models

OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

GPT-6 Luna su Pro samprotavimu tikslinėms užduotims, kurioms prieš galutinį atsakymą reikia papildomos analizės. Pagrindinis modelis priima tekstą ir vaizdus, todėl naudingas dokumentų tvarkymui pagal taisykles, vaizdiniams klausimams ir glaustiems rašytiniams rezultatams.

Apie modelį

Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.

GPT-6 Luna Pro žymi OpenAI GPT-6 Luna su Pro samprotavimu. Luna skirta tikslinėms užduotims ir didelės apimties darbui; jos įvestis yra tekstas bei vaizdai, o rezultatas — tekstas. Pro reiškia papildomą modelio darbą rengiant galutinį atsakymą. Tai pasirinktam pagrindiniam modeliui taikomas vykdymo režimas, atskiras nuo samprotavimo intensyvumo nustatymo, kuris valdo analizės apimtį tame režime.

Praktinis taikymas yra tiksliai apibrėžtos užklausos su keliomis taisyklėmis ar išimtimis apdorojimas. Pateikite užklausą, kategorijas, kurioms ji gali priklausyti, ir informaciją, kuri lemia kitą veiksmą. Paprašykite kategorijos, aktualių faktų ir trumpo siūlomo atsakymo. Pavyzdinė užduotis yra klasifikuoti prašymą dėl dokumento, nustatyti trūkstamą lauką ir parengti žinutę, kuria to lauko paprašoma. Užduotis lieka tikslinė net tada, kai jos sąlygas reikia atidžiai apsvarstyti.

Klausimui pagal vaizdą pateikite aiškią ekrano nuotrauką ar kitą vaizdinę medžiagą ir nurodykite tikrintiną detalę. Galite paprašyti paaiškinti matomą sąsajos būseną ir pateikti trumpą instrukciją skaitytojui. Rašytinei medžiagai apibrėžkite laukus ar teiginius, kurie turi išlikti po pakeitimo, leidžiamas kategorijas ir numatomą atsakymo formatą. Nedidelis būdingų pavyzdžių rinkinys gali paaiškinti ribą tarp panašių kategorijų, neverčiant modelio pačiam išvesti jūsų taisyklių.

OpenAI GPT-6 Luna nurodo 1 050 000 tokenų konteksto langą, maksimalią 922 000 tokenų įvestį ir maksimalų 128 000 tokenų rezultatą. Dokumentuota žinių riba — 2026 m. gegužės 18 d. Pagrindinis modelis palaiko samprotavimo intensyvumo reikšmes none, low, medium, high, xhigh ir max, o numatytoji yra medium. Samprotavimas užima tokenų vietą kartu su galutiniu atsakymu, todėl užduoties aprašas bei pateikta medžiaga turėtų palikti vietos analizei ir prašomam rezultatui.

Gamintojas dokumentuoja Pro per Responses API sudėtingoms užklausoms, kurioms priimtina papildoma delsa ir modelio veikla. GPT-6 Luna integruotieji įrankiai ir samprotavimas su funkcijų iškvietimais naudoja Responses; gamintojo Chat Completions sąsajoje funkcijų iškvietimas palaikomas tik kai samprotavimo intensyvumas nustatytas į none. Pagrindiniam modeliui išvardyti srautinis perdavimas, Structured Outputs, paieška žiniatinklyje bei failuose, funkcijų iškvietimas ir užklausų podėlis. Jo įrankių rinkinys taip pat apima vaizdų generavimą, kodo interpretavimą, komandų apvalkalo ir pataisų operacijas, įgūdžius, darbą su kompiuteriu, MCP ryšius bei įrankių paiešką. Jūsų programa nustato ir vykdo operacijas, kurias ji pateikia.

Galutinei užduočiai naudokite tikslų rezultato kontraktą: sprendimą, jį pagrindžiančius laukus ir visą dar trūkstamą informaciją. Pavyzdžiui, paprašykite vienos kategorijos, trumpo su pateikta taisykle susieto pagrindimo ir kito klausimo, kurį reikia pateikti skaitytojui. Rezultatą tikrinkite pagal tas taisykles, o ne plėtokite neapribotą diskusiją. Ši darbo eiga naudoja tikslinę Luna paskirtį, o papildomą Pro darbą skiria užklausai, kurios priklausomybes ar išimtis reikia išnagrinėti išsamiau.

Ailoot Ultra · Paketinis apdorojimas POST /v1/batches openai/gpt-6-luna-pro:batch

openai/gpt-6-luna-pro:batch

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

Pradžia

GPT-6 Luna su Pro samprotavimu tikslinėms užduotims, kurioms prieš galutinį atsakymą reikia papildomos analizės. Pagrindinis modelis priima tekstą ir vaizdus, todėl naudingas dokumentų tvarkymui pagal taisykles, vaizdiniams klausimams ir glaustiems rašytiniams rezultatams.

