OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)
GPT-5.6 Luna yra specializuotas OpenAI modelis pasikartojančioms didelės apimties užduotims. Jis priima tekstą bei vaizdus ir grąžina atsakymus ar struktūruotus įrašus, siūlo pasirenkamą samprotavimą, šaltiniais paremtus įrankius ir 1 050 000 tokenų kontekstą, atskirą nuo Pro vykdymo nustatymo.
Apie modelį
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
GPT-5.6 Luna yra specializuotas OpenAI modelis didelės apimties užduotims GPT-5.6 šeimoje. Gamintojas jo vaidmenį sieja su mažesniu ankstesnių GPT-5 šeimų lygiu, tačiau Luna išlaiko atskirą modelio tapatybę. Jis priima tekstą bei vaizdus ir generuoja tekstą, įskaitant paaiškinimus, perrašytus tekstus, klasifikacijas ir struktūruotus įrašus.
Tiksli pasikartojanti užduotis
Pateikite modeliui vieną apibrėžtą operaciją ir naudingo rezultato kriterijus. Išgavimui nurodykite laukus, vienetus ir trūkstamų reikšmių žymėjimo taisyklę. Klasifikavimui pateikite kategorijų reikšmes ir nurodykite, ką daryti, kai nė viena netinka. Iliustracinė instrukcija: „Iš šio teksto išgaukite specifikacijos reikšmes, išlaikykite jų vienetus ir nurodykite kiekvieną lauką pagrindžiantį sakinį.“
Klientų aptarnavimo atsakymas turėtų remtis pateikta produkto ar taisyklių medžiaga ir būti vartotojo reikalaujama kalba. Vaizdiniam klausimui nurodykite aktualų vaizdą ir matomą detalę. Rezultatą pateikite pakankamai glaustai, kad jis tiktų tolesniam naudojimui, tačiau nepraleiskite privalomos šaltinio reikšmės ar patikslinimo.
Samprotavimo nustatymai ir išlaikomas kontekstas
Gamintojas palaiko intensyvumo reikšmes none, low, medium, high, xhigh ir max, o numatytoji — medium. Standartinis samprotavimo režimas yra numatytasis, o Pro — atskiras vykdymo nustatymas, reiškiantis papildomą modelio darbą. Intensyvumas ir režimas nepriklauso vienas nuo kito; todėl paprastai tiesioginei užduočiai ir išsamesniam palyginimui gali reikėti skirtingo pasirengimo, nors išlaikomas tas pats įvardytas Luna profilis.
Samprotavimo vadove nurodyta, kad GPT-5.6 pagal numatytąją elgseną atkuria prieinamą ankstesnių pokalbio žingsnių samprotavimą, o palaikomas konteksto nustatymas parenka šią elgseną. Tai veikia medžiagą, išlaikomą kelių žingsnių užduotyje; tai nėra neribota atmintis. Tęsdami darbą aiškiai išlaikykite priimtus faktus, šaltinių žymas ir reikiamą artefaktą.
Kontekstas ir žinios
OpenAI nurodo 1 050 000 tokenų kontekstą, didžiausią 922 000 tokenų įvestį ir didžiausią 128 000 tokenų rezultatą. Dokumentuota žinių riba — 2026 m. vasario 16 d. Samprotavimas ir galutinis atsakymas dalijasi atsakymo generavimo biudžetu, o visa užduoties medžiaga turi tilpti kontekste. Išnaudojus šiuos biudžetus užklausa gali baigtis dar nepateikus išsamaus matomo atsakymo.
Struktūruoti atsakymai ir įrankiai
Modelio apraše išvardyti Structured Outputs, srautinis perdavimas ir funkcijų iškvietimas. Gamintojo įrankių ekosistema apima paiešką žiniatinklyje bei failuose, vaizdų generavimo įrankius, kodo interpretatorių, komandų apvalkalo ir pataisų operacijas, įgūdžius, kompiuterio valdymą, MCP ryšius ir įrankių paiešką. Struktūruoto įrašo reikšmės vis tiek turi būti pagrįstos tikrąja įvestimi; JSON tinkamumas savaime nepatvirtina faktinio tikslumo.
