Step 5 Preview vs GPT-5.6: één platte kaart tegenover een ladder van zes niveaus

Er is geen enkel model dat GPT-5.6 heet om naast Step 5 Preview te zetten, en dat is het eerste wat deze vergelijking moet vaststellen. Het lab bracht de GPT-5.6-familie op 9 juli 2026 uit als drie niveaus — GPT-5.6 Sol voor $4,00 en $20,00 per miljoen tokens, GPT-5.6 Terra voor $2,00 en $12,00, en GPT-5.6 Luna voor $0,20 en $1,20 — elk met een redeneerknop met zes standen die loopt van none tot max. Step 5 Preview, dat StepFun op 20 september 2026 uitbracht, is één model voor $1,00 en $2,70 zonder niveaus en met drie redeneerinstellingen. De twee leveranciers hebben tegengestelde kostenbeheersingsmechanismen gebouwd: de ene leverancier verkoopt je een ladder die je per verzoek beklimt, en StepFun verkoopt je één vlakke kaart. Wat goedkoper is, hangt volledig af van hoe goed je routering is, en dat is geen getal dat een van beide leveranciers publiceert. Niets daarvan is hypothetisch: de gedocumenteerde AI-fouten en agent-incidenten achter releases zoals deze zijn verzameld in het OrcaRouter AI Incident Archive waar elke vermelding zijn eigen bronnen, ernst, betrouwbaarheidsgraad en betwistingsvlag heeft.

De hoofdvergelijking die de meeste pagina's maken, is Step 5 Preview tegenover GPT-5.6 Sol, omdat Sol het vlaggenschip is en vlaggenschepen nu eenmaal worden vergeleken. Die framing is in beide richtingen misleidend. Sol kost zevenenhalve keer zoveel als Step 5 Preview per outputtoken in rekening brengt, en scoort drie punten hoger op de onafhankelijke index. Maar Sol is niet het niveau waar de meeste kopers van Step 5 Preview daadwerkelijk van zouden overstappen — GPT-5.6 Terra is dat, tegen $2,00 en $12,00, en Luna is wat een pipeline met een hoog volume in plaats daarvan zou afwegen. Kies je het verkeerde niveau om mee te vergelijken, dan kantelt de conclusie zonder dat een van de onderliggende feiten verandert.

De drie tiers tegen één kaart

• Invoerprijs — Step 5 Preview $1,00 per miljoen tokens vs GPT-5.6 Sol $4,00, GPT-5.6 Terra $2,00, GPT-5.6 Luna $0,20

Outputprijs — Step 5 Preview $2,70 vs GPT-5.6 Sol $20,00, GPT-5.6 Terra $12,00, GPT-5.6 Luna $1,20

• Herprijsstelling voor lange invoer — Step 5 Preview: één vast tarief over het hele 1M-tokenvenster tegenover alle drie de GPT-5.6-niveaus die bij 272.000 invoertokens stijgen: Sol naar $8,00 en $30,00, Terra naar $4,00 en $18,00, Luna naar $0,40 en $1,80

• Cache — Step 5 Preview $ 0,10 per miljoen bij een cachehit, een korting van 95% ten opzichte van de door de leverancier gepubliceerde cachetarieven, die per tier worden toegepast en die de leverancier bij elk van de twee prijsaanpassingen van de familie heeft herzien

• Contextvenster — Step 5 Preview 1M tokens vs. GPT-5.6-tiers met ongeveer 1,05M tokens, vrijwel identiek

• Maximale output — Step 5 Preview 64k tokens versus 128.000 tokens op alle drie de GPT-5.6-niveaus, het dubbele van het plafond van StepFun

• Modaliteit — Step 5 Preview tekst, afbeeldingen en video in, tekst uit vs. GPT-5.6-niveaus tekst, afbeeldingen en bestanden in, tekst uit; de afweging is video in de ene richting en native bestandsinvoer in de andere

Redeneerbeheer — Step 5 Preview: drie instellingen, laag, gemiddeld en hoog versus zes op GPT-5.6: geen, laag, gemiddeld, hoog, xhigh en max

