OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)

GPT-5.6 Luna é o modelo focado da OpenAI para cargas de trabalho repetidas de elevado volume. Aceita texto e imagens e devolve respostas ou registos estruturados, com raciocínio opcional, ferramentas guiadas pelas fontes e um contexto de 1 050 000 tokens separado da sua definição de execução Pro.

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

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 é o modelo focado da OpenAI para cargas de trabalho de elevado volume dentro da família GPT-5.6. O produtor relaciona o tipo de trabalho a que se destina com o nível de modelos mais pequenos usado nas famílias GPT-5 anteriores, mantendo Luna como identidade própria de modelo. Aceita texto e imagens e gera texto, incluindo explicações, reescritas, classificações e registos estruturados.

Uma tarefa repetida precisa

Dê ao modelo uma operação definida e os critérios para um resultado útil. Para extração, indique os campos, as unidades e a convenção para valores em falta. Para classificação, forneça o significado das categorias e identifique o que fazer quando nenhuma se aplica. Um exemplo de instrução é: «Extraia os valores de especificação desta passagem, preserve as unidades e identifique a frase que sustenta cada campo.»

Uma resposta de apoio deve usar o material fornecido sobre o produto ou a política e respeitar a língua exigida pelo utilizador. Para uma pergunta visual, identifique a imagem relevante e o pormenor visível. Mantenha o resultado suficientemente conciso para a sua finalidade posterior sem omitir um valor obrigatório da fonte ou uma ressalva necessária.

Definições de raciocínio e contexto conservado

O produtor suporta os níveis de esforço none, low, medium, high, xhigh e max, com medium como predefinição. O modo de raciocínio normal é o predefinido, enquanto Pro é uma definição de execução separada que acrescenta processamento do modelo. O esforço e o modo são independentes; uma tarefa direta de rotina e uma comparação mais complexa podem, por isso, ter necessidades de preparação diferentes, mantendo o mesmo perfil denominado Luna.

O guia de raciocínio indica que GPT-5.6 reintroduz por predefinição o raciocínio disponível dos turnos anteriores, com uma definição de contexto suportada que seleciona o comportamento. Isto afeta o material conservado ao longo de uma tarefa com vários passos; não é memória ilimitada. Mantenha claros os factos aceites, os rótulos de origem e o resultado obrigatório nas interações seguintes.

Contexto e conhecimentos

A OpenAI indica um contexto de 1 050 000 tokens, uma entrada máxima de 922 000 tokens e uma saída máxima de 128 000 tokens. Os conhecimentos documentados estão atualizados até 16 de fevereiro de 2026. O raciocínio e a resposta final partilham o orçamento de geração e todo o material da tarefa precisa de espaço no contexto. Um pedido pode terminar antes de uma resposta visível completa se esses orçamentos se esgotarem.

Respostas estruturadas e ferramentas

A ficha do modelo indica Structured Outputs, transmissão progressiva e chamadas de funções. O ecossistema de ferramentas do produtor inclui pesquisa na Web e em ficheiros, ferramentas de geração de imagens, um intérprete de código, operações de linha de comandos e de aplicação de correções, competências, utilização do computador, ligações MCP e pesquisa de ferramentas. Um registo estruturado continua a precisar de valores assentes na entrada real; a validade de JSON não demonstra, por si só, exatidão factual.

Uma aplicação fornece funções, executa operações selecionadas e devolve observações. Uma pesquisa pode fornecer um campo em falta antes de Luna compor a resposta. Preserve o resultado com a fonte e a operação e distinga uma ação proposta de trabalho realmente executado. A saída do próprio modelo é texto, enquanto uma imagem gerada por uma ferramenta é um resultado separado.

Um resultado útil

Mantenha afirmações dependentes das fontes ligadas a material de fontes com autoridade na matéria e defina quando a operação está concluída. Um bom resultado a entregar é o registo, a explicação ou a passagem revista pedidos, com os nomes obrigatórios e as provas intactos. O papel focado de Luna, o intervalo de esforço suportado e o perfil em modo normal continuam distintos de Terra, Sol, execução Pro e versões GPT-6 posteriores.

