mô hình

OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

GPT-6 Luna ở chế độ suy luận Pro dành cho nhiệm vụ có trọng tâm cần phân tích bổ sung trước câu trả lời cuối cùng. Mô hình nền nhận văn bản, hình ảnh, phù hợp với xử lý tài liệu theo quy tắc, câu hỏi trực quan và kết quả viết ngắn gọn.

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

GPT-6 Luna Pro là GPT-6 Luna của OpenAI ở chế độ suy luận Pro. Luna được thiết kế cho nhiệm vụ có trọng tâm và khối lượng công việc lớn; đầu vào là văn bản, hình ảnh, còn đầu ra là văn bản. Pro tăng lượng xử lý của mô hình khi xây dựng câu trả lời cuối cùng. Đây là chế độ thực thi áp dụng cho mô hình nền đã chọn, tách biệt với thiết lập mức suy luận kiểm soát lượng phân tích trong chế độ đó.

Một ứng dụng thực tế là xử lý yêu cầu được xác định trong phạm vi hẹp với nhiều quy tắc hoặc ngoại lệ. Cung cấp yêu cầu, các danh mục mà yêu cầu có thể thuộc về và thông tin quyết định hành động tiếp theo. Yêu cầu nêu danh mục, dữ kiện liên quan và câu trả lời đề xuất ngắn. Một nhiệm vụ ví dụ là phân loại yêu cầu về tài liệu, xác định trường còn thiếu và soạn tin nhắn hỏi trường đó. Nhiệm vụ vẫn có trọng tâm ngay cả khi các điều kiện của nó cần được xem xét kỹ.

Với câu hỏi dựa trên hình ảnh, cung cấp ảnh chụp màn hình rõ ràng hoặc tài liệu trực quan khác và chỉ ra chi tiết cần kiểm tra. Bạn có thể yêu cầu giải thích trạng thái giao diện nhìn thấy được cùng chỉ dẫn ngắn cho người đọc. Với tài liệu viết, xác định các trường hoặc phát biểu phải được giữ qua quá trình biến đổi, danh mục cho phép và định dạng câu trả lời mong đợi. Một tập nhỏ các ví dụ tiêu biểu có thể làm rõ ranh giới giữa những danh mục tương tự mà không buộc mô hình phải suy ra quy tắc của bạn.

OpenAI quy định cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 token cho GPT-6 Luna, với đầu vào tối đa 922,000 token và đầu ra tối đa 128,000 token. Mốc kiến thức trong tài liệu là ngày 18 tháng Năm năm 2026. Mô hình nền hỗ trợ các mức suy luận none, low, medium, high, xhigh và max, mặc định là medium. Suy luận cũng chiếm dung lượng token như câu trả lời cuối cùng, nên đề bài và tài liệu được cung cấp cần chừa chỗ cho phân tích và kết quả được yêu cầu.

Nhà sản xuất tài liệu hóa Pro trong Responses API cho yêu cầu khó có thể chấp nhận độ trễ và lượng xử lý bổ sung của mô hình. Công cụ tích hợp và suy luận có gọi hàm của GPT-6 Luna sử dụng Responses; trong giao diện Chat Completions của nhà sản xuất, gọi hàm chỉ được hỗ trợ khi mức suy luận được đặt thành none. Mô hình nền liệt kê truyền phát, Structured Outputs, tìm kiếm web và tệp, gọi hàm và bộ nhớ đệm prompt. Bộ công cụ cũng bao gồm tạo hình ảnh, thông dịch mã, thao tác shell và áp dụng bản vá, kỹ năng, thao tác máy tính, kết nối MCP và tìm kiếm công cụ. Ứng dụng của bạn xác định và thực thi những thao tác mà nó cung cấp.

Sử dụng hợp đồng đầu ra chính xác cho nhiệm vụ cuối cùng: quyết định, các trường làm cơ sở cho quyết định và mọi thông tin còn thiếu. Ví dụ, yêu cầu một danh mục, lời giải thích ngắn liên kết với quy tắc đã cung cấp và câu hỏi tiếp theo cần gửi cho người đọc. Rà soát kết quả theo các quy tắc đó thay vì thêm một cuộc thảo luận không giới hạn. Quy trình này dùng vai trò xử lý nhiệm vụ có trọng tâm của Luna, đồng thời dành lượng xử lý bổ sung của Pro cho yêu cầu có thành phần phụ thuộc hoặc ngoại lệ cần xem xét đầy đủ hơn.

