OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)
GPT-5.6 Luna adalah model terfokus OpenAI untuk beban kerja berulang dengan volume tinggi. Model ini menerima teks dan gambar serta mengembalikan jawaban atau rekaman data berstruktur, dengan penalaran opsional, alat yang berpedoman pada sumber, dan konteks 1050000 token yang tetap terpisah dari pengaturan eksekusi Pro.
Tentang model
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
GPT-5.6 Luna adalah model terfokus OpenAI untuk beban kerja bervolume tinggi dalam keluarga GPT-5.6. Produsen mengaitkan jenis tugas yang ditanganinya dengan tingkat yang lebih kecil dalam keluarga GPT-5 terdahulu, dengan tetap mempertahankan Luna sebagai identitas model tersendiri. Model ini menerima teks dan gambar serta menghasilkan teks, termasuk penjelasan, penulisan ulang, klasifikasi, dan rekaman data berstruktur.
Tugas berulang yang tepat
Berikan satu operasi yang ditentukan kepada model beserta kriteria hasil yang berguna. Untuk ekstraksi, sebutkan kolom, satuan, dan konvensi nilai yang tidak tersedia. Untuk klasifikasi, berikan makna kategori dan tentukan tindakan ketika tidak ada kategori yang sesuai. Contoh instruksinya: “Ekstrak nilai spesifikasi dari bagian teks ini, pertahankan satuannya, dan tentukan kalimat yang mendukung setiap kolom.”
Jawaban dukungan harus menggunakan bahan produk atau kebijakan yang diberikan dan mengikuti bahasa yang diminta pengguna. Untuk pertanyaan visual, tentukan gambar yang relevan serta detail yang terlihat. Jaga hasil cukup ringkas untuk tujuan pemrosesan berikutnya tanpa menghilangkan nilai atau syarat pembatas dari sumber yang wajib dipertahankan.
Pengaturan penalaran dan konteks yang dipertahankan
Produsen mendukung upaya none, low, medium, high, xhigh, dan max, dengan medium sebagai nilai bawaan. Standar adalah mode penalaran bawaan, sedangkan Pro merupakan pengaturan eksekusi terpisah yang menambahkan pekerjaan model. Upaya dan mode independen; tugas langsung yang rutin dan perbandingan lebih rumit dapat memiliki kebutuhan persiapan berbeda sambil mempertahankan profil Luna yang sama.
Panduan penalaran menyatakan bahwa GPT-5.6 secara bawaan memasukkan penalaran yang tersedia dari giliran sebelumnya, dengan pengaturan konteks yang didukung untuk memilih perilakunya. Ini memengaruhi bahan yang dipertahankan dalam tugas multilangkah; ini bukan memori tanpa batas. Pertahankan kejelasan fakta yang diterima, label sumber, dan artefak yang diwajibkan sepanjang tindak lanjut.
Konteks dan pengetahuan
OpenAI mencantumkan konteks 1050000 token, masukan maksimum 922000 token, dan keluaran maksimum 128000 token. Batas pengetahuan yang didokumentasikan adalah 16 Februari 2026. Penalaran dan respons akhir berbagi anggaran pelengkapan, dan semua bahan tugas memerlukan ruang dalam konteks. Permintaan dapat berakhir sebelum jawaban terlihat lengkap jika anggaran tersebut habis.
Jawaban berstruktur dan alat
Kartu model mencantumkan Structured Outputs, pengaliran, dan panggilan fungsi. Ekosistem alat produsen meliputi pencarian web dan berkas, alat pembuatan gambar, interpreter kode, operasi shell dan patch, keterampilan, penggunaan komputer, koneksi MCP, serta pencarian alat. Rekaman data berstruktur tetap memerlukan nilai yang didasarkan pada masukan sebenarnya; validitas JSON tidak membuktikan akurasi faktual secara independen.
Aplikasi menyediakan fungsi, melakukan operasi yang dipilih, dan mengembalikan pengamatan. Pencarian dapat menyediakan kolom yang belum tersedia sebelum Luna menyusun jawaban. Simpan hasil bersama sumber serta operasinya dan bedakan tindakan yang diusulkan dari pekerjaan yang benar-benar dijalankan. Keluaran model sendiri berupa teks, sedangkan gambar yang dibuat alat merupakan artefak terpisah.
Hasil yang berguna
Kaitkan klaim yang bergantung pada sumber dengan bahan rujukan otoritatif dan tentukan kapan operasi selesai. Hasil yang baik adalah rekaman data, penjelasan, atau bagian teks revisi yang diminta, dengan nama wajib serta bukti tetap utuh. Peran terfokus Luna, rentang upaya yang didukung, dan profil mode standar tetap berbeda dari Terra, Sol, eksekusi Pro, serta rilis GPT-6 sesudahnya.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/gpt-5.6-luna:batch
openai/gpt-5.6-luna:batchMulai
GPT-5.6 Luna adalah model terfokus OpenAI untuk beban kerja berulang dengan volume tinggi. Model ini menerima teks dan gambar serta mengembalikan jawaban atau rekaman data berstruktur, dengan penalaran opsional, alat yang berpedoman pada sumber, dan konteks 1050000 token yang tetap terpisah dari pengaturan eksekusi Pro.