• Onafhankelijke score — Step 5 Preview 44 vs GPT-5.6 Sol 47 bij max-inspanning en 44 bij xhigh; GPT-5.6 Luna 37 bij maximale inspanning; GPT-5.6 Terra wordt niet op dezelfde indexrevisie meegenomen

• Kosten per voltooide indextaak — Step 5 Preview ongeveer $0,71 versus GPT-5.6 Luna $0,18 en GPT-5.6 Sol op een veelvoud van StepFuns cijfer, aangezien Sol vijf keer het outputtarief van Step 5 Preview kost bij dezelfde gemeten configuratie

• Gewichten — Step 5 Preview downloadbaar in FP8, BF16 en, sinds 14 oktober 2026, een NVFP4-build versus geen gewichten voor enige GPT-5.6-tier

De rij waar je naar zou moeten staren is niet de prijs. Het is de inspanningsknop. De 44 van Step 5 Preview is één gescoorde configuratie bij één inspanningsinstelling, waardoor het tegelijkertijd een ondergrens en een plafond is. GPT-5.6 Sol meet 47 bij max en 44 bij xhigh — hetzelfde headline-getal als het model van StepFun bij een instelling die wezenlijk minder kost om te draaien. Dat is geen toeval waar je een verhaal op kunt bouwen, maar het is wel een echt kenmerk van de vergelijking: dezelfde leverancier verkoopt je dezelfde score die Step 5 Preview publiceert, bij een lager inspanningsniveau, voor meer geld per token dan StepFun bij welke instelling dan ook in rekening brengt.

De regel van 272.000 tokens is het structurele verschil.

Beide modellen worden verkocht als long-contextsystemen en een van hen rekent daarvoor op een manier die de andere niet doet. Het tarief van Step 5 Preview is gelijk over het volledige venster van een miljoen tokens; een verzoek van 900.000 tokens kost per token hetzelfde als een verzoek van 900 tokens. Elke GPT-5.6-tier verandert van tarief zodra één afzonderlijk verzoek meer dan 272.000 invoertokens telt, en de wijziging geldt voor het hele verzoek in plaats van voor het deel boven de drempel: Sol gaat van $4,00 en $20,00 naar $8,00 en $30,00, Terra van $2,00 en $12,00 naar $4,00 en $18,00, Luna van $0,20 en $1,20 naar $0,40 en $1,80.

Het model van StepFun heeft een uitvoerplafond van 64k, terwijl elke GPT-5.6-variant 128.000 toestaat, dus de twee producten zijn aan beide uiteinden anders gevormd. Als je workload in één keer veel leest — een repository, een documentenset, een lang transcript — dan is het vaste tarief van Step 5 Preview de meest waardevolle regel op de kaart, en het is meer waard dan het verschil van vier dollar in invoerprijs bij elke prompt die de drempel ruim overschrijdt. Als je workload in één keer veel schrijft — een volledige bestandsgeneratie, een lang gestructureerd artefact — dan is het plafond van 64k de bindende beperking en helpen goedkope tokens je niet.

Dit is ook waar een routeringslaag zich terugverdient in plaats van een slogan te zijn. Een pipeline die een retrievalprompt van 400.000 tokens naar Sol stuurt, betaalt voor altijd het dubbele tarief bij elke aanroep, en de oplossing is niet een goedkoper model — het is die aanvraag niet naar een tier sturen die de prijs herziet. Dezelfde sleutel die Step 5 Preview bereikt, is voor ons niet beschikbaar, maar de vorm van de oplossing is generiek: houd het long-contextpad op een model met een vast venster en houd de korte, zware reasoning-aanroepen op het model met de effort dial, en meet beide af tegen kosten per voltooide taak in plaats van kosten per miljoen tokens.

Waarom de GPT-5.6-familie een vreemd iets is om in oktober te kopen

De eigen prijsstelling van de leverancier is sinds de lancering twee keer binnen deze familie gewijzigd, en altijd in dezelfde richting. De twee goedkopere tariefniveaus werden op 30 juli 2026 verlaagd; het vlaggenschip volgde op 21 augustus en bracht Sol van $5,00 en $30,00 naar $4,00 en $20,00 — een promotietarief dat de leverancier slechts garandeert tot 21 november 2026. Op 22 september bracht het lab GPT-6 Sol uit voor $2,00 en $10,00 en GPT-6 Luna voor $0,10 en $0,50, wat precies de helft is van het GPT-5.6-vlaggenschip op beide tariefmeters en de helft van GPT-5.6 Luna op beide tariefmeters.

