GPT-6 Luna, sorti le 22 septembre 2026, cible les tâches précises à fort volume. Ses $0.10 d’entrée et $0.50 de sortie par million représentent un vingtième des prix de Sol. Concevez la validation en même temps que le prompt.

Vérifié le 23 septembre 2026. Cette analyse de lancement repose sur la documentation OpenAI et des calculs reproductibles. Nous n’avons pas réalisé de benchmark contrôlé. Les recommandations sont des pistes à tester, pas des mesures de précision ou de vitesse.

À qui s’adresse GPT-6 Luna ?

Son avantage documenté le plus net est le prix, avec images en entrée, raisonnement et outils. Il constitue un candidat pour les étapes répétables d’une application.

Privilégiez les erreurs détectables : champ manquant, catégorie invalide ou JSON mal formé. Une erreur de sens invisible peut coûter plus que l’économie de tokens.

Caractéristiques et contexte de GPT-6 Luna

Caractéristique	GPT-6 Luna
Identifiant API	`gpt-6-luna`
Date de sortie	2026-09-22
Contexte (tokens)	1,050,000
Entrée maximale (tokens)	922,000
Sortie maximale (tokens)	128,000
Entrée / sortie	Texte et images / texte
Effort de raisonnement	`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`
Date limite des connaissances	2026-05-18

Le réglage par défaut est medium. Le contexte de 1,05M est une capacité maximale : l’entrée est limitée à 922K et la sortie inclut le raisonnement. Des limites identiques ne démontrent pas une précision identique sur des documents longs ou du code.

Prix de l’API GPT-6 Luna

Tarifs directs OpenAI en USD par million de tokens, en traitement Standard. Ce ne sont pas les tarifs OmniaKey.

Catégorie	Entrée jusqu’à 272K	Entrée au-delà de 272K
Entrée sans cache	$0.10	$0.20
Lecture du cache	$0.01	$0.02
Écriture du cache	$0.125	$0.25
Sortie	$0.50	$0.75

Au-delà de 272K tokens d’entrée, toute la requête passe à 2x le tarif d’entrée/cache et 1,5x le tarif de sortie. Le supplément ne concerne pas seulement l’excédent. Exactement 272K reste dans la tranche basse selon le texte actuel.

Batch et Flex coûtent 50% des tarifs Standard applicables ; Fast coûte 2x. Le traitement régional ajoute 10% lorsqu’il est proposé. Les conditions varient et le prix ne garantit pas une latence.

Le coût de 1 000 tâches avec Luna

Charge hypothétique	Coût des tokens
100K d’entrée sans cache + 10K de sortie facturée	$0.015
300K d’entrée sans cache + 10K de sortie facturée	$0.0675
1 000 tâches de 10K d’entrée + 1K de sortie chacune	$1.50

10K d’entrée et 1K de sortie coûtent 0.01 × $0.10 + 0.001 × $0.50 = $0.0015. Mille tâches donnent $1.50 en Standard, ou $0.75 au tarif Batch documenté si disponible. Chaque document ne consomme pas forcément ce volume.

Ce sont des calculs, pas des factures observées. La sortie comprend raisonnement et texte visible. Hypothèses : un essai, aucun cache lu ou écrit, hors outils, stockage, taxes et vérification humaine. Utilisez les données usage réelles.

Performances et limites de Luna

L’efficacité annoncée n’est ni une précision ni une vitesse mesurée. Nous n’avons pas réalisé de benchmark de Luna.

En extraction, distinguez omissions, erreurs et valeurs inventées : du JSON valide peut contenir un total faux. En classification, ajoutez ambiguïtés et cas inconnus. Pour le code, commencez par des changements locaux testables.

Quels usages tester en premier ?

Documents : vérifier champs, sommes et sources.
Classification : restreindre les catégories et permettre un résultat inconnu.
Code : petites transformations avec tests exécutables.

Limitez les reprises, consignez les validations et contrôlez un échantillon des résultats acceptés. Outils répétés et réparation humaine peuvent absorber l’économie ; faites remonter les cas non résolus.

Compatibilité API et appels d’outils

Les deux modèles acceptent Responses et Chat Completions. Pour associer raisonnement et outils, utilisez Responses API. Chat Completions ne permet le function calling qu’avec reasoning_effort=none ; les comportements ne sont pas identiques.

Sur Responses, reasoning.effort accepte none, low, medium, high, xhigh et max. Fixez ce réglage pour comparer. Sorties structurées et images en entrée sont prises en charge ; la sortie native est du texte. La génération d’images par outil est une opération distincte.

bash

curl --fail-with-body https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "reasoning": {
        "effort": "medium"
    },
    "input": "Extrais les produits et quantités dans un tableau JSON : 3 carnets et 2 stylos."
}'

Exemples et prix concernent OpenAI en direct. Vérifiez route, fonctions et tarif dans le catalogue OmniaKey. Une sortie chez OpenAI ne confirme pas l’accès via une passerelle, Codex ou un abonnement ChatGPT.

Questions fréquentes

Quel est le prix de GPT-6 Luna ?

Jusqu’à 272K d’entrée en Standard : $0.10 entrée, $0.01 lecture du cache, $0.125 écriture et $0.50 sortie par million de tokens.

Luna peut-il programmer ?

Texte, raisonnement et outils permettent de l’évaluer sur du code. Commencez par des modifications vérifiables ; le prix ne prouve pas la fiabilité sur de grands changements.

Le contexte est-il identique à celui de Sol ?

Oui : 1,050,000 de contexte, 922,000 d’entrée maximale et 128,000 de sortie. Cela ne prouve pas la même précision ou vitesse.

Sources officielles

Découvrir OmniaKey Voir le catalogue

Analyse de GPT-6 Luna

GPT-6 LUNA