OpenAI: GPT-6 Luna (batch)

O GPT-6 Luna é um modelo de texto da OpenAI, parte da série GPT-6. Dentro dessa série, fica abaixo do GPT-6 Sol, posicionado como a opção rápida e com melhor custo-benefício. Destina-se a trabalhos de alto volume e sensíveis à latência, por isso vale a pena considerá-lo quando precisa de muitas solicitações tratadas rapidamente em vez do raciocínio mais forte disponível na mesma família.

No lado da entrada, o GPT-6 Luna aceita texto, imagens e arquivos, e retorna apenas texto. A janela de contexto é de 1.050.000 tokens, suficientemente grande para conter documentos muito longos ou históricos de conversa extensos numa única solicitação. A saída máxima é de 128.000 tokens, pelo que gerações longas são possíveis a par desse grande orçamento de entrada. Suporta uma série de parâmetros de solicitação, incluindo controlos de raciocínio, saídas estruturadas e uso de ferramentas, o que significa que o modelo pode fazer mais do que uma simples conclusão de chat.

A combinação de uma janela de contexto muito grande com entradas de imagens e arquivos torna o modelo adequado para tarefas em que o material de origem é grande ou misto. Pode usá-lo para resumir ou consultar relatórios e contratos extensos, executar classificação ou extração sobre grandes lotes de documentos, ou construir experiências de chat que precisem de recordar um histórico longo. Como a entrada de imagens é suportada, também pode tratar solicitações que combinam capturas de ecrã ou páginas digitalizadas com instruções de texto. A disponibilidade de ferramentas e saídas estruturadas aponta para fluxos de trabalho agênticos leves, em que o modelo chama funções ou devolve dados num esquema fixo.

Chama o modelo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo openai/gpt-6-luna:batch. Como a interface segue o formato OpenAI, os clientes e SDKs existentes geralmente funcionam com uma alteração do URL base e do id de modelo. Os parâmetros suportados são include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. Estes cobrem o comprimento da saída, o determinismo via seed, respostas em JSON ou restringidas por esquema, a profundidade do raciocínio e a seleção de ferramentas.

Quanto aos limites, os factos aqui não listam limites de taxa, quotas ou data de corte de conhecimento, por isso consulte a documentação em tempo real para esses dados. O fornecedor observa que o GPT-6 Luna está posicionado abaixo do GPT-6 Sol, por isso, se uma tarefa exigir o raciocínio mais forte da série, um modelo irmão maior pode encaixar melhor. Para trabalhos de alto volume e sensíveis à latência, classificação e fluxos agênticos leves, o Luna é a escolha pretendida.