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

openai/gpt-5.6-luna:batch

OpenAI /openai/gpt-5.6-luna:batch

Introdução

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

Campo	Tipo	Requisito	Valores e limites	Predefinição
Campo`endpoint`	Tipo`string`	RequisitoObrigatório	Valores e limites /v1/chat/completions	Predefinição—
Campo`model`	Tipo`string`	RequisitoObrigatório	Valores e limites openai/gpt-5.6-luna:batch	Predefinição—
Campo`requests`	Tipo`batch_item[]`	RequisitoObrigatório	Valores e limites Número mínimo de elementos: 1	Predefinição—
Campo`requests[].custom_id`	Tipo`string`	RequisitoObrigatório	Valores e limites	Predefinição—
Campo`requests[].body.messages`	Tipo`message[]`	RequisitoObrigatório	Valores e limites	Predefinição—
Campo`completion_window`	Tipo`string`	RequisitoOpcional	Valores e limites 24h	Predefinição—
Campo`provider`	Tipo`object\|null`	RequisitoOpcional	Valores e limites	Predefinição—
Campo`requests[].body.model`	Tipo`string`	RequisitoOpcional	Valores e limites openai/gpt-5.6-luna:batch, openai/gpt-5.6-luna	Predefinição—
Campo`provider.only`	Tipo`string[]`	RequisitoOpcional	Valores e limites openai	Predefinição—
Campo`provider.allow_fallbacks`	Tipo`boolean\|null`	RequisitoOpcional	Valores e limites false, null	Predefinição—

Parâmetros e ciclo de vida do método

Parâmetro	Contrato
Parâmetro`content_type`	Contratoapplication/json
Parâmetro`required`	Contratoendpoint, model, requests
Parâmetro`material_types`	Contratotext
Parâmetro`representation`	Contratorequests[] em linha; cada item tem custom_id e body
Parâmetro`request_endpoint_profile`	Contrato/v1/chat/completions
Parâmetro`file_material`	ContratoQuem 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.
Parâmetro`serialization_order`	Contratoendpoint, model, provider (se fornecido), completion_window (se fornecido), requests em último lugar
Parâmetro`optional_controls`	Contratoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parâmetro`schema_scope`	ContratoCorpos 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.

Configuração	Tabela de tarifas	Tokens de contexto, mais de	Tokens de contexto, até ao limite inclusive	Custo
ConfiguraçãoTarifas base dos tokens	Tabela de tarifasTarifa base	Tokens de contexto, mais de—	Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior	Custo 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 pedido	Tabela de tarifas—	Tokens de contexto, mais de0	Tokens de contexto, até ao limite inclusive272 000	Custo 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 pedido	Tabela de tarifas—	Tokens de contexto, mais de272 000	Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior	Custo 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: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.

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

Campo	Tipo
Campo`results[].custom_id`	Tipostring
Campo`results[].response.body.choices[].message.content`	Tipostring\|null
Campo`results[].error`	Tipoobject\|null
Campo`usage`	Tipoobject\|null
Campo`id`	Tipostring
Campo`model`	Tipostring
Campo`endpoint`	Tipostring
Campo`status`	Tipostring
Campo`request_counts`	Tipoobject
Campo`results[].id`	Tipostring
Campo`results[].response.status_code`	Tipointeger
Campo`results[].response.request_id`	Tipostring

Erros e passos seguintes

Resposta	Condição	Passo seguinte
Resposta400 · `invalid_request_error`	CondiçãoEstrutura 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_error`	CondiçãoChave de API inválida.	Passo seguinteUse a chave Ailoot autorizada.
Resposta403 · `permission_error`	CondiçãoGrupo de processamento em lote indisponível.	Passo seguinteVerifique os direitos de acesso da chave/do grupo.
Resposta422 · `invalid_request_error`	CondiçãoO 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_unavailable`	CondiçãoNão 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_error`	CondiçãoReserva para processamento em lote indisponível.	Passo seguinteResolva a questão da admissão antes de um novo pedido.
Resposta503 · `price_unavailable`	CondiçãoPreço do método de processamento em lote/tarifas nativas indisponíveis.	Passo seguinteConserve a resposta; não substitua os preços.
Resposta503 · `api_error`	CondiçãoA rota exata do fornecedor está indisponível.	Passo seguinteConserve a resposta para corrigir a rota.
Resposta503 · `result_pending_check`	CondiçãoO 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_found`	CondiçãoA 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:batch

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

openai/gpt-5.6-luna:batch

FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)

Que entradas e resultados estão disponíveis?: POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-luna:batch: text → text
Que campos utiliza o pedido?: POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-luna:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider
Que limites se aplicam?: POST /v1/batches · openai/gpt-5.6-luna:batch: requests.min_items: 1

OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)