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原站公开的站内额度标价；充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。

OpenAI's most efficient model for focused, high-volume tasks

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GPT-6 Luna 是 OpenAI GPT-6 系列中速度快、性价比高的模型，定位低于 GPT-6 Sol。它适用于高容量、低延迟的工作负载，例如聊天、分类和轻量级智能体任务；在推理能力更强的情况下，它也能胜任以前需要 Sol 级模型才能完成的复杂软件工程和计算机应用任务。它继承了 GPT-6 系列在事实可靠性方面的优势，并拥有更清晰、更简洁的沟通风格。

OpenAI GPT-6 Luna，面向成本敏感、专注型和高吞吐任务的高效模型。支持文本与图片输入、文本输出、函数调用、结构化输出，以及 Responses API 的内置工具；上下文窗口 1.05M，最大输出 128K，知识截止 2026-05-18。推理强度支持 none、low、medium（默认）、high、xhigh 和 max。短上下文（≤272K 输入 Token）官方价为输入 $0.10、缓存命中 $0.01、缓存写入 $0.125、输出 $0.50；长上下文（>272K 输入 Token）官方价为输入 $0.20、缓存命中 $0.02、缓存写入 $0.25、输出 $1，按官方价格表分别计费。推荐使用 Responses API 进行工具调用；官方 Chat Completions 的函数调用要求 reasoning_effort=none。推理 Token 计入输出；普通输入、缓存命中与缓存写入按上游报告分别计费，实际费用再乘所选分组倍率。

OpenAI GPT-6 Luna，面向成本敏感、专注型和高吞吐任务的高效模型。支持文本与图片输入、文本输出、函数调用、结构化输出，以及 Responses API 的内置工具；上下文窗口 1.05M，最大输出 128K，知识截止 2026-05-18。推理强度支持 none、low、medium（默认）、high、xhigh 和 max。短上下文（≤272K 输入 Token）官方价为输入 $0.10、缓存命中 $0.01、缓存写入 $0.125、输出 $0.50；长上下文（>272K 输入 Token）官方价为输入 $0.20、缓存命中 $0.02、缓存写入 $0.25、输出 $1，按官方价格表分别计费。推荐使用 Responses API 进行工具调用；官方 Chat Completions 的函数调用要求 reasoning_effort=none。推理 Token 计入输出；普通输入、缓存命中与缓存写入按上游报告分别计费，实际费用再乘所选分组倍率。

原站公开的站内额度标价；充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。

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GPT-6 Luna，面向高频、低成本任务。105万Token上下文，最高128K输出；支持文本/图片输入、文本输出、流式响应和结构化输出。推理档位none/low/medium（默认）/high/xhigh/max。官方支持Responses与Chat Completions；工具调用优先使用Responses，Chat函数调用要求reasoning_effort=none。标准价USD/百万Token：输入0.1、输出0.5、缓存读0.01、缓存写0.125；输入超过272K时整请求输入与缓存×2、输出×1.5。具体渠道兼容性以实测为准。

原站按任务参数或阶梯规则计价，请在原站选择具体规格。

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GPT-6 Luna，面向高频、低成本任务。105万Token上下文，最高128K输出；支持文本/图片输入、文本输出、流式响应和结构化输出。推理档位none/low/medium（默认）/high/xhigh/max。官方支持Responses与Chat Completions；工具调用优先使用Responses，Chat函数调用要求reasoning_effort=none。标准价USD/百万Token：输入0.1、输出0.5、缓存读0.01、缓存写0.125；输入超过272K时整请求输入与缓存×2、输出×1.5。具体渠道兼容性以实测为准。

原站按任务参数或阶梯规则计价，请在原站选择具体规格。

原站公开的站内额度标价；充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。

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OpenAI 针对专注型高吞吐任务打造的最高效模型

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GPT-6 Luna is the fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below GPT-6 Sol. It is suited for high-volume and latency-sensitive workloads such as chat, classification, and lightweight agentic tasks, and at higher reasoning effort it can take on complex software engineering and computer-use tasks that previously called for a Sol-tier model. It shares the GPT-6 family's gains in factual reliability and its clearer, more concise communication style.