ERNIE 5.5 Flash Preview vs GPT-5.6 Luna: il listino prezzi su cui viene misurato è già stato ritirato

ERNIE 5.5 Flash Preview e GPT-5.6 Luna vengono accostati questa settimana, e la parte scomoda è il calendario. ERNIE 5.5 Flash Preview è diventato operativo come endpoint a pagamento sulla piattaforma Qianfan di Baidu il 10 novembre 2026, con il post di lancio arrivato un giorno dopo. GPT-5.6 Luna è stato rilasciato il 9 luglio 2026, ed è stato segnalato come deprecato sul tracker di Artificial Analysis dal 22 settembre 2026, quando GPT-6 Luna è arrivato a circa metà del prezzo. Quindi il confronto di cui un lettore ha davvero bisogno non è quello che i due nomi suggeriscono. È ERNIE 5.5 Flash Preview contro un listino che il suo stesso fornitore ha già superato — e, in secondo luogo, contro il successore che l'ha sostituito. Il successore ha un prezzo di $0.10 e $0.50 con lo stesso indice misurato e utilizza la stessa chiave del modello che ha sostituito.

Ciò non rende il confronto testa a testa privo di senso. Lo rende un lavoro diverso. C’è una reale differenza di prezzo, una reale differenza di contesto e una domanda legittima su quale dei due metteresti di fronte a un’attività non presidiata. Quello che non c’è, da nessuna delle due parti, è un tabellone condiviso. Ogni numero qui sotto è o un’esecuzione di Baidu, un’esecuzione di Artificial Analysis, o una tariffa pubblicata, e nessuno di essi può essere sottratto dall’altro.

Che cosa è successo a GPT-5.6 Luna, e perché è importante qui

GPT-5.6 Luna è un modello con contesto da 1M, con un prezzo di $0,20 per milione di token di input e $1,20 per milione di output. Su Artificial Analysis riporta un Intelligence Index di 23,8, e lo stesso record presenta un flag di deprecazione con data di superamento il 22 settembre 2026. Il suo sostituto, GPT-6 Luna, è listato a $0,10 di input e $0,50 di output sullo stesso contesto da 1M e ottiene 23,5 con effort xhigh e 18,5 a medium sullo stesso indice — statisticamente allo stesso livello del modello che ha sostituito, a meno della metà della tariffa di output.

Ne derivano due cose, ed entrambe vanno contro l’inquadramento ovvio di questa pagina. Primo, uno SKU deprecato non è uno SKU morto: risponde ancora alle richieste e molto codice punta ancora ad esso, ma è una scheda che nessuno difende più sul prezzo. Secondo, se il motivo per cui confronti ERNIE 5.5 Flash Preview con una Luna è che Luna è il livello economico e veloce che già conosci, il modello che conosci davvero ora è GPT-6 Luna. Mettere a confronto un’anteprima di due giorni con una scheda ritirata lusinga l’anteprima sul prezzo e non ti dice nulla sulla fattura che pagheresti il prossimo trimestre.

C'è una terza cosa, meno lusinghiera per il confronto e che vale la pena dichiarare subito: GPT-5.6 Luna ha un punteggio indipendente. ERNIE 5.5 Flash Preview no. All'11 novembre non esiste alcuna riga di ERNIE 5.5 da nessuna parte nella classifica di Artificial Analysis, quindi ogni dato di ERNIE in questo articolo è di Baidu, ottenuto con gli harness di Baidu, giudicato da modelli scelti da Baidu.

Sei dimensioni, entrambi i lati sulla stessa riga

Interpretale come una mappa di dove i due non concordano, non come un conteggio. Le righe relative a prezzo e contesto sono numeri concreti tratti dalle schede pubblicate. Le righe relative ai punteggi non rappresentano lo stesso tipo di numero l'una rispetto all'altra, ed è questo l'argomento della sezione successiva.

• Prezzo — ERNIE 5.5 Flash Preview a $0,28 in input e $1,13 in output per milione di token rispetto a GPT-5.6 Luna a $0,20 in input e $1,20 in output. L'input di ERNIE costa il 40% in più; il suo output è circa il 6% più economico.

