GPT-6 Luna
⧉GPT-6 Luna は GPT-6 系でもっとも効率の高いモデルで、集中した大量のタスク向けに設計されています。同じく 1,050,000 トークンのコンテキストと最大 128,000 トークンの出力を備え、reasoning_effort は none から max までの 6 段階、画像入力とツール呼び出しに対応します。OpenAI SDK と完全互換で、model に gpt-6-luna を指定するだけ。/chat/completions と /responses の両方で提供しています。従量課金で失敗分は非課金、キャッシュ済みの入力は 10 分の 1 で精算します。
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詳細設定
このモデルは ChatGPT のサブスクリプション経由の上流で提供しており、temperature / top_p / max_tokens は受け付けません（送っても黙って無視されます）。思考の深さは下の reasoning_effort で、長さはプロンプトの書き方で調整してください。
会話
モデル紹介：GPT-6 Luna
GPT-6 Luna は OpenAI の GPT-6 系でもっとも効率の高いモデルで、集中した大量のタスク向けに設計されており、NezhaGate では OpenAI 互換の API から提供しています。同じく 1,050,000 トークンのコンテキスト、1 回の呼び出しで最大 128,000 トークンの出力、none から max までの 6 段階の reasoning_effort、画像入力、ツール呼び出しに対応し、/chat/completions と /responses の両方で使えます。model に gpt-6-luna を指定すればそのまま使えます。従量課金で、失敗した呼び出しには課金せず、キャッシュ済みの入力は入力単価の 10 分の 1 で精算します。
ユースケース
サポートの回答、意図の判定、タグの抽出を大規模にさばきます。コストとレイテンシが優先される場面向けです。
エージェントのフローに数多く現れる単純な判断や整形のステップ。Luna なら時間と予算の両方を節約できます。
1,050,000 トークンのコンテキストと非常に低い単価で、長い文書の要約、抽出、書き換えを一括で進められます。
まず Luna でフローを動かし、重要なステップだけ GPT-6 Sol や Astra に上げていく進め方ができます。
選び方
単純で量が多く、レイテンシに敏感な作業は GPT-6 Luna に回してください。より強いコーディングと推論が必要なら GPT-6 Sol、もっとも難しいタスクには GPT-6 Astra に切り替えます。3 つとも GPT-6 系なので、変えるのは model フィールドだけです。
よくある質問
GPT-6 Sol とは何が違いますか？
reasoning_effort はどの段階に対応していますか？
ストリーミングには対応していますか？
失敗した呼び出しも課金されますか？
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