Source: https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-6-luna-pro-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-6-luna-pro-u003a-batch/
Language: he

# OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-6-luna-pro-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-6-luna-pro-u003a-batch/facts.json)

## [OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)](https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-6-luna-pro-u003a-batch/)

GPT-6 Luna עם הסקת Pro למשימות ממוקדות שדורשות ניתוח נוסף לפני תשובה סופית. מודל הבסיס מקבל טקסט ותמונות, ולכן שימושי לטיפול במסמכים לפי כללים, לשאלות חזותיות ולתוצאות כתובות תמציתיות.

- [**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6-luna-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/he/openai-gpt-6-luna-pro-u003a-batch/#method-0)

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

GPT-6 Luna Pro מציין את GPT-6 Luna של OpenAI עם הסקת Pro. Luna מיועד למשימות ממוקדות ולעומסי עבודה בהיקף גדול; הקלט שלו הוא טקסט ותמונות והפלט שלו הוא טקסט. Pro מוסיף עבודה של המודל בעת פיתוח התשובה הסופית. זהו מצב ביצוע שמוחל על מודל הבסיס שנבחר, בנפרד מהגדרת מאמץ ההסקה שקובעת את כמות הניתוח בתוך אותו מצב.

יישום מעשי הוא עיבוד בקשה מוגדרת בצמצום עם מספר כללים או חריגים. ספקו את הבקשה, את הקטגוריות שאליהן היא עשויה להשתייך ואת המידע שקובע את הפעולה הבאה. בקשו את הקטגוריה, את העובדות הרלוונטיות ותגובה מוצעת קצרה. משימה לדוגמה היא לסווג בקשה למסמך, לזהות שדה חסר ולנסח הודעה שמבקשת את השדה הזה. המשימה נשארת ממוקדת גם כשהתנאים שלה דורשים בחינה מדוקדקת.

לשאלה המבוססת על תמונה, ספקו צילום מסך ברור או חומר חזותי אחר וציינו את הפרט לבדיקה. אפשר לבקש הסבר למצב ממשק גלוי יחד עם הוראה קצרה לקורא. לחומר כתוב, הגדירו את השדות או ההצהרות שחייבים להישמר בהמרה, את הקטגוריות המותרות ואת פורמט התשובה הצפוי. אוסף קטן של דוגמאות מייצגות יכול להבהיר את הגבול בין קטגוריות דומות בלי שהמודל יצטרך להסיק את הכללים שלכם.

OpenAI מגדירה ל-GPT-6 Luna חלון הקשר של 1,050,000 טוקנים, עם קלט מרבי של 922,000 טוקנים ופלט מרבי של 128,000 טוקנים. תאריך חיתוך הידע המתועד הוא 18 במאי 2026. מודל הבסיס תומך ברמות מאמץ הסקה none, low, medium, high, xhigh ו-max, עם medium כברירת המחדל. ההסקה תופסת מקום בטוקנים לצד התשובה הסופית, ולכן תדריך המשימה והחומר שסופק צריכים להשאיר מקום לניתוח ולתוצאה המבוקשת.

היצרנית מתעדת את Pro ב-Responses API לבקשות קשות שמאפשרות השהיה נוספת ופעילות נוספת של המודל. הכלים המובנים של GPT-6 Luna והסקה עם קריאות לפונקציות משתמשים ב-Responses; בממשק Chat Completions של היצרנית קריאה לפונקציות נתמכת רק כשמאמץ ההסקה מוגדר ל-none. מודל הבסיס מונה הזרמה, Structured Outputs, חיפוש באינטרנט ובקבצים, קריאה לפונקציות ושמירת פרומפטים במטמון. אוסף הכלים שלו כולל גם יצירת תמונות, פירוש קוד, פעולות shell ו-patch, מיומנויות, שימוש במחשב, חיבורי MCP וחיפוש כלים. האפליקציה שלכם מגדירה ומבצעת את הפעולות שהיא חושפת.

