OpenAI
GPT-6 Sol
最大上下文
1.1M
最大输出
128K
发布日期
暂无
gpt-6-lunaGPT-6 Luna 是 OpenAI GPT-6 系列中一款紧凑高效的模型,旨在以显著提升的成本效率提供强大的语言智能。它为对话式 AI、内容生成、编程辅助和自动化工作流等日常 AI 应用提供可靠性能。凭借大上下文窗口和优化的推理效率,GPT-6 Luna 非常适合需要高吞吐量、低延迟和可预测运营成本的可扩展 AI 产品开发者。
上下文窗口
1.1M Token
最大输出
128K Token
发布日期
2026年9月22日
模态
| Token 阶梯 | 输入价格 | 输出价格 | 缓存读取 | 缓存创建 5m |
|---|---|---|---|---|
| <=272K | $0.1/M | $0.5/M | $0.01/M | $0.125/M |
| >272K | $0.2/M | $0.75/M | $0.02/M | $0.25/M |
推理
工具调用
Temperature 参数
附件
知识库
Endpoint 协议
该模型的核心优势。
OpenAI 将 Luna 定位为适合聚焦型、高吞吐任务的最高效模型。
OpenAI 报告其事实可靠性优于上一代 Luna。
官方文档列出的上下文窗口为 1,050,000 个 token。
该模型适用的实际任务。
大规模处理重复的客服、草拟和分类任务。
在多轮低成本代理交互中编写并完善代码。
在支持的上下文范围内总结并比较长篇资料。
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)关于该模型的常见解答。
GPT-6 Luna 是 OpenAI 面向聚焦型、高吞吐工作推出的高效 GPT-6 推理模型。
适合重复性助手任务、迭代编码和长篇资料分析。
当吞吐量和低 token 成本重要时可选择它;难题可提高推理强度。
它侧重效率;关键答案应验证,更难的任务可比较 Sol。
如果账户中已列出该模型,请使用 TokenHub 显示的准确模型 ID、接口地址和凭据。
请查看 TokenHub 模型页中的账户可用性与实时费率;提供商定价可能与 TokenHub 计费不同。
通过一个 API Key 接入 GPT-6 Luna 与更多 AI 模型。
GPT-6 Luna 媒体与演示
GPT-6 Luna 的精选公开帖子与视频。
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