Ailoot Ultra · Xử lý hàng loạt POST /v1/batches openai/gpt-6-luna-pro:batch

openai/gpt-6-luna-pro:batch

OpenAI /openai/gpt-6-luna-pro:batch

Bắt đầu

GPT-6 Luna ở chế độ suy luận Pro dành cho nhiệm vụ có trọng tâm cần phân tích bổ sung trước câu trả lời cuối cùng. Mô hình nền nhận văn bản, hình ảnh, phù hợp với xử lý tài liệu theo quy tắc, câu hỏi trực quan và kết quả viết ngắn gọn.

Đầu vào được chấp nhận
Văn bản
Kết quả
Văn bản

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · Xử lý hàng loạt POST /v1/batches
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Định dạng đầu ra
JSON nội tuyến tại results[].response.body
TrườngLoạiYêu cầuGiá trị & giới hạnMặc định
TrườngendpointLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
/v1/chat/completions
Mặc định—
TrườngmodelLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
openai/gpt-6-luna-pro:batch
Mặc định—
TrườngrequestsLoạibatch_item[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Số mục tối thiểu: 1
Mặc định—
Trườngrequests[].custom_idLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngrequests[].body.messagesLoạimessage[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngcompletion_windowLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
24h
Mặc định—
TrườngproviderLoạiobject|nullYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngrequests[].body.modelLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
openai/gpt-6-luna-pro:batch, openai/gpt-6-luna-pro
Mặc định—
Trườngprovider.onlyLoạistring[]Yêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
openai
Mặc định—
Trườngprovider.allow_fallbacksLoạiboolean|nullYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
false, null
Mặc định—
Tham số phương thức và vòng đời
Tham sốHợp đồng
Tham sốcontent_typeHợp đồngapplication/json
Tham sốrequiredHợp đồngendpoint, model, requests
Tham sốmaterial_typesHợp đồngtext
Tham sốrepresentationHợp đồngrequests[] nội tuyến; mỗi phần tử có custom_id và body
Tham sốrequest_endpoint_profileHợp đồng/v1/chat/completions
Tham sốfile_materialHợp đồngBên gọi có thể đọc dữ liệu JSONL UTF-8 thực tế trên máy cục bộ vào requests[]. Không sử dụng mục đích tải lên, input_file_id hay tham chiếu tệp. Nếu thiếu tài liệu của khách hàng hoặc tài liệu rỗng, dừng khâu chuẩn bị trước POST.
Tham sốserialization_orderHợp đồngendpoint, model, provider (nếu được cung cấp), completion_window (nếu được cung cấp), requests ở cuối
Tham sốoptional_controlsHợp đồngprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Tham sốschema_scopeHợp đồngPhần thân yêu cầu Chat Completions dạng văn bản trong cấu trúc Batch nội tuyến được mô tả trong tài liệu.

Vòng đời: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id thực tế từ phản hồi tạo gốc; cùng người dùng/khóa/nhóm

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa
Giá lưu đệm tường minh
Chưa bật Khi yêu cầu lưu đệm tường minh

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.

Cấu hìnhBiểu mức phíToken ngữ cảnh, lớn hơnToken ngữ cảnh, tối đa và bao gồmPhí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho tokenBiểu mức phíMức phí cơ bảnToken ngữ cảnh, lớn hơn—Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0001 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0005 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00001 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.000125 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token
Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm272.000Phí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0001 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.0005 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00001 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.000125 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token
Cấu hìnhBậc 2 theo độ dài yêu cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn272.000Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.00075 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00002 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0.00025 / 1K token
Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · Xử lý hàng loạt

curl · mẫu kiểm thử đã lưuPython HTTP · JSONL thực tế của khách hàngPython · lưu từng kết quả đã hoàn tất
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-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-6-luna-pro:batch', 'openai/gpt-6-luna-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"openai/gpt-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.

Nhận và lưu kết quả

Ailoot Ultra · Xử lý hàng loạt

JSON nội tuyến tại results[].response.body

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Kiểm tra trạng thái tác vụ
curl · trạng thái thao tác gốc
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
Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ lại toàn bộ JSON trạng thái gốc, mọi kết quả/custom_id và toàn bộ phần thân phản hồi hoặc lỗi. Lưu results[] đã hoàn tất dưới dạng JSONL mà không lọc.

Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ nguyên ID thao tác gốc. Phản hồi 503 result_pending_check có X-Should-Retry:false; tuyệt đối không gửi lại lô gốc có trạng thái chưa xác định.

Trường phản hồi
TrườngLoại
Trườngresults[].custom_idLoạistring
Trườngresults[].response.body.choices[].message.contentLoạistring|null
Trườngresults[].errorLoạiobject|null
TrườngusageLoạiobject|null
TrườngidLoạistring
TrườngmodelLoạistring
TrườngendpointLoạistring
TrườngstatusLoạistring
Trườngrequest_countsLoạiobject
Trườngresults[].idLoạistring
Trườngresults[].response.status_codeLoạiinteger
Trườngresults[].response.request_idLoạistring
Lỗi và bước tiếp theo
Phản hồiĐiều kiệnBước tiếp theo
Phản hồi400 · invalid_request_errorĐiều kiệnCấu trúc nội tuyến không đúng tài liệu, có khóa trùng, định danh phần tử không hợp lệ hoặc xung đột với khả năng đã cấu hình của mô hình.Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi bất kỳ yêu cầu mới nào.
Phản hồi401 · authentication_errorĐiều kiệnKhóa API không hợp lệ.Bước tiếp theoSử dụng khóa Ailoot đã được cấp quyền.
Phản hồi403 · permission_errorĐiều kiệnNhóm xử lý hàng loạt không khả dụng.Bước tiếp theoKiểm tra quyền sử dụng của khóa/nhóm.
Phản hồi422 · invalid_request_errorĐiều kiệnXử lý hàng loạt tính phí từ số dư; yêu cầu tạo qua gói thuê bao bị từ chối.Bước tiếp theoSử dụng nhóm đã được cấp quyền và tính phí từ số dư.
Phản hồi422 · price_unavailableĐiều kiệnKhông thể báo giá cho dữ liệu đầu vào của lô.Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi; sử dụng dữ liệu đầu vào của họ API được mô tả trong tài liệu.
Phản hồi402 · billing_errorĐiều kiệnKhoản dự trữ cho xử lý hàng loạt không khả dụng.Bước tiếp theoKhắc phục vấn đề về điều kiện tiếp nhận trước khi gửi yêu cầu mới.
Phản hồi503 · price_unavailableĐiều kiệnGiá phương thức xử lý hàng loạt/đơn giá gốc không khả dụng.Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi; không thay thế đơn giá.
Phản hồi503 · api_errorĐiều kiệnTuyến cụ thể tới nhà cung cấp không khả dụng.Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi để sửa tuyến.
Phản hồi503 · result_pending_checkĐiều kiệnKết quả gốc cần được kiểm tra; X-Should-Retry:false.Bước tiếp theoGiữ lại operation_id/id gốc và truy xuất trạng thái của thao tác đó; tuyệt đối không lặp lại POST gốc.
Phản hồi404 · not_foundĐiều kiệnKhông tìm thấy thao tác kiểm tra trạng thái lô hoặc thao tác thuộc một danh tính khác.Bước tiếp theoSử dụng đúng id gốc và cùng người dùng/khóa/nhóm.

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra openai/gpt-6-luna-pro:batch

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

openai/gpt-6-luna-pro:batch

FAQ · OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)
Có những đầu vào và kết quả nào?

POST /v1/batches · openai/gpt-6-luna-pro:batch: text → text

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

POST /v1/batches · openai/gpt-6-luna-pro:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Áp dụng những giới hạn nào?

POST /v1/batches · openai/gpt-6-luna-pro:batch: requests.min_items: 1

Xem thêm chi tiết

Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn.

Công ty và danh mục dự án của công ty

Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.

Mua token với giá ưu đãi.

Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token.

Thuê bao
Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn.
Mã giảm đến 50%
Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng.
Chi phí trong lịch sử
Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu.

Chọn gói thuê bao · Xem giá mô hình

Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán.

SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại.

Ứng dụng thương mại
Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ.
Giấy phép bán lại
Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản.
Tài liệu trên website
Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối.

Yêu cầu giấy phép bán lại · Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép