API GPT-6 Luna
NouveauLLML'API GPT-6 Luna offre la route GPT-6 rapide et moins chère, avec un contexte de 1 M, l'entrée d'images et l'usage d'outils.
- Entrée · USD / 1 M de tokens$0.2 USD
- Sortie · USD / 1 M de tokens$1.2 USD
- Contexte1M
- Voir les tarifs des outils et les règles de facturation
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A quoi sert ce modèle
L'API GPT-6 Luna offre la route GPT-6 rapide et moins chère, avec un contexte de 1 M, l'entrée d'images et l'usage d'outils.
GPT-6 Luna est le palier économique de la famille GPT-6 d'OpenAI, publié le 22 septembre 2026 sous l'identifiant gpt-6-luna et conçu pour un travail ciblé à fort volume. Le catalogue le classe comme palier rapide et indique une entrée image, l'appel d'outils, une fenêtre contextuelle de 1 050 000 tokens et le même plafond de sortie de 128 000 tokens que GPT-6 Sol et GPT-6 Astra. Sa date de coupure des connaissances est le 18 mai 2026, la plus récente de la famille, et ses tarifs d'entrée, de sortie et de lecture du cache sont les plus bas des trois.
Employez Luna là où un validateur tranche la réponse à faible coût : extraction de champs, attribution d'étiquettes, réécritures courtes et modifications mécaniques. Toute la plage d'effort, de none à max, permet au même modèle d'omettre le raisonnement pour une classification propre ou d'y consacrer des tokens sur une page désordonnée. GPT-6 Sol reste le choix pour les décisions d'ingénierie liées entre elles, et Claude Haiku 5.5 est l'alternative la plus proche pour du code déjà sur l'API Anthropic.
Usages de code les plus adaptés
Classification des tickets de support
Attribuez une file, une priorité et un domaine produit à chaque ticket entrant. Restreignez le jeu d'étiquettes, ajoutez une option inconnue et utilisez l'effort none pour qu'un ticket sans besoin de raisonnement ne consomme pas de tokens de raisonnement. Journalisez chaque prédiction avec le champ sur lequel elle s'appuie et révisez chaque semaine un échantillon des étiquettes retenues.
Réécriture en masse
Réécrivez descriptions produit, notes de version ou courriels dans un style fixe pour des milliers d'enregistrements. Placez les règles de style et trois exemples dans le message système, demandez uniquement du texte brut et vérifiez la sortie par rapport à une liste de mots interdits. Une seconde passe pour les échecs reste peu coûteuse aux tarifs indiqués de Luna.
Modifications mécaniques de code
Appliquez une modification que vous pouvez décrire exactement : renommer un symbole, ajouter une vérification de null manquante, convertir un test vers le nouveau style d'assertion. Fournissez le fichier, la règle et la commande de test, puis exécutez la suite sur le patch. Envoyez les échecs non résolus à GPT-6 Sol plutôt que de relancer Luna de nombreuses fois.
02
Spécification technique
Informations de catalogue et détails d'intégration vérifiés pour cette route.
- ID du modèle
- gpt-6-luna
- Contexte
- 1M
- Entrées et outils
- Vision · Utilisation des outils · Réponses rapides
- Point de terminaison de l'API
- /v1/chat/completions
- Cache hit / 1 M
- $0.02 USD
- Clients de code
- Codex · Cursor · Cline · Aider
Limites à prévoir
- Un objet JSON bien formé ou une étiquette plausible peut malgré tout être faux, donc chaque tâche à fort volume exige un validateur plutôt qu'un contrôle ponctuel.
- À l'effort max, les tokens de raisonnement sont facturés comme sortie et remplissent la fenêtre, si bien qu'un prompt long laisse moins de place à la réponse que les limites ne le suggèrent.
- L'appel de fonctions sur Chat Completions ne fonctionne qu'avec reasoning_effort défini à none ; raisonnement et outils ensemble exigent l'API Responses.
- La sortie est uniquement textuelle. La génération d'images est une opération distincte, et l'entrée audio ou vidéo n'est pas indiquée pour ce modèle.
