OpenAI: GPT-6 Luna

Modèle le plus efficace d'OpenAI pour les tâches ciblées à haut volume

gpt-6-luna

DisponibleOpenAIDiscussionEntrée en cache : 90% de réduction

Entrée / Sortie-70%: $0.10 / $0.50$0.03 / $0.15
Contexte: 1.05M
Date de sortie: 23 sept. 2026
Sortie maximale: 128K
Modalités: VisionDiscussion
Capacités: Utilisation d'outilsCache de promptsRaisonnement

À propos de GPT-6 Luna

GPT-6 Luna est le modèle GPT-6 le plus efficace d'OpenAI, optimisé pour des tâches ciblées à haut volume où la vitesse et le coût sont déterminants. Il intègre les améliorations de GPT-6 Astra en matière de véracité, de codage et d'alignement, et surpasse GPT-5.6 Luna. Il accepte le texte et les images, prend en charge les outils et la sortie JSON, et permet de désactiver le raisonnement pour les appels simples.

Points forts

OpenAI le classe au premier rang de son benchmark Codexometer, un classement qui privilégie le coût, sur trois tâches de codage.
Prend en charge un paramètre de raisonnement « none » (aucun), permettant aux appels simples d'ignorer totalement la réflexion.
Hérite des gains de l'ère Astra en matière d'alignement et de véracité par rapport au précédent GPT-5.6 Luna.
Gère les images, les appels d'outils et le JSON vérifié par schéma dans la même requête.

Quand préférer un autre modèle

GPT-6 Sol et Astra sont plus performants sur les tâches d'ingénierie complexes impliquant plusieurs fichiers et les exécutions d'agents de longue durée.
Les tâches ciblées sont sa cible de conception ; la recherche ouverte ou l'analyse approfondie mettront en évidence ses limites.

Pour commencer

Créer une clé API
Générez une clé dans Console et utilisez-la avec tous les modèles de la plateforme.
02
Envoyez votre première requête
Copiez l'exemple pour votre langage et lancez-le.
Texte vers texteResponses API
POST/v1/responses
Format d'API:
curl https://api.tokenlab.sh/v1/responses \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -d '{ "model": "gpt-6-luna", "input": "Hello!" }'

Tarification

Le prix Verified s’applique à Verified, moins cher sur la plupart des modèles. Le prix Official est le prix publié par le fabricant du modèle et s’applique à la route Official, plus fiable. Auto facture la route qui termine la requête.

Entrée tokens <= 272K

Par 1M Token

Prix Official: Entrée $0.10 / Sortie $0.50 / Lecture cache $0.01 / Jetons d'écriture cache $0.125
Prix Verified: Entrée $0.03 / Sortie $0.15 / Lecture cache $0.003 / Jetons d'écriture cache $0.0375
Remise: -70%

Entrée tokens 272K-1.05M

Par 1M Token

Prix Official: Entrée $0.20 / Sortie $0.75 / Lecture cache $0.02 / Jetons d'écriture cache $0.25
Prix Verified: Entrée $0.06 / Sortie $0.225 / Lecture cache $0.006 / Jetons d'écriture cache $0.075
Remise: -70%

Tarification du cache de prompt

Lecture cache

Prix Official: $0.01
Prix Verified: $0.003
Remise: -70%

Jetons d'écriture cache

Prix Official: $0.125
Prix Verified: $0.0375
Remise: -70%

Frais d'outils

Facturation à l'appel, uniquement lors de l'utilisation de l'outil par le modèle.

Recherche web

Prix Official: $0.01/recherche
Prix Verified: $0.003/recherche
Remise: -70%

	Prix OfficialPar 1M Token	Prix VerifiedPar 1M Token	Remise
Entrée tokens <= 272K	Entrée $0.10 / Sortie $0.50 / Lecture cache $0.01 / Jetons d'écriture cache $0.125	Entrée $0.03 / Sortie $0.15 / Lecture cache $0.003 / Jetons d'écriture cache $0.0375	-70%
Entrée tokens 272K-1.05M	Entrée $0.20 / Sortie $0.75 / Lecture cache $0.02 / Jetons d'écriture cache $0.25	Entrée $0.06 / Sortie $0.225 / Lecture cache $0.006 / Jetons d'écriture cache $0.075	-70%
Tarification du cache de prompt
Lecture cache	$0.01	$0.003	-70%
Jetons d'écriture cache	$0.125	$0.0375	-70%
Frais d'outilsFacturation à l'appel, uniquement lors de l'utilisation de l'outil par le modèle.
Recherche web	$0.01/recherche	$0.003/recherche	-70%

Utilisation et activité

Le taux de réussite est la part de requêtes abouties. La latence est la durée d'une réponse complète ; P95 signifie que 95 % des requêtes ont fini dans ce délai.

