Xây dựng với CometAPICần một API cho nhiều mô hình?Kiểm thử quy trình trong Playground, sau đó tạo API key khi mô hình và chi phí phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn.
GPT-6.1 Luna có tồn tại không? Khám phá chi phí API của GPT-6 Luna, so sánh Luna với GPT-6.1 Terra, và tìm các lựa chọn thay thế thiết thực thông qua CometAPI.
Đang tìm giá GPT-6.1 Luna? Tính đến ngày 28 tháng 10, 2026, danh mục mô hình của OpenAI liệt kê GPT-6 Luna, định danh là gpt-6-luna, chứ không có bản phát hành GPT-6.1 Luna. Với nhà phát triển cần lập ngân sách cho khối lượng công việc sản xuất, mô hình hiện có bắt đầu ở mức $0.10 mỗi triệu token đầu vào và $0.50 mỗi triệu token đầu ra qua OpenAI. CometAPI công bố mức giá ngữ cảnh ngắn tương ứng là $0.08 và $0.40.
Để quyết định giữ GPT-6 Luna hay chuyển sang GPT-6.1 Terra, hãy nhìn xa hơn mức giá token tiêu đề. Độ dài prompt, bộ nhớ đệm, suy luận, lệnh gọi công cụ và số lần thử lại đều ảnh hưởng đến chi phí của một tác vụ hoàn tất. Hướng dẫn này giải thích giá của Luna, so sánh Luna với Terra và giúp bạn chọn khi nào nâng cấp là xứng đáng với chi tiêu bổ sung.
Key Takeaways
Nhận diện mô hình: Dùng gpt-6-luna cho các yêu cầu API GPT-6 Luna; giá GPT-6.1 Luna không có trong danh mục chính thức.
Giá chuẩn: GPT-6 Luna có giá $0.10 đầu vào / $0.50 đầu ra mỗi triệu token qua OpenAI, hoặc $0.08 / $0.40 theo mức ngữ cảnh ngắn do CometAPI công bố.
Đã được xem xét về độ rõ ràng, ghi nguồn và thuật ngữ API hiện tại.
Ngữ cảnh và tính phí: Mô hình có cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 token; prompt vượt 272,000 token đầu vào sẽ áp dụng mức giá cao hơn cho toàn bộ yêu cầu.
Kiểm soát chi phí: Đệm (cache) đầu vào lặp lại, hạn chế đầu ra không cần thiết, và chọn mức độ suy luận đáp ứng tiêu chí chấp nhận của bạn.
Lựa chọn mô hình: Giữ Luna cho công việc thường nhật chi phí thấp; đánh giá Terra khi diễn giải hình ảnh, tương tác màn hình, hoặc chất lượng viết ảnh hưởng đến tỷ lệ hoàn thành.
Does GPT-6.1 Luna exist?
Không có mô hình GPT-6.1 Luna riêng trong danh mục API chính thức được kiểm tra vào ngày 2 tháng 11, 2026. Với các yêu cầu dành cho Luna, hãy dùng ID mô hình gpt-6-luna như được ghi nhận. Tìm kiếm “GPT-6.1 Luna price” không cho thấy sản phẩm đã phát hành hay bảng giá riêng. “Fe-Pichu” là một mô hình OpenAI có trên Arena. Rất có khả năng đó là Luna — xét việc Terra đã ra mắt và chất lượng đầu ra của mô hình này thấp hơn Terra — và việc nó dùng bộ tách token của OpenAI càng cho thấy đây là mô hình của OpenAI.
Nếu bạn tìm tên đó vì muốn một lựa chọn mới hơn so với Luna, hãy cân nhắc GPT-6.1 Terra trên CometAPI. OpenAI đã công bố Terra vào ngày 26 tháng 10, 2026, nhấn mạnh vào suy luận thị giác, sử dụng máy tính và khả năng viết tự nhiên. Với quy trình Luna hiện có, đây là ứng viên thay thế khi các năng lực đó giải quyết điểm yếu lặp lại. Đây là khuyến nghị quy trình, không phải khẳng định OpenAI đổi tên hay ngừng Luna.
Bắt đầu bằng cách xác định điều cần cải thiện: ít lỗi đọc màn hình hơn, diễn giải hình ảnh tốt hơn, hay ít chỉnh sửa sau khi tạo. So sánh cả hai mô hình trên các tác vụ đó trước khi chuyển đổi. Nếu Luna đã đáp ứng các mục tiêu về chất lượng và thời gian phản hồi, mức giá token thấp hơn của nó vẫn là lý do tốt để giữ lại.