Programa suteikia funkcijas, atlieka parinktas operacijas ir grąžina stebėjimus. Paieška gali pateikti trūkstamą lauką prieš Luna parengiant atsakymą. Išsaugokite rezultatą su jo šaltiniu ir operacija, atskirkite siūlomą veiksmą nuo tikrai atlikto darbo. Paties modelio rezultatas yra tekstas, o įrankio sugeneruotas vaizdas — atskiras artefaktas.
Naudingas rezultatas
Šaltiniais paremtus teiginius susiekite su patikima medžiaga ir apibrėžkite, kada operacija laikoma užbaigta. Geras rezultatas — prašomas įrašas, paaiškinimas ar pataisytas tekstas, išlaikantis privalomus pavadinimus ir įrodymus. Specializuotas Luna vaidmuo, palaikomas intensyvumo diapazonas ir standartinio režimo profilis išlieka atskiri nuo Terra, Sol, Pro vykdymo ir vėlesnių GPT-6 leidimų.
Ailoot Ultra · Paketinis apdorojimas POST /v1/batches openai/gpt-5.6-luna:batch
openai/gpt-5.6-luna:batchPradžia
GPT-5.6 Luna yra specializuotas OpenAI modelis pasikartojančioms didelės apimties užduotims. Jis priima tekstą bei vaizdus ir grąžina atsakymus ar struktūruotus įrašus, siūlo pasirenkamą samprotavimą, šaltiniais paremtus įrankius ir 1 050 000 tokenų kontekstą, atskirą nuo Pro vykdymo nustatymo.
- Leidžiamos įvestys
- Tekstas
- Rezultatai
- Tekstas
Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai
Ailoot Ultra · Paketinis apdorojimas POST /v1/batches
- Įvestis
text- Išvestis
text- Išvesties formatas
- tiesiogiai įterptas results[].response.body JSON
| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasendpoint | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos /v1/chat/completions | Numatyta— |
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos openai/gpt-5.6-luna:batch | Numatyta— |
Laukasrequests | Tipasbatch_item[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasrequests[].custom_id | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasrequests[].body.messages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukascompletion_window | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos 24h | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasrequests[].body.model | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos openai/gpt-5.6-luna:batch, openai/gpt-5.6-luna | Numatyta— |
Laukasprovider.only | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos openai | Numatyta— |
Laukasprovider.allow_fallbacks | Tipasboolean|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos false, null | Numatyta— |
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijaendpoint, model, requests |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasrepresentation | Specifikacijatiesiogiai įterptas requests[] masyvas; kiekvienas elementas turi custom_id ir body laukus |
Parametrasrequest_endpoint_profile | Specifikacija/v1/chat/completions |
Parametrasfile_material | SpecifikacijaKlientas gali vietoje perskaityti faktinį UTF-8 JSONL turinį į requests[] masyvą. Įkėlimo purpose, input_file_id ar failo nuoroda nenaudojami. Jei kliento medžiagos nėra arba ji tuščia, parengimas sustabdomas prieš POST. |
Parametrasserialization_order | Specifikacijaendpoint, model, provider (jei pateiktas), completion_window (jei pateiktas), requests pateikite paskiausiai |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijaprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametrasschema_scope | SpecifikacijaTekstinių Chat Completions užklausų turiniai dokumentuotoje Batch paketo struktūroje, pateikiamoje pačioje užklausoje. |
Gyvavimo ciklas: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · faktinė pradinės kūrimo užklausos atsakymo response.id reikšmė; tas pats naudotojas, raktas ir grupė
Planai
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
- Spartusis režimas
- Nenurodyta Pasirinkus spartųjį režimą
- Flex režimas
- Nenurodyta Pasirinkus flex režimą
- Didžiausios samprotavimo pastangos
- Nenurodyta Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)
- Išreikštinio podėlio kainodara
- Neįjungta Kai prašoma išreikštinio podėlio
Ailoot įkainiai
Kainos pagal konfigūraciją
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0002 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinai272 000 | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0002 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0012 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00002 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei272 000 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0004 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0018 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00004 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
Užklausų pavyzdžiai
Ailoot Ultra · Paketinis apdorojimas
set -eu
: "${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.