• Prezzo del successore — ERNIE non ha un successore e una scheda rispetto a GPT-6 Luna a $0,10 in input e $0,50 in output, che è meno della metà della tariffa di output di ERNIE e un quinto della sua tariffa di input.

• Finestra di contesto — 1.024.000 token rispetto a 1.000.000. Una differenza di arrotondamento; nessuna delle due è il fattore decisivo.

• Limite di output — 921.600 token in una singola chiamata rispetto a una finestra di contesto da 1M senza un limite di output comparabile per singola chiamata pubblicato nella stessa forma. Questa è l'unica specifica in cui ERNIE è davvero in una categoria diversa.

Punteggio indipendente — nessuna riga di Artificial Analysis rispetto a un Intelligence Index di 23,8. Dietro un lato di questa linea c’è una terza parte, dietro l’altro no.

• Costo misurato per attività — non pubblicato da Baidu vs $0,33 per attività sulla suite di Artificial Analysis con una media di 522 secondi per attività, che scende a $0,15 per attività con GPT-6 Luna.

• Stato — una preview che Baidu definisce checkpoint intermedio del post-training rispetto a una SKU contrassegnata come deprecata, con un sostituto denominato già in distribuzione.

Perché i due numeri principali non possono essere sottratti

Il numero che le persone vorranno mettere a confronto è Terminal-Bench 4.0: 46,5 per ERNIE 5.5 Flash Preview, dall'appendice di Baidu, contro 11,6 per GPT-5.6 Luna, dalla valutazione condotta da Artificial Analysis stessa. Un divario di 35 punti sembra decisivo. Non è affatto un divario, perché le due cifre provengono da harness diversi, scaffolding diversi e giudici diversi, e solo una di esse è stata prodotta da qualcuno senza interessi in gioco nel risultato.

Baidu è insolitamente trasparente riguardo alla configurazione del proprio bench, ed è questo che rende leggibile il disallineamento. Le sue note a piè di pagina indicano gli harness — Claude Code 2.1.x, mini-swe-agent 2.4.6, Codex 0.162.1 e qualcosa abbreviato in DSH — e i modelli giudice, Qwen3.8-Max, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 e Gemini 3.1 Flash-Lite. Una nota ammette che ERNIE 5.5 Flash Preview e GLM-5.3 non dispongono di capacità multimodali native e che la comprensione delle immagini durante la valutazione era fornita tramite uno strumento basato su Claude Opus 5.5. Quindi almeno alcune righe dipendenti dalla visione misurano un sistema in cui il modello in prova chiama il modello di un altro fornitore per osservare le cose. È una scelta ingegneristica difendibile. È anche un motivo per cui quelle righe non costituiscono un punteggio confrontabile a parità di condizioni.

La coppia sull'omniscienza presenta lo stesso problema in una forma più sottile. Baidu riporta AA-Omniscience-Public a 25,2; Artificial Analysis registra −17,1 per GPT-5.6 Luna sul suo indice Omniscience. Le etichette differiscono, un numero proviene da un'esecuzione del fornitore e l'altro no, e la metrica penalizza le risposte sbagliate date con sicurezza, che è esattamente il comportamento che un'autovalutazione ha meno probabilità di far emergere. Trattali come due punti dati non correlati, non come una differenza di 42 punti.

L'unico confronto davvero equo è quello interno: GPT-5.6 Luna a 23,8 contro GPT-6 Luna a 23,5, entrambi misurati allo stesso modo dalle stesse persone. È quella coppia che permette di capire che il successore è una mossa sul prezzo anziché una mossa sulle capacità — ed è la coppia che ti dice cosa ERNIE 5.5 Flash Preview deve davvero battere.

Cosa vince davvero ciascuna parte

ERNIE 5.5 Flash Preview vince sul tetto massimo e sulla freschezza. Un budget di output di 921.600 token rispetto a una finestra di 1.024.000 token significa che una singola chiamata può emettere quasi quanto può contenerne, il che è la precondizione meccanica per la build di Unreal Engine da undici ore che Baidu ha messo al centro del suo post di lancio. Nulla sulla scheda di GPT-5.6 Luna può competere con questo, e nemmeno su quella di GPT-6 Luna. ERNIE vince anche l'unico confronto che non riguarda i numeri: è il modello che questo mese ha qualcosa da dimostrare, e Baidu ha promesso pesi Apache 2.0, una data che non ha ancora fornito.

