Crea con CometAPITi serve una sola API per più modelli?Testa il flusso di lavoro in Playground, poi crea una chiave API quando modello e costo sono adatti al tuo caso d'uso.
Cerchi i prezzi di GPT-6.1 Luna? Al 28 ottobre 2026, il catalogo dei modelli di OpenAI elenca GPT-6 Luna, identificato come gpt-6-luna, e non una release GPT-6.1 Luna. Per gli sviluppatori che pianificano un carico di lavoro in produzione, il modello disponibile parte da $0.10 per milione di token di input e $0.50 per milione di token di output tramite OpenAI. CometAPI pubblica tariffe corrispondenti per contesto breve di $0.08 e $0.40.
Per decidere se restare con GPT-6 Luna o passare a GPT-6.1 Terra, guarda oltre le tariffe per token di facciata. Lunghezza del prompt, caching, ragionamento, chiamate agli strumenti e retry influenzano il costo di un’attività completata. Questa guida spiega i prezzi di Luna, confronta Luna con Terra e ti aiuta a scegliere quando l’upgrade vale la spesa aggiuntiva.
Revisionato per chiarezza, attribuzione delle fonti e terminologia API aggiornata.
Punti chiave
Identità del modello: usa gpt-6-luna per le richieste API di GPT-6 Luna; un prezzo per GPT-6.1 Luna non è elencato nel catalogo ufficiale.
Prezzi standard: GPT-6 Luna costa $0.10 input / $0.50 output per milione di token tramite OpenAI, oppure $0.08 / $0.40 alle tariffe pubblicate da CometAPI per contesto breve.
Contesto e fatturazione: il modello ha una finestra di contesto da 1.050.000 token; prompt oltre 272.000 token di input usano tariffe più alte per l’intera richiesta.
Controllo dei costi: metti in cache l’input ripetuto, limita l’output non necessario e scegli uno sforzo di ragionamento allineato ai tuoi criteri di accettazione.
Selezione del modello: mantieni Luna per lavori di routine economici; valuta Terra quando interpretazione visiva, interazione con lo schermo o qualità di scrittura influenzano il completamento.
Esiste GPT-6.1 Luna?
Non è elencato alcun modello GPT-6.1 Luna separato nel catalogo API ufficiale verificato il 2 novembre 2026. Per le richieste Luna, usa l’ID modello documentato gpt-6-luna. Una ricerca di “GPT-6.1 Luna price” non stabilisce un prodotto rilasciato o un listino separato. “Fe-Pichu” è un modello OpenAI disponibile su Arena. È altamente probabile che sia Luna—dato che Terra è già live e la qualità dell’output di questo modello è inferiore a quella di Terra—e il fatto che utilizzi un tokenizzatore OpenAI suggerisce ulteriormente che sia un modello OpenAI.
Se hai cercato quel nome perché vuoi un’alternativa più recente a Luna, considera GPT-6.1 Terra su CometAPI. OpenAI ha annunciato Terra il 26 ottobre 2026, descrivendo un focus su ragionamento visivo, uso del computer e scrittura naturale. Per un workflow Luna esistente, è un candidato quando tali capacità risolvono una debolezza ricorrente. Questa è una raccomandazione di workflow, non l’affermazione che OpenAI abbia rinominato o dismesso Luna.
Inizia identificando cosa deve migliorare: meno errori di lettura dello schermo, migliore interpretazione delle immagini o meno editing dopo la generazione. Confronta entrambi i modelli su tali attività prima di cambiare. Se Luna soddisfa già i tuoi obiettivi di qualità e tempi di risposta, il suo prezzo per token più basso resta un buon motivo per mantenerlo.
Che cos’è GPT-6 Luna?
OpenAI ha rilasciato GPT-6 Luna il 22 settembre 2026 per lavori mirati ad alto volume. Accetta testo e immagini e produce testo. Il suo appeal pratico è l’automazione economica: classificazione, estrazione e altre attività circoscritte i cui risultati possono essere verificati in modo consistente.
