GPT-6 Luna
⧉GPT-6 Luna는 GPT-6 제품군에서 가장 효율적인 모델로, 집중적인 대량 작업에 맞춰 설계되었습니다. 똑같이 1,050,000 토큰 컨텍스트와 최대 128,000 출력 토큰을 갖추고, reasoning_effort는 none부터 max까지 6단계, 이미지 입력과 도구 호출을 지원합니다. OpenAI SDK와 완전히 호환되며(model을 gpt-6-luna로 지정) /chat/completions와 /responses 양쪽에서 제공됩니다. 사용한 만큼 과금하고 실패한 호출에는 과금하지 않으며, 캐시에 적중한 입력은 1/10 단가로 계산합니다.
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이 모델은 ChatGPT 구독 기반 업스트림으로 제공되며, 그 경로는 temperature / top_p / max_tokens를 받지 않습니다(조용히 무시됩니다). 사고 깊이는 아래의 reasoning_effort로, 길이는 프롬프트 문구로 조절하세요.
대화
소개: GPT-6 Luna
GPT-6 Luna는 OpenAI GPT-6 제품군에서 가장 효율적인 모델로 집중적인 대량 작업에 맞춰 설계되었으며, NezhaGate에서 OpenAI 호환 API로 제공됩니다. 똑같이 1,050,000 토큰 컨텍스트 창, 호출당 최대 128,000 출력 토큰, none부터 max까지 6단계 reasoning_effort, 이미지 입력, 도구 호출을 지원하며 /chat/completions와 /responses 양쪽에서 쓸 수 있습니다. model을 gpt-6-luna로 두면 바로 연결됩니다. 사용한 만큼 과금하고 실패한 호출에는 과금하지 않으며, 캐시에 적중한 입력은 입력 단가의 1/10로 정산됩니다.
활용 사례
고객 응대 답변, 의도 판별, 태그 추출을 대규모로 처리할 때처럼 비용과 지연이 가장 중요한 경우에 씁니다.
에이전트 흐름 안에 있는 수많은 단순 판단과 형식 변환 단계 — Luna를 쓰면 시간도 예산도 아낍니다.
1,050,000 토큰 컨텍스트와 매우 낮은 단가로 긴 문서의 요약, 추출, 재작성을 한꺼번에 처리할 수 있습니다.
먼저 Luna로 흐름을 완성한 뒤, 중요한 단계만 GPT-6 Sol이나 Astra로 올리세요.
어떻게 고를까
단순하고 양이 많으며 지연에 민감한 작업은 GPT-6 Luna로 보내세요. 더 강한 코딩과 추론이 필요하면 GPT-6 Sol, 가장 어려운 과제는 GPT-6 Astra로 바꾸면 되고, 셋 다 GPT-6 제품군이라 model 필드만 고치면 됩니다.
자주 묻는 질문
GPT-6 Sol과는 어떻게 다른가요?
reasoning_effort는 어떤 단계를 지원하나요?
스트리밍을 지원하나요?
실패한 호출에도 과금되나요?
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