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OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)

openai/gpt-5.6-luna:batch

टेक्स्टइनपुट: file · image · textToolsReasoning1.1M9 जुल॰ 2026 को जोड़ा गया

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OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 78% कम है।
10,50,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00140 है।

OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) के बारे में

GPT-5.6 Luna (batch) OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो GPT-5.6 श्रृंखला का हिस्सा है। OpenAI इसे उस श्रृंखला में एक तेज़, लागत-कुशल प्रविष्टि के रूप में वर्णित करता है, जो उच्च-मात्रा और विलंब-संवेदनशील कार्यों के लिए लक्षित है। batch वेरिएंट को api14 के माध्यम से मॉडल आईडी openai/gpt-5.6-luna:batch के अंतर्गत परोसा जाता है, इसलिए आप अपने मौजूदा OpenAI-संगत क्लाइंट कोड को बदले बिना अनुरोधों को इस पर रूट कर सकते हैं।

मॉडल टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है, और यह केवल टेक्स्ट लौटाता है। इसका मतलब है कि आप लिखित निर्देशों को इमेज या अपलोड किए गए दस्तावेज़ों के साथ मिलाकर प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं, लेकिन आपको ऑडियो या अन्य आउटपुट प्रकारों की अपेक्षा नहीं करनी चाहिए। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,050,000 टोकन है, जो लंबे दस्तावेज़ों, विस्तारित वार्तालाप इतिहास या बड़े कोड और डेटा अंशों को एक ही अनुरोध में रखने के लिए पर्याप्त बड़ी है। अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है, और ज्ञान कटऑफ 2026-02-16 है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में max_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tool_choice, tools, verbosity, और रीज़निंग नियंत्रण reasoning, reasoning_effort तथा include_reasoning शामिल हैं।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर संकेत करती हैं। चूँकि इनपुट में टेक्स्ट के साथ इमेज और फ़ाइलें शामिल हो सकती हैं, मॉडल दस्तावेज़ प्रश्न उत्तर, स्कैन किए गए या अपलोड किए गए सामग्री से निष्कर्षण, और लंबी रिपोर्टों या ट्रांसक्रिप्टों के सारांश के लिए उपयुक्त है। संरचित आउटपुट और response_format इसे वर्गीकरण, टैगिंग और अन्य कार्यों के लिए उपयोगी बनाते हैं जहाँ आपको मुक्त गद्य के बजाय मशीन-पठनीय परिणाम चाहिए। टूल और फ़ंक्शन कॉलिंग समर्थन हल्के एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त है, जहाँ मॉडल तय करता है कि कौन सा टूल invoke करना है और फिर परिणाम से आगे बढ़ता है। बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो तब मदद करती है जब अन्यथा आपको लंबे दस्तावेज़ को chunk करना पड़ता या एक लंबी चलती हुई बातचीत बनाए रखनी पड़ती। batch पदनाम उन वर्कलोड्स की ओर संकेत करता है जहाँ आप बड़ी मात्रा में अनुरोधों पर दक्षता के बदले असिंक्रोनस टर्नअराउंड सहन कर सकते हैं।

इसे api14 के माध्यम से कॉल करने के लिए, OpenAI-संगत chat completions endpoint का उपयोग करें और model फ़ील्ड को openai/gpt-5.6-luna:batch पर सेट करें। अनुरोध अन्य OpenAI-संगत कॉलों के समान आकार का पालन करते हैं: एक messages array, साथ ही कोई भी समर्थित पैरामीटर जैसे max_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tools, tool_choice, verbosity, reasoning, reasoning_effort और include_reasoning। यदि आपका एप्लिकेशन पहले से किसी OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरी को लक्षित करता है, तो आपको आमतौर पर केवल base URL को api14 में बदलना और इस मॉडल आईडी को swap in करना होता है। मॉडल की लाइव मूल्य निर्धारण यहाँ के बजाय इस पृष्ठ पर मूल्य तालिका में दिखाई गई है।

विचार करने वाली एक बात batch पहलू है। यदि आपका एप्लिकेशन प्रति अनुरोध तत्काल, सिंक्रोनस प्रतिक्रियाओं पर निर्भर करता है, तो उसी मॉडल का non-batch वेरिएंट बेहतर फिट हो सकता है, क्योंकि batch सर्विंग आमतौर पर उन जॉब्स की ओर उन्मुख होती है जिन्हें सबमिट किया जा सकता है और बाद में एकत्र किया जा सकता है। यदि आपको टेक्स्ट के अलावा किसी अन्य रूप में आउटपुट चाहिए, तो यह मॉडल उस आवश्यकता को पूरा नहीं करेगा। इन सीमाओं के भीतर, GPT-5.6 Luna (batch) उच्च-मात्रा वाले टेक्स्ट कार्य के लिए एक उचित विकल्प है जिसमें इमेज या फ़ाइलें, संरचित आउटपुट, टूल उपयोग और लंबा कॉन्टेक्स्ट भी शामिल हो।

OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "openai/gpt-5.6-luna:batch" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "openai/gpt-5.6-luna:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetoolsverbosity

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,50,000
अधिकतम आउटपुट: 1,28,000
इनपुट: file, image, text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2026-02-16

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) API की कीमत कितनी है?: OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) की कीमत इनपुट $0.35 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) की context window कितनी है?: OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) हर request में 10,50,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,28,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) क्या कर सकता है?: OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) file, image, text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openai/gpt-5.6-luna:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch), DeepSeek: DeepSeek V3.2, Tencent: Hunyuan A13B Instruct। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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