OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch)

GPT-5.6 Luna Pro (बैच) OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे api14 पर openai/gpt-5.6-luna-pro:batch के रूप में पहचाना जाता है। यह GPT-5.6 Luna के समान ही अंतर्निहित मॉडल है, लेकिन इसे reasoning.mode को pro पर सेट करके परोसा जाता है, जिसका उद्देश्य जटिल कार्यों में उच्च गुणवत्ता वाली प्रतिक्रियाएँ देना है। बैच वेरिएंट वह संस्करण है जिसे आप इस एंडपॉइंट के माध्यम से कॉल करते हैं। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2026-07-09 है, और मॉडल का नॉलेज कटऑफ 2026-02-16 है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और यह केवल टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,050,000 टोकन है, जो बहुत लंबे दस्तावेज़ों, कोडबेस या मल्टी-फ़ाइल इनपुट को एक ही अनुरोध में रखने के लिए पर्याप्त बड़ा है। अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है, इसलिए उस कॉन्टेक्स्ट के भीतर लंबी जनरेशन संभव है। चूँकि रीज़निंग pro मोड में चलती है, मॉडल प्रति अनुरोध मानक Luna कॉन्फ़िगरेशन की तुलना में अधिक कंप्यूट खर्च करता है, यही कठिन समस्याओं पर उच्च गुणवत्ता वाले उत्तरों के लिए की जाने वाली अदला-बदली है।

व्यावहारिक उपयोग इसी से निकलते हैं। लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले काम जैसे बड़े दस्तावेज़ों की समीक्षा, पूरे रिपॉज़िटरी का विश्लेषण, या एक साथ कई फ़ाइलों का सारांश बनाना और क्रॉस-रेफ़रेंस करना, 1,050,000 टोकन विंडो में फ़िट बैठते हैं। इमेज और फ़ाइल इनपुट इसे ऐसे कार्यों के लिए उपयुक्त बनाते हैं जिनमें स्क्रीनशॉट, डायग्राम या अटैचमेंट लिखित निर्देशों के साथ मिलाए जाते हैं। reasoning और tool पैरामीटर एजेंट-शैली वर्कफ़्लो का समर्थन करते हैं जहाँ मॉडल टूल कॉल करता है, और structured_outputs तथा response_format आपको उत्तरों को एक स्कीमा तक सीमित करने देते हैं ताकि आगे की पार्सिंग हो सके। seed पैरामीटर तब उपयोगी होता है जब आप दोहराए जा सकने वाले सैंपलिंग चाहते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी openai/gpt-5.6-luna-pro:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools और verbosity। ये आउटपुट लंबाई, रीज़निंग नियंत्रण और दृश्यता, प्रतिक्रिया फ़ॉर्मेटिंग, निर्धारकता, और टूल उपयोग को कवर करते हैं, इसलिए अधिकांश मानक चैट कम्पलीशन और एजेंट पैटर्न को समर्थित सेट से बाहर निकले बिना व्यक्त किया जा सकता है।

एक बात ध्यान में रखनी है कि pro मोड मानक Luna कॉन्फ़िगरेशन की तुलना में बहुत अधिक कंप्यूट खर्च करता है, इसलिए सरल या उच्च-मात्रा वाले कार्यों के लिए गैर-pro GPT-5.6 Luna बेहतर फ़िट हो सकता है। बैच वेरिएंट भी एक अलग मॉडल आईडी है, इसलिए अनुरोधों को विशेष रूप से openai/gpt-5.6-luna-pro:batch को लक्षित करना चाहिए। आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए जिन कार्यों में जनरेट किया गया इमेज या ऑडियो चाहिए, उनके लिए एक अलग मॉडल की आवश्यकता होगी।