GPT-6 Luna

GPT-6 Luna to najbardziej wydajny model GPT-6 od OpenAI, stworzony do konkretnych zadań w dużej skali, i najtańszy model w rodzinie GPT-6. Wyślij oficjalne żądanie OpenAI Responses lub Chat Completions do SeedRouter: zmień bazowy adres URL i klucz API, zachowaj treść żądania.

ID modelu

Wejście: tekst i obrazy. Wyjście: tekst. Granica wiedzy: 18 maja 2026. Aktualne ceny znajdziesz na stronie modelu.

Krótki przykład

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."
  }'

Punkty końcowe

Punkty końcowe OpenAI przekazują treść żądania bez zmian i zwracają oficjalną odpowiedź. Przechowuj klucz API po stronie serwera.

Parametry

Pola Responses API:

Niedostępne: background, service_tier (w tym Batch, Flex i tryb szybki) oraz safety_identifier.

Rozumowanie i poziom rozumowania

Domyślnie GPT-6 Luna używa medium. Przy none model odpowiada bez rozumowania i tylko wtedy akceptuje temperature, top_p i top_logprobs. Wyższy poziom rozumowania zwykle oznacza więcej tokenów wyjściowych, dłuższe oczekiwanie i wyższy koszt. Tokeny rozumowania są naliczane jako tokeny wyjściowe i wliczają się do max_output_tokens.

Obrazy na wejściu

Obrazy umieszczasz w content wiadomości użytkownika jako części input_image z image_url:

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

Zastąp przykładowy adres URL publicznie dostępnym własnym obrazem.

Wymiary rozliczeniowe

Aktualne stawki znajdziesz na stronie modelu. Żądanie jest rozliczane na podstawie użytych tokenów:

• tokeny wejściowe,
• tokeny wyjściowe, w tym rozumowanie,
• tokeny wejściowe z cache (usage.input_tokens_details.cached_tokens) oraz
• tokeny zapisu do cache (usage.input_tokens_details.cache_write_tokens).

Gdy prompt ma więcej niż 272K tokenów wejściowych, całe żądanie jest rozliczane według stawek za długi kontekst. Opłata jest pobierana na podstawie usage raportowanego z ukończoną odpowiedzią. Żądanie, które się nie powiedzie, nie jest naliczane. Rekordy użycia konta pokazują dokładną opłatę za każde żądanie.

Wyjście

Żądanie bez strumieniowania zwraca oficjalny obiekt odpowiedzi:

{
  "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}
}

Z "stream": true odpowiedź to strumień oficjalnych zdarzeń, w tym response.created, response.output_text.delta i response.completed; końcowe zdarzenie response.completed zawiera dane o użyciu.

Chat Completions

Istniejący kod Chat Completions potrzebuje tylko nowego bazowego adresu URL i ID modelu:

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)

Limit wyjścia ustawiasz przez max_completion_tokens, a poziom rozumowania przez reasoning_effort. W Chat Completions GPT-6 Luna obsługuje wywoływanie funkcji tylko przy reasoning_effort ustawionym na none; do rozumowania z narzędziami użyj Responses API.

Format Anthropic Messages

Kod napisany dla Anthropic Messages API też może wywoływać GPT-6 Luna: wyślij treść Messages na /v1/messages z "model": "gpt-6-luna". Żądanie jest konwertowane na Chat Completions, więc pole bez odpowiednika w Chat Completions nie ma efektu. Odpowiedź zawiera oficjalne pola Messages i może zawierać kilka dodatkowych pól użycia; odczytuj usage.input_tokens, usage.output_tokens i pola oficjalne.

Błędy

Błędy używają {"error": {"code": ..., "message": "..."}}. code to kod z wspólnego katalogu błędów. Żądania, które się nie powiodą, nie są naliczane.

Wskazówki

• Przy klasyfikacji i ekstrakcji najpierw wypróbuj none: to najszybsze i najtańsze ustawienie.
• Ustaw max_output_tokens na tyle wysoko, aby zmieścić zarówno rozumowanie, jak i odpowiedź: to jeden budżet na oba.
• Umieść długi, ponownie używany kontekst na początku promptu, aby późniejsze żądania odczytywały go z cache po niższej stawce.

Powiązane

• Playground i ceny GPT-6 Luna
• Pobierz OpenAPI
• Markdown do skopiowania