OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)
GPT-5.6 Luna ialah model OpenAI yang tertumpu pada beban kerja berulang dengan volum tinggi. Model ini menerima teks dan imej serta mengembalikan jawapan atau rekod berstruktur, dengan penaakulan pilihan, alat berpandukan sumber dan konteks 1050000 token yang kekal berasingan daripada tetapan pelaksanaan Pro.
Tentang model
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
GPT-5.6 Luna ialah model OpenAI yang tertumpu pada beban kerja bervolum tinggi dalam keluarga GPT-5.6. Pengeluar mengaitkan peranan beban kerjanya dengan kelas lebih kecil yang digunakan dalam keluarga GPT-5 terdahulu, sambil mengekalkan Luna sebagai identiti model tersendiri. Model ini menerima teks dan imej serta menjana teks, termasuk penjelasan, penulisan semula, pengelasan dan rekod berstruktur.
Tugas berulang yang tepat
Berikan satu operasi yang ditentukan kepada model dan kriteria bagi hasil yang berguna. Untuk pengekstrakan, namakan medan, unit dan cara memaparkan nilai yang tiada. Untuk pengelasan, bekalkan makna kategori dan nyatakan tindakan apabila tiada kategori yang sesuai. Contoh arahan ialah: “Ekstrak nilai spesifikasi daripada petikan ini, kekalkan unitnya dan kenal pasti ayat yang menyokong setiap medan.”
Jawapan sokongan perlu menggunakan bahan produk atau dasar yang dibekalkan dan mengikut bahasa yang dikehendaki oleh pengguna. Untuk soalan visual, kenal pasti imej berkaitan dan butiran yang kelihatan. Pastikan hasil cukup ringkas untuk tujuan langkah seterusnya tanpa meninggalkan nilai sumber atau penjelasan bersyarat yang diwajibkan.
Tetapan penaakulan dan konteks yang dikekalkan
Pengeluar menyokong usaha none, low, medium, high, xhigh dan max, dengan medium sebagai lalai. Standard ialah mod penaakulan lalai, manakala Pro ialah tetapan pelaksanaan berasingan yang menambahkan kerja model. Usaha dan mod tidak saling bergantung; tugas langsung yang rutin dan perbandingan yang lebih rumit boleh memerlukan persediaan berbeza sambil mengekalkan profil Luna yang sama.
Panduan penaakulan menyatakan bahawa GPT-5.6 secara lalai membawa penaakulan yang tersedia daripada giliran terdahulu ke dalam konteks, dengan tetapan konteks yang disokong untuk memilih tingkah laku itu. Ini mempengaruhi bahan yang dikekalkan sepanjang tugas berbilang langkah; ini bukan ingatan tanpa had. Pastikan fakta yang diterima, label sumber dan hasil kerja yang diperlukan kekal jelas sepanjang susulan.
Konteks dan pengetahuan
OpenAI menyenaraikan konteks 1050000 token, input maksimum 922000 token dan output maksimum 128000 token. Tarikh akhir pengetahuan yang didokumenkan ialah 16 Februari 2026. Penaakulan dan respons akhir berkongsi bajet penyiapan, dan semua bahan tugas memerlukan ruang dalam konteks. Permintaan boleh berakhir sebelum jawapan yang kelihatan siap sepenuhnya jika bajet itu habis digunakan.
Jawapan berstruktur dan alat
Kad model menyenaraikan Structured Outputs, penstriman dan panggilan fungsi. Ekosistem alat pengeluar merangkumi carian web dan fail, alat penjanaan imej, pentafsir kod, operasi shell dan tampalan, kemahiran, penggunaan komputer, sambungan MCP dan carian alat. Rekod berstruktur masih memerlukan nilai yang berasaskan input sebenar; kesahan JSON sahaja tidak membuktikan ketepatan fakta.
Aplikasi menyediakan fungsi, melaksanakan operasi yang dipilih dan mengembalikan pemerhatian. Carian boleh membekalkan medan yang tiada sebelum Luna menyusun jawapan. Simpan hasil bersama sumber dan operasinya serta bezakan tindakan yang dicadangkan daripada kerja yang benar-benar telah dilaksanakan. Output model itu sendiri ialah teks, manakala imej yang dijana oleh alat ialah hasil yang berasingan.
Hasil yang berguna
Pastikan dakwaan yang bergantung pada sumber kekal dikaitkan dengan bahan berautoriti dan tentukan bila operasi selesai. Hasil kerja yang baik ialah rekod, penjelasan atau petikan yang disemak seperti diminta, dengan nama wajib dan bukti kekal utuh. Peranan Luna yang tertumpu, julat usaha yang disokong dan profil mod standard kekal berbeza daripada Terra, Sol, pelaksanaan Pro dan keluaran GPT-6 selepasnya.
Ailoot Ultra · Kelompok POST /v1/batches openai/gpt-5.6-luna:batch
openai/gpt-5.6-luna:batchPengenalan
GPT-5.6 Luna ialah model OpenAI yang tertumpu pada beban kerja berulang dengan volum tinggi. Model ini menerima teks dan imej serta mengembalikan jawapan atau rekod berstruktur, dengan penaakulan pilihan, alat berpandukan sumber dan konteks 1050000 token yang kekal berasingan daripada tetapan pelaksanaan Pro.
