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OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch)

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OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch)

GPT-5.6 Luna com raciocínio Pro para tarefas focadas que necessitam de análise adicional. Forneça texto ou imagens e regras explícitas para desenvolver um resultado de extração, uma resposta concisa ou a explicação de uma exceção.

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

GPT-5.6 Luna Pro designa GPT-5.6 Luna da OpenAI com raciocínio Pro. A edição Luna de base foi concebida para cargas de trabalho focadas de elevado volume e corresponde aproximadamente ao nível nano das famílias GPT-5 anteriores. Aceita texto e imagens e produz texto. Pro acrescenta processamento do modelo para desenvolver a resposta final; é um modo de execução, em vez de substituir a edição de base.

Uma utilização prática é extrair um conjunto definido de informações de um documento cujas regras incluem exceções. Forneça o documento e os campos de que precisa, identifique as passagens prioritárias e explique como tratar um valor ausente. Um exemplo de pedido é extrair o tema do documento, as condições relevantes para um pedido e a pergunta seguinte necessária para o completar. Peça uma explicação de uma exceção juntamente com os campos extraídos, para que o resultado possa ser comparado com a fonte.

Para material visual, forneça uma página ou captura de ecrã clara e identifique o pormenor ou rótulo específico que informa a tarefa. Para uma tarefa de redação de resposta, forneça o pedido, as regras que regem a resposta e os factos a preservar. Defina o tom e a extensão desejados, depois peça uma resposta concisa, em vez de uma discussão sem restrições. Esta preparação liga a função focada de Luna a um resultado textual concreto.

A OpenAI especifica para GPT-5.6 Luna uma janela de contexto de 1 050 000 tokens, uma entrada máxima de 922 000 tokens e uma saída máxima de 128 000 tokens, com conhecimentos atualizados até 16 de fevereiro de 2026. As opções de esforço de raciocínio do modelo de base são none, low, medium, high, xhigh e max; medium é a predefinição. O modo e o esforço são independentes: Pro determina processamento adicional do modelo, enquanto o esforço controla a quantidade de raciocínio dentro do modo. O raciocínio também usa espaço de contexto; deixe, por isso, espaço para a análise e a resposta visível.

O produtor documenta Pro na API Responses para tarefas difíceis que possam acomodar latência adicional e mais atividade do modelo. O modelo de base indica transmissão progressiva, Structured Outputs, chamadas de funções, pesquisa na Web e em ficheiros, entrada de imagens e colocação da entrada em cache. O conjunto de ferramentas inclui geração de imagens, interpretação de código, execução de comandos num ambiente alojado e aplicação de correções, competências, utilização do computador, ligações MCP e pesquisa de ferramentas. As operações das ferramentas exigem o ambiente correspondente; uma aplicação executa as suas ações e fornece os resultados reais para continuar o trabalho.

Especifique um resultado final útil: os campos obrigatórios, a regra que sustenta uma decisão e qualquer questão ainda em aberto. Por exemplo, peça um rascunho de resposta juntamente com os factos do documento em que se baseia, depois aperfeiçoe a resposta após fornecer a informação em falta. Mantenha visível a distinção entre uma ação proposta e uma ação concluída por uma ferramenta. Este fluxo dá uma finalidade específica à análise adicional de Pro dentro de uma tarefa Luna delimitada.

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches openai/gpt-5.6-luna-pro:batch

openai/gpt-5.6-luna-pro:batch

OpenAI /openai/gpt-5.6-luna-pro:batch

Introdução

GPT-5.6 Luna com raciocínio Pro para tarefas focadas que necessitam de análise adicional. Forneça texto ou imagens e regras explícitas para desenvolver um resultado de extração, uma resposta concisa ou a explicação de uma exceção.

