Source: https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-pro/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-pro/ Language: fr-ch # OpenAI: GPT-6 Luna Pro [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-pro/facts.json) ## [OpenAI: GPT-6 Luna Pro](https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-pro/) GPT-6 Luna avec raisonnement Pro pour les tâches ciblées qui nécessitent une analyse supplémentaire avant la réponse finale. Le modèle de base accepte du texte et des images, ce qui le rend utile pour le traitement de documents selon des règles, les questions visuelles et les résultats écrits concis. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-pro/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-pro/#method-1) - [**Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/openai-gpt-6-luna-pro/#method-2) À propos du modèle Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous. GPT-6 Luna Pro désigne GPT-6 Luna d’OpenAI avec le raisonnement Pro. Luna est conçu pour les tâches ciblées et leur traitement en grand nombre ; ses entrées sont du texte et des images et sa sortie est du texte. Pro augmente le travail du modèle lors de l’élaboration de la réponse finale. C’est un mode d’exécution appliqué au modèle de base choisi, distinct du réglage d’effort de raisonnement qui contrôle la quantité d’analyse dans ce mode. Une application pratique est le traitement d’une requête précisément définie avec plusieurs règles ou exceptions. Fournissez la requête, les catégories auxquelles elle peut appartenir et les informations qui déterminent l’action suivante. Demandez la catégorie, les faits pertinents et une courte réponse proposée. Un exemple de tâche consiste à classer une demande de document, identifier un champ manquant et rédiger un message demandant ce champ. La tâche reste ciblée même lorsque ses conditions nécessitent un examen attentif. Pour une question fondée sur une image, fournissez une capture d’écran claire ou un autre matériau visuel et identifiez le détail à examiner. Vous pouvez demander une explication d’un état d’interface visible avec une courte instruction pour le lecteur. Pour un matériau écrit, définissez les champs ou énoncés qui doivent survivre à la transformation, les catégories autorisées et le format de réponse attendu. Un petit ensemble d’exemples représentatifs peut clarifier la frontière entre des catégories similaires sans laisser le modèle déduire vos règles. OpenAI précise une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens pour GPT-6 Luna, avec une entrée maximale de 922 000 tokens et une sortie maximale de 128 000 tokens. La date limite des connaissances documentée est le 18 mai 2026. Le modèle de base prend en charge les efforts de raisonnement none, low, medium, high, xhigh et max, avec medium par défaut. Le raisonnement occupe de l’espace en tokens comme la réponse finale : le brief de tâche et le matériau fourni doivent donc garder de la place pour l’analyse et le résultat demandé. Le concepteur documente Pro dans l’API Responses pour les requêtes difficiles qui peuvent tolérer un délai supplémentaire et davantage d’activité du modèle. Les outils intégrés de GPT-6 Luna et le raisonnement avec des appels de fonctions utilisent Responses ; dans l’interface Chat Completions du concepteur, les appels de fonctions sont pris en charge uniquement avec l’effort de raisonnement réglé sur none. Le modèle de base répertorie le streaming, Structured Outputs, la recherche web et dans les fichiers, les appels de fonctions et la mise en cache des prompts. Ses outils comprennent aussi la génération d’images, l’interprétation de code, les opérations de shell et de patch, les skills, l’utilisation de l’ordinateur, les connexions MCP et la recherche d’outils. Votre application détermine et exécute les opérations qu’elle expose. Utilisez un contrat de sortie précis pour la tâche finale : la décision, les champs qui l’étayent et toute information encore manquante. Par exemple, demandez une catégorie, une brève justification liée à la règle fournie et la question suivante à envoyer au lecteur. Vérifiez le résultat selon ces règles plutôt que d’ajouter une discussion sans limites. Ce processus utilise le rôle de Luna pour les tâches ciblées tout en réservant le travail supplémentaire de Pro à une requête dont les dépendances ou les exceptions nécessitent un examen plus complet. Cas pratique ### Cas pratique Exemple technique en anglais ``` Find missing request details Process this equipment request using the supplied rules. Every request needs item, quantity and delivery site. Urgent requests also need a reason. Message: "Urgent: please send 4 replacement keyboards." Return the supplied fields, missing required fields and a brief reply asking only for the missing details. Do not invent a site or urgency reason. ``` #### Résultat attendu ``` A compact field table, missing-field list and targeted clarification message. ``` #### Vérifier le résultat ``` Check that quantity four and keyboards are retained, while delivery site and urgent reason stay missing. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `openai/gpt-6-luna-pro` [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=chat) OpenAI /`openai/gpt-6-luna-pro` ### Premiers pas GPT-6 Luna avec raisonnement Pro pour les tâches ciblées qui nécessitent une analyse supplémentaire avant la réponse finale. Le modèle de base accepte du texte et des images, ce qui le rend utile pour le traitement de documents selon des règles, les questions visuelles et les résultats écrits concis. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrée `text` Sortie `text` Format de sortie json ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-6-luna-pro | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— | | Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | | Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— | | Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— | | Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`modalities` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— | | Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF8 `messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`messages` | Contrattableau de messages avec une structure role/content | | Paramètre`file_material` | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Paramètre`control_scope` | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés | | Paramètre`output_modalities` | Contrattext | | Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse | | Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull | Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages. La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie. Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) Effort de raisonnement · élevé Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé Effort de raisonnement · faible Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible Effort de raisonnement · maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal Effort de raisonnement · moyen Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est moyen Effort de raisonnement · aucun Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est nul Effort de raisonnement · xhigh Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement vaut xhigh #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.001** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0.00025** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272'000 | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.001** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0.00025** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de272'000 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0004** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0015** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00004** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0.0005** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "openai/gpt-6-luna-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='openai/gpt-6-luna-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='openai/gpt-6-luna-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`choices[].index` | Typeinteger | | Champ`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Champ`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Champ`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Champ`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Champ`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `openai/gpt-6-luna-pro` [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=messages) OpenAI /`openai/gpt-6-luna-pro` ### Premiers pas GPT-6 Luna avec raisonnement Pro pour les tâches ciblées qui nécessitent une analyse supplémentaire avant la réponse finale. Le modèle de base accepte du texte et des images, ce qui le rend utile pour le traitement de documents selon des règles, les questions visuelles et les résultats écrits concis. