Construa com CometAPIPrecisa de uma API para vários modelos?Teste o fluxo no Playground e depois crie uma chave da API quando o modelo e o custo atenderem ao seu caso de uso.
Não tenho registro de um modelo chamado “GPT-6.1 Luna”. Até meu último corte de conhecimento (outubro de 2024), a OpenAI não havia anunciado esse modelo. Para confirmar o status atual, consulte o blog e a documentação oficiais da OpenAI ou o catálogo de modelos no painel.
O GPT-6.1 Luna existe? Explore os custos da API do GPT-6 Luna, compare o Luna com o GPT-6.1 Terra e encontre alternativas práticas por meio do CometAPI.
Deon GoodwinEquipe de pesquisa de modelos e API de IA
Procurando pelos preços de GPT-6.1 Luna? Em 28 de outubro de 2026, o catálogo de modelos da OpenAI lista GPT-6 Luna, identificado como gpt-6-luna, em vez de um lançamento GPT-6.1 Luna. Para desenvolvedores orçando uma carga de trabalho de produção, o modelo disponível começa em $0.10 por milhão de tokens de entrada e $0.50 por milhão de tokens de saída via OpenAI. A CometAPI publica taxas correspondentes de contexto curto de $0.08 e $0.40.
Para decidir se deve permanecer com GPT-6 Luna ou migrar para GPT-6.1 Terra, vá além das taxas de token de manchete. Comprimento do prompt, cache, raciocínio, chamadas de ferramentas e novas tentativas influenciam o custo de uma tarefa concluída. Este guia explica os preços do Luna, compara Luna com Terra e ajuda você a escolher quando uma atualização vale o gasto adicional.
Revisado para maior clareza, atribuição de fontes e terminologia de API atual.
Principais pontos
Identidade do modelo: Use gpt-6-luna para solicitações de API do GPT-6 Luna; um preço para GPT-6.1 Luna não está listado no catálogo oficial.
Preços padrão: GPT-6 Luna custa $0.10 de entrada / $0.50 de saída por milhão de tokens via OpenAI, ou $0.08 / $0.40 nas taxas publicadas de contexto curto da CometAPI.
Contexto e cobrança: O modelo tem uma janela de contexto de 1,050,000 tokens; prompts acima de 272,000 tokens de entrada usam tarifas mais altas para toda a solicitação.
Controles de custo: Faça cache de entradas repetidas, limite saída desnecessária e escolha o esforço de raciocínio que atenda aos seus critérios de aceitação.
Seleção de modelo: Mantenha o Luna para trabalho rotineiro barato; avalie o Terra quando interpretação visual, interação com telas ou qualidade de escrita afetar a conclusão bem-sucedida.
GPT-6.1 Luna existe?
Não há um modelo GPT-6.1 Luna listado no catálogo oficial da API verificado em 2 de novembro de 2026. Para solicitações ao Luna, use o ID de modelo documentado gpt-6-luna. Uma busca por “GPT-6.1 Luna price” não estabelece um produto lançado nem uma tabela de preços separada. “Fe-Pichu” é um modelo da OpenAI disponível na Arena. É altamente provável que seja o Luna — dado que o Terra já está ativo e a qualidade de saída deste modelo fica abaixo da do Terra — e o fato de usar um tokenizador da OpenAI sugere ainda mais que é um modelo da OpenAI.
Se você pesquisou esse nome porque deseja uma alternativa mais nova ao Luna, considere o GPT-6.1 Terra na CometAPI. A OpenAI anunciou o Terra em 26 de outubro de 2026, descrevendo foco em raciocínio visual, uso de computador e escrita natural. Para um fluxo de trabalho já existente com o Luna, ele é um candidato a substituição quando essas capacidades resolvem uma fraqueza recorrente. Esta é uma recomendação de fluxo de trabalho, não uma afirmação de que a OpenAI renomeou ou descontinuou o Luna.
Comece identificando o que precisa melhorar: menos erros de leitura de tela, melhor interpretação de imagens ou menos edição após a geração. Compare ambos os modelos nessas tarefas antes de migrar. Se o Luna já atende às suas metas de qualidade e tempo de resposta, seu preço de token mais baixo continua sendo um bom motivo para mantê-lo.
O que é GPT-6 Luna?
