OpenAI
GPT-6.1 Sol
最大コンテキスト
1.1M
最大出力
128K
リリース日
N/A
gpt-5.6-luna-proGPT-5.6 Luna Proは、Lunaシリーズの強化版で、より高品質な回答、より安定した命令追従、そしてより強力なタスク完了を目的としています。複雑な会話、コンテンツ生成、知識Q&A、ビジネス分析、コーディング支援、多段階の自動化タスクに適しています。 Luna Proは、プロフェッショナルなライティングアシスタント、エンタープライズAIアシスタント、カスタマーサポート、ナレッジベースシステム、エージェントワークフローなど、出力品質とユーザーエクスペリエンスが重要な製品体験に最適です。標準のLunaモデルよりも高い信頼性が求められるタスクに適した選択肢です。
Context Window
1.1M tokens
Maximum Output
128K tokens
Release Date
2026年7月9日
Modalities
| トークン階層 | 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り | キャッシュ作成 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 Proは、効率性を重視したGPT-5.6 Lunaファミリーを、追加の推論、長文コンテキスト、画像理解が役立つ大量処理に適用します。
Pro構成では追加の熟考を重視しつつ、コストを重視する処理に向けたLunaファミリーの特性を保ちます。
1,050,000トークンのコンテキストウィンドウで、長い文書、コード群、蓄積されたタスク履歴をまとめて処理できます。
テキストと画像を併せて評価し、スクリーンショット、図、スキャン資料について推論できます。
GPT-5.6 Luna Proは、より慎重な推論を必要とする効率的な文書レビュー、複雑な分類、視覚データ処理に適しています。
詳細な方針に沿って長いファイルを確認し、例外を特定して、後続処理向けの簡潔な結果を返します。
大量のコンテンツに複数の基準を適用し、境界的なケースを区別して、明確な分類理由を付けます。
フォーム、スクリーンショット、スキャン記録を解釈し、必要な情報を抽出して、人による確認が必要な項目を示します。
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)| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 33.3 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 44.2 |
| 知識と推論 | ||
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 83.5% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 18.8% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 45.6% |
| 指示追従とエージェントタスク | ||
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 59.3% |
指標の出典 Artificial Analysis
TokenHubでGPT-5.6 Luna Proを利用する際の一般的な質問です。
GPT-5.6 Luna ProはTokenHubで提供されるGPT-5.6 Lunaシリーズのモデルです。チャット、推論、文章作成、APIベースのワークフローに使える汎用AIモデルを必要とするユーザーに適しています。
会話型アシスタント、コンテンツ下書き、要約、構造化データ抽出、コード支援、複数ステップのタスク自動化に適しています。
強みは、汎用タスクへの対応、明確な指示追従、TokenHubを通じた柔軟な統合です。Pro版は、より高品質な出力を重視し、コストや遅延が高くなる可能性を許容できる場合に向いています。
どのAIモデルでも同様に、重要な出力は正確性を確認し、本番利用前に自分のデータでプロンプトをテストし、遅延、コスト、品質を代替モデルと比較してください。
TokenHubのリクエストでモデルに「GPT-5.6 Luna Pro」を指定し、アカウントのエンドポイントと認証情報を使用します。temperature、max tokens、streamingなどのパラメータは用途に応じて設定してください。
実際のタスクを反映した小さな評価セットから始めるのがおすすめです。回答品質、信頼性、遅延、コストのバランスが最も合うモデルを選んでください。
1つの API キーで GPT-5.6 Luna Pro とその他の AI モデルにアクセスできます。