Luna offre ragionamento configurabile e una grande finestra di contesto, ma un prezzo per token basso da solo non rende economica ogni attività. Tentativi falliti, risposte lunghe e correzioni manuali incidono sul costo finale. Usalo dove il compito è chiaro e i criteri di accettazione sono facili da applicare.
Per attività che richiedono un’interpretazione più affidabile di contenuti visivi, interazione con schermate di applicazioni o una prosa più naturale, GPT-6.1 Terra è un’alternativa pratica da testare. La scelta è se i suoi risultati giustificano la spesa extra nel tuo workflow.
In quale punto si colloca GPT-6 Luna nella gamma di modelli OpenAI
Scegli un modello in base al lavoro da completare e al budget sostenibile. Nell’attuale gamma, Astra copre il ragionamento impegnativo, Sol bilancia capacità e costo, e Luna serve l’automazione economica ad alto volume. Terra aggiunge un’opzione a prezzo medio per attività visive, interazione con lo schermo e scrittura.
I prezzi sono in USD per milione di token per input nuovo e output OpenAI Standard a contesto breve. Caching, prompt più lunghi, altre modalità di elaborazione e servizi aggiuntivi possono modificare il totale.
Per un’applicazione Luna esistente, testa Terra sulle attività in cui visivi, azioni sullo schermo o qualità di scrittura causano tentativi extra. Mantieni Luna per richieste di routine che già raggiungono l’obiettivo di qualità e confronta il costo totale per risultati accettati prima di spostare più traffico.
Prezzi API di GPT-6 Luna
Le tariffe ufficiali qui sotto separano input nuovo, letture da cache dell’input, scritture in cache e output. Tutte le cifre sono in USD per milione di token. Contesto breve significa un prompt con non più di 272.000 token di input; prompt più lunghi spostano l’intera richiesta sul piano a contesto lungo.
La specifica di fatturazione di GPT-6 Luna applica tariffe 2× per input e cache e 1.5× per output sopra 272.000 token di input. La finestra di contesto da 1.050.000 token è un limite di capacità, non il confine per la fascia di prezzo inferiore. Le scritture in cache standard da 30 minuti costano $0.125 per milione di token a contesto breve; l’esempio di caching sotto mostra come una scrittura incida sui risparmi totali.
Batch e Flex utilizzano metà delle tariffe Standard; Fast utilizza il doppio delle tariffe applicabili. Scegli una modalità di elaborazione basata su requisiti di timing e disponibilità, e verifica il supporto del provider selezionato prima di applicare uno sconto da API diretta al traffico via gateway.
Nota sui prezzi di CometAPI: La scheda prezzi di CometAPI per GPT-6 Luna verificata il 28 ottobre 2026 elenca tariffe per contesto breve di $0.08 per input nuovo, $0.008 per letture da cache, $0.10 per scritture in cache di 30 minuti e $0.40 per output, per milione di token. Input nuovo e output a contesto lungo sono elencati a $0.16 e $0.60. Queste tariffe sono inferiori del 20% rispetto alle corrispondenti tariffe OpenAI Standard mostrate qui; gli sconti per modalità di elaborazione e la disponibilità degli strumenti vanno verificati separatamente. Per una richiesta a contesto breve con 5.000 token di input nuovo e 1.000 token di output fatturati, il costo dei token del modello è $0.00100 tramite OpenAI Standard o $0.00080 tramite CometAPI, escluso caching e servizi fatturati separatamente.
Sforzo di ragionamento di GPT-6 Luna e spesa totale
Lo sforzo di ragionamento cambia la quantità di lavoro che la richiesta può utilizzare; non è una percentuale aggiuntiva fissa in queste tabelle di token. Confronta le impostazioni di sforzo sugli stessi compiti, includendo ragionamento generato, retry e uso dell’output finale. Una risposta visibile più breve non significa necessariamente meno token di output fatturati.
Per iniziare, segui il quickstart di CometAPI per creare una chiave API e configurare la base URL compatibile con OpenAI. Seleziona gpt-6-luna e conferma l’accesso al modello e il supporto degli endpoint per il tuo account prima di integrarlo in un workflow di produzione.
Quante prestazioni stai acquistando con GPT-6 Luna?