What Is GPT-6 Luna?
OpenAI phát hành GPT-6 Luna vào ngày 22 tháng 9, 2026 cho công việc tập trung, khối lượng lớn. Mô hình nhận văn bản và hình ảnh, và tạo đầu ra văn bản. Điểm hấp dẫn thực tế là tự động hóa kinh tế: phân loại, trích xuất, và các tác vụ giới hạn khác có thể kiểm tra kết quả một cách nhất quán.
Luna cung cấp khả năng cấu hình mức suy luận và cửa sổ ngữ cảnh lớn, nhưng giá token thấp không tự động biến mọi tác vụ thành rẻ. Nỗ lực thất bại, phản hồi dài và chỉnh sửa thủ công đều ảnh hưởng đến chi phí cuối cùng. Hãy dùng nó cho tác vụ rõ ràng và tiêu chí chấp nhận dễ áp dụng.
Với tác vụ cần diễn giải hình ảnh đáng tin cậy hơn, tương tác với màn hình ứng dụng, hoặc văn phong tự nhiên hơn, GPT-6.1 Terra là lựa chọn thực tế để thử nghiệm. Quyết định là liệu kết quả của nó có xứng đáng với chi tiêu thêm trong quy trình của bạn hay không.
Where GPT-6 Luna Fits in the OpenAI Model Lineup
Hãy chọn mô hình dựa trên công việc cần hoàn thành và ngân sách bạn có thể duy trì. Trong danh mục hiện tại, Astra đáp ứng suy luận khó, Sol cân bằng năng lực và chi phí, còn Luna phục vụ tự động hóa khối lượng lớn, chi phí thấp. Terra bổ sung tùy chọn tầm trung cho tác vụ thị giác, tương tác màn hình và viết.
Mô hình
Vị trí
Khi nên cân nhắc
Đầu vào / đầu ra mỗi 1M
GPT-6 Astra
Đầu bảng về suy luận
Lý luận phức tạp và lập trình khi năng lực được ưu tiên hơn chi phí token.
$10.00 / $50.00
GPT-6.1 Sol
Tùy chọn tổng quát tầm trung
Công việc cần cân bằng giữa năng lực mô hình và chi tiêu.
$2.00 / $10.00
GPT-6.1 Terra
Tầm trung cho thị giác và viết
Diễn giải hình ảnh, màn hình ứng dụng, và soạn/thẩm định văn bản.
$1.00 / $5.00
GPT-6 Luna
Tùy chọn chi phí thấp, khối lượng lớn
Tác vụ lặp lại, nhạy cảm về chi phí như trích xuất và phân loại.
$0.10 / $0.50
Giá tính theo USD mỗi triệu token cho OpenAI Standard ngữ cảnh ngắn với đầu vào mới và đầu ra. Bộ nhớ đệm, prompt dài hơn, các chế độ xử lý khác và dịch vụ bổ sung có thể làm thay đổi tổng chi phí.
Với ứng dụng Luna hiện có, hãy thử Terra trên những tác vụ mà yếu tố hình ảnh, hành động trên màn hình hoặc chất lượng viết gây ra thêm lần thử. Giữ Luna cho các yêu cầu thường nhật đã đạt mục tiêu chất lượng, và so sánh tổng chi phí kết quả chấp nhận trước khi chuyển thêm lưu lượng.
GPT-6 Luna API Pricing
Các mức chính thức dưới đây tách riêng đầu vào mới, đọc đầu vào từ bộ nhớ đệm, ghi bộ nhớ đệm, và đầu ra. Tất cả tính theo USD mỗi triệu token. Ngữ cảnh ngắn là prompt không quá 272,000 token đầu vào; prompt dài hơn sẽ chuyển TOÀN BỘ yêu cầu sang lịch giá ngữ cảnh dài.