- Masukan yang diterima
- Teks
- Hasil
- Teks
Tersedia di Ailoot · masukan & metode
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
- Masukan
text- Keluaran
text- Format keluaran
- JSON inline pada results[].response.body
| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolomendpoint | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan /v1/chat/completions | Bawaan— |
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan openai/gpt-5.6-luna:batch | Bawaan— |
Kolomrequests | Jenisbatch_item[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolomrequests[].custom_id | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomrequests[].body.messages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomcompletion_window | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan 24h | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomrequests[].body.model | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan openai/gpt-5.6-luna:batch, openai/gpt-5.6-luna | Bawaan— |
Kolomprovider.only | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan openai | Bawaan— |
Kolomprovider.allow_fallbacks | Jenisboolean|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan false, null | Bawaan— |
Parameter metode dan siklus hidup
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parameterrepresentation | Kontrakrequests[] inline; setiap item memiliki custom_id dan body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Kontrak/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | KontrakPemanggil dapat membaca JSONL UTF-8 aktual secara lokal ke dalam requests[]. Tidak menggunakan purpose unggahan, input_file_id, atau referensi file. Materi pelanggan yang tidak ada atau kosong menghentikan persiapan sebelum POST. |
Parameterserialization_order | Kontrakendpoint, model, provider (jika disertakan), completion_window (jika disertakan), requests paling akhir |
Parameteroptional_controls | Kontrakprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | Kontrakbody teks Chat Completions dalam envelope Batch inline yang didokumentasikan. |
Siklus hidup: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id aktual dari operasi create awal; user/key/group yang sama
Paket
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
- Mode Fast
- Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih
- Mode Flex
- Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih
- Upaya penalaran maksimum
- Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default
- Harga cache eksplisit
- Tidak diaktifkan Saat cache eksplisit diminta
Tarif Ailoot
Harga menurut konfigurasi
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0012 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00002 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasuk272.000 | Biaya Masukan · Token masukan $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0012 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00002 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 2 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari272.000 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0018 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00004 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${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-5.6-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-5.6-luna:batch', 'openai/gpt-5.6-luna']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.6-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.
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · Batch
JSON inline pada results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}
Periksa status tugas
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
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Pertahankan JSON status asli secara lengkap, setiap result/custom_id, serta body response atau error yang lengkap. Simpan results[] yang telah selesai sebagai JSONL tanpa penyaringan.
Jika respons asli perlu diperiksa
Pertahankan ID operasi asli. 503 result_pending_check memiliki X-Should-Retry:false; jangan pernah kirim ulang batch asli yang statusnya tidak diketahui.
Kolom respons
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomresults[].custom_id | Jenisstring |
Kolomresults[].response.body.choices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomresults[].error | Jenisobject|null |
Kolomusage | Jenisobject|null |
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomendpoint | Jenisstring |
Kolomstatus | Jenisstring |
Kolomrequest_counts | Jenisobject |
Kolomresults[].id | Jenisstring |
Kolomresults[].response.status_code | Jenisinteger |
Kolomresults[].response.request_id | Jenisstring |
Kesalahan dan langkah berikutnya
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiEnvelope inline yang didokumentasikan tidak valid, ada kunci duplikat, atau terdapat konflik pada identitas item atau kemampuan model yang dikonfigurasi. | Langkah berikutnyaPerbaiki kolom yang ditunjukkan sebelum pengiriman baru apa pun. |
Respons401 · authentication_error | KondisiKunci API tidak valid. | Langkah berikutnyaGunakan kunci Ailoot yang berizin. |
Respons403 · permission_error | KondisiGrup Batch tidak tersedia. | Langkah berikutnyaPeriksa hak akses key/group. |
Respons422 · invalid_request_error | KondisiBatch menggunakan penagihan dari saldo; pembuatan dengan langganan ditolak. | Langkah berikutnyaGunakan grup berizin yang ditagih dari saldo. |
Respons422 · price_unavailable | KondisiPenawaran harga untuk input Batch tidak dapat dibuat. | Langkah berikutnyaSimpan respons; gunakan input keluarga API yang didokumentasikan. |
Respons402 · billing_error | KondisiCadangan Batch tidak tersedia. | Langkah berikutnyaSelesaikan kendala penerimaan sebelum mengirim permintaan baru. |
Respons503 · price_unavailable | KondisiHarga metode Batch/tarif native tidak tersedia. | Langkah berikutnyaSimpan respons; jangan mengganti harga. |
Respons503 · api_error | KondisiRute pemasok yang tepat tidak tersedia. | Langkah berikutnyaSimpan respons untuk perbaikan rute. |
Respons503 · result_pending_check | KondisiHasil asli perlu diperiksa; X-Should-Retry:false. | Langkah berikutnyaSimpan operation_id/id asli dan baca statusnya; jangan pernah mengulangi POST asli. |
Respons404 · not_found | KondisiOperasi status Batch tidak ada atau dimiliki oleh identitas lain. | Langkah berikutnyaGunakan id asli yang persis sama dan user/key/group yang sama. |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-luna:batch
Alias jalur metode
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
ID pemanggil terkait
FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)
- Input dan hasil apa yang tersedia?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-luna:batch:text→text- Kolom apa yang digunakan permintaan?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-luna:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Batasan apa yang berlaku?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-luna:batch:requests.min_items:1