השתמשו בחוזה פלט מדויק למשימה הסופית: ההחלטה, השדות שתומכים בה והמידע שעדיין חסר. לדוגמה, בקשו קטגוריה אחת, נימוק קצר שמקושר לכלל שסופק והשאלה הבאה שיש לשלוח לקורא. בדקו את התוצאה מול הכללים האלה במקום להוסיף דיון בלתי מוגבל. התהליך משתמש בתפקיד המשימות הממוקדות של Luna, ושומר את העבודה הנוספת של Pro לבקשה שהתלויות או החריגים שלה דורשים בדיקה מלאה יותר.

**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/gpt-6-luna-pro:batch`

[`openai/gpt-6-luna-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/he/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro%3Abatch&fmt=batches)

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

### התחלה

GPT-6 Luna עם הסקת Pro למשימות ממוקדות שדורשות ניתוח נוסף לפני תשובה סופית. מודל הבסיס מקבל טקסט ותמונות, ולכן שימושי לטיפול במסמכים לפי כללים, לשאלות חזותיות ולתוצאות כתובות תמציתיות.

סוגי קלט נתמכים

טקסט

תוצאות

טקסט

### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches`

סוגי קלט

`text`

סוגי פלט

`text`

פורמט פלט

JSON מוטמע מתוך results\[\].response.body

| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`endpoint` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות /v1/chat/completions | ברירת מחדל— |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות openai/gpt-6-luna-pro:batch | ברירת מחדל— |
| שדה`requests` | סוג`batch_item[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— |
| שדה`requests[].custom_id` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`requests[].body.messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`completion_window` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות 24h | ברירת מחדל— |
| שדה`provider` | סוג`object\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`requests[].body.model` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות openai/gpt-6-luna-pro:batch, openai/gpt-6-luna-pro | ברירת מחדל— |
| שדה`provider.only` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות openai | ברירת מחדל— |
| שדה`provider.allow_fallbacks` | סוג`boolean\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות false, null | ברירת מחדל— |

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה

| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטendpoint, model, requests |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`representation` | מפרטrequests\[\] מוטמעים; לכל פריט יש custom\_id ו־body |
| פרמטר`request_endpoint_profile` | מפרט/v1/chat/completions |
| פרמטר`file_material` | מפרטהגורם הקורא רשאי לקרוא מקומית תוכן JSONL אמיתי בקידוד UTF-8 לתוך requests\[\]. לא נעשה שימוש בשדה purpose להעלאה, ב־input\_file\_id או בהפניה לקובץ. חומר לקוח חסר או ריק עוצר את ההכנה לפני POST. |
| פרמטר`serialization_order` | מפרטendpoint, model, provider (אם צוין), completion\_window (אם צוין), requests בסוף |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| פרמטר`schema_scope` | מפרטגופי בקשות טקסט של Chat Completions במעטפת Batch המוטמעת המתועדת. |

מחזור חיים: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · ערך response.id מבקשת היצירה המקורית שהוחזר בפועל; אותם משתמש/מפתח/קבוצה

### תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר

לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר

מצב Flex

לא צוין כאשר נבחר מצב flex

מאמץ חשיבה מרבי

לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תמחור מטמון מפורש

לא מופעל כאשר מתבקש מטמון מפורש

#### תעריפי Ailoot

#### מחירים לפי תצורה

התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.

| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0001** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0005** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00001** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0.000125** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦0⁩ | טוקנים בהקשר, עד וכולל⁦272,000⁩ | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0001** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.0005** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00001** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0.000125** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦272,000⁩ | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט **$0.0002** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט **$0.00075** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון **$0.00002** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון **$0.00025** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה **—** / 1K טוקנים |

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · Batch

curl · דוגמת הבדיקה שנשמרהPython HTTP · JSONL אמיתי של הלקוחPython · שמרו כל תוצאה שהושלמה

```bash
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
```

```python
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"))
```

```python
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.
```

### קבלה ושמירה של תוצאות

#### Ailoot Ultra · Batch

JSON מוטמע מתוך results\[\].response.body

- `GET /v1/batches/{operation_id}`

##### בדיקת מצב המשימה

curl · מצב הפעולה המקורית

```bash
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
```

##### שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו את JSON הסטטוס המקורי במלואו, כל תוצאה/custom\_id ואת גוף התשובה או השגיאה המלא. שמרו את results\[\] שהושלמו כ־JSONL ללא סינון.