Chế độ xử lý của OpenAI
Đầu vào mới / 1M
Đọc từ cache / 1M
Đầu ra / 1M
Standard — ngữ cảnh ngắn
$0.100
$0.010
$0.500
Batch / Flex — ngữ cảnh ngắn
$0.050
$0.005
$0.250
Fast — ngữ cảnh ngắn
$0.200
$0.020
$1.000
Standard — ngữ cảnh dài
$0.200
$0.020
$0.750
Đặc tả tính phí GPT-6 Luna áp dụng mức 2× cho đầu vào và bộ nhớ đệm, và 1.5× cho đầu ra khi vượt 272,000 token đầu vào. Cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 token là giới hạn dung lượng, không phải ranh giới của bậc giá thấp hơn. Ghi bộ nhớ đệm 30 phút theo Standard có giá $0.125 mỗi triệu token ngữ cảnh ngắn; ví dụ về bộ nhớ đệm bên dưới cho thấy ghi ảnh hưởng thế nào đến tổng tiết kiệm.
Batch và Flex dùng nửa mức giá Standard; Fast dùng gấp đôi mức áp dụng. Hãy chọn chế độ xử lý theo yêu cầu về thời gian và khả dụng, và kiểm tra hỗ trợ của nhà cung cấp đã chọn trước khi áp dụng chiết khấu API trực tiếp cho lưu lượng qua cổng.
Ghi chú giá CometAPI: Bảng giá CometAPI cho GPT-6 Luna kiểm tra vào ngày 28 tháng 10, 2026 liệt kê mức ngữ cảnh ngắn là $0.08 cho đầu vào mới, $0.008 cho đọc từ bộ nhớ đệm, $0.10 cho ghi cache 30 phút và $0.40 cho đầu ra, tính theo mỗi triệu token. Đầu vào và đầu ra ngữ cảnh dài lần lượt là $0.16 và $0.60. Các mức này thấp hơn 20% so với mức OpenAI Standard tương ứng nêu ở đây; cần kiểm tra riêng chiết khấu chế độ xử lý và khả dụng công cụ. Với một yêu cầu ngữ cảnh ngắn gồm 5,000 token đầu vào mới và 1,000 token đầu ra bị tính phí, chi phí token mô hình là $0.00100 qua OpenAI Standard hoặc $0.00080 qua CometAPI, không tính bộ nhớ đệm và các dịch vụ tính phí riêng.
GPT-6 Luna: mức độ suy luận và tổng chi tiêu
Mức độ suy luận thay đổi lượng công việc mô hình có thể dùng cho một yêu cầu; nó không phải một tỷ lệ phần trăm cố định bổ sung trong các bảng token này. Hãy so sánh các cài đặt mức độ trên cùng tác vụ, gồm suy luận được tạo, số lần thử lại và mức sử dụng đầu ra cuối cùng. Câu trả lời ngắn hơn không nhất thiết đồng nghĩa với ít token đầu ra bị tính phí.
Để bắt đầu, hãy theo quickstart của CometAPI để tạo khóa API và cấu hình base URL tương thích OpenAI. Chọn gpt-6-luna và xác nhận quyền truy cập mô hình và hỗ trợ endpoint cho tài khoản của bạn trước khi tích hợp vào quy trình sản xuất.
How Much Performance Are You Buying With GPT-6 Luna?
Kết quả benchmark công bố của OpenAI cung cấp bằng chứng về đánh đổi chi phí-hiệu năng của Luna. Đây là đánh giá do nhà cung cấp báo cáo, không phải thử nghiệm độc lập của CometAPI. Hãy so sánh bộ tác vụ benchmark và cấu hình tác nhân với khối lượng công việc của riêng bạn trước khi dùng mức tiết kiệm đó cho dự báo.
Kết quả benchmark và điều kiện kiểm thử của GPT-6 Luna
DeepSWE v1.1: Luna đạt 66.6% ở mức suy luận tối đa, so với 68.8% của GPT-6 Sol ở mức tối đa. Chi phí tác vụ báo cáo của Luna thấp hơn 93% so với Claude Opus 5 và thấp hơn 96% so với Claude Fable 5, với cả hai mô hình đối thủ được đánh giá ở mức trung bình trong các so sánh đó.
AutomationBench 1.0.6: Ở mức cao, Luna cải thiện so với GPT-5.6 Luna thêm 5.4 điểm phần trăm với chi phí mỗi tác vụ thấp hơn 58%. Đánh giá bao phủ quy trình công việc doanh nghiệp đầu-cuối dùng 47 công cụ. Mức tiết kiệm này mô tả bài đánh giá đó, không phải đảm bảo giảm chi phí cho mọi ứng dụng.
