OpenAI: GPT-6 Luna Pro

GPT-6 Luna Pro es un modelo de texto de OpenAI, publicado por el proveedor el 22 de septiembre de 2026. Es el mismo modelo subyacente que GPT-6 Luna, servido con reasoning.mode establecido en pro, lo que pretende producir respuestas de mayor calidad en tareas complejas. Si ya conoces la familia Luna, la variante Pro es la configuración a la que recurrir cuando la calidad de la respuesta importa más que la cantidad de trabajo de razonamiento que realiza el modelo.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y devuelve únicamente texto. Su ventana de contexto es de 1.050.000 tokens, y la salida máxima es de 128.000 tokens. Esa combinación de una ventana de entrada muy grande y un techo de salida amplio significa que puedes proporcionar documentos largos, entradas de imagen y archivos adjuntos en una sola solicitud y aún dejar espacio para una respuesta generada sustancial. Los parámetros de solicitud admitidos incluyen max_tokens y max_completion_tokens para la longitud de salida, response_format y structured_outputs para restringir la forma de la respuesta, tools y tool_choice para el llamamiento a funciones, seed para la reproducibilidad, y verbosity para controlar cuánto dice el modelo. El comportamiento de razonamiento se expone a través de los parámetros reasoning, reasoning_effort e include_reasoning.

Los casos de uso prácticos se derivan directamente de esas capacidades. El trabajo de contexto largo, como revisar bases de código grandes, contratos o dosieres de investigación, encaja en la ventana de 1.050.000 tokens, y las entradas de archivos e imágenes te permiten mezclar documentos fuente con diagramas o capturas de pantalla en la misma solicitud. Las salidas estructuradas y response_format son adecuadas para canalizaciones que necesitan resultados legibles por máquina en lugar de prosa, mientras que tools y tool_choice admiten agentes que llaman a funciones o servicios externos. Dado que el modo Pro está orientado a tareas complejas, es un valor predeterminado razonable para análisis de varios pasos, redacción cuidadosa y problemas en los que una respuesta más débil costaría más de arreglar que de generar.

Llamas al modelo a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo openai/gpt-6-luna-pro. Apunta tu cliente de OpenAI existente a la URL base de api14 y pasa ese id en el campo model; las formas de solicitud y respuesta coinciden con lo que ya usas. Los parámetros enumerados anteriormente son los que admite el modelo, por lo que puedes establecer max_completion_tokens, response_format, tools, tool_choice, seed, verbosity y los campos relacionados con el razonamiento de la misma manera que lo harías con otros endpoints compatibles con OpenAI.

Una cosa a tener en cuenta es que el modo pro consume mucho más esfuerzo de razonamiento que la configuración estándar de Luna, por lo que no es la opción más barata ni la más rápida para trabajo simple o de gran volumen. Para la generación de texto sencilla, la clasificación o los resúmenes cortos, es probable que GPT-6 Luna sin pro sea la opción más adecuada. Reserva GPT-6 Luna Pro para solicitudes en las que el razonamiento adicional se traduzca en una respuesta materialmente mejor.