##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו את מזהה הפעולה המקורי. לתשובת 503 result\_pending\_check יש X-Should-Retry:false; לעולם אל תשלחו מחדש אצווה מקורית שתוצאתה אינה ידועה.

שדות התגובה

| שדה | סוג |
| --- | --- |
| שדה`results[].custom_id` | סוגstring |
| שדה`results[].response.body.choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`results[].error` | סוגobject\|null |
| שדה`usage` | סוגobject\|null |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`endpoint` | סוגstring |
| שדה`status` | סוגstring |
| שדה`request_counts` | סוגobject |
| שדה`results[].id` | סוגstring |
| שדה`results[].response.status_code` | סוגinteger |
| שדה`results[].response.request_id` | סוגstring |

שגיאות והשלבים הבאים

| תגובה | תנאי | השלב הבא |
| --- | --- | --- |
| תגובה⁦400⁩ · `invalid_request_error` | תנאימעטפת מוטמעת מתועדת לא תקינה, מפתחות כפולים, זהות פריט לא תקינה או סתירה ביכולות המודל שהוגדרו. | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני כל שליחה חדשה. |
| תגובה⁦401⁩ · `authentication_error` | תנאימפתח API לא תקין. | השלב הבאהשתמשו במפתח Ailoot המורשה. |
| תגובה⁦403⁩ · `permission_error` | תנאיקבוצת Batch אינה זמינה. | השלב הבאבדקו את הרשאות המפתח/הקבוצה. |
| תגובה⁦422⁩ · `invalid_request_error` | תנאיBatch מחויב מהיתרה; יצירה בחיוב מנוי נדחית. | השלב הבאהשתמשו בקבוצה המורשית שהחיוב שלה מנוכה מהיתרה. |
| תגובה⁦422⁩ · `price_unavailable` | תנאילא ניתן לחשב הצעת מחיר לקלט Batch. | השלב הבאשמרו את התשובה; השתמשו בקלט המתועד למשפחת ה־API. |
| תגובה⁦402⁩ · `billing_error` | תנאיהסכום לשריון עבור Batch אינו זמין. | השלב הבאפתרו את הבעיה המונעת את קבלת הבקשה לפני שליחת בקשה חדשה. |
| תגובה⁦503⁩ · `price_unavailable` | תנאיהמחיר לשיטת Batch או התעריפים המקוריים אינם זמינים. | השלב הבאשמרו את התשובה; אל תחליפו את המחירים. |
| תגובה⁦503⁩ · `api_error` | תנאינתיב הספק המדויק אינו זמין. | השלב הבאשמרו את התשובה לצורך תיקון נתיב הניתוב. |
| תגובה⁦503⁩ · `result_pending_check` | תנאיהתוצאה המקורית דורשת בדיקה; X-Should-Retry:false. | השלב הבאשמרו את operation\_id/id המקורי וקראו את הסטטוס שלו; לעולם אל תחזרו על ה־POST המקורי. |
| תגובה⁦404⁩ · `not_found` | תנאיהפעולה לבדיקת סטטוס Batch אינה קיימת או שייכת לזהות אחרת. | השלב הבאהשתמשו בערך id המקורי המדויק ובאותם משתמש/מפתח/קבוצה. |

### כינויים

#### כינויים למודל

**Ailoot Ultra** [`openai/gpt-6-luna-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/he/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro%3Abatch&fmt=batches)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`openai/gpt-6-luna-pro:batch`](https://ailoot.ai/models/he/#m=openai%2Fgpt-6-luna-pro%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Fgpt-6-luna-pro%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

אילו קלטים ותוצאות זמינים?

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

באילו שדות הבקשה משתמשת?

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

אילו מגבלות חלות?

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

חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.

## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.

## קנו אסימונים בהנחה.

הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.

מנוי

בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.

קוד הנחה עד 50%

הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.

הוצאות בהיסטוריה

המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.

[בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/)

## חברו API למוצר שאתם מוכרים.

SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.

יישום מסחרי

שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.

רישיון למכירה מחדש

שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.

מסמכים באתר

ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.

[בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he)

## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה





Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI.





החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.





Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.
