GPT-5.6 Luna · API

Chat completions compatible con OpenAI sobre GPT-5.6 Luna: programación agéntica rápida y asequible, baja latencia, con streaming y control de reasoning_effort. Pon model en gpt-5.6-luna. Este modelo devuelve además un resumen del razonamiento: choices[].message.reasoning_content sin streaming y choices[].delta.reasoning_content con streaming. La respuesta en sí permanece en content y nunca se mezcla con el razonamiento, así que los clientes que solo leen content no necesitan cambios. Si se omite reasoning_effort, la pasarela pide el nivel medium (el valor por defecto del propio modelo) y el resumen llega igualmente. Facturación: los tokens de razonamiento se cobran a la tarifa de salida y se incluyen en usage.completion_tokens; usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens detalla cuántos fueron de razonamiento, y esos tokens se facturan leas o no ese campo. Ten en cuenta que OpenAI solo expone un resumen del razonamiento, nunca la cadena de pensamiento en bruto, así que este campo suele ser corto. Note: this model is served over a ChatGPT-subscription upstream that does not accept temperature / top_p / max_tokens / max_completion_tokens / frequency_penalty / presence_penalty -- sending them is silently ignored (no error). Use reasoning_effort for thinking depth and prompt wording for length. For image input use a base64 data: URI; a public image URL may time out upstream.

📥 Ventana de contexto (entrada máxima)：~272K tokens (ventana de contexto de la familia GPT-5; el system prompt también cuenta).

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "gpt-5.6-luna", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "stream": false}'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://nezhagate.com/v1")
res = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-luna",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(res.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY", baseURL: "https://nezhagate.com/v1" });
const res = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.6-luna",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
});
console.log(res.choices[0].message.content);

{
  "id": "chatcmpl_xxx",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gpt-5.6-luna",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "reasoning_content": "**Weighing the options** ... (a summary of how the model reasoned)",
        "content": "Hello!"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 11,
    "completion_tokens": 105,
    "total_tokens": 116,
    "completion_tokens_details": {"reasoning_tokens": 43}
  }
}

curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "gpt-5.6-luna", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "¿Qué hay en esta imagen?"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}}]}]}'