A OpenAI lançou o GPT-6 Luna em 22 de setembro de 2026 para trabalho focado e de alto volume. Ele aceita texto e imagens e produz texto. Seu apelo prático é automação econômica: classificação, extração e outras tarefas delimitadas cujos resultados você consegue verificar de forma consistente.
O Luna oferece raciocínio configurável e uma ampla janela de contexto, mas um preço baixo por token, por si só, não torna toda tarefa barata. Tentativas fracassadas, respostas longas e correções manuais afetam o custo final. Use-o onde a tarefa é clara e os critérios de aceitação são fáceis de aplicar.
Para tarefas que precisam de interpretação de visuais mais confiável, interação com telas de aplicações ou prosa mais natural, o GPT-6.1 Terra é uma alternativa prática para testar. A escolha é se seus resultados justificam o gasto extra no seu fluxo de trabalho.
Onde o GPT-6 Luna se encaixa na linha de modelos da OpenAI
Escolha um modelo com base no trabalho que você precisa concluir e no orçamento que consegue sustentar. Na linha atual, Astra cobre raciocínio exigente, Sol equilibra capacidade e custo, e Luna atende à automação econômica de alto volume. Terra adiciona uma opção de preço médio para tarefas visuais, interação com tela e escrita.
Model
Position
When to consider it
Input / output per 1M
GPT-6 Astra
Topo de linha em raciocínio
Raciocínio complexo e codificação quando a capacidade tem prioridade sobre o custo por token.
$10.00 / $50.00
GPT-6.1 Sol
Opção geral de preço médio
Trabalho que precisa equilibrar capacidade do modelo e gasto.
$2.00 / $10.00
GPT-6.1 Terra
Opção de preço médio para visuais e escrita
Interpretação visual, telas de aplicativos e redação ou revisão de texto.
$1.00 / $5.00
GPT-6 Luna
Opção de baixo custo e alto volume
Tarefas repetidas e sensíveis a custos, como extração e classificação.
$0.10 / $0.50
Os preços são em USD por milhão de tokens para entrada nova e saída em contexto curto no OpenAI Padrão. Cache, prompts mais longos, outros modos de processamento e serviços adicionais podem alterar o total.
Para uma aplicação já existente com o Luna, teste o Terra nas tarefas onde visuais, ações em tela ou qualidade de escrita causam tentativas extras. Mantenha o Luna nas solicitações rotineiras que já atingem sua meta de qualidade e compare o custo total de resultados aceitos antes de mover mais tráfego.
Preços da API GPT-6 Luna
As tarifas oficiais abaixo separam entrada nova, leituras de entrada em cache, gravações de cache e saída. Todas as cifras são em USD por milhão de tokens. Contexto curto significa um prompt com no máximo 272,000 tokens de entrada; prompts mais longos movem a solicitação inteira para a tabela de contexto longo.
OpenAI processing mode
Fresh input / 1M
Cached read / 1M
Output / 1M
Padrão — contexto curto
$0.100
$0.010
$0.500
Lote / Flex — contexto curto
$0.050
$0.005
$0.250
Rápido — contexto curto
$0.200
$0.020
$1.000
Padrão — contexto longo
$0.200
$0.020
$0.750
A especificação de cobrança do GPT-6 Luna aplica tarifas de entrada e cache em 2× e tarifas de saída em 1.5× acima de 272,000 tokens de entrada. A janela de contexto de 1,050,000 tokens é um limite de capacidade, não a fronteira do nível de preço inferior. Gravações de cache Padrão de 30 minutos custam $0.125 por milhão de tokens de contexto curto; o exemplo de cache abaixo mostra como uma gravação afeta a economia total.
Lote e Flex usam metade das tarifas Padrão; Rápido usa o dobro das tarifas aplicáveis. Escolha um modo de processamento com base em requisitos de tempo e disponibilidade, e verifique o suporte do provedor selecionado antes de aplicar um desconto de API direta ao tráfego via gateway.
Nota de preços da CometAPI: A tabela de tarifas da CometAPI para GPT-6 Luna verificada em 28 de outubro de 2026 lista taxas de contexto curto de $0.08 para entrada nova, $0.008 para leituras em cache, $0.10 para gravações de cache de 30 minutos e $0.40 para saída, por milhão de tokens. Entrada nova e saída de contexto longo estão listadas em $0.16 e $0.60. Essas tarifas estão 20% abaixo das tarifas correspondentes do OpenAI Padrão mostradas aqui; descontos por modo de processamento e disponibilidade de ferramentas devem ser verificados separadamente. Para uma solicitação de contexto curto com 5,000 tokens de entrada nova e 1,000 tokens de saída faturados, o custo de tokens do modelo é $0.00100 via OpenAI Padrão ou $0.00080 via CometAPI, excluindo cache e serviços cobrados separadamente.
