Создавайте с CometAPIНужен один API для нескольких моделей?Протестируйте рабочий процесс в Playground, затем создайте API-ключ, когда модель и стоимость подойдут для вашего сценария.
Ищете цены на GPT-6.1 Luna? По состоянию на 28 октября 2026 года в каталоге моделей OpenAI указана GPT-6 Luna с идентификатором gpt-6-luna, а не релиз GPT-6.1 Luna. Для разработчиков, планирующих производственные нагрузки, доступная модель у OpenAI начинается с $0.10 за миллион входных токенов и $0.50 за миллион выходных токенов. CometAPI публикует соответствующие тарифы для короткого контекста — $0.08 и $0.40.
Чтобы решить, остаться на GPT-6 Luna или перейти на GPT-6.1 Terra, смотрите дальше заголовочных ставок за токены. На итоговую стоимость задачи влияют длина промпта, кэширование, рассуждения, вызовы инструментов и ретраи. Это руководство объясняет ценообразование Luna, сравнивает Luna с Terra и помогает понять, когда апгрейд оправдывает дополнительные расходы.
Проверено на ясность, указание источников и актуальную терминологию API.
Key Takeaways
Идентичность модели: для запросов к API GPT-6 Luna используйте gpt-6-luna; отдельной цены GPT-6.1 Luna нет в официальном каталоге.
Стандартные цены: GPT-6 Luna стоит $0.10 за вход / $0.50 за выход за миллион токенов у OpenAI, либо $0.08 / $0.40 по опубликованным тарифам короткого контекста у CometAPI.
Контекст и биллинг: у модели окно контекста 1,050,000 токенов; промпты свыше 272,000 входных токенов тарифицируются по повышенным ставкам для всего запроса.
Контроль затрат: кэшируйте повторяющийся ввод, ограничивайте лишний вывод и выбирайте уровень рассуждений, соответствующий вашим критериям приемки.
Выбор модели: оставляйте Luna для недорогих рутинных задач; оценивайте Terra, когда на успешность влияет интерпретация визуальных данных, работа с экранами или качество текста.
Does GPT-6.1 Luna exist?
Отдельной модели GPT-6.1 Luna нет в официальном каталоге API по состоянию на 2 ноября 2026 года. Для запросов Luna используйте задокументированный идентификатор модели gpt-6-luna. Поиск “GPT-6.1 Luna price” не подтверждает выпуск продукта или отдельную тарифную сетку. “Fe-Pichu” — это модель OpenAI, доступная на Arena. Весьма вероятно, что это Luna — учитывая, что Terra уже доступна, качество вывода этой модели ниже Terra, а также то, что она использует токенайзер OpenAI, что дополнительно указывает на принадлежность к OpenAI.
Если вы искали это название как более новую альтернативу Luna, рассмотрите GPT-6.1 Terra на CometAPI. OpenAI объявила Terra 26 октября 2026 года, отметив фокус на визуальном рассуждении, использовании компьютера и естественном письме. Для существующего пайплайна на Luna это кандидат на замену, если эти возможности закрывают повторяющиеся слабые места. Это рекомендация по рабочему процессу, а не утверждение о переименовании или прекращении Luna.
Начните с выявления того, что нужно улучшить: меньше ошибок при чтении экранов, лучшая интерпретация изображений или меньше правок после генерации. Сравните обе модели на этих задачах перед переходом. Если Luna уже соответствует вашим целям по качеству и времени ответа, ее более низкая цена за токен — веская причина остаться на ней.
What Is GPT-6 Luna?
OpenAI выпустила GPT-6 Luna 22 сентября 2026 года для сфокусированных высокообъемных задач. Она принимает текст и изображения и генерирует текст. Ее практическая ценность — экономичная автоматизация: классификация, извлечение и другие ограниченные задачи с результатами, которые можно стабильно проверять.
Luna предлагает настраиваемые рассуждения и большое окно контекста, но одна только низкая цена за токен не делает каждую задачу недорогой. Неудачные попытки, длинные ответы и ручные исправления влияют на конечную стоимость. Используйте ее там, где задача понятна и критерии приемки легко применимы.