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrée `text` Sortie `text` Format de sortie json ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-6-luna-pro | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`system` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | | Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stop_sequences` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil fourni | Par défaut— | | Champ`tools[].description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tool_choice` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`thinking.type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`output_config.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`metadata` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`cache_control` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF8 `messages[].content ou bloc type=text` **Texte + image** `{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou source type=url` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens | | Paramètre`optional_controls` | Contratnull | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`text_file_material` | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. | Cycle de vie : `exact retained published method` Envoyez l’identifiant exact du modèle et les champs obligatoires. Conservez chaque élément renvoyé et ses identifiants d’origine. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) Effort de raisonnement · élevé Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé Effort de raisonnement · faible Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible Effort de raisonnement · maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal Effort de raisonnement · moyen Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est moyen Effort de raisonnement · aucun Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est nul Effort de raisonnement · xhigh Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement vaut xhigh #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.001** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0.00025** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272'000 | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.001** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0.00025** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de272'000 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0004** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0015** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00004** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0.0005** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "openai/gpt-6-luna-pro", "max_tokens": 4096, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ] } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'openai/gpt-6-luna-pro', 'max_tokens': 4096, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'openai/gpt-6-luna-pro', 'max_tokens': 4096, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages json ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`id` | Typestring | | Champ`model` | Typestring | | Champ`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Champ`stop_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=messages) **Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `openai/gpt-6-luna-pro` [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=responses) OpenAI /`openai/gpt-6-luna-pro` ### Premiers pas GPT-6 Luna avec raisonnement Pro pour les tâches ciblées qui nécessitent une analyse supplémentaire avant la réponse finale. Le modèle de base accepte du texte et des images, ce qui le rend utile pour le traitement de documents selon des règles, les questions visuelles et les résultats écrits concis. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` Entrée `text` Sortie `text` Format de sortie json ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites openai/gpt-6-luna-pro | Par défaut— | | Champ`input` | Type`string\|input_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`input[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Par défaut— | | Champ`input[].content` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`input[].call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output ; conservez le call\_id réellement renvoyé | Par défaut— | | Champ`input[].output` | Type`string\|content_part[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: function\_call\_output | Par défaut— | | Champ`max_output_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | | Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning.summary` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`text.format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`text.verbosity` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`include` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`store` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`previous_response_id` | Type`string` | ExigenceNon pris en charge | Valeurs et limites Exigence relative à l’ID: Uniquement un identifiant de réponse réel issu d’une continuation prise en charge Conditions: Renvoyez l’historique réel de la conversation avec chaque requête. | Par défaut— | | Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`prompt_cache_key` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF8 `texte d’entrée ou partie input_text` **Texte + image** `{type:input_image,image_url}` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`required` | Contratmodel, input | | Paramètre`optional_controls` | Contratnull | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`text_file_material` | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. | Cycle de vie : `exact retained published method` Envoyez l’identifiant exact du modèle et les champs obligatoires. Conservez chaque élément renvoyé et ses identifiants d’origine. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) Effort de raisonnement · élevé Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé Effort de raisonnement · faible Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible Effort de raisonnement · maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est maximal Effort de raisonnement · moyen Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est moyen Effort de raisonnement · aucun Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est nul Effort de raisonnement · xhigh Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement vaut xhigh #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.001** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0.00025** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse272'000 | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.001** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00002** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0.00025** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de272'000 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0004** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0015** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0.00004** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0.0005** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · OpenAI Responses Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "openai/gpt-6-luna-pro", "input": [ { "content": "Hello, how are you?", "role": "user", "type": "message" } ] } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'openai/gpt-6-luna-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]} payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'openai/gpt-6-luna-pro', 'input': [{'content': 'Hello, how are you?', 'role': 'user', 'type': 'message'}]} payload['input'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'} headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/responses', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · OpenAI Responses json ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez chaque élément de sortie et chaque partie de contenu, le call\_id réel de l’appel de fonction, le raisonnement chiffré et les données d’utilisation. En streaming, conservez l’identité complète des événements et des éléments. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`id` | Typestring | | Champ`status` | Typestring | | Champ`output[]` | Typemessage\|reasoning\|function\_call\|other item | | Champ`output[].content[]` | Typecontent part | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=responses) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`openai/gpt-6-luna-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro&fmt=responses) FAQ · OpenAI: GPT-6 Luna Pro Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `text` → `text` `POST /v1/responses` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `text` → `text` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/chat/completions` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `openai/gpt-6-luna-pro`: `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ch/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-ch) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.