Spesifikasi teknikal GPT-6 Luna
| Item | GPT-6 Luna |
|---|---|
| ID model | gpt-6-luna |
| Penyedia | OpenAI |
| Tetingkap konteks | 1,050,000 tokens |
| Output maksimum | 128,000 tokens |
| Had pengetahuan | May 18, 2026 |
| Mod input | Text, image |
| Mod output | Text |
| Usaha penaakulan | none, low, medium (default), high, xhigh, max |
| Pemanggilan fungsi | Disokong |
| Output berstruktur | Disokong |
| Penalaan halus | Tidak disokong |
| Alat Responses API | Web search, file search, image generation, code interpreter, hosted shell, apply patch, skills, computer use, MCP, tool search |
| Titik akhir utama | Chat Completions, Responses, Batch dan titik akhir OpenAI API lain yang disenaraikan |
Spesifikasi ini diambil daripada dokumentasi model GPT-6 Luna semasa oleh OpenAI.
Apakah GPT-6 Luna?
GPT-6 Luna direka untuk aplikasi yang memerlukan sejumlah besar panggilan model dikendalikan dengan cekap. OpenAI menerangkan Luna sebagai modelnya yang paling cekap untuk tugas yang tertumpu dan berjumlah tinggi, manakala panduan GPT-6 yang lebih luas mengesyorkan Luna untuk kerja yang cekap dan boleh diulang pada skala besar.
Ciri utama GPT-6 Luna
- Konteks yang sangat besar: Tetingkap konteks 1.05M token menyokong dokumen panjang, konteks kod besar, dan aliran kerja aplikasi berbilang peringkat.
- Penaakulan boleh dikonfigurasi: Enam tetapan usaha penaakulan membolehkan pembangun menukar kedalaman penaakulan dengan latensi dan penggunaan token.
mediumialah lalai yang didokumenkan. - Input multimodal: Luna menerima teks dan imej, manakala output modelnya ialah teks. Audio dan video tidak disokong sebagai mod model.
- Penggunaan alat produksi: Responses API menyediakan web search, file search, code interpreter, hosted shell, computer use, MCP, tool search dan alat lain untuk Luna.
- Integrasi aplikasi berstruktur: Pemanggilan fungsi dan output berstruktur disokong, menjadikan Luna sesuai untuk pengelasan, pengekstrakan, penghalaan, automasi dan aliran kerja boleh baca mesin lain.
- Ekonomi cekap: OpenAI menyenaraikan harga standard $0.10 bagi setiap 1M token input dan $0.50 bagi setiap 1M token output, dengan kadar berasingan untuk input cache, permintaan konteks panjang, Batch/Flex dan mod Fast.
Prestasi penanda aras GPT-6 Luna
Halaman model awam semasa OpenAI menyediakan spesifikasi dan keupayaan model tetapi tidak membentangkan jadual penanda aras konvensional untuk Luna pada halaman tersebut. Independent Artificial Analysis melaporkan Intelligence Index sebanyak 37 untuk konfigurasi GPT-6 Luna dengan penaakulan tertinggi, dengan skor lebih rendah bagi tetapan penaakulan rendah; ini ialah penilaian bebas dan bukan penanda aras yang diterbitkan oleh OpenAI.
Memandangkan metodologi penanda aras dan tetapan penaakulan memberi kesan material kepada keputusan, angka ini tidak harus dianggap sebagai kedudukan universal.
GPT-6 Luna vs GPT-6 Sol vs GPT-6 Astra
| Model | Kedudukan menurut OpenAI | Konteks | Output maks | Penaakulan |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | Kerja hujung-ke-hujung paling sukar | 1.05M | 128K | low–max |
| GPT-6 Sol | Pengkodan kompleks dan aliran kerja beragen | 1.05M | 128K | none–max |
| GPT-6 Luna | Tugas tertumpu berjumlah tinggi | 1.05M | 128K | none–max |
Perbezaan utama ialah kedudukan beban kerja, bukan saiz konteks: ketiga-tiganya kini mempunyai tetingkap konteks 1.05M token dan output maksimum 128K. OpenAI menerangkan Astra sebagai modelnya yang paling berkeupayaan, Sol sebagai model untuk penaakulan yang menuntut, dan Luna sebagai pilihan berorientasikan kecekapan untuk kerja berjumlah tinggi.