Utilisation et disponibilité

Dernières 24 heures

Requêtes
Taux de succès
Latence P95
Total des jetons

Performance du modèle

Dernière mise à jour 7 nov. 2026, 18:59 UTC

Taux de réussite sur 30 jours: 96,8%
Latence médiane sur 7 jours: 11,5sn=8 478
Latence P95 sur 7 jours: 47,0sn=8 478
Requêtes sur 30 jours: 20K+
Dernière activité: il y a 47 minutes

Les données sont basées sur les requêtes agrégées des utilisateurs, à l'exclusion des vérifications de statut.

Ouvrir dans Console

Ouvrez GPT-6 Luna dans Console avec un prompt prêt à modifier ou envoyer.

Aide-moi à tester gpt-6-luna avec un message sur /v1/responses. Affiche la réponse, la latence et le coût.

Cas d'usage

Idéal pour

Code
Raisonnement
Vision

Extraction à haut volume
Extrayez des champs de milliers de documents ou messages par heure et renvoyez du JSON validé.
Fonctionnalités de chat rapide
Exécutez l'autocomplétion, la réécriture et les réponses courtes au sein d'un produit où le temps de réponse est visible par les utilisateurs.
Routage et modération
Décidez quelle équipe ou quel modèle doit traiter une entrée, en signalant les problèmes de politique avant qu'un modèle plus large ne les voie.
Tâches de codage peu coûteuses
Générez du code standard (boilerplate), renommez des symboles et écrivez de petits tests lorsque le changement est bien spécifié.

Exemples de prompts

Extrayez le nom de l'entreprise, la valeur du contrat et la date de renouvellement du paragraphe ci-dessous et répondez uniquement avec du JSON.

Ce message d'utilisateur est-il une demande de remboursement, un rapport de bug ou autre chose ? Répondez par un seul mot.

Réécrivez cette fonction pour utiliser des retours anticipés (early returns) sans modifier son comportement.

Ce modèle a une tarification conditionnelle. Les totaux mensuels de tokens ne suffisent pas pour une estimation fiable ; utilisez la tarification détaillée selon la spécification de la requête, le cache et la fenêtre applicable.

FAQ

Qu'est-ce que GPT-6 Luna ?

GPT-6 Luna est le modèle axé sur l'efficacité de la génération GPT-6 d'OpenAI, conçu pour des tâches ciblées à haut volume. Il apporte les avancées d'Astra à un niveau plus rapide et moins coûteux.

En quoi GPT-6 Luna diffère-t-il de GPT-5.6 Luna ?

Il s'appuie sur les méthodes de GPT-6 Astra, OpenAI signalant un meilleur alignement que les homologues GPT-5.6. C'est également la recommandation actuelle pour un travail rentable, tandis que GPT-5.6 est marqué comme obsolète (legacy).

Puis-je désactiver le raisonnement sur GPT-6 Luna ?

Oui. Les conseils d'OpenAI listent « none » parmi ses paramètres d'effort de raisonnement, contrairement à Astra et GPT-6.1 Sol. Utilisez-le pour les échanges où la latence est critique et augmentez l'effort uniquement lorsque les réponses nécessitent une vérification.

Quand devrais-je choisir Luna plutôt que GPT-6 Sol ?

Choisissez Luna pour un travail répétitif et étroit où le débit compte. Passez à Sol lorsque la tâche nécessite une planification en plusieurs étapes, des changements de code importants ou moins d'erreurs sur des requêtes ambiguës.

GPT-6 Luna peut-il lire des images et appeler des outils ?

Oui, il accepte des images avec du texte, appelle des fonctions et peut produire du JSON structuré dans la même requête. La sortie est uniquement textuelle, jamais d'images ou d'audio.

Combien coûte GPT-6 Luna ?

Sur TokenLab, GPT-6 Luna coûte Entrée $0.03 / Sortie $0.15 Par 1M Token. La table tarifaire ci-dessus en montre le détail complet. Les tarifs dépendent de l’unité de facturation, de la spécification et de l’usage. Comparez des conditions identiques dans la tarification détaillée du modèle ; un tarif seul ne détermine pas le coût total.

Quelles sont les limites de contexte et de sortie de GPT-6 Luna ?

GPT-6 Luna accepte jusqu'à 1 050 000 jetons de contexte et génère jusqu'à 128 000 jetons par réponse.

Quel endpoint GPT-6 Luna doit-il utiliser ?

Utilisez https://api.tokenlab.sh/v1/responses pour GPT-6 Luna. L'exemple de requête ci-dessous montre la structure de code correspondante.

Quelles opérations GPT-6 Luna prend-il en charge ?

GPT-6 Luna prend en charge Texte vers texte. Sélectionnez une opération pour voir l'endpoint et un exemple.