Esforço de raciocínio do GPT-6 Luna e gasto total
O esforço de raciocínio altera quanto trabalho do modelo uma solicitação pode usar; não é uma porcentagem fixa adicional nestas tabelas de tokens. Compare configurações de esforço nas mesmas tarefas, incluindo raciocínio gerado, novas tentativas e uso da saída final. Uma resposta visível mais curta não significa necessariamente menos tokens de saída faturados.
Para começar, siga o guia de início rápido da CometAPI para criar uma chave de API e configurar a URL base compatível com OpenAI. Selecione gpt-6-luna e confirme o acesso ao modelo e o suporte aos endpoints para sua conta antes de integrá-lo a um fluxo de trabalho de produção.
Quanto desempenho você está comprando com o GPT-6 Luna?
Os resultados de benchmark publicados pela OpenAI fornecem evidências do trade-off custo-desempenho do Luna. São avaliações relatadas pelo provedor, não testes independentes da CometAPI. Compare o conjunto de tarefas do benchmark e a configuração do agente com sua própria carga antes de usar suas economias de custo em uma previsão.
Resultados de benchmark do GPT-6 Luna e condições de teste
DeepSWE v1.1: Luna obteve 66,6% no esforço máximo de raciocínio, comparado a 68,8% para GPT-6 Sol no máximo. Os custos de tarefa relatados do Luna ficaram 93% abaixo de Claude Opus 5 e 96% abaixo de Claude Fable 5, com ambos os modelos concorrentes avaliados em esforço médio nessas comparações.
AutomationBench 1.0.6: Em alto esforço, o Luna melhorou em 5,4 pontos percentuais sobre o GPT-5.6 Luna com 58% menor custo por tarefa. A avaliação cobre fluxos de trabalho empresariais ponta a ponta usando 47 ferramentas. Essas economias descrevem aquela avaliação, e não uma redução garantida para toda aplicação.
OSWorld 2.0: Luna no máximo superou GPT-5.6 Sol em esforço médio a cerca de um décimo do custo por tarefa. A métrica reportada é recompensa parcial no conjunto offline da versão v2026.08.08. O anúncio não fornece todos os detalhes de agentes e tempo de execução necessários para reproduzir esses resultados.
O gráfico mostra custo por tarefa versus pontuação de benchmark. Sua série Claude Fable 5.1 omite custos de fallback para Opus 5 em cerca de 40% das tarefas, de modo que o custo plotado subestima o total dessa configuração. O anúncio da OpenAI explica a avaliação; o gráfico é reproduzido na cobertura de lançamento da Soft4fun.
Para implantação, meça o custo por tarefa aceita: um preço de token menor pode ser compensado por tentativas repetidas, execução de ferramentas ou correção humana.
Como o cache de prompts altera os custos de entrada do GPT-6 Luna?
O guia de cache de prompts da OpenAI explica como o reuso de um prefixo estável pode reduzir o processamento de entrada. Um desconto de leitura em cache se aplica à entrada reutilizada, não à solicitação inteira. Conte gravações, leituras e entrada comum separadamente.
Operação
Preço Padrão da OpenAI para contexto curto / 1M
Entrada nova
$0.100
Gravação de cache de 30 minutos
$0.125
Leitura em cache bem-sucedida
$0.010
Suponha que dez solicitações reutilizem o mesmo prefixo de 100,000 tokens. Considere uma gravação de 30 minutos e nove leituras bem-sucedidas antes da expiração, sem gravações adicionais. O prefixo permanece abaixo do limite de contexto longo e cada solicitação deixa espaço para outra entrada e saída.