Kes penggunaan perwakilan
- Pengelasan dan pengekstrakan berjumlah tinggi — output berstruktur dan harga per token yang rendah sesuai untuk beban kerja berulang.
- Sokongan pelanggan dan sistem chat — kedudukan Luna menekankan panggilan yang tertumpu dan boleh diulang pada skala.
- Pemprosesan dokumen panjang — tetingkap konteks 1.05M token boleh memuatkan koleksi sumber yang luar biasa besar.
- Aliran kerja dokumen multimodal — input imej membolehkan aplikasi yang menggabungkan teks dengan tangkapan skrin, rajah atau bahan imbasan.
- Automasi beragen — alat Responses API seperti file search, code interpreter, hosted shell, computer use, MCP dan tool search menyokong aliran kerja berbilang langkah.
- Bantuan pengkodan sensitif kos — Luna menyokong penaakulan, pemanggilan fungsi, output berstruktur dan alat berkaitan pengkodan, manakala Sol diposisikan untuk kerja pengkodan dan beragen yang lebih menuntut.
Had
GPT-6 Luna tidak menyokong penalaan halus, dan mod model asalnya tidak merangkumi audio dan video. OpenAI juga mendokumenkan perbezaan titik akhir penting: dalam Chat Completions, pemanggilan fungsi untuk Luna memerlukan reasoning_effort ditetapkan kepada none; OpenAI mengesyorkan Responses API untuk alat terbina dalam dan pemanggilan fungsi.
Cara mengakses API GPT-6 Luna dengan CometAPI
GPT-6 Luna direka untuk beban kerja AI yang cekap dan berjumlah tinggi. Jika anda ingin mengakses GPT-6 Luna melalui CometAPI, corak integrasi asas adalah mudah: cipta kunci API CometAPI, konfigurasikan klien serasi OpenAI untuk menggunakan base URL CometAPI, dan pilih ID model gpt-6-luna apabila model itu didayakan untuk akaun anda.
CometAPI menyediakan gerbang API serasi OpenAI, membolehkan pembangun menggunakan SDK OpenAI yang biasa sambil mengakses model daripada pelbagai penyedia melalui satu API.
Langkah 1: Cipta akaun CometAPI
Mula-mula, daftar atau log masuk ke akaun CometAPI anda.
Selepas log masuk, buka bahagian API Keys dalam papan pemuka CometAPI dan cipta kunci API baharu. CometAPI menyatakan bahawa kunci yang baru dicipta menggunakan awalan sk-.
Simpan kunci API pada bahagian pelayan dan simpan dalam pemboleh ubah persekitaran, bukan menghardkodkannya ke dalam kod sumber aplikasi.
Langkah 2: Konfigurasikan Base URL CometAPI
Base URL CometAPI yang serasi OpenAI pada masa ini ialah:
https://api.cometapi.com/v1
Ini bermakna aplikasi yang menggunakan SDK OpenAI untuk Python atau Node.js secara amnya boleh beralih ke CometAPI dengan menukar kunci API dan base_url.
Langkah 3: Pilih GPT-6 Luna
Katalog model CometAPI mengenal pasti GPT-6 Luna dengan ID model:
gpt-6-luna
Sebelum digunakan dalam produksi, pastikan gpt-6-luna sedang didayakan dan katalog langsung menyediakan titik akhir untuk akaun anda. Halaman perbandingan GPT-6 Luna CometAPI semasa menyenaraikan ID model tetapi pada masa ini tidak mengisi medan titik akhir dan harga.
Mengapa menggunakan CometAPI untuk GPT-6 Luna?
Kelebihan utama ialah antara muka seragam yang serasi OpenAI. Daripada melaksanakan SDK dan sistem pengesahan berasingan untuk setiap penyedia model yang disokong, pembangun boleh menggunakan base URL CometAPI dan menukar nilai model apabila beralih antara model yang disokong. CometAPI pada masa ini mempromosikan akses kepada lebih daripada 500 model melalui pendekatan ini.
Ini boleh berguna apabila aplikasi perlu bereksperimen dengan model yang berbeza, mengekalkan seni bina berbilang model, atau berhijrah antara penyedia tanpa menulis semula keseluruhan integrasi API.