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OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

GPT-6 Luna mit Pro-Reasoning für klar umrissene Aufgaben, die vor einer endgültigen Antwort zusätzliche Analyse benötigen. Das Basismodell nimmt Text und Bilder entgegen und eignet sich damit für regelbasierte Dokumentverarbeitung, visuelle Fragen und knappe schriftliche Ergebnisse.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

GPT-6 Luna Pro bezeichnet OpenAIs GPT-6 Luna mit Pro-Reasoning. Luna ist für klar umrissene Aufgaben und ein hohes Arbeitsvolumen ausgelegt; die Eingaben sind Text und Bilder, die Ausgabe ist Text. Im Pro-Modus leistet das Modell zusätzliche Arbeit zur Entwicklung der endgültigen Antwort. Pro ist ein Ausführungsmodus für das gewählte Basismodell und von der Einstellung für den Reasoning-Aufwand getrennt, die den Umfang der Analyse innerhalb dieses Modus steuert.

Eine praktische Anwendung ist das Bearbeiten einer eng definierten Anfrage mit mehreren Regeln oder Ausnahmen. Stellen Sie die Anfrage, die möglichen Kategorien und die Informationen bereit, die die nächste Handlung bestimmen. Fordern Sie die Kategorie, die relevanten Fakten und eine kurze vorgeschlagene Antwort an. Eine beispielhafte Aufgabe besteht darin, eine Dokumentanfrage zu klassifizieren, ein fehlendes Feld zu ermitteln und eine Nachricht zu entwerfen, die nach diesem Feld fragt. Die Aufgabe bleibt klar umrissen, auch wenn ihre Bedingungen sorgfältige Überlegung erfordern.

Stellen Sie für eine bildgestützte Frage einen klaren Screenshot oder anderes visuelles Material bereit und benennen Sie das zu prüfende Detail. Sie können eine Erklärung eines sichtbaren Oberflächenzustands zusammen mit einer kurzen Anweisung für den Leser anfordern. Definieren Sie für schriftliches Material die Felder oder Aussagen, die bei der Umformung erhalten bleiben müssen, die zulässigen Kategorien und das erwartete Antwortformat. Einige repräsentative Beispiele können die Grenze zwischen ähnlichen Kategorien verdeutlichen, ohne dass das Modell Ihre Regeln erschließen muss.

OpenAI nennt für GPT-6 Luna ein Kontextfenster von 1.050.000 Token, eine maximale Eingabe von 922.000 Token und eine maximale Ausgabe von 128.000 Token. Der dokumentierte Wissensstand ist der 18. Mai 2026. Das Basismodell unterstützt den Reasoning-Aufwand none, low, medium, high, xhigh und max; medium ist der Standardwert. Neben der endgültigen Antwort beansprucht auch das Reasoning Tokenplatz. Der Aufgabenauftrag und das bereitgestellte Material sollten daher Raum für die Analyse und das angeforderte Ergebnis lassen.

Der Hersteller dokumentiert Pro in der Responses API für schwierige Anfragen, bei denen zusätzliche Latenz und Modellaktivität möglich sind. Die integrierten Werkzeuge von GPT-6 Luna und Reasoning mit Funktionsaufrufen nutzen Responses; in der Chat Completions-Schnittstelle des Herstellers werden Funktionsaufrufe nur unterstützt, wenn der Reasoning-Aufwand auf none eingestellt ist. Das Basismodell nennt Streaming, Structured Outputs, Web- und Dateisuche, Funktionsaufrufe und Prompt-Caching. Seine Werkzeuge umfassen außerdem Bilderzeugung, Codeinterpretation, Shell- und Patch-Vorgänge, Skills, Computernutzung, MCP-Verbindungen und Werkzeugsuche. Ihre Anwendung bestimmt die angebotenen Vorgänge und führt sie aus.

Verwenden Sie präzise Ausgabevorgaben für die abschließende Aufgabe: die Entscheidung, die sie stützenden Felder und alle noch fehlenden Informationen. Fordern Sie zum Beispiel eine Kategorie, eine kurze Begründung anhand der bereitgestellten Regel und die nächste Frage an den Leser an. Prüfen Sie das Ergebnis anhand dieser Regeln, statt eine uneingeschränkte Diskussion hinzuzufügen. Dieser Arbeitsablauf nutzt Lunas Rolle bei klar umrissenen Aufgaben und hält die zusätzliche Arbeit von Pro für eine Anfrage vor, deren Abhängigkeiten oder Ausnahmen eine eingehendere Prüfung benötigen.