Для задач, которым нужны более надежная интерпретация визуальных данных, взаимодействие с экранами приложений или более естественная проза, GPT-6.1 Terra — практичная альтернатива для тестирования. Вопрос в том, оправдывают ли ее результаты дополнительные расходы в вашем процессе.
Where GPT-6 Luna Fits in the OpenAI Model Lineup
Выбирайте модель исходя из работы, которую нужно выполнить, и бюджета, который вы готовы поддерживать. В текущей линейке Astra покрывает требовательные рассуждения, Sol балансирует возможности и стоимость, а Luna служит экономичной автоматизацией больших объемов. Terra добавляет вариант средней цены для визуальных задач, взаимодействия с экранами и письма.
Model
Position
When to consider it
Input / output per 1M
GPT-6 Astra
Флагман по рассуждениям
Сложные рассуждения и код, когда приоритет — возможности, а не цена токена.
$10.00 / $50.00
GPT-6.1 Sol
Универсальный вариант средней цены
Работа, где нужен баланс возможностей модели и расходов.
$2.00 / $10.00
GPT-6.1 Terra
Средняя цена для визуала и письма
Визуальная интерпретация, экраны приложений и черновики/редактура прозы.
$1.00 / $5.00
GPT-6 Luna
Недорогое решение для больших объемов
Повторяющиеся задачи с акцентом на цену: извлечение и классификация.
$0.10 / $0.50
Цены указаны в долларах США за миллион токенов для OpenAI Standard при коротком контексте и свежем вводе/выводе. Кэширование, длинные промпты, другие режимы обработки и дополнительные сервисы могут изменить итог.
Для существующего приложения на Luna протестируйте Terra на задачах, где визуальные данные, действия на экранах или качество текста вызывают дополнительные попытки. Сохраняйте Luna для рутинных запросов, уже достигающих цели по качеству, и сравнивайте итоговую стоимость принятых результатов до переноса большего трафика.
GPT-6 Luna API Pricing
Официальные ставки ниже разделяют свежий ввод, чтения кэшированного ввода, записи в кэш и вывод. Все суммы — в долларах США за миллион токенов. Короткий контекст означает промпт не более 272,000 входных токенов; более длинные промпты переводят весь запрос на тариф длинного контекста.
OpenAI processing mode
Fresh input / 1M
Cached read / 1M
Output / 1M
Standard — short context
$0.100
$0.010
$0.500
Batch / Flex — short context
$0.050
$0.005
$0.250
Fast — short context
$0.200
$0.020
$1.000
Standard — long context
$0.200
$0.020
$0.750
Спецификация биллинга GPT-6 Luna применяет 2× ставки на ввод и кэш и 1.5× ставки на вывод выше 272,000 входных токенов. Окно контекста 1,050,000 токенов — это ограничение емкости, а не граница низшего ценового уровня. Стандартные 30-минутные записи в кэш стоят $0.125 за миллион токенов короткого контекста; пример кэширования ниже показывает, как запись влияет на общую экономию.
Batch и Flex используют половину ставок Standard; Fast использует двойные ставки. Выбирайте режим обработки исходя из требований к времени и доступности и проверяйте поддержку у выбранного провайдера перед применением скидки прямого API к трафику через шлюз.
Примечание по ценам CometAPI: Тарифная страница CometAPI для GPT-6 Luna по состоянию на 28 октября 2026 года указывает ставки короткого контекста $0.08 за свежий ввод, $0.008 за чтения из кэша, $0.10 за 30-минутные записи в кэш и $0.40 за вывод за миллион токенов. Для длинного контекста свежий ввод и вывод указаны как $0.16 и $0.60. Эти ставки на 20% ниже соответствующих ставок OpenAI Standard, показанных здесь; скидки по режимам обработки и доступность инструментов следует проверять отдельно. Для запроса с коротким контекстом с 5,000 свежих входных токенов и 1,000 тарифицируемых выходных токенов стоимость по токенам модели составит $0.00100 через OpenAI Standard или $0.00080 через CometAPI, без учета кэширования и отдельно тарифицируемых сервисов.
