OpenAI: GPT-5.6 Luna
gpt-5.6-luna- Eingabe / Ausgabe-70%
- $0.20 / $1.20$0.06 / $0.36
- Kontext
- 1.05M
- Veröffentlicht
- 26. Juni 2026
- Maximale Ausgabe
- 128K
- Modalitäten
- VisionUnterhaltung
- Funktionen
- Tool-NutzungPrompt-CacheReasoning
Über GPT-5.6 Luna
GPT-5.6 Luna ist das kleinste und kosteneffizienteste Modell der GPT-5.6-Familie von OpenAI, konzipiert für schnelle Aufgaben mit hohem Volumen, bei denen eine Antwort eher schnell und günstig als tiefgründig durchdacht sein muss. Es liest Text und Bilder, ruft Tools auf, gibt strukturiertes JSON zurück und bietet anpassbaren Denkaufwand. Wählen Sie Luna gegenüber seinen Geschwistern Sol und Terra, wenn das Volumen wichtiger ist als die maximale Leistungsfähigkeit.
Stärken
- Positioniert am kostengünstigen, schnellen Ende der GPT-5.6-Familie, was sich für stetigen, hohen Datenverkehr eignet.
- Akzeptiert Bilder neben Text, sodass Screenshots und gescannte Seiten in derselben Anfrage verarbeitet werden können.
- Unterstützt Tool-Aufrufe und strukturierte JSON-Ausgabe, wodurch es als Schritt innerhalb automatisierter Pipelines einsetzbar bleibt.
- Der Denkaufwand ist anpassbar, sodass einfache Anfragen kein erweitertes Nachdenken erfordern, während schwierigere Aufgaben mehr erhalten können.
Alternativen
- Sol und Terra bewältigen lange agentische Abläufe und schwierige Programmieraufgaben besser; Luna ist die Stufe, die man verlassen sollte, wenn Aufgaben wiederholt fehlschlagen.
- OpenAI führt die GPT-5.6-Familie nun als Legacy und verweist bei neuen Projekten stattdessen auf die GPT-6-Modelle.
Erste Schritte
API-Schlüssel erstellen
Erstelle einen Schlüssel in Console und nutze ihn mit jedem Modell auf der Plattform.
Senden Sie Ihre erste Anfrage
Kopieren Sie das Beispiel für Ihre Sprache und führen Sie es gegen den Endpunkt aus.
Text-zu-TextResponses APIPOST/v1/responsesAPI-Format:curl https://api.tokenlab.sh/v1/responses \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -d '{ "model": "gpt-5.6-luna", "input": "Hello!" }'
Preise
Der Verified-Preis gilt für Verified und ist bei den meisten Modellen günstiger. Der Official-Preis ist der veröffentlichte Preis des Modellherstellers und gilt für die zuverlässigere Official-Route. Auto rechnet die Route ab, die die Anfrage abschließt.
Eingabe Token <= 272K
Pro 1M Token- Official-Preis
- Eingabe $0.20 / Ausgabe $1.20 / Cache-Lesevorgang $0.02 / Cache-Schreibvorgang $0.25
- Verified-Preis
- Eingabe $0.06 / Ausgabe $0.36 / Cache-Lesevorgang $0.006 / Cache-Schreibvorgang $0.075
- Rabatt
- -70%
Eingabe Token 272K-1.05M
Pro 1M Token- Official-Preis
- Eingabe $0.40 / Ausgabe $1.80 / Cache-Lesevorgang $0.04 / Cache-Schreibvorgang $0.50
- Verified-Preis
- Eingabe $0.12 / Ausgabe $0.54 / Cache-Lesevorgang $0.012 / Cache-Schreibvorgang $0.15
- Rabatt
- -70%
Cache-Lesevorgang
- Official-Preis
- $0.02
- Verified-Preis
- $0.006
- Rabatt
- -70%
Cache-Schreibvorgang
- Official-Preis
- $0.25
- Verified-Preis
- $0.075
- Rabatt
- -70%
Die Abrechnung erfolgt pro Aufruf, nur wenn das Modell das Tool verwendet.
Websuche
- Official-Preis
- $0.01/Suche
- Verified-Preis
- $0.003/Suche
- Rabatt
- -70%
| Official-PreisPro 1M Token | Verified-PreisPro 1M Token | Rabatt | |
|---|---|---|---|
| Eingabe Token <= 272K | Eingabe $0.20 / Ausgabe $1.20 / Cache-Lesevorgang $0.02 / Cache-Schreibvorgang $0.25 | Eingabe $0.06 / Ausgabe $0.36 / Cache-Lesevorgang $0.006 / Cache-Schreibvorgang $0.075 | -70% |
| Eingabe Token 272K-1.05M | Eingabe $0.40 / Ausgabe $1.80 / Cache-Lesevorgang $0.04 / Cache-Schreibvorgang $0.50 | Eingabe $0.12 / Ausgabe $0.54 / Cache-Lesevorgang $0.012 / Cache-Schreibvorgang $0.15 | -70% |
| Prompt-Cache-Preise | |||
| Cache-Lesevorgang | $0.02 | $0.006 | -70% |
| Cache-Schreibvorgang | $0.25 | $0.075 | -70% |
| Tool-GebührenDie Abrechnung erfolgt pro Aufruf, nur wenn das Modell das Tool verwendet. | |||
| Websuche | $0.01/Suche | $0.003/Suche | -70% |
Nutzung & Aktivität
Die Erfolgsquote ist der Anteil abgeschlossener Anfragen. Die Latenz ist die Dauer einer vollständigen Antwort; P95 bedeutet, dass 95 % der Anfragen innerhalb dieser Zeit abgeschlossen wurden.