Entradas aceites
Texto
Resultados
Texto

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · Processamento em lote POST /v1/batches
Entrada
text
Saída
text
Formato de saída
JSON em linha de results[].response.body
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampoendpointTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
/v1/chat/completions
Predefinição—
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
openai/gpt-5.6-luna-pro:batch
Predefinição—
CamporequestsTipobatch_item[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Camporequests[].custom_idTipostringRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Camporequests[].body.messagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campocompletion_windowTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
24h
Predefinição—
CampoproviderTipoobject|nullRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Camporequests[].body.modelTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
openai/gpt-5.6-luna-pro:batch, openai/gpt-5.6-luna-pro
Predefinição—
Campoprovider.onlyTipostring[]RequisitoOpcionalValores e limites
openai
Predefinição—
Campoprovider.allow_fallbacksTipoboolean|nullRequisitoOpcionalValores e limites
false, null
Predefinição—
Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratoendpoint, model, requests
Parâmetromaterial_typesContratotext
ParâmetrorepresentationContratorequests[] em linha; cada item tem custom_id e body
Parâmetrorequest_endpoint_profileContrato/v1/chat/completions
Parâmetrofile_materialContratoQuem faz a chamada pode ler localmente o conteúdo JSONL UTF-8 efetivo para requests[]. Não é utilizada qualquer finalidade de carregamento, input_file_id ou referência a ficheiro. Se o material do cliente estiver em falta ou vazio, a preparação é interrompida antes do POST.
Parâmetroserialization_orderContratoendpoint, model, provider (se fornecido), completion_window (se fornecido), requests em último lugar
Parâmetrooptional_controlsContratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parâmetroschema_scopeContratoCorpos de pedidos de texto de Chat Completions na estrutura de lote em linha documentada.

Ciclo de vida: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id efetivo da resposta original de criação; mesmo utilizador/chave/grupo

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido
Não especificado Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Não especificado Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)
Preços da cache explícita
Não ativado Quando é pedida cache explícita

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.0012 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000Custo
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.0012 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00002 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 2 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de272 000Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0004 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.0018 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.00004 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Processamento em lote

curl · dados de teste preservadosPython HTTP · JSONL real do clientePython · guarde cada resultado concluído
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-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-5.6-luna-pro:batch', 'openai/gpt-5.6-luna-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-5.6-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.

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · Processamento em lote

JSON em linha de results[].response.body

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Verificar o estado da tarefa
curl · estado da operação original
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
Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve o JSON completo do estado original, todos os resultados/custom_id e o corpo completo da resposta ou do erro. Guarde os results[] concluídos em formato JSONL, sem filtrar.

Se for necessário verificar a resposta original

Preserve o ID original da operação. A resposta 503 result_pending_check inclui X-Should-Retry:false; nunca volte a enviar um lote original de estado desconhecido.

Campos da resposta
CampoTipo
Camporesults[].custom_idTipostring
Camporesults[].response.body.choices[].message.contentTipostring|null
Camporesults[].errorTipoobject|null
CampousageTipoobject|null
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
CampoendpointTipostring
CampostatusTipostring
Camporequest_countsTipoobject
Camporesults[].idTipostring
Camporesults[].response.status_codeTipointeger
Camporesults[].response.request_idTipostring
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoEstrutura em linha documentada inválida, chaves duplicadas, identidade do item inválida ou conflito com as capacidades configuradas do modelo.Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de qualquer novo envio.
Resposta401 · authentication_errorCondiçãoChave de API inválida.Passo seguinteUse a chave Ailoot autorizada.
Resposta403 · permission_errorCondiçãoGrupo de processamento em lote indisponível.Passo seguinteVerifique os direitos de acesso da chave/do grupo.
Resposta422 · invalid_request_errorCondiçãoO processamento em lote usa faturação por débito do saldo; a criação com subscrição é rejeitada.Passo seguinteUse o grupo autorizado com faturação por débito do saldo.
Resposta422 · price_unavailableCondiçãoNão é possível calcular uma estimativa de preço para os dados de entrada do lote.Passo seguinteConserve a resposta; use os dados de entrada documentados para a família.
Resposta402 · billing_errorCondiçãoReserva para processamento em lote indisponível.Passo seguinteResolva a questão da admissão antes de um novo pedido.
Resposta503 · price_unavailableCondiçãoPreço do método de processamento em lote/tarifas nativas indisponíveis.Passo seguinteConserve a resposta; não substitua os preços.
Resposta503 · api_errorCondiçãoA rota exata do fornecedor está indisponível.Passo seguinteConserve a resposta para corrigir a rota.
Resposta503 · result_pending_checkCondiçãoO resultado original requer verificação; X-Should-Retry:false.Passo seguinteGuarde o operation_id/id original e consulte o respetivo estado; nunca repita o POST original.
Resposta404 · not_foundCondiçãoA operação de consulta do estado do lote não existe ou pertence a outra identidade.Passo seguinteUse o id original exato e o mesmo utilizador/chave/grupo.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-luna-pro:batch

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

openai/gpt-5.6-luna-pro:batch

FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch)
Que entradas e resultados estão disponíveis?

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

Que campos utiliza o pedido?

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

Que limites se aplicam?

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

Mais detalhes

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