GPT-6 Luna reasoning effort and total spend
Уровень усилий на рассуждение меняет объем работы модели в рамках запроса; это не дополнительный фиксированный процент из таблиц по токенам. Сравнивайте настройки усилий на одних и тех же задачах, включая сгенерированные рассуждения, ретраи и использование итогового вывода. Более короткий видимый ответ не обязательно значит меньше тарифицируемых выходных токенов.
Чтобы начать, перейдите к CometAPI quickstart, чтобы создать ключ API и настроить совместимый с OpenAI базовый URL. Выберите gpt-6-luna и подтвердите доступ к модели и поддержку нужных эндпойнтов для вашего аккаунта перед интеграцией в продакшен.
How Much Performance Are You Buying With GPT-6 Luna?
Опубликованные результаты бенчмарков OpenAI демонстрируют компромисс цена/производительность у Luna. Это оценки, предоставленные провайдером, а не независимые тесты CometAPI. Сопоставьте набор задач и конфигурацию агента в бенчмарке со своей нагрузкой, прежде чем использовать эти сбережения в прогнозе.
GPT-6 Luna benchmark results and test conditions
DeepSWE v1.1: Luna набрала 66.6% на максимальном уровне рассуждений, против 68.8% у GPT-6 Sol на максимуме. Сообщается, что стоимость задачи у Luna на 93% ниже, чем у Claude Opus 5, и на 96% ниже, чем у Claude Fable 5, при сравнении с обоими конкурентами на среднем уровне усилий.
AutomationBench 1.0.6: На высоком уровне усилий Luna улучшила результат GPT-5.6 Luna на 5.4 процентных пункта при 58% более низкой стоимости за задачу. Оценка покрывает сквозные бизнес-процессы с использованием 47 инструментов. Эти сбережения относятся к данному испытанию, а не гарантируют снижение для каждого приложения.
OSWorld 2.0: Luna на максимуме превзошла GPT-5.6 Sol на среднем уровне примерно при одной десятой стоимости задачи. Сообщаемая метрика — частичная награда на офлайн-наборе релиза v2026.08.08. В анонсе нет всех деталей агента и рантайма, необходимых для воспроизведения результатов.
На графике показана стоимость задачи против балла бенчмарка. Серия Claude Fable 5.1 опускает затраты на фолбэк к Opus 5 примерно в 40% задач, так что показанная стоимость занижает итог этой конфигурации. Объяснение оценки дано в анонсе OpenAI; график воспроизведен в материале Soft4fun о запуске.
В продакшене измеряйте стоимость за принятую задачу: низкая цена токена может быть нивелирована повторными попытками, выполнением инструментов или человеческими правками.
How Does Prompt Caching Change GPT-6 Luna Input Costs?
Руководство по кэшированию промптов OpenAI объясняет, как повторное использование стабильного префикса снижает стоимость обработки ввода. Скидка на чтение из кэша применяется к повторно использованному вводу, а не ко всему запросу. Считайте записи, чтения и обычный ввод отдельно.
Operation
OpenAI Standard short-context price / 1M
Fresh input
$0.100
30-minute cache write
$0.125
Successful cached read
$0.010
Предположим, десять запросов повторно используют один и тот же префикс на 100,000 токенов. Предположим одну 30-минутную запись и девять успешных чтений до истечения срока, без дополнительных записей. Префикс остается ниже порога длинного контекста, и каждый запрос оставляет место для прочего ввода и вывода.
Repeated-prefix component
Without caching
One write + nine reads
Ordinary prefix input
10 × 100,000 × $0.10 / 1M = $0.1000
$0
Initial write
$0
100,000 × $0.125 / 1M = $0.0125
Nine reads
$0
9 × 100,000 × $0.01 / 1M = $0.0090
Repeated-prefix total
$0.1000
$0.0215
Экономия на префиксе составляет 78.5%. Если каждый запрос также производит 2,000 тарифицируемых выходных токенов, вывод добавит $0.0100 по десяти запросам. Суммы по токенам модели становятся $0.1100 без кэширования и $0.0315 с кэшированием, экономия около 71.4% до учета прочего ввода и сервисов.