Componente de prefixo repetido
Sem cache
Uma gravação + nove leituras
Entrada de prefixo comum
10 × 100,000 × $0.10 / 1M = $0.1000
$0
Gravação inicial
$0
100,000 × $0.125 / 1M = $0.0125
Nove leituras
$0
9 × 100,000 × $0.01 / 1M = $0.0090
Total do prefixo repetido
$0.1000
$0.0215
A economia no prefixo é 78.5%. Se cada solicitação também produzir 2,000 tokens de saída faturados, a saída adiciona $0.0100 nas dez solicitações. Os totais de tokens do modelo tornam-se $0.1100 sem cache e $0.0315 com cache, uma economia de cerca de 71.4% antes de outras entradas e serviços.
Um prompt repetido não é prova de acerto de cache. Verifique o uso em cache medido, retenção de gravação e estabilidade do prefixo. O exemplo usa tarifas diretas da OpenAI; estime uma rota na CometAPI com a programação de cache e os relatórios de uso dessa rota.
GPT-6 Luna vs GPT-6.1 Terra: qual escolher?
Para equipes que já usam GPT-6 Luna, GPT-6.1 Terra é um candidato a substituição quando a tarefa vai além do processamento direto em volume. Escolha com base no que melhora o resultado final, e não no número da versão.
Preço: GPT-6 Luna mantém o menor custo por token
De acordo com a página do modelo GPT-6 Luna e a página do modelo GPT-6.1 Terra, as tarifas de contexto curto do OpenAI Padrão por milhão de tokens são $0.10 de entrada e $0.50 de saída para GPT-6 Luna, versus $1.00 de entrada e $5.00 de saída para GPT-6.1 Terra. As tarifas de entrada nova e saída, portanto, são dez vezes maiores para GPT-6.1 Terra.
Uma solicitação com 5,000 tokens de entrada nova e 1,000 tokens de saída faturados custa $0.001 no GPT-6 Luna ou $0.010 no GPT-6.1 Terra nessas tarifas. Este exemplo exclui cache, ferramentas, novas tentativas e ajustes de contexto longo. Se qualquer modelo precisar de turnos extras, compare a execução completa.
Adequação à tarefa: mantenha o GPT-6 Luna para trabalho rotineiro; teste o GPT-6.1 Terra para tarefas visuais e de escrita
GPT-6 Luna é um ponto de partida sensato para extração, roteamento e classificação repetidos com regras claras de validação. Teste GPT-6.1 Terra quando interpretar capturas de tela ou documentos visuais, agir em telas de aplicações ou revisar prosa for central ao trabalho. A orientação de seleção de modelos da OpenAI destaca GPT-6.1 Terra para escrita concisa, tarefas de uso definido de computador e correções de código delimitadas.
Decisão de substituição: meça resultados bem-sucedidos
Use um conjunto representativo de solicitações reais e os mesmos critérios de aceitação. Registre taxa de sucesso, tempo de resposta ponta a ponta, novas tentativas e qualquer edição humana. Divida o custo de execução completo por resultados aceitos. Migre as tarefas em que GPT-6.1 Terra oferece uma melhoria que vale a pena, e mantenha o GPT-6 Luna no trabalho rotineiro que ele já executa bem.
Você pode avaliar ambos pela página da CometAPI do GPT-6 Luna e pela página da CometAPI do GPT-6.1 Terra. A última atualmente lista $0.80 de entrada e $4.00 de saída por milhão de tokens. Use os preços atuais e endpoints suportados do provedor escolhido na sua comparação; são separados das tarifas diretas da OpenAI.
Como reduzir ainda mais os custos da API?
Use cache de prompt para conteúdo repetido
Instruções de sistema reutilizáveis, documentos de referência e esquemas podem se beneficiar de cache. O guia de cache da OpenAI explica como o reuso de prompts pode reduzir trabalho de entrada nova. Para o Luna, leituras de entrada elegíveis em cache custam 90% menos do que leituras sem cache, mas gravações de cache têm suas próprias tarifas.
Faça corresponder o esforço de raciocínio ao trabalho
Comece com a configuração de esforço menos cara que atende a um limite de qualidade. Roteamento e extração simples frequentemente precisam de menos raciocínio do que depuração de código ou análise em múltiplas etapas. Esforço maior pode aumentar o consumo de tokens de raciocínio e a fatura total.
Mantenha as respostas adequadamente curtas
Evite pedir explicações verbosas se o aplicativo só precisa de uma categoria, três campos ou JSON estruturado. Tokens de saída são substancialmente mais caros que tokens de entrada nas tarifas Padrão.