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Comparez les modèles à proximité
Comparez l'adéquation aux usages et les tarifs par token publiés avant de choisir une route.
| Modèle | Idéal pour | Contexte | Entrée | Sortie |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 LunaCette page gpt-6-luna | Le choix par défaut pour les étapes bornées à fort volume qu'un validateur peu coûteux peut vérifier. | 1M | $0.2 USD Prix officiel $0.1 USD | $1.2 USD Prix officiel $0.5 USD |
| GPT-6 Sol gpt-6-sol | Pour les décisions d'ingénierie liées entre elles où une sortie erronée coûte bien plus que les tokens. | 1M | $0.225 USD Prix officiel $2 USD | $1.35 USD Prix officiel $10 USD |
| GPT-5.6 Luna gpt-5.6-luna | L'ancien palier rapide affiche des tarifs d'entrée, de sortie et de cache plus élevés et une seule bande tarifaire. | 1M | $0.2 USD Prix officiel $0.2 USD | $1.2 USD Prix officiel $1.2 USD |
| Claude Haiku 5.5 claude-haiku-5-5 | L'alternative Anthropic avec une fenêtre de 1M, pour les équipes déjà sur l'API Messages. | 1M | $0.08 USD Prix officiel $0.1 USD | $0.4 USD Prix officiel $0.5 USD |
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Démarrages rapides du SDK
Utilisez une URL de base et un ID de modèle provenant de cURL, Python ou TypeScript.
curl https://api.omniakey.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-luna",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Review this pull request"}
],
"stream": true
}'05
Estimer le coût en tokens
Entrez les tokens d’entrée et de sortie attendus pour comparer les taux actuellement répertoriés.
- Estimation OmniaKey
- 0,044 $US
- Estimation au tarif officiel
- 0,02 $US
- Économies estimées
- 0,00 $US
L’estimation couvre uniquement les tokens d’entrée et de sortie. L'utilisation du cache, les tentatives, les outils et la comptabilité des tokens côté client peuvent modifier les frais finaux.
06
Guides de codage associés
Des conseils plus approfondis en matière de sélection, de configuration et de dépannage pour cette famille de modèles.
07
Sources et vérification
Les faits et les liens du modèle ont été vérifiés sur 2026-10-27. La documentation du fournisseur reste l'autorité en matière de comportement en amont.
Questions fréquemment posées
Combien coûte GPT-6 Luna sur OmniaKey ?
OmniaKey facture actuellement $0.2 USD par million de tokens d'entrée et $1.2 USD par million de tokens de sortie, en USD. Les tarifs directs du fournisseur sont distincts et peuvent varier selon la longueur du contexte.
Quelle est la fenêtre contextuelle de GPT-6 Luna ?
La fenêtre contextuelle répertoriée est 1M. Les limites utilisables réelles peuvent également dépendre du client et du format de demande en amont.
À quoi GPT-6 Luna est-il le plus utile ?
À un travail ciblé et répétable avec une vérification peu coûteuse : classer des tickets de support, extraire des champs de facture, réécrire des enregistrements dans un style fixe et appliquer des modifications mécaniques de code. Le catalogue le classe comme palier rapide et ses tarifs indiqués sont les plus bas de la famille GPT-6, ce qui convient aux forts volumes. Gardez un validateur sur chaque tâche, car une réponse bien formée peut encore être fausse.
GPT-6 Luna ou Claude Haiku 4.5 : lequel choisir ?
Haiku 4.5 indique une fenêtre contextuelle de 200K, tandis que Luna indique 1 050 000 tokens, donc un long dépôt ou un ensemble de documents tient dans Luna sans découpage. Haiku 4.5 vient de la génération Anthropic précédente, et Claude Haiku 5.5 est la comparaison la plus proche aujourd'hui. Choisissez selon l'API que votre code parle déjà, puis testez les deux sur vos propres tâches.
Quelle est la taille du modèle GPT-6 Luna ?
Le catalogue donne la fenêtre contextuelle plutôt qu'un nombre de paramètres : 1M de tokens, 128 000 tokens de sortie, l'entrée image et l'appel d'outils. Considérez ces limites publiées, la plage d'effort et les tarifs indiqués comme les points de comparaison vérifiables, et décidez d'après les sorties retenues sur vos propres tâches plutôt que d'après un chiffre de taille.
Comment GPT-6 Luna est-il facturé ?
Au token d'entrée, de sortie et d'entrée en cache, avec un coût d'écriture du cache en plus. Les tokens de raisonnement comptent comme sortie, et un préfixe stable maintient le tarif du cache. Batch et Flex sont indiqués en dessous de Standard et le mode Fast au-dessus. Les tarifs actuels figurent dans le tableau des prix de la page du modèle.
GPT-6 Luna peut-il utiliser des outils et des images ?
Il accepte du texte et des images et peut appeler des fonctions. Combinez raisonnement et outils via POST /v1/responses ; sur Chat Completions, l'appel de fonctions ne fonctionne que lorsque reasoning_effort vaut none. Les résultats reviennent en texte, car le modèle ne renvoie pas d'images. Utilisez l'ID gpt-6-luna sur https://api.omniakey.com/v1 et copiez-le exactement.