GPT-5.6 Luna vince sulla verifica e sul prezzo di input. C'è un punteggio di terze parti che puoi controllare, un costo pubblicato per attività completata, un tempo misurato per attività e una tariffa di input inferiore del 40%. Sono queste le cose che rendono un modello sicuro da mettere dietro un prodotto, e ERNIE 5.5 Flash Preview attualmente non ne ha nessuna: nessuna model card, nessuna data di cutoff della conoscenza, nessun dato di latenza e nessuna riga indipendente.

GPT-6 Luna vince sul prezzo in modo netto, ed è questo il risultato che dà un nuovo inquadramento alla pagina. Se la domanda è «quale modello economico e veloce dovrei chiamare», la risposta all'interno della famiglia Luna non è GPT-5.6 Luna; è il successore a 0,10 $ e 0,50 $, con lo stesso indice misurato e un costo per attività inferiore alla metà di quello del suo predecessore. Un confronto che si ferma a GPT-5.6 Luna mette ERNIE a confronto con la metà sbagliata della famiglia.

La decisione, enunciata senza ambiguità

Se oggi ti serve un modello con un punteggio indipendente a un costo per attività noto, non ti serve ERNIE 5.5 Flash Preview — ti serve un Luna, e in particolare quello attuale. Non c'è nulla da valutare, perché qualcun altro l'ha già fatto.

Se hai un'attività il cui output arriva davvero a centinaia di migliaia di token in un'unica passata — una build lunga, un refactoring dell'intero repository, un documento che nessuno vuole suddividere — ERNIE 5.5 Flash Preview è l'unico modello su questa pagina che pubblica un limite massimo di output che lo consente, e la sua velocità di output è leggermente inferiore a quella di GPT-5.6 Luna. È un caso ristretto e specifico, ed è l'unico caso supportato dalla scheda tecnica.

Se ti trovi in una via di mezzo, la risposta onesta è che nessuna delle due schede lo risolve, perché nessuno dei due fornitori ha pubblicato i token per attività completata per il carico di lavoro che hai in mente. Il valore di $0.33 di GPT-5.6 Luna si riferisce alla suite di Artificial Analysis, non alla tua.

Una chiave, due listini prezzi e la migrazione che non è un progetto

ERNIE 5.5 Flash Preview non è un modello servito da OrcaRouter. Non esiste alcuna voce ERNIE nel catalogo e nessun endpoint Baidu a supportarlo, quindi l'API Qianfan di Baidu stessa e le piattaforme di terze parti che lo rivendono sono le soluzioni a cui rivolgersi. Nulla di quanto qui presente costituisce un'offerta per il suo instradamento.

La situazione di Luna è l'opposto, ed è istruttiva. Sia GPT-5.6 Luna che GPT-6 Luna sono nel catalogo di OrcaRouter, al prezzo di listino del fornitore senza ricarichi — $0.20 e $1.20 per lo SKU deprecato, $0.10 e $0.50 per quello che l'ha sostituito. Ecco che aspetto ha un listino superato visto dall'interno: cambia la stringa del modello, non la chiave, e nessuno deve firmare nulla. Quando un fornitore ritira un modello a metà trimestre — come è successo qui il 22 settembre — la sostituzione costa una riga in una configurazione anziché un ciclo di approvvigionamento, e puoi confrontare il prezzo del vecchio e del nuovo listino sulla stessa fattura.

Ciò che risolverebbe questo confronto non è un'altra tabella di benchmark. È una riga di ERNIE 5.5 prodotta da Artificial Analysis, un valore pubblicato di token per compito per la build di undici ore, e un tariffario per ERNIE sul livello che GPT-6 Luna occupa ora. Finché non esiste uno di questi elementi, ERNIE 5.5 Flash Preview contro GPT-5.6 Luna è un'anteprima di due giorni misurata rispetto a una scheda dismessa da due gruppi di persone che non hanno mai condiviso un harness — e la versione utile della domanda è se l'anteprima possa mantenere il proprio vantaggio sul tetto di output una volta che qualcuno senza interessi nell'esito esegua il test.