Het gevolg is niet dat GPT-5.6 slecht is. Het is dat GPT-5.6 niet langer de generatie van de eigen productlijn van de leverancier is die een nieuwe integratie standaard zou moeten gebruiken, en elke variant ervan heeft nu een goedkopere tegenhanger met een latere releasedatum en een hoger nummer erop. Dat is van belang voor deze specifieke vergelijking, omdat het verandert wat "Step 5 Preview vs GPT-5.6" eigenlijk vraagt. Als het eerlijke antwoord voor een Sol-workload GPT-6 Sol tegen de helft van het tarief is, dan is de matchup die iets bepaalt Step 5 Preview tegen $1,00 en $2,70 versus GPT-6 Sol tegen $2,00 en $10,00 — een viervoudig verschil in output in plaats van een 7,5-voudig — en de GPT-5.6-varianten komen alleen nog ter sprake voor teams met gepinde integraties, gepubliceerde evaluatiebaselines of een bestaande verbintenis aan een specifieke modelidentifier.

Er is een tweede reden waarom de familiekwestie speelt. Sol's promotietarief verloopt op 21 november en de leverancier heeft niet gezegd wat er op 22 november gebeurt. Elk budget dat op $4,00 en $20,00 is gebaseerd, bevat een niet-ingeprijsde gebeurtenis, en de eerlijke manier om daarmee om te gaan is als een bandbreedte in plaats van als een getal. StepFun heeft de prijs van Step 5 Preview sinds de release niet aangepast, wat een kortere toezegging is dan het klinkt, aangezien het model vier weken oud is, maar het is de toezegging die je hebt.

Het niveau dat vergelijkbaar is met Step 5 Preview is niet het topmodel

Laat Sol buiten beschouwing, en de vergelijking wordt interessanter, want GPT-5.6 Terra voor $2,00 en $12,00 is de tier die een koper van Step 5 Preview het meest waarschijnlijk vervangt, en GPT-5.6 Luna voor $0,20 en $1,20 is de tier waaraan een high-volumepipeline zich zou moeten meten. Dit zijn verschillende argumenten.

Vergeleken met Terra is Step 5 Preview half zo duur qua input en iets meer dan vier keer zo goedkoop qua output, en het is zonder meer de winnaar op het gebied van contextgedrag, omdat Terra boven 272.000 tokens een hogere prijs rekent en het model van StepFun dat niet doet. Wat Terra daarvoor terugbiedt, is een twee keer zo hoog outputplafond, een groter contextvenster met een marge die er niet toe doet, native bestandsinvoer voor pipelines die PDF's als documenten verwerken in plaats van als afbeeldingen, en een reeks van zes inspanningsniveaus waarmee je de kosten per aanroep kunt sturen in plaats van ze te accepteren. De leverancier heeft geen actueel onafhankelijk indexcijfer voor Terra gepubliceerd op dezelfde revisie als de 44 van Step 5 Preview, wat betekent dat elke bewering dat een van de twee capabeler is dan de andere, wat Terra betreft, op dit moment niet onderbouwd is — en dit artikel gaat er geen verzinnen.

Tegenover Luna keert de rekensom zich om en verliest Step 5 Preview op prijs met een ruime marge: $0,20 en $1,20 tegenover $1,00 en $2,70 is vijf keer goedkoper op input en iets meer dan twee keer zo goedkoop op output, en Luna's kosten per voltooide indextaak van $0,18 tegenover de $0,71 van StepFun vormen een verschil van factor vier op het getal waarin breedsprakigheid wordt meegewogen. Luna scoort 37 tegenover de 44 van Step 5 Preview, en de beoordelaar merkt op dat Luna's score afhankelijk is van de inspanning, terwijl die van StepFun één enkele configuratie is — een herinnering dat een model met een draaiknop veel scores heeft en dat het maximum aanhalen als 'wat het kost' een categoriefout is. Als je taak classificatie, extractie of routering is, is de tier die je met het model van StepFun moet vergelijken Luna, en het antwoord is dat StepFun helemaal niet concurrerend is qua kosten.