OSWorld 2.0: Luna ở mức tối đa vượt GPT-5.6 Sol ở mức trung bình với chi phí tác vụ khoảng một phần mười. Thước đo báo cáo là phần thưởng một phần trên tập ngoại tuyến từ bản phát hành v2026.08.08. Thông báo không cung cấp mọi chi tiết về tác nhân và thời gian chạy cần để tái tạo kết quả.
Biểu đồ vẽ chi phí tác vụ theo điểm benchmark. Chuỗi Claude Fable 5.1 của biểu đồ bỏ qua chi phí dự phòng Opus 5 ở khoảng 40% tác vụ, nên chi phí được vẽ thấp hơn tổng thực tế của cấu hình đó. Thông báo của OpenAI giải thích phương pháp đánh giá; biểu đồ được đăng lại trong bài đưa tin ra mắt của Soft4fun.
Khi triển khai, hãy đo chi phí mỗi tác vụ được chấp nhận: giá token thấp hơn có thể bị bù trừ bởi số lần thử lại, thực thi công cụ, hoặc chỉnh sửa bởi con người.
How Does Prompt Caching Change GPT-6 Luna Input Costs?
Hướng dẫn bộ nhớ đệm prompt của OpenAI giải thích cách tái sử dụng một tiền tố ổn định có thể giảm xử lý đầu vào. Chiết khấu đọc từ cache áp dụng cho phần đầu vào tái sử dụng, không phải toàn bộ yêu cầu. Hãy tính riêng các lần ghi, đọc và đầu vào thông thường.
Thao tác
Giá OpenAI Standard ngữ cảnh ngắn / 1M
Đầu vào mới
$0.100
Ghi cache 30 phút
$0.125
Đọc từ cache thành công
$0.010
Giả sử mười yêu cầu tái sử dụng cùng tiền tố 100,000 token. Giả định một lần ghi 30 phút và chín lần đọc thành công trước khi hết hạn, không có lần ghi bổ sung. Tiền tố vẫn dưới ngưỡng ngữ cảnh dài và mỗi yêu cầu còn chỗ cho đầu vào và đầu ra khác.
Thành phần tiền tố lặp lại
Không dùng bộ nhớ đệm
Một lần ghi + chín lần đọc
Đầu vào tiền tố thông thường
10 × 100,000 × $0.10 / 1M = $0.1000
$0
Ghi ban đầu
$0
100,000 × $0.125 / 1M = $0.0125
Chín lần đọc
$0
9 × 100,000 × $0.01 / 1M = $0.0090
Tổng tiền tố lặp lại
$0.1000
$0.0215
Mức tiết kiệm cho tiền tố là 78.5%. Nếu mỗi yêu cầu cũng tạo 2,000 token đầu ra bị tính phí, phần đầu ra cộng thêm $0.0100 trên mười yêu cầu. Tổng token mô hình trở thành $0.1100 khi không dùng cache và $0.0315 khi dùng cache, tiết kiệm khoảng 71.4% trước các đầu vào và dịch vụ khác.
Một prompt lặp lại không tự chứng minh có cache hit. Hãy kiểm tra mức sử dụng cache đo được, thời gian lưu của ghi, và độ ổn định của tiền tố. Ví dụ dùng mức giá trực tiếp của OpenAI; với tuyến CometAPI, hãy ước tính theo lịch cache và báo cáo sử dụng của tuyến đó.
GPT-6 Luna vs GPT-6.1 Terra: Which Should You Choose?
Với các nhóm đã dùng GPT-6 Luna, GPT-6.1 Terra là ứng viên thay thế khi tác vụ vượt ra ngoài xử lý khối lượng thẳng thớm. Hãy chọn dựa trên điều cải thiện kết quả cuối cùng, thay vì số phiên bản.
Price: GPT-6 Luna retains the lower token cost
Theo trang mô hình GPT-6 Luna và trang mô hình GPT-6.1 Terra, mức OpenAI Standard ngữ cảnh ngắn mỗi triệu token là $0.10 đầu vào và $0.50 đầu ra cho GPT-6 Luna, so với $1.00 đầu vào và $5.00 đầu ra cho GPT-6.1 Terra. Vì vậy, mức đầu vào mới và đầu ra của GPT-6.1 Terra cao gấp mười lần.