Nutzung & Verfügbarkeit
Letzte 24 Stunden- Anfragen
- Erfolgsrate
- P95-Latenz
- Token gesamt
- Erfolgsquote (30 Tage)
- 93,2%
- Mediane Latenz (7 Tage)
- 6,2 Sek.n=142
- P95-Latenz (7 Tage)
- 22,6 Sek.n=142
- Anfragen (30 Tage)
- 2K+
- Zuletzt aktiv
- vor 2 Stunden
Die Daten basieren auf aggregierten Benutzeranfragen, Statusprüfungen sind ausgeschlossen.
In Console öffnen
Öffne GPT-5.6 Luna in Console mit einer bearbeitbaren oder versandbereiten Eingabeaufforderung.
Teste gpt-5.6-luna mit einer kurzen Nachricht an /v1/responses. Zeige Antwort, Latenz und Kosten.
Anwendungsfälle
Geeignet für- Code
- Reasoning
- Vision
Klassifizierung und Tagging
Sortieren Sie Tickets, kennzeichnen Sie Inhalte oder extrahieren Sie Felder aus großen Mengen kurzer Eingaben, bei denen jeder Aufruf kostengünstig bleiben muss.
Leichte Assistenten
Unterstützen In-Product-Helfer, die kurze Fragen beantworten, Texte umschreiben oder ein einzelnes Tool ohne langes Überlegen aufrufen.
Screenshot-Lesen
Extrahieren Sie Text und Werte aus Interface-Aufnahmen oder Belegen und geben Sie diese als schema-geprüftes JSON zurück.
Sub-Agenten-Schritte
Lassen Sie ein größeres Modell enge, repetitive Teilaufgaben an Luna delegieren, um die Gesamtkosten niedrig zu halten.
Prompt-Beispiele
Klassifizieren Sie jede dieser 200 Support-E-Mails als Abrechnungs-, Fehler- oder Feature-Anfrage und geben Sie ein JSON-Array mit der Ticketnummer und dem Label zurück.
Lesen Sie diesen Screenshot einer Rechnung und geben Sie Anbieter, Datum und Gesamtbetrag als JSON zurück.
Schreiben Sie diese Release-Notiz in zwei einfachen Sätzen für einen Kunden-Newsletter um.
Dieses Modell hat konditionale Preise. Monatliche Token-Summen allein liefern keine verlässliche Schätzung; nutzen Sie die detaillierten Preise für Anfragespezifikation, Cache und Zeitfenster.
FAQ
Was ist GPT-5.6 Luna?
GPT-5.6 Luna ist die kleine, kosteneffiziente Stufe der GPT-5.6-Familie von OpenAI, neben Sol und Terra. Es ist für schnelle Workloads mit hohem Volumen gedacht und bietet Text- und Bildeingabe, Tool-Aufrufe sowie strukturierte Ausgaben.
Wie unterscheidet sich Luna von GPT-5.6 Terra und Sol?
Sol ist das Flaggschiff für komplexe Denkprozesse und lange agentische Arbeit, Terra ist die ausgewogene Mitte, und Luna tauscht Tiefe gegen Geschwindigkeit und Kosten. Beginnen Sie mit Luna für einfache, wiederholte Aufgaben und steigen Sie um, wenn die Qualität nachlässt.
Unterstützt GPT-5.6 Luna Bilder?
Ja. Es akzeptiert Bilder zusammen mit Text, sodass es Screenshots, Diagramme und gescannte Dokumente lesen kann. Es gibt nur Text aus; es generiert keine Bilder.
Kann GPT-5.6 Luna Tools und JSON-Ausgabe verwenden?
Ja. Es unterstützt Funktionsaufrufe und schema-beschränkte JSON-Antworten, was es als Schritt innerhalb automatisierter Workflows, Datenpipelines und größerer Multi-Modell-Agentensysteme praktisch macht.
Sollte ich für ein neues Projekt GPT-5.6 Luna oder GPT-6 Luna verwenden?
Die Modellrichtlinien von OpenAI kennzeichnen GPT-5.6 als Legacy und empfehlen die GPT-6-Familie für neue Arbeiten. Behalten Sie Luna 5.6 bei, wenn eine bestehende Pipeline darauf getestet wurde, und migrieren Sie bei der nächsten Evaluierung.
Was kostet GPT-5.6 Luna?
Auf TokenLab kostet GPT-5.6 Luna Eingabe $0.06 / Ausgabe $0.36 Pro 1M Token. Die vollständige Aufschlüsselung steht in der Preistabelle oben. Die Preise hängen von Abrechnungseinheit, Spezifikation und Nutzung ab. Vergleichen Sie gleiche Bedingungen in der detaillierten Preisliste des Modells; eine einzelne Rate bestimmt nicht die Gesamtkosten.
Welche Kontext- und Ausgabelimits hat GPT-5.6 Luna?
GPT-5.6 Luna verarbeitet bis zu 1.050.000 Token Kontext und gibt pro Antwort bis zu 128.000 Token aus.
Welchen Endpunkt soll GPT-5.6 Luna verwenden?
Verwenden Sie https://api.tokenlab.sh/v1/responses für GPT-5.6 Luna. Das folgende Anforderungsbeispiel zeigt die passende Code-Struktur.
Welche Operationen unterstützt GPT-5.6 Luna?
GPT-5.6 Luna unterstützt Text-zu-Text. Wählen Sie oben einen Vorgang aus, um dessen Endpunkt und Anforderungsbeispiel anzuzeigen.
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Anleitungen für GPT-5.6 Luna
Quellen
Geprüft am 02.10.2026
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