Direcione seletivamente as solicitações difíceis
Uma arquitetura prática começa com o Luna e escala falhas de validação, solicitações ambíguas ou raciocínio complexo para um modelo mais forte. Avalie o custo adicional do modelo em relação a melhorias nas tarefas aceitas, em vez de assumir que todos os casos difíceis exigem o nível premium.
Alternativas ao GPT-6 Luna: modelos rápidos para testar valor
Uma alternativa útil ao GPT-6 Luna deve atender suas metas de tempo de resposta e qualidade a um custo total aceitável. Os modelos abaixo são candidatos a avaliação, e não um ranking de velocidade medida ou promessa de que cada um é mais barato que o GPT-6 Luna.
GPT-6.1 Terra
Comece com o GPT-6.1 Terra na CometAPI quando seu principal motivo para sair do GPT-6 Luna for trabalho visual, interação com telas ou qualidade de escrita. Ele pertence a uma lista curta para melhorar essas tarefas, embora suas tarifas de token superem as do GPT-6 Luna. Mantenha os mesmos casos de teste para que qualquer melhoria seja fácil de avaliar.
DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash na CometAPI oferece outra opção focada em eficiência. As tarifas base listadas são $0.12 de entrada e $0.48 de saída por milhão de tokens, com ajustes de preço por solicitação também mostrados na página. Compare a tarifa que de fato se aplica às suas solicitações e teste saída estruturada e tempo de conclusão na sua própria carga.
Claude Haiku 5.5
Claude Haiku 5.5 na CometAPI é outro modelo para incluir em um piloto curto para tarefas cotidianas de texto e entrada de imagem. Teste seu estilo de resposta, aderência ao seu formato de saída e latência ponta a ponta antes de se comprometer. Verifique sua tabela de tarifas ao vivo; a inclusão aqui não significa que ele supera o preço do GPT-6 Luna.
Conclusão
Se você chegou procurando por GPT-6.1 Luna, comece pelos nomes de modelos disponíveis: GPT-6 Luna para automação rotineira barata e GPT-6.1 Terra como alternativa a avaliar quando trabalho visual, interação com computador ou qualidade de escrita precisam melhorar.
Mantenha o GPT-6 Luna onde ele atende seus requisitos. Introduza o GPT-6.1 Terra onde um resultado melhor reduz tentativas fracassadas ou edição o suficiente para justificar o prêmio. Use as tarifas reais do provedor, o histórico completo de solicitações e os resultados aceitos para tomar a decisão. As páginas de modelos da CometAPI fornecem um ponto de partida para verificar acesso e preços antes de você rodar a comparação.
Perguntas frequentes
Posso prever o custo do GPT-6 Luna a partir da contagem de palavras?
Use a contagem de palavras apenas para um orçamento aproximado. O uso de tokens varia com idioma, formatação, código e imagens, enquanto raciocínio gerado pode adicionar saída faturada além da resposta visível. Para uma estimativa de produção, amostre solicitações representativas e registre o uso medido pela API; use o limite superior dessa distribuição ao definir um teto de gasto.
Por que duas solicitações semelhantes ao GPT-6 Luna podem ter cobranças diferentes?
Verifique comprimento do prompt, elegibilidade de entrada em cache, consumo de raciocínio, modo de processamento e chamadas de ferramentas. Um prompt que ultrapassa 272,000 tokens de entrada também altera as tarifas aplicáveis para a solicitação inteira. Compare essas dimensões de cobrança antes de tratar a diferença como erro.
Como devo orçar uma rota de fallback para o GPT-6 Luna?
Acompanhe com que frequência as solicitações escalam e se o fallback processa a entrada original completa. Se 10% das tarefas escalam, orce a primeira tentativa no Luna para cada tarefa mais as solicitações de fallback para esses 10%; não substitua o custo do Luna pelo custo do fallback. Adicione novas tentativas e ferramentas separadamente e, em seguida, divida o total por resultados aceitos.
Uma estimativa de custo do GPT-6 Luna inclui acesso ao ChatGPT?
Não. Uma estimativa baseada em tokens de API cobre as suposições daquele cálculo. Ela não compra uma assinatura do ChatGPT nem estabelece o acesso ao modelo do plano, limites de uso ou elegibilidade de workspace. Mantenha o orçamento de API do aplicativo separado do gasto com assinaturas de funcionários.