I risultati di benchmark pubblicati da OpenAI forniscono evidenza del compromesso costo-prestazioni di Luna. Si tratta di valutazioni riportate dal fornitore, non di test indipendenti di CometAPI. Confronta il set di attività del benchmark e la configurazione dell’agente con il tuo carico di lavoro prima di usare i suoi risparmi di costo in una previsione.
Risultati dei benchmark di GPT-6 Luna e condizioni di test
DeepSWE v1.1: Luna ha ottenuto il 66.6% allo sforzo di ragionamento massimo, rispetto al 68.8% di GPT-6 Sol al massimo. I costi per attività riportati per Luna erano inferiori del 93% rispetto a Claude Opus 5 e del 96% rispetto a Claude Fable 5, con entrambi i modelli concorrenti valutati a sforzo medio in quei confronti.
AutomationBench 1.0.6: Ad alto sforzo, Luna ha migliorato GPT-5.6 Luna di 5.4 punti percentuali con un costo per attività inferiore del 58%. La valutazione copre workflow aziendali end-to-end usando 47 strumenti. Questi risparmi descrivono quella valutazione, non una riduzione garantita per ogni applicazione.
OSWorld 2.0: Luna al massimo ha superato GPT-5.6 Sol a medio a circa un decimo del costo per attività. La metrica riportata è la ricompensa parziale sul set offline della release v2026.08.08. L’annuncio non fornisce ogni dettaglio di agente e runtime necessario per riprodurre questi risultati.
Il grafico traccia il costo per attività rispetto al punteggio del benchmark. La sua serie Claude Fable 5.1 omette i costi di fallback di Opus 5 su circa il 40% delle attività, quindi il costo tracciato sottostima il totale di quella configurazione. L’annuncio di OpenAI spiega la valutazione; il grafico è riprodotto nella copertura del lancio di Soft4fun.
Per la distribuzione, misura il costo per attività accettata: un prezzo per token più basso può essere compensato da tentativi ripetuti, esecuzione di strumenti o correzioni umane.
In che modo la cache dei prompt modifica i costi di input di GPT-6 Luna?
La guida al prompt caching di OpenAI spiega come il riuso di un prefisso stabile possa ridurre l’elaborazione dell’input. Uno sconto di lettura da cache si applica all’input riutilizzato, non all’intera richiesta. Conta separatamente scritture, letture e input ordinario.
Operazione
Prezzo OpenAI Standard contesto breve / 1M
Input nuovo
$0.100
Scrittura in cache di 30 minuti
$0.125
Lettura da cache riuscita
$0.010
Supponiamo che dieci richieste riutilizzino lo stesso prefisso da 100.000 token. Consideriamo una scrittura da 30 minuti e nove letture riuscite prima della scadenza, senza scritture aggiuntive. Il prefisso resta sotto la soglia del contesto lungo e ogni richiesta lascia spazio per altro input e output.
Il risparmio sul prefisso è del 78.5%. Se ogni richiesta produce anche 2.000 token di output fatturati, l’output aggiunge $0.0100 sulle dieci richieste. I totali dei token del modello diventano $0.1100 senza cache e $0.0315 con cache, un risparmio di circa 71.4% prima di altro input e servizi.
Un prompt ripetuto non è prova di un hit di cache. Verifica l’uso misurato della cache, la conservazione della scrittura e la stabilità del prefisso. L’esempio usa tariffe dirette OpenAI; stima un instradamento via CometAPI con il piano di cache e la reportistica di utilizzo di quel percorso.
GPT-6 Luna vs GPT-6.1 Terra: quale scegliere?
Per team che già usano GPT-6 Luna, GPT-6.1 Terra è un candidato di sostituzione quando il compito va oltre l’elaborazione di volume lineare. Scegli in base a ciò che migliora il risultato finito, non al numero di versione.
Prezzo: GPT-6 Luna mantiene il costo per token più basso
Secondo la pagina del modello GPT-6 Luna e la pagina del modello GPT-6.1 Terra, le tariffe OpenAI Standard a contesto breve per milione di token sono $0.10 per input e $0.50 per output per GPT-6 Luna, contro $1.00 per input e $5.00 per output per GPT-6.1 Terra. Le tariffe per input nuovo e output sono quindi dieci volte più alte per GPT-6.1 Terra.