- Input yang diterima
- Teks
- Hasil
- Teks
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot Ultra · Kelompok POST /v1/batches
- Input
text- Output
text- Format output
- JSON results[].response.body sebaris
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanendpoint | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had /v1/chat/completions | Lalai— |
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had openai/gpt-5.6-luna:batch | Lalai— |
Medanrequests | Jenisbatch_item[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanrequests[].custom_id | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanrequests[].body.messages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medancompletion_window | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had 24h | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanrequests[].body.model | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had openai/gpt-5.6-luna:batch, openai/gpt-5.6-luna | Lalai— |
Medanprovider.only | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had openai | Lalai— |
Medanprovider.allow_fallbacks | Jenisboolean|null | KeperluanPilihan | Nilai & had false, null | Lalai— |
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parameterrepresentation | Kontrakrequests[] sebaris; setiap item mempunyai custom_id dan body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Kontrak/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | KontrakPemanggil boleh membaca JSONL UTF-8 sebenar secara setempat ke dalam requests[]. Tiada tujuan muat naik, input_file_id atau rujukan fail digunakan. Bahan pelanggan yang tiada atau kosong menghentikan persediaan sebelum POST. |
Parameterserialization_order | Kontrakendpoint, model, provider (jika dibekalkan), completion_window (jika dibekalkan), requests di akhir |
Parameteroptional_controls | Kontrakprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | KontrakBadan permintaan Chat Completions teks dalam pembungkus Batch sebaris yang didokumenkan. |
Kitar hayat: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id sebenar daripada respons penciptaan asal; pengguna/kunci/kumpulan yang sama
Pelan harga
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
- Mod pantas
- Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
- Harga cache eksplisit
- Tidak diaktifkan Apabila cache eksplisit diminta
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0002 / 1K token Output · Token output $0.0012 / 1K token Input · Bacaan cache $0.00002 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasuk272,000 | Caj Input · Token input $0.0002 / 1K token Output · Token output $0.0012 / 1K token Input · Bacaan cache $0.00002 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 2 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi272,000 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.0004 / 1K token Output · Token output $0.0018 / 1K token Input · Bacaan cache $0.00004 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Kelompok
set -eu
: "${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 · Kelompok
JSON results[].response.body sebaris
GET /v1/batches/{operation_id}
Semak 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, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Simpan keseluruhan JSON status asal, setiap hasil/custom_id serta badan respons atau ralat yang lengkap. Simpan results[] yang telah selesai sebagai JSONL tanpa penapisan.
Jika respons asal perlu disemak
Simpan ID operasi asal. 503 result_pending_check mempunyai X-Should-Retry:false; jangan sekali-kali hantar semula kelompok asal yang hasilnya tidak diketahui.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanresults[].custom_id | Jenisstring |
Medanresults[].response.body.choices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanresults[].error | Jenisobject|null |
Medanusage | Jenisobject|null |
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medanendpoint | Jenisstring |
Medanstatus | Jenisstring |
Medanrequest_counts | Jenisobject |
Medanresults[].id | Jenisstring |
Medanresults[].response.status_code | Jenisinteger |
Medanresults[].response.request_id | Jenisstring |
Ralat dan langkah seterusnya
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratPembungkus sebaris yang didokumenkan tidak sah, kunci berulang, identiti item atau keupayaan model yang dikonfigurasikan bercanggah. | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang dinyatakan sebelum sebarang penghantaran baharu. |
Respons401 · authentication_error | SyaratKunci API tidak sah. | Langkah seterusnyaGunakan kunci Ailoot yang dibenarkan. |
Respons403 · permission_error | SyaratKumpulan kelompok tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSemak hak akses kunci/kumpulan. |
Respons422 · invalid_request_error | SyaratKelompok menggunakan pengebilan baki; penciptaan melalui langganan ditolak. | Langkah seterusnyaGunakan kumpulan yang dibenarkan untuk pengebilan melalui baki. |
Respons422 · price_unavailable | SyaratSebut harga tidak dapat diberikan untuk input kelompok. | Langkah seterusnyaSimpan respons; gunakan input keluarga API yang didokumenkan. |
Respons402 · billing_error | SyaratRizab kelompok tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSelesaikan isu penerimaan permintaan sebelum menghantar permintaan baharu. |
Respons503 · price_unavailable | SyaratHarga kaedah kelompok/kadar natif tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSimpan respons; jangan gantikan harga. |
Respons503 · api_error | SyaratLaluan pembekal yang tepat tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSimpan respons untuk pembaikan laluan. |
Respons503 · result_pending_check | SyaratHasil asal memerlukan semakan; X-Should-Retry:false. | Langkah seterusnyaSimpan operation_id/id asal dan baca statusnya; jangan sekali-kali ulang POST asal. |
Respons404 · not_found | SyaratOperasi status kelompok tiada atau dimiliki oleh identiti lain. | Langkah seterusnyaGunakan id asal yang tepat serta pengguna/kunci/kumpulan yang sama. |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-luna:batch
Alias laluan kaedah
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
ID pemanggil berkaitan
FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)
- Apakah input dan hasil yang tersedia?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-luna:batch:text→text- Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-luna:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Apakah had yang terpakai?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-luna:batch:requests.min_items:1