OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

GPT-6 Luna Pro (batch) is een tekstmodel van OpenAI, geïdentificeerd op api14 als openai/gpt-6-luna-pro:batch. Het is hetzelfde onderliggende model als GPT-6 Luna, geleverd met reasoning.mode ingesteld op pro voor antwoorden van hogere kwaliteit bij complexe taken. De batch-variant is bedoeld voor workloads waarbij die pro-modus van hogere kwaliteit acceptabel is, en het werd door de provider uitgebracht op 22 september 2026.

Het model accepteert tekst-, afbeeldings- en bestandsinvoer, en het produceert tekstuitvoer. Het contextvenster is 1.050.000 tokens, en de maximale uitvoer is 128.000 tokens. Ondersteunde aanvraagparameters zijn onder andere max_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning en verbosity. Omdat reasoning als parameter wordt blootgesteld, kun je bepalen hoeveel interne redeneerinspanning het model toepast, en met include_reasoning kun je beslissen of redeneerinhoud samen met het uiteindelijke antwoord wordt teruggegeven.

Die mogelijkheden wijzen op een tamelijk specifieke set use cases. Het grote contextvenster is geschikt voor lange documenten, zoals contracten, onderzoeksartikelen, codebases of rapporten met meerdere bestanden, waarbij het model moet redeneren over materiaal dat niet in een kleiner venster zou passen. Afbeeldings- en bestandsinvoer maken het bruikbaar voor taken die gescande pagina's, diagrammen of bijlagen combineren met geschreven instructies. Gestructureerde uitvoer, response_format en tool calling maken het een redelijke keuze voor extractiepijplijnen, classificatie, het invullen van formulieren en agent-achtige workflows die externe functies moeten aanroepen. De redeneerbesturingselementen zijn nuttig wanneer een taak zorgvuldige analyse in meerdere stappen vereist in plaats van een snel antwoord.

Je roept het model aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id openai/gpt-6-luna-pro:batch. Omdat de interface de vorm van OpenAI chat completions volgt, stuur je een aanvraag naar het chat completions-endpoint met dat id in het model-veld, en je kunt alle ondersteunde parameters in dezelfde aanvraagbody meegeven. Tools en tool_choice regelen functieaanroepen, response_format en structured_outputs beperken de vorm van het antwoord, seed ondersteunt reproduceerbare sampling, en max_tokens begrenst de gegenereerde uitvoer. reasoning, reasoning_effort, include_reasoning en verbosity geven je controle over hoe het model redeneert en hoeveel het zegt.

Een praktische overweging is dat de pro-modus veel meer verbruikt dan de standaardmodus, dus de batch-variant kun je het beste reserveren voor taken waarbij de extra redeneerkwaliteit belangrijk is. Voor eenvoudiger werk of werk met een hoog volume is de niet-pro GPT-6 Luna mogelijk beter geschikt. Merk ook op dat de uitvoer alleen tekst is, dus als je gegenereerde afbeeldingen of audio nodig hebt, is dit model niet de juiste keuze.