GPT-6 Luna

קריאה ל-GPT-6 Luna עם ה-API הרשמי של OpenAI בפורמט Responses או Chat Completions: חלון הקשר של 1.05M טוקנים, עד 128K טוקני פלט ורמת הסקה לבחירתך.

GPT-6 Luna הוא מודל GPT-6 היעיל ביותר של OpenAI, שנבנה למשימות ממוקדות בנפח גבוה, והמודל הזול ביותר במשפחת GPT-6. שלח את בקשת OpenAI Responses או Chat Completions הרשמית ל-SeedRouter: שנה את כתובת הבסיס ואת מפתח ה-API, שמור את גוף הבקשה.

מזהה המודל

מזהה המודל	חלון הקשר	פלט מקסימלי	רמת הסקה	רמת הסקה ברירת מחדל
`gpt-6-luna`	1.05M טוקנים (922K קלט)	128K טוקנים	`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`	`medium`

קלט: טקסט ותמונות. פלט: טקסט. תאריך סיום הידע: 18 במאי 2026. ראה את דף המודל לקבלת המחירים הנוכחיים.

דוגמה מהירה

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."
  }'

נקודות קצה

פורמט	שיטה וכתובת	אימות
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>` או `Authorization: Bearer <key>`, בתוספת `anthropic-version`

נקודות הקצה של OpenAI מעבירות את גוף הבקשה שלך כפי שנשלח ומחזירות את התשובה הרשמית. שמור את מפתח ה-API בקוד שרץ בצד השרת.

פרמטרים

שדות Responses API:

שם	סוג	חובה	ברירת מחדל	הערות
`model`	string	כן	—	`gpt-6-luna`.
`input`	string or object[]	כן	—	פרומפט, או פריטי קלט: הודעות שה-`content` שלהן מכיל חלקי `input_text` ו-`input_image`.
`instructions`	string	לא	—	הנחיות מערכת (מפתח).
`max_output_tokens`	integer	לא	המקסימום של המודל	16–128000. כולל טוקני הסקה.
`reasoning.effort`	enum	לא	`medium`	`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`.
`reasoning.summary`	enum	לא	—	`auto`, `concise` או `detailed`: מחזיר סיכום של ההסקה.
`reasoning.mode`	enum	לא	`standard`	`standard` או `pro`.
`reasoning.context`	enum	לא	`auto`	`auto`, `current_turn` או `all_turns`: איזו הסקה קודמת מוצגת למודל.
`text.verbosity`	enum	לא	`medium`	`low`, `medium` או `high`.
`text.format`	object	לא	—	פלט מובנה, לדוגמה `{"type": "json_schema", "name": "...", "schema": {...}}`.
`temperature`	number	לא	—	0–2. מתקבל רק כאשר `reasoning.effort` מוגדר ל-`none`.
`top_p`	number	לא	—	0–1. מתקבל רק כאשר `reasoning.effort` מוגדר ל-`none`.
`top_logprobs`	integer	לא	—	0–20. מתקבל רק כאשר `reasoning.effort` מוגדר ל-`none`.
`stream`	boolean	לא	`false`	הזרמת התשובה כאירועים שנשלחים מהשרת.
`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`	—	לא	—	מועברים כפי שנשלחו.

לא זמינים: background, service_tier (כולל Batch, Flex ומצב מהיר) ו-safety_identifier.

הסקה ורמת הסקה

ברירת המחדל של GPT-6 Luna היא medium. ב-none המודל עונה ללא הסקה, ורק אז מתקבלים temperature, top_p ו-top_logprobs. רמת הסקה גבוהה יותר בדרך כלל פירושה יותר טוקני פלט, המתנה ארוכה יותר ועלות גבוהה יותר. טוקני הסקה מחויבים כטוקני פלט ונספרים במסגרת max_output_tokens.

קלט תמונות

תמונות נכנסות ל-content של הודעת משתמש כחלקי input_image עם image_url:

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

החלף את כתובת הדוגמה בתמונה ציבורית משלך.

מימדי חיוב

ראה את התעריפים הנוכחיים בדף המודל. בקשה מחויבת לפי הטוקנים בהם היא משתמשת:

טוקני קלט,
טוקני פלט, כולל הסקה,
טוקני קלט מהמטמון (usage.input_tokens_details.cached_tokens), ו-
טוקני כתיבה למטמון (usage.input_tokens_details.cache_write_tokens).

כאשר פרומפט מכיל יותר מ-272K טוקני קלט, הבקשה כולה מחויבת בתעריפי הקשר ארוך. הסכום נלקח מה-usage המדווח עם התשובה שהסתיימה. בקשה שנכשלת אינה מחויבת. רשומות השימוש של החשבון שלך מציגות את החיוב המדויק לכל בקשה.

פלט

בקשה שאינה בהזרמה מחזירה את אובייקט התשובה הרשמי:

{
  "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}
}

עם "stream": true התשובה היא זרם של האירועים הרשמיים, כולל response.created, response.output_text.delta ו-response.completed; אירוע response.completed הסופי מכיל את נתוני השימוש.

Chat Completions

קוד Chat Completions קיים צריך רק כתובת בסיס חדשה ומזהה מודל:

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)

הגדר את מגבלת הפלט עם max_completion_tokens ואת רמת ההסקה עם reasoning_effort. ב-Chat Completions, GPT-6 Luna תומך בקריאה לפונקציות רק כאשר reasoning_effort מוגדר ל-none; השתמש ב-Responses API להסקה עם כלים.

פורמט Anthropic Messages

גם קוד שנכתב עבור Anthropic Messages API יכול לקרוא ל-GPT-6 Luna: שלח את גוף ה-Messages אל /v1/messages עם "model": "gpt-6-luna". הבקשה מומרת ל-Chat Completions, כך שלשדה ללא מקביל ב-Chat Completions אין השפעה. התשובה מכילה את שדות Messages הרשמיים וייתכן שתכלול כמה שדות שימוש נוספים; קרא את usage.input_tokens, usage.output_tokens ואת השדות הרשמיים.

שגיאות

שגיאות משתמשות בצורה {"error": {"code": ..., "message": "..."}}. ה-code הוא קוד מ-קטלוג השגיאות המשותף. בקשות שנכשלו אינן מחויבות.

טיפים

לסיווג ולחילוץ, נסה קודם את none: זו ההגדרה המהירה והזולה ביותר.
הגדר max_output_tokens גבוה מספיק גם להסקה וגם לתשובה: זה תקציב אחד לשתיהן.
שים הקשר ארוך שחוזר על עצמו בתחילת הפרומפט כדי שבקשות מאוחרות יותר יקראו אותו מהמטמון בתעריף הנמוך יותר.