Scout (Meta): $0.1 input / $0.3 output per 1M tokens. Rates shown before caching or batch discounts.
For an 80% output / 20% input workload — typical for code generation or long-form writing — GPT-5.6 Luna costs $5.0000 per 1M total tokens and Llama 4 Scout costs $0.2600. Llama 4 Scout is 95% cheaper for this pattern. For your exact ratio, paste a real prompt into the calculator above.
GPT-5.6 Luna has a 1,1M-token context window — approximately 788K words or ~3K pages of standard text. Llama 4 Scout has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages. (Estimates assume ~0.75 words per token.)
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