OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro

GPT-5.6 Luna Pro è un modello testuale di OpenAI, identificato su api14 come openai/gpt-5.6-luna-pro. Condivide il modello sottostante con GPT-5.6 Luna, ma viene servito con reasoning.mode impostato su pro, il che è pensato per produrre risposte di qualità superiore su attività complesse. La data di rilascio del provider è il 9 luglio 2026, e il knowledge cutoff è il 16 febbraio 2026.

Il modello accetta testo, immagini e file come input, e restituisce testo. La sua finestra di contesto è di 1.050.000 token, con un output massimo di 128.000 token. I parametri di richiesta supportati includono include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. Poiché la modalità di reasoning fa parte di come viene servita questa variante, i parametri reasoning e reasoning_effort sono rilevanti quando vuoi orientare quanta deliberazione applica il modello.

Queste capacità indicano lavori in cui l'input è ampio e misto. Un contratto lungo, un manuale tecnico o un repository di documentazione possono essere forniti insieme a immagini o file, e il modello può produrre una risposta scritta in un'unica passata anziché tramite chunking. Il tool calling e gli structured outputs si adattano a pipeline in cui il modello deve recuperare dati o restituire JSON che il codice a valle analizza. Il parametro seed è utile quando hai bisogno di campionamento riproducibile, e response_format dà controllo sulla forma del testo restituito. I controlli di reasoning sono utili per attività che premiano un'analisi deliberata, come la pianificazione multi-step, la revisione del codice o la riconciliazione di informazioni contrastanti su un ampio insieme di documenti.

Per chiamare il modello tramite api14, usa l'endpoint chat completions compatibile con OpenAI con l'id del modello openai/gpt-5.6-luna-pro. Le librerie client OpenAI esistenti funzionano senza modifiche oltre alla base URL e alla chiave API. Invia messaggi con contenuto testuale, immagine o file secondo necessità, e includi qualsiasi parametro supportato nel corpo della richiesta. Se richiedi l'output di reasoning, il parametro include_reasoning controlla se quel contenuto viene restituito. Nota che la modalità pro consuma molto più della variante Luna standard, quindi vale la pena riservarla a richieste che necessitano davvero della deliberazione extra. Per traffico più leggero o ad alto volume, il modello standard GPT-5.6 Luna con reasoning.mode lasciato al suo valore predefinito è la scelta più economica.