Một yêu cầu với 5,000 token đầu vào mới và 1,000 token đầu ra bị tính phí sẽ tốn $0.001 trên GPT-6 Luna hoặc $0.010 trên GPT-6.1 Terra theo các mức đó. Ví dụ này không tính bộ nhớ đệm, công cụ, thử lại và điều chỉnh do ngữ cảnh dài. Nếu một trong hai mô hình cần thêm lượt, hãy so sánh toàn bộ chuỗi chạy.
Task fit: keep GPT-6 Luna for routine work; test GPT-6.1 Terra for visual and writing tasks
GPT-6 Luna là điểm xuất phát hợp lý cho trích xuất, định tuyến và phân loại lặp lại với quy tắc kiểm định rõ ràng. Hãy thử GPT-6.1 Terra khi việc diễn giải ảnh chụp màn hình hoặc tài liệu hình ảnh, hành động trên màn hình ứng dụng, hoặc chỉnh sửa văn bản là trọng tâm công việc. Hướng dẫn chọn mô hình của OpenAI nêu bật GPT-6.1 Terra cho viết cô đọng, nhiệm vụ sử dụng máy tính đã xác định, và sửa lỗi mã có phạm vi.
Replacement decision: measure successful results
Dùng một tập đại diện các yêu cầu thực và cùng tiêu chí chấp nhận. Ghi lại tỷ lệ thành công, thời gian phản hồi đầu-cuối, số lần thử lại và mức chỉnh sửa thủ công. Chia tổng chi phí chuỗi chạy cho số kết quả được chấp nhận. Chuyển các tác vụ nơi GPT-6.1 Terra mang lại cải thiện xứng đáng, và giữ GPT-6 Luna cho công việc thường nhật mà nó đã xử lý tốt.
Bạn có thể đánh giá cả hai qua trang CometAPI của GPT-6 Luna và trang CometAPI của GPT-6.1 Terra. Mô hình sau hiện liệt kê $0.80 đầu vào và $4.00 đầu ra mỗi triệu token. Hãy dùng mức giá hiện tại và các endpoint được hỗ trợ của nhà cung cấp đã chọn trong so sánh; các mức này tách biệt với giá trực tiếp từ OpenAI.
How Can You Reduce API Costs Further?
Use prompt caching for repeated content
Hướng dẫn về bộ nhớ đệm prompt của OpenAI giải thích cách tái sử dụng hướng dẫn hệ thống, tài liệu tham chiếu và schema có thể giảm xử lý đầu vào. Với Luna, đọc đầu vào đủ điều kiện từ cache rẻ hơn 90% so với khi không dùng cache, nhưng ghi cache có mức giá riêng.
Match reasoning effort to the job
Bắt đầu với mức độ suy luận rẻ nhất đáp ứng ngưỡng chất lượng. Định tuyến và trích xuất đơn giản thường cần ít suy luận hơn gỡ lỗi mã hoặc phân tích nhiều bước. Mức độ cao hơn có thể tăng lượng token suy luận và tổng hóa đơn.
Keep responses appropriately short
Tránh yêu cầu giải thích dài dòng nếu ứng dụng chỉ cần một hạng mục, ba trường, hoặc JSON có cấu trúc. Token đầu ra đắt đáng kể so với token đầu vào theo mức Standard.
Route difficult requests selectively
Một kiến trúc thực tế bắt đầu với Luna và chuyển các trường hợp không vượt kiểm định, yêu cầu mơ hồ, hoặc suy luận phức tạp lên mô hình mạnh hơn. Hãy đánh giá chi phí mô hình bổ sung so với cải thiện ở tác vụ được chấp nhận thay vì giả định mọi trường hợp khó đều cần bậc cao.
GPT-6 Luna Alternatives: Fast Models to Test for Value
Một lựa chọn thay thế GPT-6 Luna hữu ích cần đáp ứng mục tiêu về thời gian phản hồi và chất lượng ở chi phí tổng thể chấp nhận được. Các mô hình dưới đây là ứng viên để đánh giá, không phải xếp hạng tốc độ đo lường hay cam kết mỗi mô hình đều rẻ hơn GPT-6 Luna.
GPT-6.1 Terra
Bắt đầu với GPT-6.1 Terra trên CometAPI khi lý do chính để rời GPT-6 Luna là công việc thị giác, tương tác màn hình, hoặc chất lượng viết. Nó xứng đáng nằm trong danh sách ngắn để cải thiện các tác vụ đó, dù mức giá token cao hơn GPT-6 Luna. Giữ nguyên bộ ca kiểm thử để dễ đánh giá mọi cải thiện.
DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash trên CometAPI là một lựa chọn khác tập trung hiệu quả. Mức cơ sở liệt kê là $0.12 đầu vào và $0.48 đầu ra mỗi triệu token, với điều chỉnh giá theo yêu cầu cũng được nêu trên trang. Hãy so sánh mức giá thực sự áp dụng cho yêu cầu của bạn, rồi thử nghiệm đầu ra có cấu trúc và thời gian hoàn thành trên khối lượng công việc riêng.
Claude Haiku 5.5
Claude Haiku 5.5 trên CometAPI là mô hình khác nên đưa vào thử nghiệm ngắn cho tác vụ văn bản thường nhật và đầu vào hình ảnh. Hãy kiểm tra phong cách phản hồi, mức tuân thủ định dạng đầu ra của bạn, và độ trễ đầu-cuối trước khi cam kết. Kiểm tra bảng giá trực tiếp; việc đưa vào đây không đồng nghĩa mô hình rẻ hơn GPT-6 Luna.
Conclusion
Nếu bạn tìm đến vì GPT-6.1 Luna, hãy bắt đầu từ tên mô hình sẵn có: GPT-6 Luna cho tự động hóa thường nhật chi phí thấp, và GPT-6.1 Terra như lựa chọn thay thế để đánh giá khi công việc thị giác, tương tác máy tính, hoặc chất lượng viết cần cải thiện.
Giữ GPT-6 Luna ở nơi nó đáp ứng yêu cầu của bạn. Bổ sung GPT-6.1 Terra ở nơi kết quả tốt hơn giúp giảm số lần thất bại hoặc chỉnh sửa đủ để biện minh cho chi phí cao hơn. Hãy dùng mức giá nhà cung cấp thực tế, toàn bộ lịch sử yêu cầu, và kết quả được chấp nhận để đưa ra quyết định. Các trang mô hình của CometAPI cung cấp điểm khởi đầu để kiểm tra quyền truy cập và giá trước khi bạn thực hiện so sánh.
FAQ
Tôi có thể dự đoán chi phí GPT-6 Luna từ số từ không?
Chỉ dùng số từ cho ước tính sơ bộ. Mức dùng token thay đổi theo ngôn ngữ, định dạng, mã và hình ảnh, trong khi suy luận được tạo có thể thêm token đầu ra bị tính phí vượt quá phần phản hồi nhìn thấy. Với ước tính sản xuất, hãy lấy mẫu các yêu cầu đại diện và ghi lại mức sử dụng đo được từ API; dùng phía cao của phân phối đó khi đặt giới hạn chi tiêu.
Vì sao hai yêu cầu GPT-6 Luna giống nhau có thể có hóa đơn khác?
Hãy kiểm tra độ dài prompt, điều kiện đủ để đọc từ cache, mức tiêu thụ suy luận, chế độ xử lý và lệnh gọi công cụ. Prompt vượt 272,000 token đầu vào cũng làm thay đổi mức giá áp dụng cho toàn bộ yêu cầu. So sánh các kích thước tính phí đó trước khi xem chênh lệch là lỗi.
Tôi nên lập ngân sách cho tuyến dự phòng GPT-6 Luna thế nào?
Theo dõi tần suất yêu cầu được chuyển lên và liệu tuyến dự phòng xử lý toàn bộ đầu vào ban đầu hay không. Nếu 10% tác vụ được chuyển lên, hãy lập ngân sách cho lần thử Luna đầu tiên của mọi tác vụ cộng thêm các yêu cầu dự phòng cho 10% đó; đừng thay chi phí Luna bằng chi phí dự phòng. Cộng thêm số lần thử lại và công cụ riêng, rồi chia tổng cho số kết quả được chấp nhận.
Ước tính chi phí GPT-6 Luna có bao gồm quyền truy cập ChatGPT không?
Không. Ước tính API dựa trên token chỉ bao phủ các giả định trong phép tính đó. Nó không bao gồm đăng ký ChatGPT hay thiết lập quyền truy cập mô hình của gói, giới hạn sử dụng, hoặc điều kiện đủ của không gian làm việc. Hãy tách ngân sách API của ứng dụng khỏi chi tiêu đăng ký của nhân viên.
