models

OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)

GPT-5.6 Luna is OpenAI’s gerichte model voor herhaalde taken met grote verwerkingsvolumes. Het accepteert tekst en afbeeldingen en geeft antwoorden of gestructureerde records terug, met optioneel redeneren, hulpmiddelen die op bronnen werken en een context van 1.050.000 tokens die losstaat van de uitvoeringsinstelling Pro.

Over het model

Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.

GPT-5.6 Luna is OpenAI’s gerichte model voor taken met grote verwerkingsvolumes binnen de GPT-5.6-familie. De maker verbindt de taakrol met de kleinere laag die in eerdere GPT-5-families werd gebruikt, terwijl Luna een eigen modelidentiteit behoudt. Het accepteert tekst en afbeeldingen en genereert tekst, waaronder uitleg, herformuleringen, classificaties en gestructureerde records.

Een nauwkeurige herhaalde taak

Geef het model één bepaalde bewerking en de criteria voor een bruikbaar resultaat. Benoem voor extractie de velden, eenheden en conventie voor ontbrekende waarden. Lever voor classificatie de betekenissen van de categorieën aan en benoem wat er moet gebeuren wanneer geen categorie van toepassing is. Een voorbeeldinstructie is: “Haal de specificatiewaarden uit deze passage, behoud hun eenheden en benoem de zin die elk veld ondersteunt.”

Een ondersteuningsantwoord moet het aangeleverde product- of beleidsmateriaal gebruiken en de door de gebruiker vereiste taal volgen. Benoem voor een visuele vraag de relevante afbeelding en het zichtbare detail. Houd het resultaat beknopt genoeg voor het vervolgdoel, zonder een vereiste bronwaarde of nadere voorwaarde weg te laten.

Redeneerinstellingen en behouden context

De maker ondersteunt inspanning none, low, medium, high, xhigh en max, met medium als standaard. Standard is de standaardredeneermodus, terwijl Pro een afzonderlijke uitvoeringsinstelling is die modelwerk toevoegt. Inspanning en modus zijn onafhankelijk; een routinematige directe taak en een uitgebreidere vergelijking kunnen daarom verschillende voorbereidingsbehoeften hebben terwijl het benoemde Luna-profiel hetzelfde blijft.

De redeneerhandleiding vermeldt dat GPT-5.6 standaard beschikbaar redeneerwerk uit eerdere beurten meeneemt, met een ondersteunde contextinstelling die het gedrag kiest. Dit beïnvloedt het materiaal dat gedurende een taak met meerdere stappen behouden blijft; het is geen onbeperkt geheugen. Houd geaccepteerde feiten, bronlabels en het vereiste eindresultaat duidelijk gedurende vervolgstappen.

Context en kennis

OpenAI vermeldt een context van 1.050.000 tokens, een maximale invoer van 922.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens. De gedocumenteerde kennisgrens is 16 februari 2026. Redeneren en het eindantwoord delen het antwoordbudget en al het taakmateriaal vereist ruimte in de context. Een aanvraag kan vóór een volledig zichtbaar antwoord eindigen wanneer die budgetten zijn uitgeput.

Gestructureerde antwoorden en hulpmiddelen

De modelkaart vermeldt Structured Outputs, streaming en functieaanroepen. Het hulpmiddelenecosysteem van de maker omvat zoeken op het web en in bestanden, hulpmiddelen voor afbeeldingsgeneratie, een code-interpreter, shell- en patchbewerkingen, skills, computergebruik, MCP-verbindingen en het zoeken naar hulpmiddelen. Een gestructureerd record vereist nog steeds waarden die op de werkelijke invoer zijn gebaseerd; geldige JSON bewijst de feitelijke juistheid niet zelfstandig.

Een toepassing levert functies, voert gekozen bewerkingen uit en geeft waarnemingen terug. Een opzoekactie kan een ontbrekend veld leveren voordat Luna het antwoord opstelt. Bewaar het resultaat met de bron en bewerking en onderscheid een voorgestelde actie van werk dat daadwerkelijk is uitgevoerd. De eigen uitvoer van het model is tekst, terwijl een door een hulpmiddel gegenereerde afbeelding een afzonderlijk resultaat is.