Una richiesta con 5.000 token di input nuovo e 1.000 token di output fatturati costa $0.001 su GPT-6 Luna o $0.010 su GPT-6.1 Terra a tali tariffe. Questo esempio esclude caching, strumenti, retry e adeguamenti per contesto più lungo. Se uno dei modelli richiede turni extra, confronta l’esecuzione completa.
Adeguatezza al compito: mantieni GPT-6 Luna per il lavoro di routine; testa GPT-6.1 Terra per attività visive e di scrittura
GPT-6 Luna è un punto di partenza sensato per estrazione ripetuta, instradamento e classificazione con regole di validazione chiare. Testa GPT-6.1 Terra quando interpretare screenshot o documenti visivi, agire su schermate applicative o rivedere la prosa è centrale per il lavoro. La guida alla selezione dei modelli di OpenAI evidenzia GPT-6.1 Terra per scrittura concisa, compiti definiti di uso del computer e correzioni di codice mirate.
Decisione di sostituzione: misura i risultati accettati
Usa un set rappresentativo di richieste reali e gli stessi criteri di accettazione. Registra il tasso di successo, il tempo di risposta end-to-end, i retry e ogni editing umano. Dividi il costo dell’esecuzione completa per i risultati accettati. Sposta le attività in cui GPT-6.1 Terra offre un miglioramento significativo, e mantieni GPT-6 Luna sul lavoro di routine che gestisce già bene.
Puoi valutare entrambi tramite la pagina CometAPI di GPT-6 Luna e la pagina CometAPI di GPT-6.1 Terra. La seconda attualmente elenca $0.80 per input e $4.00 per output per milione di token. Usa i prezzi correnti e gli endpoint supportati del provider scelto nel tuo confronto; sono separati dalle tariffe dirette OpenAI.
Come ridurre ulteriormente i costi API?
Usa la cache dei prompt per contenuti ripetuti
Istruzioni di sistema riutilizzabili, documenti di riferimento e schemi possono beneficiare della cache. La guida al caching di OpenAI spiega come il riuso del prompt possa ridurre l’input nuovo. Per Luna, le letture di input idonee dalla cache costano il 90% in meno rispetto alle letture non in cache, ma le scritture in cache hanno tariffe proprie.
Abbina lo sforzo di ragionamento al compito
Inizia con l’impostazione di sforzo meno costosa che soddisfa una soglia di qualità. Instradamento semplice ed estrazione richiedono spesso meno ragionamento rispetto al debug di codice o analisi multi-step. Uno sforzo più alto può aumentare il consumo di token di ragionamento e il conto totale.
Mantieni le risposte adeguatamente brevi
Evita di chiedere spiegazioni prolisse se l’applicazione richiede solo una categoria, tre campi o JSON strutturato. I token di output sono sostanzialmente più costosi dei token di input alle tariffe Standard.
Instrada selettivamente le richieste difficili
Un’architettura pratica parte da Luna ed esegue l’escalation delle richieste con validazione fallita, ambigue o di ragionamento complesso a un modello più forte. Valuta il costo aggiuntivo del modello rispetto ai miglioramenti dei risultati accettati anziché assumere che tutti i casi difficili richiedano la fascia premium.
Alternative a GPT-6 Luna: modelli veloci da testare per valutare il valore
Un’alternativa utile a GPT-6 Luna dovrebbe rispettare i tuoi obiettivi di tempo di risposta e qualità a un costo totale accettabile. I modelli sotto sono candidati da valutare, non una classifica di velocità misurata o una promessa che ciascuno sia più economico di GPT-6 Luna.
GPT-6.1 Terra
Inizia con GPT-6.1 Terra su CometAPI quando la tua ragione principale per passare da GPT-6 Luna è il lavoro visivo, l’interazione con lo schermo o la qualità di scrittura. Merita di stare in una shortlist per migliorare tali attività, sebbene le sue tariffe per token superino quelle di GPT-6 Luna. Mantieni gli stessi casi di test, in modo che ogni miglioramento sia facile da valutare.
DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash su CometAPI offre un’altra opzione focalizzata sull’efficienza. Le tariffe base elencate sono $0.12 per input e $0.48 per output per milione di token, con adeguamenti di prezzo per richiesta mostrati anche sulla pagina. Confronta la tariffa che si applica effettivamente alle tue richieste, quindi testa l’output strutturato e il tempo di completamento sul tuo carico di lavoro.
Claude Haiku 5.5
Claude Haiku 5.5 su CometAPI è un altro modello da includere in un breve pilot per attività quotidiane di testo e input di immagini. Valuta lo stile di risposta, l’aderenza al tuo formato di output e la latenza end-to-end prima di impegnarti. Verifica la scheda prezzi live; l’inclusione qui non significa che batta il prezzo di GPT-6 Luna.
Conclusione
Se sei arrivato cercando GPT-6.1 Luna, inizia dai nomi di modelli disponibili: GPT-6 Luna per automazione di routine economica e GPT-6.1 Terra come alternativa da valutare quando lavoro visivo, interazione con il computer o qualità di scrittura devono migliorare.
Mantieni GPT-6 Luna dove soddisfa i tuoi requisiti. Introduci GPT-6.1 Terra dove un risultato migliore riduce abbastanza tentativi falliti o editing da giustificare il premium. Usa le tariffe effettive del provider, la cronologia completa delle richieste e i risultati accettati per prendere la decisione. Le pagine dei modelli di CometAPI offrono un punto di partenza per verificare accesso e prezzi prima di eseguire il confronto.
FAQ
Posso prevedere il costo di GPT-6 Luna dal conteggio delle parole?
Usa il conteggio parole solo per un budget di massima. L’uso dei token varia con lingua, formattazione, codice e immagini, mentre il ragionamento generato può aggiungere output fatturato oltre la risposta visibile. Per una stima di produzione, campiona richieste rappresentative e registra l’uso misurato dall’API; usa l’estremo superiore di quella distribuzione quando definisci un limite di spesa.
Perché due richieste simili a GPT-6 Luna possono avere costi diversi?
Controlla lunghezza del prompt, idoneità alla lettura da cache dell’input, consumo di ragionamento, modalità di elaborazione e chiamate agli strumenti. Un prompt che supera 272.000 token di input cambia anche le tariffe applicabili all’intera richiesta. Confronta quelle dimensioni di fatturazione prima di considerare la differenza come errore.
Come dovrei preventivare una rotta di fallback per GPT-6 Luna?
Traccia la frequenza di escalation e se il fallback elabora l’intero input originale. Se il 10% delle attività esegue l’escalation, budgetta il primo tentativo su Luna per ogni attività più le richieste di fallback per quel 10%; non sostituire il costo di Luna con il costo del fallback. Aggiungi separatamente retry e strumenti, quindi dividi il totale per i risultati accettati.
Una stima dei costi di GPT-6 Luna include l’accesso a ChatGPT?
No. Una stima basata sui token API copre le assunzioni in quel calcolo. Non acquista un abbonamento ChatGPT né stabilisce l’accesso al modello di un piano, i limiti di utilizzo o l’idoneità dell’area di lavoro. Mantieni separato il budget API dell’applicazione dalla spesa per abbonamenti dei dipendenti.
Modello
Posizionamento
Quando prenderlo in considerazione
Input / output per 1M
GPT-6 Astra
Flagship per il ragionamento
Ragionamento complesso e coding quando la capacità ha priorità sul costo.
$10.00 / $50.00
GPT-6.1 Sol
Opzione generale a prezzo medio
Lavoro che richiede un equilibrio tra capacità del modello e spesa.
$2.00 / $10.00
GPT-6.1 Terra
Opzione visiva e di scrittura media
Interpretazione visiva, schermate applicative e stesura o revisione di prosa.
$1.00 / $5.00
GPT-6 Luna
Opzione a basso costo e alto volume
Attività ripetute e sensibili al costo come estrazione e classificazione.
