OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)
GPT-5.6 Luna — специализированная модель OpenAI для повторяющихся задач в больших объёмах. Она принимает текст и изображения, возвращает ответы или структурированные записи, поддерживает необязательные рассуждения, инструменты для работы с источниками и контекст в 1 050 000 токенов, отдельный от настройки выполнения Pro.
О модели
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
GPT-5.6 Luna — специализированная модель семейства GPT-5.6 от OpenAI для задач в больших объёмах. По характеру нагрузки разработчик сопоставляет её с младшим классом прежних семейств GPT-5, сохраняя за Luna собственную идентичность модели. Она принимает текст и изображения и создаёт текст: объяснения, переработанные формулировки, результаты классификации и структурированные записи.
Точная повторяющаяся задача
Задайте модели одну определённую операцию и критерии полезного результата. Для извлечения данных назовите поля, единицы измерения и правило обозначения отсутствующих значений. Для классификации опишите значения категорий и укажите, что делать, если ни одна не подходит. Пример инструкции: «Извлеките значения характеристик из этого фрагмента, сохраните их единицы измерения и укажите предложение, подтверждающее каждое поле».
Ответ службы поддержки должен опираться на предоставленные материалы о продукте или правилах и соответствовать языку, который требует пользователь. Для визуального вопроса укажите нужное изображение и видимую деталь. Сделайте результат достаточно кратким для дальнейшего использования, сохранив обязательные значения из источника и необходимые уточнения.
Настройки рассуждения и сохраняемый контекст
Разработчик поддерживает уровни усилия none, low, medium, high, xhigh и max, по умолчанию medium. Режим рассуждения по умолчанию — standard, а Pro является отдельной настройкой выполнения, добавляющей вычислительную обработку. Усилие и режим независимы: поэтому обычная прямая задача и более сложное сравнение могут требовать разной подготовки при использовании одного и того же профиля Luna.
В руководстве по рассуждениям указано, что GPT-5.6 по умолчанию переносит доступные рассуждения из предыдущих ходов; это поведение выбирается поддерживаемой настройкой контекста. Оно влияет на материалы, сохраняемые в многошаговой задаче, и не означает неограниченной памяти. При последующих обращениях ясно обозначайте принятые факты, источники и требуемый результат.
Контекст и знания
OpenAI указывает контекст в 1 050 000 токенов, максимальный ввод 922 000 токенов и максимальный вывод 128 000 токенов. Документированная граница знаний — 16 февраля 2026 года. Рассуждение и итоговый ответ используют общий бюджет вывода, а всем материалам задачи нужно место в контексте. Если эти бюджеты исчерпаны, запрос может завершиться до получения полного видимого ответа.
Структурированные ответы и инструменты
В карточке модели перечислены Structured Outputs, потоковая выдача и вызов функций. Экосистема инструментов разработчика включает поиск в интернете и файлах, генерацию изображений, интерпретатор кода, работу с командной оболочкой и патчами, навыки, работу с компьютером, соединения MCP и поиск инструментов. Даже структурированная запись должна содержать значения, основанные на фактическом вводе; корректный JSON сам по себе не подтверждает достоверность фактов.
Приложение предоставляет функции, выполняет выбранные операции и возвращает наблюдения. Поиск может заполнить отсутствующее поле до того, как Luna составит ответ. Сохраняйте результат вместе с его источником и операцией, отличая предлагаемое действие от фактически выполненной работы. Собственный вывод модели — текст, а созданное инструментом изображение является отдельным результатом.
Полезный результат
Связывайте зависящие от источников утверждения с авторитетными материалами и определяйте, когда операция завершена. Хороший результат — запрошенная запись, объяснение или переработанный фрагмент, в котором сохранены обязательные названия и подтверждения. Специализация Luna, поддерживаемый диапазон усилия и профиль стандартного режима отличаются от Terra, Sol, выполнения Pro и последующих выпусков GPT-6.
Ailoot Ultra · Пакетная обработка POST /v1/batches openai/gpt-5.6-luna:batch
openai/gpt-5.6-luna:batchНачало
GPT-5.6 Luna — специализированная модель OpenAI для повторяющихся задач в больших объёмах. Она принимает текст и изображения, возвращает ответы или структурированные записи, поддерживает необязательные рассуждения, инструменты для работы с источниками и контекст в 1 050 000 токенов, отдельный от настройки выполнения Pro.