Een bruikbaar resultaat

Houd bronafhankelijke claims verbonden met gezaghebbend materiaal en definieer wanneer de bewerking voltooid is. Een goed eindresultaat is het gevraagde record, de uitleg of de herziene passage met behoud van verplichte namen en bewijs. Luna’s gerichte rol, ondersteunde inspanningsbereik en profiel in standaardmodus blijven onderscheiden van Terra, Sol, Pro-uitvoering en latere GPT-6-uitgaven.

Ailoot Ultra · Batchverwerking POST /v1/batches openai/gpt-5.6-luna:batch

openai/gpt-5.6-luna:batch

OpenAI /openai/gpt-5.6-luna:batch

Aan de slag

GPT-5.6 Luna is OpenAI’s gerichte model voor herhaalde taken met grote verwerkingsvolumes. Het accepteert tekst en afbeeldingen en geeft antwoorden of gestructureerde records terug, met optioneel redeneren, hulpmiddelen die op bronnen werken en een context van 1.050.000 tokens die losstaat van de uitvoeringsinstelling Pro.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
Tekst

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · Batchverwerking POST /v1/batches
Invoer
text
Uitvoer
text
Uitvoerformaat
inline JSON uit results[].response.body
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldendpointTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
/v1/chat/completions
Standaard—
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
openai/gpt-5.6-luna:batch
Standaard—
VeldrequestsTypebatch_item[]VereisteVereistWaarden en limieten
Minimumaantal items: 1
Standaard—
Veldrequests[].custom_idTypestringVereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
Veldrequests[].body.messagesTypemessage[]VereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
Veldcompletion_windowTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
24h
Standaard—
VeldproviderTypeobject|nullVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldrequests[].body.modelTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
openai/gpt-5.6-luna:batch, openai/gpt-5.6-luna
Standaard—
Veldprovider.onlyTypestring[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
openai
Standaard—
Veldprovider.allow_fallbacksTypeboolean|nullVereisteOptioneelWaarden en limieten
false, null
Standaard—
Methodeparameters en levenscyclus
ParameterContract
Parametercontent_typeContractapplication/json
ParameterrequiredContractendpoint, model, requests
Parametermaterial_typesContracttext
ParameterrepresentationContractinline requests[]; elk item bevat custom_id en body
Parameterrequest_endpoint_profileContract/v1/chat/completions
Parameterfile_materialContractDe aanroeper kan de daadwerkelijke UTF-8 JSONL lokaal in requests[] inlezen. Er wordt geen uploaddoel, input_file_id of bestandsverwijzing gebruikt. Ontbrekend of leeg klantmateriaal stopt de voorbereiding vóór POST.
Parameterserialization_orderContractendpoint, model, provider (indien opgegeven), completion_window (indien opgegeven), requests als laatste
Parameteroptional_controlsContractprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parameterschema_scopeContractAanvraagbodies voor tekst via Chat Completions in de gedocumenteerde inline Batch-structuur.

Levenscyclus: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · daadwerkelijke response.id uit de oorspronkelijke aanmaakrespons; dezelfde gebruiker/sleutel/groep

Tarieven

Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.

Snelle modus
Niet opgegeven Wanneer de snelle modus geselecteerd is
Flex-modus
Niet opgegeven Wanneer de flex-modus geselecteerd is
Maximale redeneerinspanning
Niet opgegeven Wanneer voor maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt
Tarieven voor expliciete caching
Niet ingeschakeld Wanneer expliciete caching wordt aangevraagd

Ailoot-tarieven

Prijzen per configuratie

Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.

ConfiguratieTariefstaffelContexttokens, meer danContexttokens, tot en metKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefContexttokens, meer dan—Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.0012 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1Tariefstaffel—Contexttokens, meer dan0Contexttokens, tot en met272.000Kosten
Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.0012 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.00002 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 2Tariefstaffel—Contexttokens, meer dan272.000Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.0004 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.0018 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.00004 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens

Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →

Voorbeeldverzoeken

Ailoot Ultra · Batchverwerking

curl · bewaarde fixturePython HTTP · daadwerkelijke JSONL van de klantPython · sla elk voltooid resultaat op
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.

Resultaten ophalen en opslaan

Ailoot Ultra · Batchverwerking

inline JSON uit results[].response.body

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Taakstatus controleren
curl · Status van de oorspronkelijke bewerking
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
Alle voltooide resultaten bewaren

Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.

Bewaar de volledige oorspronkelijke status-JSON, elk resultaat/custom_id en de volledige respons- of foutbody. Sla voltooide results[] op als JSONL, zonder te filteren.

Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd

Bewaar de oorspronkelijke bewerkings-ID. 503 result_pending_check bevat X-Should-Retry:false; dien een oorspronkelijke batch met onbekende status nooit opnieuw in.

Antwoordvelden
VeldType
Veldresults[].custom_idTypestring
Veldresults[].response.body.choices[].message.contentTypestring|null
Veldresults[].errorTypeobject|null
VeldusageTypeobject|null
VeldidTypestring
VeldmodelTypestring
VeldendpointTypestring
VeldstatusTypestring
Veldrequest_countsTypeobject
Veldresults[].idTypestring
Veldresults[].response.status_codeTypeinteger
Veldresults[].response.request_idTypestring
Fouten en vervolgstappen
AntwoordVoorwaardeVolgende stap
Antwoord400 · invalid_request_errorVoorwaardeOngeldige gedocumenteerde inline structuur, dubbele sleutels, ongeldige itemidentiteit of conflict met de geconfigureerde modelmogelijkheden.Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór elke nieuwe indiening.
Antwoord401 · authentication_errorVoorwaardeOngeldige API-sleutel.Volgende stapGebruik de geautoriseerde Ailoot-sleutel.
Antwoord403 · permission_errorVoorwaardeBatch-groep niet beschikbaar.Volgende stapControleer de toegangsrechten van de sleutel/groep.
Antwoord422 · invalid_request_errorVoorwaardeBatch wordt via het saldo gefactureerd; aanmaken via een abonnement wordt geweigerd.Volgende stapGebruik de geautoriseerde groep die via het saldo wordt gefactureerd.
Antwoord422 · price_unavailableVoorwaardeVoor de Batch-invoer kan geen prijsraming worden gemaakt.Volgende stapBewaar de respons; gebruik de gedocumenteerde invoer voor deze familie.
Antwoord402 · billing_errorVoorwaardeReservering voor Batch niet beschikbaar.Volgende stapLos het toelatingsprobleem op vóór een nieuwe aanvraag.
Antwoord503 · price_unavailableVoorwaardePrijs voor de Batch-methode/native tarieven niet beschikbaar.Volgende stapBewaar de respons; vervang de prijzen niet.
Antwoord503 · api_errorVoorwaardeDe exacte leveranciersroute is niet beschikbaar.Volgende stapBewaar de respons voor het herstel van de route.
Antwoord503 · result_pending_checkVoorwaardeHet oorspronkelijke resultaat moet gecontroleerd worden; X-Should-Retry:false.Volgende stapBewaar de oorspronkelijke operation_id/id en lees de status ervan uit; herhaal de oorspronkelijke POST nooit.
Antwoord404 · not_foundVoorwaardeBewerking voor de Batch-status ontbreekt of behoort toe aan een andere identiteit.Volgende stapGebruik de exacte oorspronkelijke id en dezelfde gebruiker/sleutel/groep.

Aliasnamen

Modelaliasnamen

Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-luna:batch

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

openai/gpt-5.6-luna:batch

FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)
Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-luna:batch: text → text

Welke velden gebruikt het verzoek?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-luna:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Welke limieten gelden?

POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-luna:batch: requests.min_items: 1

Meer details

Verbind Ailoot met Claude Code, OpenCode, Hermes of je eigen applicatie.

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden.

Koop tokens met korting.

Abonnementsvoordeel voor regelmatig gebruik. Promotiecodes geven tot 50% korting op tokens.

Abonnement
Kies een abonnement met korting voor je terugkerende verzoeken.
Promotiecode tot 50%
Vul de code bij aankoop in. De prijs wordt volgens de lopende actie herberekend.
Kosten in de geschiedenis
Model, tokens en bedrag worden per verzoek bewaard.

Kies een abonnement · Bekijk modelprijzen

Verbind de API met het product dat je verkoopt.

SaaS, apps en bots volgens de openbare aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst van Ailoot. Vraag voor doorverkoop een resellerlicentie aan.

Commerciële applicatie
Voeg tekst-, beeld-, video- en geluidsgeneratie aan betaalde functies van je service toe.
Resellerlicentie
Stuur een projectbeschrijving en toegangsschema. Vraag schriftelijke voorwaarden voor gebruik en doorverkoop.
Documenten op de site
Aanbodvoorwaarden, licentieovereenkomst en gegevensbeleid zijn vóór het verbinden beschikbaar.

Vraag een resellerlicentie aan · Aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst