OpenAI: GPT-6 Luna (batch)
GPT-6 Luna הוא מודל ההסקה הממוקד של OpenAI למשימות חוזרות בהיקף גדול. טקסט ותמונות יכולים לתמוך בסיווג, בחילוץ מידע, בסיוע ובעבודה מונחית כלים, עם הקשר של 1,050,000 טוקנים, פלט טקסט מובנה ואפשרות להגדרת מאמץ ללא הסקה.
על המודל
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
GPT-6 Luna הוא המודל הממוקד של OpenAI למשימות חוזרות בהיקף גדול. הוא מקבל טקסט ותמונות ומפיק טקסט, ולכן שימושי לפעולות מוגדרות כמו סיווג, חילוץ מידע, שכתוב, שאלות המבוססות על תמונה ושלבים בודדים בתהליך של עוזר. Luna שומר על הפרופיל שלו בתוך GPT-6, בנפרד מהתפקיד של Sol בתכנות מורכב, מהעבודה התובענית ביותר של Astra ומהגדרת הביצוע Pro של Luna.
הגדרת פעולה שניתנת לחזרה
תנו לכל משימה תוצאה ברורה: קטגוריה, רשומה קטנה, הסבר או קטע מתוקן. לסיווג, ספקו את משמעויות הקטגוריות ואת הכלל לטיפול בפריטים שאינם מתאימים לאף אחת. לחילוץ מידע, הגדירו את השדות, היחידות והטיפול במידע חסר. תדריך שימושי הוא: ״זהו את הבעיה העיקרית של המשתמש, בחרו אחת מהקטגוריות האלה והחזירו את המשפט שתומך בבחירה.״
לתגובת תמיכה, ספקו את השאלה ואת חומר המקור הרלוונטי שאושר, ואז הגדירו את שפת התשובה ואת הפרטים שיש לשמר. לתמונה, שמרו על התוויות הגלויות ואמרו למודל במה השאלה עוסקת. הפרידו בין נוסח שחולץ לבין פרשנות, כדי שיהיה אפשר לבדוק את הרשומה שנוצרה מול הקלט.
מאמץ ופורמט הפלט
היצרנית תומכת ברמות מאמץ הסקה none, low, medium, high, xhigh ו-max; medium היא ברירת המחדל. ההגדרה none מאפשרת משימות שאינן דורשות הסקת ביניים, ומאמץ גדול יותר יכול לפתח ניתוח לשאלה מורכבת יותר. מאמץ ההסקה ומצב הביצוע הסטנדרטי או Pro הם בחירות עצמאיות. בכל רמת מאמץ עדיין דרוש חוזה פלט בעל היקף מצומצם.
Structured Outputs יכולים להגביל רשומה מוגדרת, וטקסט רגיל יכול למסור תשובה או הסבר קצרים. ציינו את משמעויות השדות ואת הכללים לערכים חסרים. תקינות הפורמט אינה מוכיחה שערך שחולץ קיים במקור, ולכן יש לבדוק גם את התוכן וגם את המבנה.
הקשר וידע
כרטיס המודל מציין הקשר של 1,050,000 טוקנים, עד 922,000 טוקני קלט ועד 128,000 טוקני פלט. תאריך חיתוך הידע שלו הוא 18 במאי 2026. חומר המקור, השיחה, ההסקה והתשובה הגלויה צריכים מקום יחד. לעבודה חוזרת, שמרו על הקריטריונים ועל תוויות המקור החשובים, במקום לאפשר להיסטוריה שאינה רלוונטית לטשטש את הפעולה.
כלים ותוצאות האפליקציה
OpenAI מתעדת את Responses לכלים מובנים ולקריאה לפונקציות. Chat Completions תומך בקריאה לפונקציות עבור המודל הזה רק כשמאמץ ההסקה הוא none. רשימת הכלים של היצרנית כוללת חיפוש באינטרנט ובקבצים, כלי יצירת תמונות, מפרש קוד, כלי shell ו-patch, מיומנויות, שימוש במחשב, חיבורי MCP וחיפוש כלים. הפלט של Luna עצמו הוא טקסט; תמונות שנוצרו בכלים או פעולות שבוצעו הן תוצאות נפרדות.
