GPT-6 Luna

استدعِ GPT-6 Luna عبر واجهة API الرسمية من OpenAI بصيغتي Responses و Chat Completions: نافذة سياق بـ 1.05M توكن، وحتى 128K توكن إخراج، ومستوى الاستدلال الذي تختاره.

GPT-6 Luna هو أكثر نماذج GPT-6 كفاءةً من OpenAI، مصمّم للمهام المركّزة كبيرة الحجم، وهو الأقل تكلفة في عائلة GPT-6. أرسل طلب OpenAI Responses أو Chat Completions الرسمي إلى SeedRouter: عدّل الرابط الأساسي ومفتاح API، واحفظ جسم الطلب.

معرّف النموذج

معرّف النموذج	نافذة السياق	الحد الأقصى للإخراج	مستوى الاستدلال	مستوى الاستدلال الافتراضي
`gpt-6-luna`	1.05M توكن (922K إدخال)	128K توكن	`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`	`medium`

الإدخال: نص وصور. الإخراج: نص. تاريخ انتهاء المعرفة: 18 مايو 2026. راجع صفحة النموذج للاطلاع على الأسعار الحالية.

مثال سريع

curl https://api.seedrouter.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "input": "Summarize the trade-offs of event sourcing in three bullet points."
  }'

نقاط النهاية

الصيغة	الطريقة والمسار	المصادقة
OpenAI Responses	`POST https://api.seedrouter.ai/v1/responses`	`Authorization: Bearer <key>`
OpenAI Chat Completions	`POST https://api.seedrouter.ai/v1/chat/completions`	`Authorization: Bearer <key>`
Anthropic Messages	`POST https://api.seedrouter.ai/v1/messages`	`x-api-key: <key>` أو `Authorization: Bearer <key>`، بالإضافة إلى `anthropic-version`

تُمرّر نقطتا نهاية OpenAI جسم طلبك كما أرسلته وتعيدان الاستجابة الرسمية. احفظ مفتاح API في شيفرة تعمل على الخادم.

المعاملات

حقول Responses API:

الاسم	النوع	مطلوب	القيمة الافتراضية	ملاحظات
`model`	string	نعم	—	`gpt-6-luna`.
`input`	string or object[]	نعم	—	موجّه، أو عناصر إدخال: رسائل يحتوي `content` فيها على أجزاء `input_text` و`input_image`.
`instructions`	string	لا	—	تعليمات النظام (المطوّر).
`max_output_tokens`	integer	لا	الحد الأقصى للنموذج	16–128000. يشمل توكنات الاستدلال.
`reasoning.effort`	enum	لا	`medium`	`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`.
`reasoning.summary`	enum	لا	—	`auto` أو `concise` أو `detailed`: يعيد ملخصًا للاستدلال.
`reasoning.mode`	enum	لا	`standard`	`standard` أو `pro`.
`reasoning.context`	enum	لا	`auto`	`auto` أو `current_turn` أو `all_turns`: أي استدلال سابق يُعرض على النموذج.
`text.verbosity`	enum	لا	`medium`	`low` أو `medium` أو `high`.
`text.format`	object	لا	—	إخراج مهيكل، مثلًا `{"type": "json_schema", "name": "...", "schema": {...}}`.
`temperature`	number	لا	—	0–2. مقبول فقط عند ضبط `reasoning.effort` على `none`.
`top_p`	number	لا	—	0–1. مقبول فقط عند ضبط `reasoning.effort` على `none`.
`top_logprobs`	integer	لا	—	0–20. مقبول فقط عند ضبط `reasoning.effort` على `none`.
`stream`	boolean	لا	`false`	بثّ الاستجابة كأحداث مرسلة من الخادم.
`tools`, `tool_choice`, `parallel_tool_calls`, `max_tool_calls`, `include`, `metadata`, `store`, `truncation`, `prompt_cache_key`, `prompt_cache_options`, `prompt_cache_retention`, `context_management`, `moderation`, `prompt`, `previous_response_id`, `conversation`, `user`	—	لا	—	تُمرَّر كما أُرسلت.

غير متاح: background وservice_tier (بما في ذلك Batch و Flex والوضع السريع) وsafety_identifier.

