OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

GPT-6 Luna Pro (batch) är en textmodell från OpenAI, identifierad på api14 som openai/gpt-6-luna-pro:batch. Det är samma underliggande modell som GPT-6 Luna, serverad med reasoning.mode satt till pro för svar av högre kvalitet på komplexa uppgifter. Batch-varianten är avsedd för arbetsbelastningar där det pro-läget med högre kvalitet är acceptabelt, och den släpptes av leverantören den 22 september 2026.

Modellen tar emot text-, bild- och filindata och producerar textutdata. Dess kontextfönster är 1 050 000 tokens, och maximal utdata är 128 000 tokens. Parametrar som stöds i förfrågningar inkluderar max_tokens, response_format, structured_outputs, seed, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning och verbosity. Eftersom reasoning exponeras som en parameter kan du styra hur mycket internt resonemangsarbete modellen utför, och include_reasoning låter dig bestämma om resonemangsinnehåll returneras tillsammans med det slutliga svaret.

Dessa funktioner pekar mot en ganska specifik uppsättning användningsfall. Det stora kontextfönstret passar långa dokument, såsom avtal, forskningsartiklar, kodbaser eller rapporter med flera filer, där modellen behöver resonera kring material som inte skulle rymmas i ett mindre fönster. Bild- och filindata gör den användbar för uppgifter som blandar skannade sidor, diagram eller bilagor med skriftliga instruktioner. Strukturerade utdata, response_format och tool calling gör den lämplig för extraktionspipelines, klassificering, formulärifyllning och agentliknande arbetsflöden som behöver anropa externa funktioner. Resonemangskontrollerna är användbara när en uppgift kräver noggrann analys i flera steg snarare än ett snabbt svar.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t openai/gpt-6-luna-pro:batch. Eftersom gränssnittet följer OpenAI chat completions-formen skickar du en förfrågan till chat completions-slutpunkten med det id:t i fältet model, och du kan skicka valfri av de parametrar som stöds i samma förfrågningskropp. Tools och tool_choice hanterar funktionsanrop, response_format och structured_outputs begränsar svarets form, seed stöder reproducerbar sampling, och max_tokens begränsar den genererade utdatan. reasoning, reasoning_effort, include_reasoning och verbosity ger dig kontroll över hur modellen resonerar och hur mycket den säger.

En praktisk övervägande är att pro-läget förbrukar mycket mer än standardläget, så batch-varianten är bäst reserverad för uppgifter där den extra resonemangskvaliteten spelar roll. För enklare arbete eller arbete med hög volym kan GPT-6 Luna utan pro vara ett bättre val. Notera också att utdata endast är text, så om du behöver genererade bilder eller ljud är den här modellen inte rätt val.