OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro

GPT-5.6 Luna Pro es un modelo de texto de OpenAI, identificado en api14 como openai/gpt-5.6-luna-pro. Comparte su modelo subyacente con GPT-5.6 Luna, pero se sirve con reasoning.mode establecido en pro, lo que está destinado a producir respuestas de mayor calidad en tareas complejas. La fecha de lanzamiento del proveedor es el 9 de julio de 2026, y el corte de conocimiento es el 16 de febrero de 2026.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y devuelve texto. Su ventana de contexto es de 1.050.000 tokens, con una salida máxima de 128.000 tokens. Los parámetros de solicitud admitidos incluyen include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools y verbosity. Dado que el modo de razonamiento forma parte de cómo se sirve esta variante, los parámetros reasoning y reasoning_effort son relevantes cuando se desea orientar cuánta deliberación aplica el modelo.

Esas capacidades apuntan a trabajos donde la entrada es grande y mixta. Un contrato extenso, un manual técnico o un repositorio de documentación pueden suministrarse junto con imágenes o archivos, y el modelo puede producir una respuesta escrita en una sola pasada en lugar de mediante fragmentación. El llamamiento a herramientas y las salidas estructuradas se adaptan a canalizaciones donde el modelo debe obtener datos o devolver JSON que el código posterior analiza. El parámetro seed ayuda cuando se necesita un muestreo reproducible, y response_format da control sobre la forma del texto devuelto. Los controles de razonamiento son útiles para tareas que recompensan el análisis deliberado, como la planificación de varios pasos, la revisión de código o la conciliación de información conflictiva en un gran conjunto de documentos.

Para llamar al modelo a través de api14, use el endpoint de finalizaciones de chat compatible con OpenAI con el id de modelo openai/gpt-5.6-luna-pro. Las bibliotecas cliente de OpenAI existentes funcionan sin cambios más allá de la URL base y la clave de API. Envíe mensajes con contenido de texto, imagen o archivo según sea necesario, e incluya cualquiera de los parámetros admitidos en el cuerpo de la solicitud. Si solicita salida de razonamiento, el parámetro include_reasoning controla si ese contenido se devuelve. Tenga en cuenta que el modo pro consume mucho más que la variante Luna estándar, por lo que vale la pena reservarlo para solicitudes que realmente necesitan la deliberación adicional. Para tráfico más ligero o de gran volumen, el modelo GPT-5.6 Luna estándar con reasoning.mode dejado en su valor predeterminado es la opción más económica.