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung POST /v1/batches openai/gpt-6-luna-pro:batch

openai/gpt-6-luna-pro:batch

OpenAI /openai/gpt-6-luna-pro:batch

Einstieg

GPT-6 Luna mit Pro-Reasoning für klar umrissene Aufgaben, die vor einer endgültigen Antwort zusätzliche Analyse benötigen. Das Basismodell nimmt Text und Bilder entgegen und eignet sich damit für regelbasierte Dokumentverarbeitung, visuelle Fragen und knappe schriftliche Ergebnisse.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung POST /v1/batches
Eingabe
text
Ausgabe
text
Ausgabeformat
eingebettetes JSON unter results[].response.body
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldendpointTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
/v1/chat/completions
Standard—
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
openai/gpt-6-luna-pro:batch
Standard—
FeldrequestsTypbatch_item[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldrequests[].custom_idTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldrequests[].body.messagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldcompletion_windowTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
24h
Standard—
FeldproviderTypobject|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldrequests[].body.modelTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
openai/gpt-6-luna-pro:batch, openai/gpt-6-luna-pro
Standard—
Feldprovider.onlyTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
openai
Standard—
Feldprovider.allow_fallbacksTypboolean|nullAnforderungOptionalWerte und Limits
false, null
Standard—
Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragendpoint, model, requests
Parametermaterial_typesVertragtext
ParameterrepresentationVertrageingebettete requests[]; jedes Element enthält custom_id und body
Parameterrequest_endpoint_profileVertrag/v1/chat/completions
Parameterfile_materialVertragDer Aufrufer kann tatsächliches UTF-8-JSONL lokal in requests[] einlesen. Es werden weder ein Upload-Zweck noch input_file_id oder eine Dateireferenz verwendet. Fehlendes oder leeres Kundenmaterial stoppt die Vorbereitung vor POST.
Parameterserialization_orderVertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion_window (falls angegeben), requests als letztes Feld
Parameteroptional_controlsVertragprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parameterschema_scopeVertragAnfragekörper für Text Chat Completions in der dokumentierten Inline-Batch-Struktur.

Lebenszyklus: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · die tatsächliche response.id der ursprünglichen Erstellungsantwort; derselbe Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0001 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0005 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00001 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0.000125 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlich272 000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0001 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0005 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00001 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0.000125 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als272 000Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00075 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00002 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0.00025 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

curl · gespeicherte BeispieldatenPython HTTP · tatsächliche JSONL-Daten des KundenPython · jedes fertiggestellte Ergebnis speichern
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"openai/gpt-6-luna-pro:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['openai/gpt-6-luna-pro:batch', 'openai/gpt-6-luna-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6-luna-pro:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

eingebettetes JSON unter results[].response.body

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Auftragsstatus prüfen
curl · Status des ursprünglichen Vorgangs
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Das vollständige ursprüngliche Status-JSON, jedes Ergebnis/jede custom_id und den vollständigen Antwort- oder Fehlerkörper aufbewahren. Abgeschlossene results[] ohne Filterung als JSONL speichern.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Die ursprüngliche Vorgangs-ID beibehalten. Bei 503 result_pending_check gilt X-Should-Retry:false; einen ursprünglichen Batch mit unbekanntem Ausgang niemals erneut einreichen.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldresults[].custom_idTypstring
Feldresults[].response.body.choices[].message.contentTypstring|null
Feldresults[].errorTypobject|null
FeldusageTypobject|null
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
FeldendpointTypstring
FeldstatusTypstring
Feldrequest_countsTypobject
Feldresults[].idTypstring
Feldresults[].response.status_codeTypinteger
Feldresults[].response.request_idTypstring
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungUngültige Struktur der dokumentierten Inline-Einbettung, doppelte Schlüssel, ungültige Identitätsangaben zu einem Element oder ein Konflikt mit den konfigurierten Modellfähigkeiten.Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor jeder neuen Einreichung korrigieren.
Antwort401 · authentication_errorBedingungUngültiger API-Schlüssel.Nächster SchrittDen autorisierten Ailoot-Schlüssel verwenden.
Antwort403 · permission_errorBedingungGruppe für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.Nächster SchrittDie Berechtigung des Schlüssels bzw. der Gruppe prüfen.
Antwort422 · invalid_request_errorBedingungStapelverarbeitung wird über das Guthaben abgerechnet; die Erstellung über ein Abonnement wird abgelehnt.Nächster SchrittDie autorisierte Gruppe mit Guthabenabrechnung verwenden.
Antwort422 · price_unavailableBedingungFür die Batch-Eingabe kann kein Preisangebot erstellt werden.Nächster SchrittAntwort aufbewahren; die dokumentierte Eingabe der API-Familie verwenden.
Antwort402 · billing_errorBedingungReservierung für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.Nächster SchrittDie Zulassung klären, bevor eine neue Anfrage gestellt wird.
Antwort503 · price_unavailableBedingungMethodenpreis bzw. native Tarife für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.Nächster SchrittAntwort aufbewahren; keine anderen Preise einsetzen.
Antwort503 · api_errorBedingungDie genaue Anbieterroute ist nicht verfügbar.Nächster SchrittAntwort zur Reparatur der Route aufbewahren.
Antwort503 · result_pending_checkBedingungDas ursprüngliche Ergebnis muss geprüft werden; X-Should-Retry:false.Nächster SchrittDie ursprüngliche operation_id/id beibehalten und ihren Status lesen; den ursprünglichen POST niemals wiederholen.
Antwort404 · not_foundBedingungDer Batch-Vorgang, dessen Status abgefragt wird, ist nicht vorhanden oder gehört einer anderen Identität.Nächster SchrittDie genaue ursprüngliche id und denselben Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe verwenden.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra openai/gpt-6-luna-pro:batch

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

openai/gpt-6-luna-pro:batch

FAQ · OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/batches · openai/gpt-6-luna-pro:batch: text → text

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/batches · openai/gpt-6-luna-pro:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/batches · openai/gpt-6-luna-pro:batch: requests.min_items: 1

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Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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