Wat bepaalt het eigenlijk

Step 5 Preview is de juiste keuze wanneer drie of meer van de volgende punten van toepassing zijn: de workload leest zeer lange inputs en zou regelmatig de grens van 272.000 tokens overschrijden, video-invoer nodig is, een vaste tariefkaart met één kolom voor uw team meer waard is dan een routeringslaag, of downloadbare gewichten van belang zijn omdat u van plan bent zelf te hosten of te fine-tunen. Het punt van de gewichten is hier geen voetnoot — StepFun publiceert FP8- en BF16-checkpoints onder zijn eigen licentie, met een NVFP4-build die op 14 oktober 2026 is toegevoegd, geconfigureerd voor Blackwell op 394 GB met een niet-gekwantiseerde KV-cache, en de repositories kregen medio oktober een volledige gids voor het serveren met vLLM en SGLang, met een gepubliceerde containerimage en speciale parsers voor redeneren en tool-aanroepen. Geen enkele GPT-5.6-tier kan worden gedownload, vastgezet of geïnspecteerd, en geen enkele indexscore kan dat goedmaken.

Een GPT-5.6-tier is de juiste keuze wanneer je een enkele respons van 128.000 tokens nodig hebt, wanneer file-input in je pipeline zit, wanneer een bestaande integratie vastgepind is op een GPT-5.6-identifier en de migratiekosten hoger zijn dan de tokenbesparing, of wanneer de reasoning-dial precies is wat je echt wilt — de mogelijkheid om minder te besteden aan een eenvoudig verzoek zonder van model te wisselen. Dat laatste is een oprecht ontwerpvoordeel en het is de reden om de familie serieus te bekijken in plaats van die af te doen als het vintage van vorig kwartaal. Wat het niet is, is een reden om Sol boven Terra of Luna te kiezen op grond van workload-redenen. Routeer op moeilijkheidsgraad en de eigen ladder van de familie doet de kostenbeheersing voor je.

Beide lagen die dit artikel vergelijkt zijn bereikbaar via één endpoint op OrcaRouter: GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra en GPT-5.6 Luna staan in de catalogus als openai/gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-terra en openai/gpt-5.6-luna, elk tegen de eigen adviesprijs van de leverancier met 0% opslag, wat voor deze familie een specifiek gevolg heeft — de leverancier heeft deze tarieven sinds juli twee keer verlaagd, en een pass-through betekent dat een verlaging op je factuur staat op de dag dat ze ingaat en niet pas bij de volgende contractcyclus. Omdat de routing DSL meerdere modellen in één aanroep samenbrengt, is de vraag over de lagen hierboven geen architectuurbeslissing meer: dezelfde sleutel die Sol op max houdt voor zwaar werk, kan Luna aanhouden voor de makkelijke meerderheid, met automatische failover tussen beide en geen tweede integratie om te onderhouden. Step 5 Preview staat niet in die catalogus; roep het aan via StepFun's eigen platform of host het zelf vanuit de gepubliceerde checkpoints.

De open vraag die deze vergelijking achterlaat, is niet welk model beter is. Het is de vraag of de eigen goedkopere oudere variant van de leverancier de hele GPT-5.6-kwestie irrelevant maakt voor een nieuwe integratie, en of het promotietarief van Sol 21 november overleeft. Geen van beide heeft vandaag een antwoord. Wat vandaag wel te beantwoorden is, is de structurele kwestie, en die hangt van geen van beide af: een van deze producten rekent je een vast tarief voor een miljoen tokens en het andere rekent je een ander tarief zodra je 272.000 passeert. Voor een workload die zich aan het lange uiteinde van dat venster bevindt, is die ene regel meer waard dan het verschil van vier dollar op de input, en het is de rij die je tegen je eigen trace moet afzetten voordat je een indexscore leest.