OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)

GPT-5.6 Luna (batch) は OpenAI のテキストモデルで、GPT-5.6 シリーズの一部です。OpenAI はこれを、同シリーズにおける高速でコスト効率の高いエントリとして位置づけており、大量処理やレイテンシに敏感な作業を対象としています。batch バリアントは api14 を通じてモデル id openai/gpt-5.6-luna:batch で提供されるため、既存の OpenAI 互換クライアントコードを変更せずにリクエストをルーティングできます。

このモデルはテキスト、画像、ファイルの入力を受け付け、返すのはテキストのみです。つまり、文章による指示と画像やアップロードされたドキュメントを混在させたプロンプトを送信できますが、音声やその他の出力タイプは期待すべきではありません。コンテキストウィンドウは 1,050,000 トークンで、長いドキュメント、拡張された会話履歴、あるいはかなりの規模のコードやデータの抜粋を 1 回のリクエストに収めるのに十分な大きさです。最大出力は 128,000 トークンで、知識カットオフは 2026-02-16 です。サポートされるリクエストパラメータには max_tokens、response_format、structured_outputs、seed、tool_choice、tools、verbosity、および推論制御の reasoning、reasoning_effort、include_reasoning が含まれます。

これらの機能はいくつかの実用的なパターンを示しています。入力にテキストと並べて画像やファイルを含められるため、このモデルはドキュメントの質問応答、スキャンまたはアップロードされた資料からの抽出、長いレポートや文字起こしの要約に適しています。構造化出力と response_format により、自由な文章ではなく機械可読な結果が必要な分類、タグ付け、その他のタスクに使用できます。ツールおよび関数呼び出しのサポートは、モデルが呼び出すツールを決定し、その結果から処理を続ける軽量なエージェント的ワークフローに適しています。大きなコンテキストウィンドウは、本来なら長いドキュメントを分割したり、長い進行中の会話を維持したりしなければならない場合に役立ちます。batch という指定は、大量のリクエストで効率を得る代わりに非同期の処理完了を許容できるワークロードを示唆しています。

api14 を通じて呼び出すには、OpenAI 互換の chat completions エンドポイントを使用し、model フィールドを openai/gpt-5.6-luna:batch に設定します。リクエストは他の OpenAI 互換呼び出しと同じ形に従います。つまり messages 配列に加えて、max_tokens、response_format、structured_outputs、seed、tools、tool_choice、verbosity、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning などのサポートされるパラメータを任意で指定します。アプリケーションがすでに OpenAI クライアントライブラリを対象としている場合、通常は base URL を api14 に変更し、このモデル id に差し替えるだけで済みます。このモデルの最新の価格は、ここではなくこのページの価格表に表示されます。

考慮すべき点の 1 つは batch の側面です。アプリケーションがリクエストごとに即時の同期応答に依存している場合、同じモデルの非 batch バリアントのほうが適している可能性があります。batch 提供は一般に、送信して後で結果を収集できるジョブに向いているためです。テキスト以外の形式の出力が必要な場合、このモデルはそのニーズに応えられません。これらの範囲内で、GPT-5.6 Luna (batch) は、画像やファイル、構造化出力、ツール使用、長いコンテキストも伴う大量のテキスト作業に妥当な選択です。