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
LaukasTipasReikalavimasReikšmės ir ribosNumatyta
LaukasendpointTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
/v1/chat/completions
Numatyta—
LaukasmodelTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
openai/gpt-6-luna-pro:batch
Numatyta—
LaukasrequestsTipasbatch_item[]ReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribos
Mažiausias elementų skaičius: 1
Numatyta—
Laukasrequests[].custom_idTipasstringReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasrequests[].body.messagesTipasmessage[]ReikalavimasPrivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukascompletion_windowTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
24h
Numatyta—
LaukasproviderTipasobject|nullReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribosNumatyta—
Laukasrequests[].body.modelTipasstringReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
openai/gpt-6-luna-pro:batch, openai/gpt-6-luna-pro
Numatyta—
Laukasprovider.onlyTipasstring[]ReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
openai
Numatyta—
Laukasprovider.allow_fallbacksTipasboolean|nullReikalavimasNeprivalomaReikšmės ir ribos
false, null
Numatyta—
Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas
ParametrasSpecifikacija
Parametrascontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParametrasrequiredSpecifikacijaendpoint, model, requests
Parametrasmaterial_typesSpecifikacijatext
ParametrasrepresentationSpecifikacijatiesiogiai įterptas requests[] masyvas; kiekvienas elementas turi custom_id ir body laukus
Parametrasrequest_endpoint_profileSpecifikacija/v1/chat/completions
Parametrasfile_materialSpecifikacijaKlientas 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_orderSpecifikacijaendpoint, model, provider (jei pateiktas), completion_window (jei pateiktas), requests pateikite paskiausiai
Parametrasoptional_controlsSpecifikacijaprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parametrasschema_scopeSpecifikacijaTekstinių 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.

KonfigūracijaĮkainių lentelėKonteksto tokenų daugiau neiKonteksto tokenų iki imtinaiMokestis
KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiaiĮkainių lentelėBazinis įkainisKonteksto tokenų daugiau nei—Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0001 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00001 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.000125 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų
KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1Įkainių lentelė—Konteksto tokenų daugiau nei0Konteksto tokenų iki imtinai272 000Mokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0001 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00001 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.000125 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų
KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 2Įkainių lentelė—Konteksto tokenų daugiau nei272 000Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribosMokestis
Įvestis · Įvesties tokenai $0.0002 / 1K tokenų
Išvestis · Išvesties tokenai $0.00075 / 1K tokenų
Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00002 / 1K tokenų
Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.00025 / 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

curl · išsaugotas testinių duomenų rinkinysPython HTTP · tikri kliento JSONL duomenysPython · išsaugokite kiekvieną užbaigtą rezultatą
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
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"))
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
curl · pirminės operacijos būsena
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
LaukasTipas
Laukasresults[].custom_idTipasstring
Laukasresults[].response.body.choices[].message.contentTipasstring|null
Laukasresults[].errorTipasobject|null
LaukasusageTipasobject|null
LaukasidTipasstring
LaukasmodelTipasstring
LaukasendpointTipasstring
LaukasstatusTipasstring
Laukasrequest_countsTipasobject
Laukasresults[].idTipasstring
Laukasresults[].response.status_codeTipasinteger
Laukasresults[].response.request_idTipasstring
Klaidos ir tolesni veiksmai
AtsakymasSąlygaKitas žingsnis
Atsakymas400 · invalid_request_errorSąlygaNeteisinga 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_errorSąlygaNegaliojantis API raktas.Kitas žingsnisNaudokite leistiną Ailoot raktą.
Atsakymas403 · permission_errorSąlygaPaketinio apdorojimo grupė neprieinama.Kitas žingsnisPatikrinkite rakto ir grupės prieigos teises.
Atsakymas422 · invalid_request_errorSąlygaPaketinis apdorojimas apmokamas iš balanso; kūrimo užklausos su prenumeratos apmokėjimu atmetamos.Kitas žingsnisNaudokite leistiną grupę, kurios užklausos apmokamos iš balanso.
Atsakymas422 · price_unavailableSąlygaNepavyksta apskaičiuoti paketinio apdorojimo įvesties kainos.Kitas žingsnisIšsaugokite atsakymą; naudokite dokumentuotą šios API šeimos įvestį.
Atsakymas402 · billing_errorSąlygaPaketiniam apdorojimui reikalingas rezervas neprieinamas.Kitas žingsnisPrieš teikdami naują užklausą išspręskite užklausos priėmimo problemą.
Atsakymas503 · price_unavailableSąlygaPaketinio apdorojimo metodo kaina arba savieji sistemos įkainiai neprieinami.Kitas žingsnisIšsaugokite atsakymą; nekeiskite kainų kitomis.
Atsakymas503 · api_errorSąlygaKonkretus tiekėjo maršrutas neprieinamas.Kitas žingsnisIšsaugokite atsakymą maršrutui pataisyti.
Atsakymas503 · result_pending_checkSąlygaPradinį 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_foundSąlygaPaketinio 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-6-luna-pro:batch

Metodų kelių pseudonimai

Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.

Susiję ID iškvietimui

openai/gpt-6-luna-pro:batch

FAQ · OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)
Kokios įvestys ir rezultatai prieinami?

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

Kokius laukus naudoja užklausa?

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

Kokie apribojimai taikomi?

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

Išsamiau

Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos.

Įmonė ir jos projektų portfelis

Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus.

Pirkite žetonus su nuolaida.

Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui.

Prenumerata
Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms.
Nuolaidos kodas iki 50%
Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas.
Išlaidos istorijoje
Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma.

Pasirinkti prenumeratą · Peržiūrėti modelių kainas

Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate.

SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos.

Komercinė programa
Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas.
Perpardavėjo licencija
Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų.
Dokumentai svetainėje
Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant.

Paprašyti perpardavėjo licencijos · Oferta ir licencijos sutartis