- 输入 / 输出-70%
- $0.20 / $1.20$0.06 / $0.36
- 上下文
- 1.05M
- 发布日期
- 2026年6月26日
- 最大输出
- 128K
- 模态
- 视觉聊天
- 能力
- 工具调用提示词缓存推理
GPT-5.6 Luna 简介
GPT-5.6 Luna 是 OpenAI GPT-5.6 系列中最小、最具成本效益的模型，适合需要又快又省、而不是深度推理的大批量工作。它读取文本和图片，调用工具，返回结构化 JSON，推理强度可调。当调用量比最高能力更重要时，在同系列的 Sol 和 Terra 之间选 Luna。
擅长的任务
- 位于 GPT-5.6 系列低成本、高速度的一端，适合稳定的大批量流量。
- 支持图文输入，截图和扫描页面可以通过同一个请求处理。
- 支持工具调用和结构化 JSON 输出，可以作为自动化流水线中的一个步骤。
- 推理可调，简单的轮次可以跳过深入思考，较难的轮次则获得更多思考。
什么情况换别的模型
- 长时间的智能体运行和高难度编码，Sol 和 Terra 做得更好；任务总是失败时，就该离开 Luna 这一档。
- OpenAI 现已把 GPT-5.6 系列列为旧版，新项目转向 GPT-6 模型。
快速上手
创建 API 密钥
在 Console 生成一把密钥，平台上的模型都能用。
发送第一个请求
复制你所用语言的示例代码，向该端点发起请求。
文本生成Responses APIPOST/v1/responsesAPI 格式: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!" }'
价格
Verified 价格用于 Verified，多数模型更便宜；Official 价格是模型厂商公布的价格，用于更稳定的 Official。Auto 按最终完成请求的线路计价。
输入 token <= 272K
每 1M token- Official 价格
- 输入 $0.20 / 输出 $1.20 / 缓存读取 $0.02 / 缓存写入 $0.25
- Verified 价格
- 输入 $0.06 / 输出 $0.36 / 缓存读取 $0.006 / 缓存写入 $0.075
- 折扣
- -70%
输入 token 272K-1.05M
每 1M token- Official 价格
- 输入 $0.40 / 输出 $1.80 / 缓存读取 $0.04 / 缓存写入 $0.50
- Verified 价格
- 输入 $0.12 / 输出 $0.54 / 缓存读取 $0.012 / 缓存写入 $0.15
- 折扣
- -70%
缓存读取
- Official 价格
- $0.02
- Verified 价格
- $0.006
- 折扣
- -70%
缓存写入
- Official 价格
- $0.25
- Verified 价格
- $0.075
- 折扣
- -70%
按次计费，仅在模型实际使用工具时收取。
网页搜索
- Official 价格
- $0.01/次搜索
- Verified 价格
- $0.003/次搜索
- 折扣
- -70%
| Official 价格每 1M token | Verified 价格每 1M token | 折扣 | |
|---|---|---|---|
| 输入 token <= 272K | 输入 $0.20 / 输出 $1.20 / 缓存读取 $0.02 / 缓存写入 $0.25 | 输入 $0.06 / 输出 $0.36 / 缓存读取 $0.006 / 缓存写入 $0.075 | -70% |
| 输入 token 272K-1.05M | 输入 $0.40 / 输出 $1.80 / 缓存读取 $0.04 / 缓存写入 $0.50 | 输入 $0.12 / 输出 $0.54 / 缓存读取 $0.012 / 缓存写入 $0.15 | -70% |
| 提示词缓存价格 | |||
| 缓存读取 | $0.02 | $0.006 | -70% |
| 缓存写入 | $0.25 | $0.075 | -70% |
