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OpenAI: GPT-6 Luna (batch)

openai/gpt-6-luna:batch

टेक्स्टइनपुट: file · image · textToolsReasoning1.1M22 सित॰ 2026 को जोड़ा गया

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OpenAI: GPT-6 Luna (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 89% 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 $0.000613 है।

OpenAI: GPT-6 Luna (batch) के बारे में

GPT-6 Luna, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो GPT-6 श्रृंखला का हिस्सा है। उस श्रृंखला के भीतर यह GPT-6 Sol के नीचे बैठता है, और तेज़, लागत-कुशल विकल्प के रूप में स्थित है। यह उच्च-मात्रा और विलंब-संवेदनशील काम के लिए लक्षित है, इसलिए जब आपको उसी परिवार से उपलब्ध पूर्ण रूप से सबसे मजबूत तर्क के बजाय कई अनुरोधों को जल्दी संभालने की आवश्यकता हो, तब इस पर विचार करना उचित है।

इनपुट पक्ष पर, GPT-6 Luna टेक्स्ट, छवियाँ और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और यह केवल टेक्स्ट लौटाता है। संदर्भ विंडो 1,050,000 टोकन है, जो एक ही अनुरोध में बहुत लंबे दस्तावेज़ों या विस्तारित बातचीत इतिहास को रखने के लिए पर्याप्त बड़ी है। अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है, इसलिए उस बड़े इनपुट बजट के साथ लंबी जनरेशन संभव है। यह कई अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है, जिनमें reasoning नियंत्रण, structured outputs और tool use शामिल हैं, जिसका अर्थ है कि मॉडल सादे चैट पूर्णता से अधिक कर सकता है।

बहुत बड़ी संदर्भ विंडो और छवि तथा फ़ाइल इनपुट का संयोजन मॉडल को उन कार्यों के लिए उपयुक्त बनाता है जहाँ स्रोत सामग्री बड़ी या मिश्रित हो। आप इसका उपयोग लंबी रिपोर्टों और अनुबंधों को सारांशित करने या क्वेरी करने, दस्तावेज़ों के बड़े बैचों पर वर्गीकरण या निष्कर्षण चलाने, या ऐसे चैट अनुभव बनाने के लिए कर सकते हैं जिन्हें लंबा इतिहास याद रखने की आवश्यकता हो। चूँकि छवि इनपुट समर्थित है, यह उन अनुरोधों को भी संभाल सकता है जो स्क्रीनशॉट या स्कैन किए गए पृष्ठों को टेक्स्ट निर्देशों के साथ जोड़ते हैं। tools और structured outputs की उपलब्धता हल्के एजेंटिक वर्कफ़्लो की ओर संकेत करती है, जहाँ मॉडल फ़ंक्शन कॉल करता है या निश्चित स्कीमा में डेटा लौटाता है।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी openai/gpt-6-luna:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI प्रारूप का पालन करता है, मौजूदा क्लाइंट और SDK आम तौर पर बेस URL और मॉडल आईडी बदलने के साथ काम करते हैं। समर्थित पैरामीटर include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools और verbosity हैं। ये आउटपुट लंबाई, seed के माध्यम से नियतात्मकता, JSON या स्कीमा-प्रतिबंधित प्रतिक्रियाएँ, reasoning गहराई और tool चयन को कवर करते हैं।

सीमाओं की बात करें तो, यहाँ दिए गए तथ्यों में दर सीमाएँ, कोटा या ज्ञान कटऑफ सूचीबद्ध नहीं हैं, इसलिए उनके लिए लाइव दस्तावेज़ देखें। प्रदाता नोट करता है कि GPT-6 Luna को GPT-6 Sol के नीचे स्थित किया गया है, इसलिए यदि किसी कार्य के लिए श्रृंखला में सबसे मजबूत तर्क की मांग हो, तो बड़ा सहोदर मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। उच्च-मात्रा, विलंब-संवेदनशील कार्यों, वर्गीकरण और हल्के एजेंटिक प्रवाह के लिए, Luna इच्छित विकल्प है।

OpenAI: GPT-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-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-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

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

OpenAI: GPT-6 Luna (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

OpenAI: GPT-6 Luna (batch) API की कीमत कितनी है?: OpenAI: GPT-6 Luna (batch) की कीमत इनपुट $0.18 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
OpenAI: GPT-6 Luna (batch) की context window कितनी है?: OpenAI: GPT-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-6 Luna (batch) क्या कर सकता है?: OpenAI: GPT-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-6 Luna (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openai/gpt-6-luna:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
OpenAI: GPT-6 Luna (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Anthropic: Claude Haiku 5.5 (batch), OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch), NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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