الاستدلال ومستوى الاستدلال

يستخدم GPT-6 Luna افتراضيًا المستوى medium. عند none يجيب النموذج دون استدلال، وعندها فقط تُقبل temperature وtop_p وtop_logprobs. عادةً ما يعني مستوى الاستدلال الأعلى مزيدًا من توكنات الإخراج وانتظارًا أطول وتكلفة أعلى. تُفوتَر توكنات الاستدلال كتوكنات إخراج وتُحتسب ضمن max_output_tokens.

إدخال الصور

تُدرج الصور في content لرسالة المستخدم كأجزاء input_image مع image_url:

{"role": "user", "content": [
  {"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/chart.png"},
  {"type": "input_text", "text": "What does this chart show?"}
]}

استبدل رابط المثال بصورة خاصة بك يمكن الوصول إليها علنًا.

أبعاد الفواتير

راجع الأسعار الحالية في صفحة النموذج. يُفوتَر الطلب بالتوكنات التي يستخدمها:

توكنات الإدخال،
توكنات الإخراج، بما فيها الاستدلال،
توكنات الإدخال المخزّنة مؤقتًا (usage.input_tokens_details.cached_tokens)، و
توكنات الكتابة في ذاكرة التخزين المؤقت (usage.input_tokens_details.cache_write_tokens).

عندما يتجاوز الموجّه 272K توكن إدخال، يُفوتَر الطلب كله بأسعار السياق الطويل. يُؤخذ المبلغ من usage المبلّغ عنه مع الاستجابة المكتملة. لا يُفوتَر الطلب الفاشل. يُظهر سجل استخدام حسابك المبلغ الدقيق لكل طلب.

الإخراج

الطلب غير المُبثّ يعيد كائن الاستجابة الرسمي:

{
  "id": "resp_...",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-6-luna",
  "output": [{"type": "message", "role": "assistant", "content": [{"type": "output_text", "text": "..."}]}],
  "usage": {"input_tokens": 27, "input_tokens_details": {"cached_tokens": 0, "cache_write_tokens": 0}, "output_tokens": 102, "output_tokens_details": {"reasoning_tokens": 0}, "total_tokens": 129}
}

مع "stream": true تكون الاستجابة تدفقًا من الأحداث الرسمية، بما فيها response.created وresponse.output_text.delta وresponse.completed؛ ويحمل حدث response.completed الأخير بيانات الاستخدام.

Chat Completions

لا تحتاج شيفرة Chat Completions الموجودة سوى رابط أساسي جديد ومعرّف نموذج:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_SEEDROUTER_KEY", base_url="https://api.seedrouter.ai/v1")

chat = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-luna",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    max_completion_tokens=1024,
)
print(chat.choices[0].message.content)

اضبط حد الإخراج بـ max_completion_tokens ومستوى الاستدلال بـ reasoning_effort. على Chat Completions، لا يدعم GPT-6 Luna استدعاء الدوال إلا عند ضبط reasoning_effort على none؛ استخدم Responses API للاستدلال مع الأدوات.

صيغة Anthropic Messages

يمكن للشيفرة المكتوبة لـ Anthropic Messages API استدعاء GPT-6 Luna أيضًا: أرسل جسم Messages إلى /v1/messages مع "model": "gpt-6-luna". يُحوَّل الطلب إلى Chat Completions، لذا لا يكون لأي حقل بلا نظير في Chat Completions أي أثر. تحمل الاستجابة حقول Messages الرسمية وقد تتضمن بعض حقول الاستخدام الإضافية؛ اقرأ usage.input_tokens وusage.output_tokens والحقول الرسمية.

الأخطاء

تستخدم الأخطاء الشكل {"error": {"code": ..., "message": "..."}}. code هو رمز من كتالوج الأخطاء المشترك. لا تُفوتَر الطلبات الفاشلة.

نصائح

للتصنيف والاستخراج، جرّب none أولًا: إنه الإعداد الأسرع والأقل تكلفة.
اضبط max_output_tokens عاليًا بما يكفي للاستدلال والإجابة معًا: إنها ميزانية واحدة لكليهما.
ضع السياق الطويل المُعاد استخدامه في بداية الموجّه حتى تقرأه الطلبات اللاحقة من الذاكرة المؤقتة بالسعر الأقل.