האפליקציה מבצעת את הפעולות שנבחרו ומחזירה את התצפית לשלב הבא של המודל. חיפוש מוצר יכול לספק שדה חסר לפני הרכבת התשובה; משימת חילוץ מידע יכולה להשתמש בקטע שנשלף בפועל. מדריך GPT-6 מתאר גם עבודה אסינכרונית עם כלים, הכוונה ויכולות ניהול הקשר ברמת המשפחה.
תוצאה סופית שימושית היא תשובה או רשומה ממוקדת שמקושרת לראיות שסופקו. בדקו את הערכים שלה, שמרו על המינוח המחייב וקשרו שאלות על מקורות עדכניים לחומר מוסמך או לתצפיות כלים בפועל. התפקיד של Luna הוא להשלים את הפעולה שהוגדרה, ולא להפוך אוסף מקורות גדול למשימה לא מוגדרת.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/gpt-6-luna:batch
openai/gpt-6-luna:batchהתחלה
GPT-6 Luna הוא מודל ההסקה הממוקד של OpenAI למשימות חוזרות בהיקף גדול. טקסט ותמונות יכולים לתמוך בסיווג, בחילוץ מידע, בסיוע ובעבודה מונחית כלים, עם הקשר של 1,050,000 טוקנים, פלט טקסט מובנה ואפשרות להגדרת מאמץ ללא הסקה.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
שדהendpoint | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות /v1/chat/completions | ברירת מחדל— |
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות openai/gpt-6-luna:batch | ברירת מחדל— |
שדהrequests | סוגbatch_item[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהrequests[].custom_id | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהrequests[].body.messages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהcompletion_window | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות 24h | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהrequests[].body.model | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות openai/gpt-6-luna:batch, openai/gpt-6-luna | ברירת מחדל— |
שדהprovider.only | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות openai | ברירת מחדל— |
שדהprovider.allow_fallbacks | סוגboolean|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות false, null | ברירת מחדל— |
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטendpoint, model, requests |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרrepresentation | מפרטrequests[] מוטמעים; לכל פריט יש custom_id ו־body |
פרמטרrequest_endpoint_profile | מפרט/v1/chat/completions |
פרמטרfile_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. |
פרמטרserialization_order | מפרטendpoint, model, provider (אם צוין), completion_window (אם צוין), requests בסוף |
פרמטרoptional_controls | מפרטprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
פרמטרschema_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 $0.00025 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
דוגמאות לבקשות
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${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: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:batch', 'openai/gpt-6-luna']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-6-luna: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.
קבלה ושמירה של תוצאות
Ailoot Ultra · Batch
JSON מוטמע מתוך results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}
בדיקת מצב המשימה
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 |
|---|---|
שדהresults[].custom_id | סוגstring |
שדהresults[].response.body.choices[].message.content | סוגstring|null |
שדהresults[].error | סוגobject|null |
שדהusage | סוגobject|null |
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהendpoint | סוגstring |
שדהstatus | סוגstring |
שדהrequest_counts | סוגobject |
שדהresults[].id | סוגstring |
שדהresults[].response.status_code | סוגinteger |
שדהresults[].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:batch
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
FAQ · OpenAI: GPT-6 Luna (batch)
- אילו קלטים ותוצאות זמינים?
POST /v1/batches·openai/gpt-6-luna:batch:text→text- באילו שדות הבקשה משתמשת?
POST /v1/batches·openai/gpt-6-luna:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- אילו מגבלות חלות?
POST /v1/batches·openai/gpt-6-luna:batch:requests.min_items:1