OpenAI
GPT-6.1 Sol
gpt-6.1-sol
最大上下文
1.1M
最大输出
128K
发布日期
暂无
输入$2 / 百万 Token
输出$10 / 百万 Token
GPT-5.6 Luna Pro
gpt-5.6-luna-proGPT-5.6 Luna Pro 是 Luna 系列的增强版本，旨在提供更高质量的回答、更稳定的指令遵循和更强的任务完成能力。它适用于复杂对话、内容生成、知识问答、业务分析、编程辅助以及多步骤自动化任务。 Luna Pro 非常适合注重输出质量和用户体验的产品场景，如专业写作助手、企业 AI 助手、客户支持、知识库系统和智能体工作流。当任务需要比标准 Luna 模型更高的可靠性时，它是一个很好的选择。
上下文窗口
1.1M Token
最大输出
128K Token
发布日期
2026年7月9日
模态
GPT-5.6 Luna Pro 价格
| Token 阶梯 | 输入价格 | 输出价格 | 缓存读取 | 缓存创建 5m |
|---|---|---|---|---|
| <=272K | $1/M | $6/M | $0.1/M | $1.25/M |
| >272K | $2/M | $9/M | $0.2/M | $2.5/M |
GPT-5.6 Luna Pro API 能力
推理
支持
工具调用
支持
Temperature 参数
不支持
附件
支持
知识库
2026-02-16
Endpoint 协议
Completions API
GPT-5.6 Luna Pro 模型亮点
GPT-5.6 Luna Pro 将高效的 GPT-5.6 Luna 系列用于需要更多推理、长上下文和图像理解的大规模工作负载。
高效深入推理
Pro 配置侧重投入更多思考，同时保留 Luna 系列面向成本敏感型处理的定位。
百万 Token 上下文
1,050,000 token 上下文窗口支持集中处理长篇文档、代码集合和积累的任务历史。
视觉推理
模型可联合评估文本和图像，对截图、图表与扫描材料进行推理分析。
GPT-5.6 Luna Pro 使用场景
GPT-5.6 Luna Pro 适合需要更审慎推理的经济型文档审阅、复杂分类和视觉数据处理。
批量文档审阅
按照详细规则审阅长篇文件，识别例外情况，并返回简洁结果供后续处理。
精细内容分类
对大量内容应用多项标准，区分边界情况，并附上清晰的分类理由。
视觉记录处理
解读表单、截图和扫描记录，提取相关细节，并标记需要人工复核的条目。
如何通过 TokenHub API 使用 GPT-5.6 Luna Pro
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)GPT-5.6 Luna Pro 基准测试
| 指数分数 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis 综合能力指数 | Artificial Analysis 综合能力评分 | 33.3 |
| Artificial Analysis 代码能力指数 | Artificial Analysis 软件任务评分 | 44.2 |
| 知识与推理 | ||
| GPQA | 高阶科学问题求解 | 83.5% |
| HLE | 广泛专家级考试集合 | 18.8% |
| 代码与工程 | ||
| SciCode | 科学计算代码挑战 | 45.6% |
| 指令遵循与 Agent 任务 | ||
| AA-LCR | 长上下文推理 | 59.3% |
指标来源 Artificial Analysis
GPT-5.6 Luna Pro 常见问题
在 TokenHub 使用 GPT-5.6 Luna Pro 前可以先了解的问题。
GPT-5.6 Luna Pro 是什么？+
GPT-5.6 Luna Pro 是 TokenHub 提供的 GPT-5.6 Luna 系列模型，适合需要通用 AI 模型来处理对话、推理、写作和 API 工作流的用户。
GPT-5.6 Luna Pro 最适合哪些场景？+
它适合对话助手、内容起草、摘要、结构化数据抽取、代码辅助和多步骤任务自动化。
GPT-5.6 Luna Pro 有哪些优势？+
它的优势在于覆盖通用任务、较好的指令遵循能力，以及可通过 TokenHub 灵活集成。Pro 版本通常更适合追求更高质量输出、并能接受可能更高成本或延迟的场景。
使用 GPT-5.6 Luna Pro 时需要考虑哪些限制或取舍？+
与任何 AI 模型一样，重要输出应进行准确性审核；上线前应结合自己的数据测试提示词，并比较延迟、成本和质量。
如何通过 TokenHub API 使用 GPT-5.6 Luna Pro？+
在 TokenHub 请求中将模型选择为“GPT-5.6 Luna Pro”，使用账户的接口地址和凭据，并根据应用需求设置 temperature、max tokens、streaming 等参数。
如何在 GPT-5.6 Luna Pro 与相关 GPT-5.6 模型之间选择？+
建议先用能代表真实任务的小型评测集测试。选择在回答质量、可靠性、延迟和成本之间最符合业务需求的模型。
准备调用 GPT-5.6 Luna Pro？
通过一个 API Key 接入 GPT-5.6 Luna Pro 与更多 AI 模型。