gpt-5.6-luna dans Codex CLI : tokens par question
Luna est le modèle efficace de cette famille GPT pour les tâches de code ciblées et répétables.
Les chiffres
- Codex CLI seul
- 32 100
- Avec capsul
- 13 600
- d'entrée envoyée en moins
- x2.36
- réponses vérifiées sur cinq, sans puis avec capsul
- 4 / 3
- tokens de sortie par question, sans puis avec capsul
- 1 180 / 295
tokens d'entrée pondérés par le cache par question
tokens d'entrée pondérés par le cache par question
Intervalle à 90 % : x1.91 à x3.01
Codex CLI indique des tokens, pas des dollars, avec un forfait ChatGPT : aucun coût n'est affiché pour les modèles GPT.
Une référence de fichier précise et une demande étroite lui donnent sa chance pour les recherches, petites modifications et tests simples. Une enquête large peut nécessiter un modèle plus capable ou davantage d'exploration, ce qui change le coût de la session. Le banc présente donc les vérifications de réponse à côté des tokens, car une faible entrée ne suffit pas à juger le résultat.
Cette campagne Codex CLI était couverte par un abonnement ChatGPT et ne donne aucun coût en dollars par appel. Comparez son intervalle et ses lignes par question avec le travail que vous comptez répéter. Un écart sur une question ne démontre pas le même écart sur tout votre dépôt.
Question par question
Cinq questions d'une ligne sur un vrai dépôt TypeScript, chacune posée 2 fois par bras. Entrée pondérée par question, moyenne des répétitions.
| Question | Sans capsul | capsul | Entrée en moins | Réponses correctes, sans / avec capsul |
|---|---|---|---|---|
| Q1 | 39 200 | 13 300 | x2.96 | 2 / 0 |
| Q2 | 30 600 | 14 500 | x2.11 | 2 / 2 |
| Q3 | 21 200 | 12 700 | x1.66 | 2 / 2 |
| Q4 | 48 000 | 19 800 | x2.43 | 0 / 0 |
| Q5 | 21 800 | 7 800 | x2.80 | 2 / 2 |
Comment ces mesures ont été faites
Deux bras sur le même modèle : Codex CLI tel qu'on l'utilise habituellement, puis la même question avec capsul. L'unité est l'entrée pondérée par le cache : tokens frais à plein poids, lectures du cache au dixième. Campagne du 4 septembre 2026, 2 répétitions par question et par bras.
20 / 20 cells · /benchmarks/2026-09-04-codex.json
Questions
Combien de tokens gpt-5.6-luna utilise-t-il par question dans Codex CLI ?
Dans le banc du 4 septembre 2026, une session Codex CLI sans capsul sur gpt-5.6-luna a envoyé en moyenne 32 100 tokens d'entrée pondérés par le cache par question de code en une ligne. Avec capsul sur le même modèle : 13 600.
L'économie mesurée sur gpt-5.6-luna est-elle établie ?
Oui. L'intervalle à 90 % va de x1.91 à x3.01, entièrement au-dessus de un, sur 20 cellules mesurées.
capsul change-t-il les réponses de gpt-5.6-luna ?
Il en a passé moins : 4 sur cinq sans capsul, 3 sur cinq avec capsul. Le banc publie ce résultat au lieu de l'omettre.