OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

GPT-6 Luna Pro (batch) adalah model teks dari OpenAI, yang diidentifikasi di api14 sebagai openai/gpt-6-luna-pro:batch. Ini adalah model dasar yang sama dengan GPT-6 Luna, yang disajikan dengan reasoning.mode diatur ke pro untuk respons berkualitas lebih tinggi pada tugas kompleks. Varian batch ditujukan untuk beban kerja di mana mode pro berkualitas lebih tinggi tersebut dapat diterima, dan dirilis oleh penyedia pada 22 September 2026.

Model ini menerima input teks, gambar dan file, serta menghasilkan output teks. Jendela konteksnya adalah 1.050.000 token, dan output maksimum adalah 128.000 token. Parameter permintaan yang didukung meliputi max_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning dan verbosity. Karena reasoning diekspos sebagai parameter, Anda dapat mengontrol seberapa besar upaya penalaran internal yang diterapkan model, dan include_reasoning memungkinkan Anda memutuskan apakah konten penalaran dikembalikan bersama jawaban akhir.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian kasus penggunaan yang cukup spesifik. Jendela konteks yang besar cocok untuk dokumen panjang, seperti kontrak, makalah penelitian, basis kode atau laporan multi-file, di mana model perlu bernalar di seluruh materi yang tidak akan muat dalam jendela yang lebih kecil. Input gambar dan file membuatnya dapat digunakan untuk tugas yang mencampur halaman pindaian, diagram atau lampiran dengan instruksi tertulis. Output terstruktur, response_format dan pemanggilan tool membuatnya cukup cocok untuk pipeline ekstraksi, klasifikasi, pengisian formulir dan alur kerja bergaya agen yang perlu memanggil fungsi eksternal. Kontrol penalaran berguna ketika suatu tugas membutuhkan analisis multi-langkah yang cermat daripada jawaban cepat.

Anda memanggil model ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan id model openai/gpt-6-luna-pro:batch. Karena antarmukanya mengikuti bentuk chat completions OpenAI, Anda mengirim permintaan ke endpoint chat completions dengan id tersebut di field model, dan Anda dapat meneruskan parameter apa pun yang didukung dalam body permintaan yang sama. Tools dan tool_choice menangani pemanggilan fungsi, response_format dan structured_outputs membatasi bentuk balasan, seed mendukung pengambilan sampel yang dapat direproduksi, dan max_tokens membatasi output yang dihasilkan. reasoning, reasoning_effort, include_reasoning dan verbosity memberi Anda kendali atas bagaimana model bernalar dan seberapa banyak yang dikatakannya.

Satu pertimbangan praktis adalah mode pro menghabiskan jauh lebih banyak daripada mode standar, jadi varian batch paling baik disediakan untuk tugas di mana kualitas penalaran tambahan itu penting. Untuk pekerjaan yang lebih sederhana atau bervolume tinggi, GPT-6 Luna non-pro mungkin lebih cocok. Perhatikan juga bahwa output hanya berupa teks, jadi jika Anda membutuhkan gambar atau audio yang dihasilkan, model ini bukan pilihan yang tepat.