OpenAI
GPT-6.1 Sol
Contexte total
1.1M
Sortie max.
128K
Date de sortie
N/A
gpt-5.6-lunaGPT-5.6 Luna est la version polyvalente de la gamme Luna, adaptée aux applications IA quotidiennes. Il peut être utilisé pour le chat Q&R, la réécriture de textes, le résumé, l'extraction d'informations, le raisonnement simple, l'assistance au codage et l'automatisation bureautique. Luna est un choix pratique pour les prototypes, les fonctionnalités métier légères, le traitement de contenu par lots et les scénarios courants d'interaction utilisateur. C'est un bon modèle de départ lorsque la vitesse, la simplicité et le contrôle des coûts sont importants ; pour les tâches nécessitant une qualité supérieure ou des résultats plus stables, vous pouvez envisager Luna Pro.
Context Window
1.1M tokens
Maximum Output
128K tokens
Release Date
9 juil. 2026
Modalities
| Palier token | Prix entrée | Prix sortie | Lecture cache | Création cache 5m |
|---|---|---|---|---|
| <=272K | $1/M | $6/M | $0.1/M | $1.25/M |
| >272K | $2/M | $9/M | $0.2/M | $2.5/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
GPT-5.6 Luna privilégie le traitement économique à grand volume tout en conservant un raisonnement configurable, la compréhension d’images et une fenêtre de contexte d’un million de tokens.
Le modèle est conçu pour les charges sensibles au coût qui traitent des requêtes fréquentes ou de grands volumes de contenu courant.
L’effort de raisonnement peut aller de désactivé à maximal, ce qui permet de traiter avec la même famille les requêtes légères et analytiques.
Le texte et les images peuvent être traités dans une fenêtre de 1 050 000 tokens, ce qui réduit la nécessité de fractionner les charges importantes.
GPT-5.6 Luna convient à la classification en volume, au résumé et à l’extraction multimodale lorsque l’efficacité opérationnelle est importante.
Attribuer des catégories, priorités ou étiquettes de routage à de grands flux de messages et de documents pour leur traitement automatique.
Condenser de longs rapports, historiques d’assistance ou ensembles documentaires en résumés concis et points clés orientés vers l’action.
Extraire des champs courants et des conclusions de textes, captures d’écran, graphiques ou pages numérisées pour l’indexation et les processus en aval.
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)| Score d’indice | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis | 33.3 |
| Artificial Analysis Coding Index | Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis | 44.2 |
| Connaissances et raisonnement | ||
| GPQA | Résolution avancée de problèmes scientifiques | 83.5% |
| HLE | Large ensemble d’examens de niveau expert | 18.8% |
| Programmation et ingénierie | ||
| SciCode | Défis de programmation scientifique | 45.6% |
| Respect des instructions et tâches d’agent | ||
| AA-LCR | Raisonnement en contexte long | 59.3% |
Mesures provenant de Artificial Analysis
Questions fréquentes sur GPT-5.6 Luna dans TokenHub.
GPT-5.6 Luna est un modèle de la série GPT-5.6 Luna disponible via TokenHub. Il s’adresse aux utilisateurs qui ont besoin d’un modèle d’IA généraliste pour le dialogue, le raisonnement, la rédaction et les workflows via API.
Il convient aux assistants conversationnels, à la rédaction de contenu, au résumé, à l’extraction de données structurées, à l’aide au code et à l’automatisation de tâches en plusieurs étapes.
Ses points forts sont la couverture de tâches généralistes, le bon suivi des consignes et l’intégration flexible via TokenHub. La version standard est généralement pratique pour l’usage quotidien, les itérations rapides et les charges sensibles au coût.
Comme pour tout modèle d’IA, vérifiez l’exactitude des sorties importantes, testez les prompts avec vos propres données et comparez latence, coût et qualité avant la mise en production.
Sélectionnez « GPT-5.6 Luna » comme modèle dans votre requête TokenHub, utilisez le point d’accès et les identifiants de votre compte, puis réglez les paramètres comme temperature, max tokens et streaming selon vos besoins.
Commencez par un petit jeu d’évaluation représentatif de vos tâches réelles. Choisissez le modèle qui offre le meilleur équilibre entre qualité, fiabilité, latence et coût.
Accédez à GPT-5.6 Luna et à d’autres modèles d’IA avec une seule clé API TokenHub.