OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

GPT-6 Luna Pro (batch) は OpenAI のテキストモデルで、api14 上では openai/gpt-6-luna-pro:batch として識別されます。これは GPT-6 Luna と同じ基盤モデルであり、複雑なタスクでより高品質な応答を得るために reasoning.mode を pro に設定して提供されます。batch バリアントは、この高品質な pro モードが許容されるワークロードを対象としており、プロバイダーによって 2026 年 9 月 22 日にリリースされました。

このモデルはテキスト、画像、ファイルの入力を受け付け、テキスト出力を生成します。コンテキストウィンドウは 1,050,000 トークンで、最大出力は 128,000 トークンです。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、tools、tool_choice、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning、verbosity が含まれます。reasoning がパラメータとして公開されているため、モデルが適用する内部推論の労力を制御でき、include_reasoning により推論内容を最終回答と一緒に返すかどうかを決められます。

これらの機能は、かなり特定のユースケース群を示しています。大きなコンテキストウィンドウは、契約書、研究論文、コードベース、複数ファイルのレポートなど、より小さなウィンドウには収まらない資料を横断してモデルが推論する必要がある長い文書に適しています。画像とファイルの入力により、スキャンしたページ、図表、添付ファイルと文章による指示が混在するタスクにも使用できます。構造化出力、response_format、ツール呼び出しは、抽出パイプライン、分類、フォーム入力、外部関数を呼び出す必要があるエージェント形式のワークフローに適しています。推論の制御は、素早い回答ではなく慎重な多段階の分析が必要なタスクで役立ちます。

このモデルは、モデル ID openai/gpt-6-luna-pro:batch を使用して api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。インターフェースは OpenAI の chat completions の形式に従っているため、その ID を model フィールドに指定して chat completions エンドポイントにリクエストを送信し、サポートされている任意のパラメータを同じリクエストボディで渡すことができます。tools と tool_choice は関数呼び出しを処理し、response_format と structured_outputs は応答の形式を制約し、seed は再現可能なサンプリングを支援し、max_tokens は生成される出力を制限します。reasoning、reasoning_effort、include_reasoning、verbosity により、モデルがどのように推論するか、どれだけ発言するかを制御できます。

実用上の考慮点として、pro モードは標準モードよりもはるかに多くのコストを消費するため、batch バリアントは追加の推論品質が重要となるタスクに取っておくのが最適です。より単純な作業や大量処理には、非 pro の GPT-6 Luna の方が適している場合があります。また、出力はテキストのみであるため、生成画像や音声が必要な場合、このモデルは適切な選択ではありません。