| 工具附加费按次计费，仅在模型实际使用工具时收取。 | |||
| 网页搜索 | $0.01/次搜索 | $0.003/次搜索 | -70% |
用量与动态
成功率是请求完成的比例；延迟是拿到一次完整响应要花的时间，P95 表示 95% 的请求都在这个时间内完成。
用量与可用性
最近 24 小时- 请求
- 成功率
- P95 延迟
- 总 token 数
- 30 天成功率
- 93.2%
- 7 天中位延迟
- 6.2秒n=142
- 7 天 P95 延迟
- 22.6秒n=142
- 30 天请求数
- 2K+
- 最后活动时间
- 2小时前
数据来自汇总的用户请求，不含状态检查。
直接在 Console 里试
GPT-5.6 Luna 已在 Console 备好，提示词已填好，可以直接修改或发送。
帮我用 gpt-5.6-luna 发一条简短消息，接口是 /v1/responses。返回回复，附上延迟和费用。
使用场景
适用场景- 代码
- 推理
- 视觉
分类与打标签
对大量短输入的工单分类、给内容打标签或提取字段，每次调用都要保持低成本。
轻量助手
驱动产品内的助手，回答简短问题、改写文本，或调用单个工具，无需长时间思考。
截图识别
从界面截图或收据中提取文字和数值，再以经过结构校验的 JSON 返回。
子智能体步骤
让更大的模型把窄而重复的子任务交给 Luna，降低总费用。
提示词示例
把这 200 封客服邮件分别分类为 billing、bug 或 feature request，返回包含工单号和标签的 JSON 数组。
读取这张发票截图，以 JSON 返回商家、日期和总金额。
用两句通俗的话改写这条发布说明，用于客户通讯邮件。
此模型按条件计价，仅凭月度 token 总量无法可靠估算；请按请求规格、缓存和适用时段查看详细定价。
FAQ
GPT-5.6 Luna 是什么？
GPT-5.6 Luna 是 OpenAI GPT-5.6 系列中小型、成本效率高的一档，与 Sol 和 Terra 并列。面向快速、大批量的工作负载，支持文本和图片输入、工具调用和结构化输出。
Luna 和 GPT-5.6 Terra、Sol 有什么区别？
Sol 是复杂推理和长时间智能体工作的旗舰，Terra 是均衡的中间档，Luna 用深度换速度和成本。简单、重复的任务先用 Luna，质量下降时再往上升级。
GPT-5.6 Luna 支持图片吗？
支持。它接受图片和文本一起输入，所以能读取截图、图表和扫描文档。它只返回文本，不生成图片。
GPT-5.6 Luna 能使用工具和 JSON 输出吗？
能。它支持函数调用和受结构定义约束的 JSON 响应，作为自动化工作流、数据流水线和更大的多模型智能体系统中的一个步骤很实用。
新项目该用 GPT-5.6 Luna 还是 GPT-6 Luna？
OpenAI 的模型指南把 GPT-5.6 标为旧版，并建议新工作使用 GPT-6 系列。已有流水线是在 Luna 5.6 上测试过的，就继续用，下次评估时再迁移。
GPT-5.6 Luna 的费用是多少？
在 TokenLab 上，GPT-5.6 Luna 的价格为 输入 $0.06 / 输出 $0.36 每 1M token。完整明细见上方价格表。 价格因计费单位、规格和用量而异。请在模型的详细定价中对比相同条件下的费率；单一费率不代表总价。
GPT-5.6 Luna 的上下文窗口和输出上限是多少？
GPT-5.6 Luna 最多接收 1,050,000 token 的上下文，单次最多返回 128,000 token。
GPT-5.6 Luna 应该使用哪个端点？
GPT-5.6 Luna 使用 https://api.tokenlab.sh/v1/responses。代码写法见下方的请求示例。
GPT-5.6 Luna 支持哪些操作？
GPT-5.6 Luna 支持 文本生成。选了操作，上面会显示对应的端点和请求示例。
GPT-5.6 Luna 对比
用到 GPT-5.6 Luna 的指南
资料来源
审阅于 2026年10月2日
更多 OpenAI 模型