Gauti ir išsaugoti rezultatus
Ailoot Ultra · Paketinis apdorojimas
tiesiogiai įterptas results[].response.body JSON
GET /v1/batches/{operation_id}
Tikrinti užduoties būseną
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
Išsaugoti visus baigtus rezultatus
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visą pradinės būsenos JSON, kiekvieną rezultatą ir custom_id bei visą atsakymo arba klaidos turinį. Užbaigtus results[] išsaugokite JSONL formatu nieko nefiltruodami.
Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą
Išsaugokite pradinį operacijos ID. Atsakyme 503 result_pending_check pateikiama X-Should-Retry:false; niekada pakartotinai neteikite pradinio paketo, kurio baigtis nežinoma.
Atsakymo laukai
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasresults[].custom_id | Tipasstring |
Laukasresults[].response.body.choices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukasresults[].error | Tipasobject|null |
Laukasusage | Tipasobject|null |
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukasendpoint | Tipasstring |
Laukasstatus | Tipasstring |
Laukasrequest_counts | Tipasobject |
Laukasresults[].id | Tipasstring |
Laukasresults[].response.status_code | Tipasinteger |
Laukasresults[].response.request_id | Tipasstring |
Klaidos ir tolesni veiksmai
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNeteisinga dokumentuota tiesiogiai įterpto paketo struktūra, pasikartojantys raktai, netinkama elemento tapatybė arba konfliktas su sukonfigūruotomis modelio galimybėmis. | Kitas žingsnisPrieš bet kokį naują pateikimą pataisykite nurodytus laukus. |
Atsakymas401 · authentication_error | SąlygaNegaliojantis API raktas. | Kitas žingsnisNaudokite leistiną Ailoot raktą. |
Atsakymas403 · permission_error | SąlygaPaketinio apdorojimo grupė neprieinama. | Kitas žingsnisPatikrinkite rakto ir grupės prieigos teises. |
Atsakymas422 · invalid_request_error | SąlygaPaketinis apdorojimas apmokamas iš balanso; kūrimo užklausos su prenumeratos apmokėjimu atmetamos. | Kitas žingsnisNaudokite leistiną grupę, kurios užklausos apmokamos iš balanso. |
Atsakymas422 · price_unavailable | SąlygaNepavyksta apskaičiuoti paketinio apdorojimo įvesties kainos. | Kitas žingsnisIšsaugokite atsakymą; naudokite dokumentuotą šios API šeimos įvestį. |
Atsakymas402 · billing_error | SąlygaPaketiniam apdorojimui reikalingas rezervas neprieinamas. | Kitas žingsnisPrieš teikdami naują užklausą išspręskite užklausos priėmimo problemą. |
Atsakymas503 · price_unavailable | SąlygaPaketinio apdorojimo metodo kaina arba savieji sistemos įkainiai neprieinami. | Kitas žingsnisIšsaugokite atsakymą; nekeiskite kainų kitomis. |
Atsakymas503 · api_error | SąlygaKonkretus tiekėjo maršrutas neprieinamas. | Kitas žingsnisIšsaugokite atsakymą maršrutui pataisyti. |
Atsakymas503 · result_pending_check | SąlygaPradinį rezultatą reikia patikrinti; X-Should-Retry:false. | Kitas žingsnisIšsaugokite pradinę operation_id/id reikšmę ir tikrinkite operacijos būseną; niekada nekartokite pradinės POST užklausos. |
Atsakymas404 · not_found | SąlygaPaketinio apdorojimo būsenos operacijos nėra arba ji susieta su kita tapatybe. | Kitas žingsnisNaudokite tikslią pradinę id reikšmę ir tą patį naudotoją, raktą bei grupę. |
Pseudonimai
Modelių pseudonimai
Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-luna:batch
Metodų kelių pseudonimai
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Susiję ID iškvietimui
FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)
- Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-luna:batch:text→text- Kokius laukus naudoja užklausa?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-luna:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Kokie apribojimai taikomi?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-luna:batch:requests.min_items:1