OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

GPT-6 Luna Pro (batch) OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे api14 पर openai/gpt-6-luna-pro:batch के रूप में पहचाना जाता है। यह GPT-6 Luna के समान अंतर्निहित मॉडल है, जिसे जटिल कार्यों पर उच्च-गुणवत्ता वाली प्रतिक्रियाओं के लिए reasoning.mode को pro पर सेट करके परोसा जाता है। batch वेरिएंट उन वर्कलोड के लिए है जहाँ उस उच्च-गुणवत्ता वाले pro मोड को स्वीकार्य माना जाता है, और इसे प्रदाता ने 22 सितंबर 2026 को जारी किया था।

मॉडल टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,050,000 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर में max_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning और verbosity शामिल हैं। चूँकि reasoning एक पैरामीटर के रूप में उपलब्ध है, आप नियंत्रित कर सकते हैं कि मॉडल कितना आंतरिक रीज़निंग प्रयास लगाता है, और include_reasoning से आप तय कर सकते हैं कि अंतिम उत्तर के साथ रीज़निंग सामग्री लौटाई जाए या नहीं।

ये क्षमताएँ उपयोग के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबे दस्तावेज़ों के लिए उपयुक्त है, जैसे अनुबंध, शोध पत्र, कोडबेस या बहु-फ़ाइल रिपोर्ट, जहाँ मॉडल को ऐसी सामग्री पर तर्क करना होता है जो छोटी विंडो में नहीं समाएगी। इमेज और फ़ाइल इनपुट इसे ऐसे कार्यों के लिए उपयोगी बनाते हैं जिनमें स्कैन किए गए पृष्ठ, आरेख या अटैचमेंट लिखित निर्देशों के साथ मिलते हैं। Structured outputs, response_format और tool calling इसे एक्सट्रैक्शन पाइपलाइन, वर्गीकरण, फ़ॉर्म भरने और एजेंट-शैली वर्कफ़्लो के लिए उचित बनाते हैं जिन्हें बाहरी फ़ंक्शन कॉल करने की आवश्यकता होती है। रीज़निंग नियंत्रण तब उपयोगी होते हैं जब किसी कार्य को त्वरित उत्तर के बजाय सावधान बहु-चरणीय विश्लेषण की आवश्यकता होती है।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी openai/gpt-6-luna-pro:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, आप उस आईडी को model फ़ील्ड में रखकर chat completions एंडपॉइंट पर रिक्वेस्ट भेजते हैं, और आप उसी रिक्वेस्ट बॉडी में कोई भी समर्थित पैरामीटर पास कर सकते हैं। Tools और tool_choice फ़ंक्शन कॉलिंग संभालते हैं, response_format और structured_outputs उत्तर के स्वरूप को सीमित करते हैं, seed प्रतिलिपि-योग्य सैंपलिंग का समर्थन करता है, और max_tokens जनरेट किए गए आउटपुट को सीमित करता है। reasoning, reasoning_effort, include_reasoning और verbosity आपको नियंत्रण देते हैं कि मॉडल कैसे तर्क करता है और कितना कहता है।

एक व्यावहारिक विचार यह है कि pro मोड मानक मोड की तुलना में कहीं अधिक खर्च करता है, इसलिए batch वेरिएंट को उन कार्यों के लिए सुरक्षित रखना सबसे अच्छा है जहाँ अतिरिक्त रीज़निंग गुणवत्ता मायने रखती है। सरल या उच्च-मात्रा वाले काम के लिए, गैर-pro GPT-6 Luna बेहतर उपयुक्त हो सकता है। यह भी ध्यान दें कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए यदि आपको जनरेट की गई इमेज या ऑडियो चाहिए, तो यह मॉडल सही विकल्प नहीं है।