Повторяющийся промпт — не гарантия попадания в кэш. Проверяйте измеренное использование кэша, удержание записей и стабильность префикса. В примере использованы прямые ставки OpenAI; оцените маршрут CometAPI по его графику кэша и отчетности использования.
GPT-6 Luna vs GPT-6.1 Terra: Which Should You Choose?
Для команд, уже использующих GPT-6 Luna, GPT-6.1 Terra — кандидат на замену, когда задача выходит за рамки простого массового процесса. Выбирайте исходя из того, что улучшит итоговый результат, а не номера версии.
Price: GPT-6 Luna retains the lower token cost
Согласно странице модели GPT-6 Luna и странице модели GPT-6.1 Terra, ставки OpenAI Standard для короткого контекста составляют $0.10 за вход и $0.50 за выход за миллион токенов у GPT-6 Luna против $1.00 за вход и $5.00 за выход у GPT-6.1 Terra. Соответственно, ставки за свежий ввод и вывод у GPT-6.1 Terra в десять раз выше.
Запрос с 5,000 свежих входных токенов и 1,000 тарифицируемых выходных токенов стоит $0.001 на GPT-6 Luna или $0.010 на GPT-6.1 Terra по этим ставкам. В примере не учитываются кэширование, инструменты, ретраи и корректировки для длинного контекста. Если любой из моделей нужны дополнительные итерации, сравнивайте полный прогон.
Task fit: keep GPT-6 Luna for routine work; test GPT-6.1 Terra for visual and writing tasks
GPT-6 Luna — разумная отправная точка для повторяющегося извлечения, маршрутизации и классификации с четкими правилами валидации. Тестируйте GPT-6.1 Terra, когда ключевыми являются интерпретация скриншотов или визуальных документов, действия на экранах приложений или редактура прозы. Руководство по выбору модели OpenAI выделяет GPT-6.1 Terra для лаконичного письма, определенных задач по использованию компьютера и точечных исправлений кода.
Replacement decision: measure successful results
Используйте репрезентативный набор реальных запросов и те же критерии приемки. Записывайте долю успеха, сквозное время ответа, ретраи и любые человеческие правки. Делите полную стоимость прогона на количество принятых результатов. Переносите те задачи, где GPT-6.1 Terra дает значимое улучшение, а GPT-6 Luna оставляйте на рутине, с которой она уже справляется.
Обе модели можно оценить через страницу GPT-6 Luna на CometAPI и страницу GPT-6.1 Terra на CometAPI. На второй в настоящее время указаны $0.80 за вход и $4.00 за выход за миллион токенов. Используйте актуальные цены и поддерживаемые эндпойнты выбранного провайдера в сравнении; они отличаются от прямых ставок OpenAI.
How Can You Reduce API Costs Further?
Use prompt caching for repeated content
Многоразовые системные инструкции, справочные документы и схемы могут выиграть от кэширования. Руководство по кэшированию промптов OpenAI объясняет, как повторное использование промптов может уменьшить объем свежего ввода. Для Luna допустимые чтения кэшированного ввода стоят на 90% дешевле, чем некэшированные, но записи в кэш имеют собственные ставки.
Match reasoning effort to the job
Начинайте с наименее дорогой настройки усилий, соответствующей порогу качества. Простая маршрутизация и извлечение часто требуют меньше рассуждений, чем отладка кода или многошаговый анализ. Более высокий уровень усилий может увеличить потребление токенов на рассуждения и итоговый счет.
Keep responses appropriately short
Не просите пространных объяснений, если приложению нужны только категория, три поля или структурированный JSON. Выходные токены существенно дороже входных на ставках Standard.
Route difficult requests selectively
Практичная архитектура начинается с Luna и повышает уровень для запросов, проваливших валидацию, неоднозначных или требующих сложных рассуждений, к более сильной модели. Оценивайте стоимость дополнительной модели относительно роста доли принятых задач, а не исходите из предположения, что все сложные случаи требуют премиального уровня.
GPT-6 Luna Alternatives: Fast Models to Test for Value
Полезная альтернатива GPT-6 Luna должна достигать ваших целей по времени ответа и качеству при приемлемой итоговой стоимости. Модели ниже — кандидаты для оценки, а не рейтинг измеренной скорости или обещание, что каждая из них дешевле GPT-6 Luna.
GPT-6.1 Terra
Начните с GPT-6.1 Terra на CometAPI, если ваша основная причина ухода с GPT-6 Luna — визуальные задачи, взаимодействие с экранами или качество письма. Ее стоит включить в шорт-лист для улучшения этих задач, хотя ставки за токены превышают GPT-6 Luna. Сохраняйте те же тестовые кейсы, чтобы улучшение было легко оценить.
DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash на CometAPI — еще один ориентированный на эффективность вариант. Базовые ставки указаны как $0.12 за вход и $0.48 за выход за миллион токенов, на странице также показаны корректировки на основе параметров запроса. Сравните ставку, фактически применимую к вашим запросам, а затем протестируйте структурированный вывод и время завершения на своей нагрузке.
Claude Haiku 5.5
Claude Haiku 5.5 на CometAPI — еще одна модель, которую стоит включить в короткий пилот для повседневных задач с текстом и изображениями на входе. Протестируйте стиль ответов, соблюдение вашего формата вывода и сквозную задержку перед принятием решения. Проверьте актуальные тарифы; включение здесь не означает, что она дешевле GPT-6 Luna.
Conclusion
Если вы пришли в поиске GPT-6.1 Luna, начните с доступных имен моделей: GPT-6 Luna — для недорогой рутинной автоматизации, и GPT-6.1 Terra — как альтернатива для оценки, когда нужно улучшить визуальные задачи, взаимодействие с компьютером или качество текста.
Сохраняйте GPT-6 Luna там, где она удовлетворяет требованиям. Внедряйте GPT-6.1 Terra там, где лучший результат снижает число неудачных попыток или объем правок настолько, что премия оправдана. Для принятия решения используйте реальные ставки провайдера, полный журнал запросов и долю принятых результатов. Страницы моделей CometAPI — отправная точка для проверки доступа и цен перед сравнением.
FAQ
Can I predict GPT-6 Luna cost from word count?
Используйте подсчет слов только для грубой оценки. Потребление токенов зависит от языка, форматирования, кода и изображений, а сгенерированные рассуждения могут добавить тарифицируемый вывод сверх видимого ответа. Для производственной оценки возьмите выборку репрезентативных запросов и запишите измеренное использование из API; при установке лимита ориентируйтесь на верхнюю границу распределения.
Why can two similar GPT-6 Luna requests have different bills?
Проверьте длину промпта, пригодность для кэшированного ввода, потребление на рассуждения, режим обработки и вызовы инструментов. Промпт, пересекающий 272,000 входных токенов, также меняет применимые ставки для всего запроса. Сравните эти аспекты биллинга, прежде чем считать разницу ошибкой.
How should I budget for a GPT-6 Luna fallback route?
Отслеживайте, как часто запросы эскалируются, и обрабатывает ли фолбэк полный исходный ввод. Если 10% задач эскалируются, закладывайте первую попытку на Luna для каждой задачи плюс запросы на фолбэк для этих 10%; не заменяйте стоимость Luna стоимостью фолбэка. Добавляйте ретраи и инструменты отдельно, затем делите итог на число принятых результатов.
Does a GPT-6 Luna cost estimate include ChatGPT access?
Нет. Оценка по токенам в API покрывает только предположения в этом расчете. Она не покупает подписку ChatGPT и не определяет доступ к моделям в рамках плана, лимиты использования или eligibility для рабочих пространств. Держите бюджет API приложения отдельно от расходов сотрудников на подписки.