- Допустимые входные данные
- Текст
- Результаты
- Текст
Доступно в Ailoot · входные данные и методы
Ailoot Ultra · Пакетная обработка POST /v1/batches
- Входные данные
text- Результат
text- Выходной формат
- Встроенный JSON results[].response.body
| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеendpoint | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения /v1/chat/completions | По умолчанию— |
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения openai/gpt-5.6-luna:batch | По умолчанию— |
Полеrequests | Типbatch_item[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеrequests[].custom_id | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеrequests[].body.messages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеcompletion_window | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения 24h | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеrequests[].body.model | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения openai/gpt-5.6-luna:batch, openai/gpt-5.6-luna | По умолчанию— |
Полеprovider.only | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения openai | По умолчанию— |
Полеprovider.allow_fallbacks | Типboolean|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения false, null | По умолчанию— |
Параметры и жизненный цикл метода
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактendpoint, model, requests |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрrepresentation | КонтрактВстроенный массив requests[]; у каждого элемента есть custom_id и body |
Параметрrequest_endpoint_profile | Контракт/v1/chat/completions |
Параметрfile_material | КонтрактВызывающая сторона может локально прочитать фактический JSONL в UTF-8 и поместить его в requests[]. Назначение загрузки, input_file_id и ссылка на файл не используются. Отсутствующий или пустой материал клиента останавливает подготовку до POST. |
Параметрserialization_order | Контрактendpoint, model, provider (если указан), completion_window (если указан), requests — последним |
Параметрoptional_controls | Контрактprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Параметрschema_scope | КонтрактТела текстовых запросов Chat Completions в документированной встроенной оболочке Batch. |
Жизненный цикл: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · Фактический response.id исходного ответа на создание; тот же пользователь, ключ и группа
Тарифы
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
- Быстрый режим
- Не указано При выборе быстрого режима
- Режим flex
- Не указано При выборе режима flex
- Максимальная интенсивность рассуждений
- Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)
- Цены явного кэширования
- Не включено Когда запрошено явное кэширование
Ставки Ailoot
Цены по конфигурациям
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0012 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительно272 000 | Плата Вход · Входные токены $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0012 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00002 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 2 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше272 000 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0004 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0018 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00004 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
Примеры запросов
Ailoot Ultra · Пакетная обработка
set -eu
: "${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.
Получить и сохранить результаты
Ailoot Ultra · Пакетная обработка
Встроенный JSON results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}
Проверить статус задачи
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
Сохраняйте все готовые результаты
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте полный исходный JSON статуса, каждый результат и custom_id, а также полное тело ответа или ошибки. Сохраняйте завершённые results[] как JSONL без фильтрации.
Если нужно проверить исходный ответ
Сохраните исходный ID операции. Ответ 503 result_pending_check содержит X-Should-Retry:false; никогда не отправляйте повторно исходный пакет с неизвестным результатом.
Поля ответа
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеresults[].custom_id | Типstring |
Полеresults[].response.body.choices[].message.content | Типstring|null |
Полеresults[].error | Типobject|null |
Полеusage | Типobject|null |
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеendpoint | Типstring |
Полеstatus | Типstring |
Полеrequest_counts | Типobject |
Полеresults[].id | Типstring |
Полеresults[].response.status_code | Типinteger |
Полеresults[].response.request_id | Типstring |
Ошибки и дальнейшие шаги
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверный формат документированной встроенной оболочки, повторяющиеся ключи, ошибки идентификации элементов или конфликт настроенных возможностей модели. | Следующий шагИсправьте указанные поля перед любой новой отправкой. |
Ответ401 · authentication_error | УсловиеНедействительный ключ API. | Следующий шагИспользуйте разрешённый ключ Ailoot. |
Ответ403 · permission_error | УсловиеГруппа пакетной обработки недоступна. | Следующий шагПроверьте права доступа ключа и группы. |
Ответ422 · invalid_request_error | УсловиеПакетная обработка оплачивается с баланса; создание по подписке отклоняется. | Следующий шагИспользуйте разрешённую группу с оплатой с баланса. |
Ответ422 · price_unavailable | УсловиеСтоимость входных данных пакета невозможно рассчитать. | Следующий шагСохраните ответ; используйте документированный формат входных данных для этого семейства. |
Ответ402 · billing_error | УсловиеРезерв для пакетной обработки недоступен. | Следующий шагУстраните причину отказа в допуске перед новым запросом. |
Ответ503 · price_unavailable | УсловиеЦена метода пакетной обработки или нативные тарифы недоступны. | Следующий шагСохраните ответ; не подменяйте цены. |
Ответ503 · api_error | УсловиеТочный маршрут поставщика недоступен. | Следующий шагСохраните ответ для исправления маршрута. |
Ответ503 · result_pending_check | УсловиеИсходный результат требует проверки; X-Should-Retry:false. | Следующий шагСохраните исходный operation_id/id и читайте его статус; никогда не повторяйте исходный POST. |
Ответ404 · not_found | УсловиеОперация проверки статуса пакета отсутствует или принадлежит другой учётной записи. | Следующий шагИспользуйте точный исходный id и того же пользователя, ключ и группу. |
Псевдонимы
Псевдонимы моделей
Ailoot Ultra openai/gpt-5.6-luna:batch
Псевдонимы путей метода
Используйте пути методов, указанные выше.
Связанные ID для вызова
FAQ · OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)
- Какие входные данные и результаты доступны?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-luna:batch:text→text- Какие поля использует запрос?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-luna:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Какие ограничения действуют?
POST /v1/batches·openai/gpt-5.6-luna:batch:requests.min_items:1