- 输入 / 输出-70%
- $0.10 / $0.50$0.03 / $0.15
- 上下文
- 1.05M
- 发布日期
- 2026年9月23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-6 Luna 简介
GPT-6 Luna 是 OpenAI 最高效的 GPT-6 模型，针对速度和成本起决定作用的专注、大批量任务做了调优。它继承了 GPT-6 Astra 在事实性、编码和对齐方面的改进，并优于 GPT-5.6 Luna。它接受文本和图片，支持工具和 JSON 输出，简单调用可以关闭推理。
擅长的任务
- OpenAI 称它在自家 Codexometer 评测中排名第一，这个榜单把成本放在首位，涵盖三项编码任务。
- 推理设置支持 none，简单调用完全跳过思考。
- 相比早前的 GPT-5.6 Luna，继承了 Astra 一代在对齐和事实性上的提升。
- 同一请求中可处理图片、工具调用和经过结构校验的 JSON。
什么情况换别的模型
- 在困难的多文件工程和长时间的智能体运行上，GPT-6 Sol 和 Astra 更强。
- 它的设计目标是专注的任务；开放式研究或深度分析会暴露差距。
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-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 $0.10 / 输出 $0.50 / 缓存读取 $0.01 / 缓存写入 $0.125
- Verified 价格
- 输入 $0.03 / 输出 $0.15 / 缓存读取 $0.003 / 缓存写入 $0.0375
- 折扣
- -70%
输入 token 272K-1.05M
每 1M token- Official 价格
- 输入 $0.20 / 输出 $0.75 / 缓存读取 $0.02 / 缓存写入 $0.25
- Verified 价格
- 输入 $0.06 / 输出 $0.225 / 缓存读取 $0.006 / 缓存写入 $0.075
- 折扣
- -70%
缓存读取
- Official 价格
- $0.01
- Verified 价格
- $0.003
- 折扣
- -70%
缓存写入
- Official 价格
- $0.125
- Verified 价格
- $0.0375
- 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 $0.10 / 输出 $0.50 / 缓存读取 $0.01 / 缓存写入 $0.125 | 输入 $0.03 / 输出 $0.15 / 缓存读取 $0.003 / 缓存写入 $0.0375 | -70% |
| 输入 token 272K-1.05M | 输入 $0.20 / 输出 $0.75 / 缓存读取 $0.02 / 缓存写入 $0.25 | 输入 $0.06 / 输出 $0.225 / 缓存读取 $0.006 / 缓存写入 $0.075 | -70% |
| 提示词缓存价格 | |||
| 缓存读取 | $0.01 | $0.003 | -70% |
| 缓存写入 | $0.125 | $0.0375 | -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
- 96.8%
- 7 天中位延迟
- 11.5秒n=8,478
- 7 天 P95 延迟
- 47.0秒n=8,478
- 30 天请求数
- 20K+
- 最后活动时间
- 47分钟前
数据来自汇总的用户请求，不含状态检查。
直接在 Console 里试
GPT-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-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
大批量提取
每小时从成千上万的文档或消息中提取字段，返回经过校验的 JSON。
快速对话功能
在用户能直接感受到响应时间的产品里，运行自动补全、改写和简短回答。
路由与审核
判断输入应该交给哪个团队或模型处理，并在更大的模型看到之前标出违反政策的问题。
低成本编码杂活
在改动要求明确的情况下，生成样板代码、重命名符号、编写小测试。
提示词示例
从下面这段话中提取公司名称、合同金额和续约日期，只用 JSON 回答。
这条用户消息是退款请求、bug 报告，还是别的？用一个词回答。
重写这个函数，使用提前返回，不改变行为。
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-6 Luna 是什么？
GPT-6 Luna 是 OpenAI GPT-6 这一代中主打效率的模型，面向专注的大批量任务。它把 Astra 的进步带到了更快、成本更低的一档。
GPT-6 Luna 和 GPT-5.6 Luna 有什么不同？
它基于 GPT-6 Astra 的方法，OpenAI 称其对齐程度优于 GPT-5.6 的对应型号。它也是目前推荐用于高性价比工作的模型，而 GPT-5.6 已被标为旧版。
GPT-6 Luna 可以关闭推理吗？
可以。OpenAI 的指南在它的推理强度设置中列有 none，这一点不同于 Astra 和 GPT-6.1 Sol。对延迟要求苛刻的轮次用它，只有答案需要核查时才提高强度。
什么时候选 Luna，而不是 GPT-6 Sol？
范围窄、重复的工作，且吞吐量重要时选 Luna。任务需要多步规划、大规模代码修改，或在含糊的请求上要求更少出错时，换 Sol。
GPT-6 Luna 能读图和调用工具吗？
能，它接受图文输入，调用函数，并能在同一请求中生成结构化 JSON。输出只有文本，没有图片或音频。
GPT-6 Luna 的费用是多少？
在 TokenLab 上，GPT-6 Luna 的价格为 输入 $0.03 / 输出 $0.15 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-6 Luna 的上下文窗口和输出上限是多少？
GPT-6 Luna 最多接收 1,050,000 token 的上下文，单次最多返回 128,000 token。
GPT-6 Luna 应该使用哪个端点？
GPT-6 Luna 使用 https://api.tokenlab.sh/v1/responses。代码写法见下方的请求示例。
GPT-6 Luna 支持哪些操作？
GPT-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-6 Luna 对比
资料来源
审阅于 2026年10月2日
