GPT-6 Luna API
上新LLMGPT-6 Luna API 提供 GPT-6 系列中更快、更低价的路由，支持 100 万上下文、图片输入与工具调用。
- 输入 · USD / 100 万 Token$0.2 USD
- 输出 · USD / 100 万 Token$1.2 USD
- 上下文1M
- 查看工具价格与计费规则
今天想创造什么？
带着想法、问题或初稿开始。
01
模型定位与用途
GPT-6 Luna API 提供 GPT-6 系列中更快、更低价的路由，支持 100 万上下文、图片输入与工具调用。
GPT-6 Luna 是 GPT-6 系列中价格最低的一款，2026 年 9 月 22 日发布，模型 ID 为 gpt-6-luna，面向聚焦且高频的任务。目录把它标为快速档，列出图片输入、工具调用、1,050,000 tokens 的上下文窗口，输出上限与 GPT-6 Sol、GPT-6 Astra 同为 128,000 tokens。它的知识截止日期是 2026 年 5 月 18 日，为系列中最晚，输入、输出与缓存读取费率则是三者中最低。
当校验程序能便宜地判定对错时用 Luna：字段抽取、标签归类、短文本改写和机械式改代码。推理档位从 none 到 max 齐全，同一款模型既能跳过推理处理干净的分类，也能为混乱的页面多花推理 token。涉及多个相互关联判断的工程决策仍交给 GPT-6 Sol；代码已经在 Anthropic 接口上的团队，最近的替代是 Claude Haiku 5.5。
适合的编程任务
客服工单分类
为每张新工单分配队列、优先级和产品模块。限定标签集合，保留 unknown 选项，用 none 档运行，不需要推理的工单就不花推理 token。记录每次判断所依据的字段，并每周抽查一部分已接受的标签。
批量文本改写
把商品描述、更新日志或邮件改写成统一风格，一次处理上千条记录。在 system 消息里给出风格规则和三个示例，只要求返回纯文本，再用违禁词表检查输出。对失败项跑第二遍，在 Luna 的费率下开销仍然很小。
机械式代码修改
执行能够精确描述的改动：重命名符号、补上缺失的空值检查、把测试改成新的断言写法。给出文件、规则和测试命令，对补丁运行测试套件。仍未通过的失败交给 GPT-6 Sol，而不是在 Luna 上反复重试。
02
技术规格
本页已核验的目录参数与接入信息。
- 模型 ID
- gpt-6-luna
- 上下文
- 1M
- 输入与工具
- 视觉理解 · 工具调用 · 快速响应
- API 端点
- /v1/chat/completions
- 缓存命中 / 100 万
- $0.02 USD
- 编程客户端
- Codex · Cursor · Cline · Aider
使用前需要注意
- 格式正确的 JSON 或看似合理的标签仍可能出错，高频任务必须配校验程序，不能只靠抽查。
- 在 max 档下，推理 token 按输出计费并占用窗口，长提示词留给答案的空间比上限看起来更少。
- Chat Completions 的函数调用只在 reasoning_effort 为 none 时可用；推理与工具并用必须走 Responses API。
- 输出只有文本。生成图片属于另一个操作，音频与视频输入不在该模型的标注范围内。
03
同系列模型对比
结合任务定位与当前目录价格选择合适的模型。
| 模型 | 更适合 | 上下文 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna当前页 gpt-6-luna | 范围明确、可高频重复且能用便宜校验判定对错的步骤，默认用它。 | 1M | $0.2 USD 官方原价 $0.1 USD | $1.2 USD 官方原价 $0.5 USD |
| GPT-6 Sol gpt-6-sol | 用于相互关联的工程判断，答错的代价远高于 token 费用。 | 1M | $0.225 USD 官方原价 $2 USD | $1.35 USD 官方原价 $10 USD |
| GPT-5.6 Luna gpt-5.6-luna | 上一代快速档，输入、输出与缓存费率更高，且只有一个价格档。 | 1M | $0.2 USD 官方原价 $0.2 USD | $1.2 USD 官方原价 $1.2 USD |
| Claude Haiku 5.5 claude-haiku-5-5 | Anthropic 的低价档，1M 窗口，适合已经在用 Messages 接口的代码。 | 1M | $0.08 USD 官方原价 $0.1 USD | $0.4 USD 官方原价 $0.5 USD |
04
多 SDK 快速接入
cURL、Python 与 TypeScript 共用同一个 Base URL 和模型 ID。
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
Token 成本估算
输入预计的输入与输出 Token 数量，对比当前目录价格。
- OmniaKey 预估
- US$0.044
- 按官方价格预估
- US$0.02
- 预计节省
- US$0.00
估算仅包含输入与输出 Token。缓存、重试、工具调用以及客户端的 Token 统计方式都可能影响最终费用。
07
资料来源与核验
本页模型信息与链接于 2026-10-27 完成核验；上游行为以提供商最新文档为准。
常见问题
OmniaKey 上的 GPT-6 Luna 如何计费？
OmniaKey 当前每 100 万输入 Token 收费 $0.2 USD，每 100 万输出 Token 收费 $1.2 USD，均以美元计。供应商直连价另算，并可能随输入上下文长度变化。
GPT-6 Luna 的上下文窗口是多少？
当前标注的上下文窗口为 1M。实际可用上限还可能受到客户端和上游请求格式影响。
GPT-6 Luna 最适合做什么？
适合带便宜校验的重复任务：工单分类、发票字段抽取、把记录改写成固定风格、执行机械式改代码。目录把它标为快速档，费率是 GPT-6 系列中最低的，适合大批量处理。每项任务都要配校验程序，格式正确的回答仍可能是错的。
GPT-6 Luna 与 Claude Haiku 4.5 这两款低价模型该怎么选？
Haiku 4.5 标注 200K 上下文，Luna 标注 1,050,000 tokens 上下文，长仓库或大批文档在 Luna 上不必切分。Haiku 4.5 属于较早的 Anthropic 代际，如今更接近的对比对象是 Claude Haiku 5.5。先看代码已经使用哪套接口，再用自己的任务分别测试。
GPT-6 Luna 的模型规模有多大？
目录给出的是上下文与能力，而不是参数规模：100 万 tokens 上下文、128,000 输出 tokens、图片输入与工具调用。可核查的比较项是这些上限、推理档位和费率，选型时更应看自己任务里能被接受的输出，而不是参数数字。
GPT-6 Luna 如何计费？
按输入、输出与缓存输入 token 计费，缓存写入另计。推理 token 计入输出，前缀保持稳定才能持续命中缓存。Batch 与 Flex 低于 Standard，Fast 模式高于 Standard。当前费率见模型页的价格表。
GPT-6 Luna 支持工具和图片吗？
它接收文本与图片，也能调用函数。推理与工具并用时走 POST /v1/responses；在 Chat Completions 上，函数调用只在 reasoning_effort 为 none 时可用。返回结果只有文本，模型本身不输出图片。在 https://api.omniakey.com/v1 使用 gpt-6-luna，模型 ID 要原样复制。