curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gpt-6-luna",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, agentes de programación y trabajo con documentos. Precio por 1M de tokens: la entrada, la entrada en caché y la salida se cobran por separado. GPTProto está 20% por debajo de las tarifas oficiales.
| Escenario | Lista de OpenAI | OpenRouter | GPTProto | Ahorras / mes |
|---|---|---|---|---|
| Personal10 M de tokens / mes (4.8 M en caché) | $1.37 | $1.44 | $1.09 | −$0.27≈ $3.28 / año |
| Equipo100 M de tokens / mes (48 M en caché) | $13.68 | $14.43 | $10.94 | −$2.74≈ $32.83 / año |
| Empresa500 M de tokens / mes (240 M en caché) | $68.40 | $72.16 | $54.72 | −$13.68≈ $164.16 / año |
OpenAI · 1.05M context · $0.08/M input · $0.4/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Crea flujos de trabajo de aplicaciones repetibles con Luna, desde etiquetar mensajes de soporte hasta extraer detalles de productos y gestionar pequeños pasos de agentes. Prueba la precisión con entradas reales y luego compara la latencia, los reintentos y el costo total antes de mover una carga de trabajo de gran volumen a este nivel.
Diseñado para tareas repetitivas
Usa Luna para trabajo enfocado que se ejecuta muchas veces: clasifica solicitudes, extrae campos, resume material seleccionado o redacta respuestas breves. Mide la precisión con tus propios ejemplos antes de aumentar el volumen.
Contexto de 1.05M tokens
El modelo acepta hasta 1,050,000 tokens de contexto y admite hasta 128,000 tokens de salida. Recupera solo el material útil para cada solicitud; una ventana grande es un límite de capacidad, no una longitud recomendada del prompt.
Razonamiento ajustable
Elige none, low, medium (predeterminado), high, xhigh o max en el servicio upstream. Comienza con un conjunto pequeño de tareas y compara los resultados completados, la latencia y el uso de tokens en diferentes niveles de esfuerzo.
Resultados de texto estructurado
OpenAI documenta salidas estructuradas, streaming y llamada a funciones para Luna. Usa estas capacidades para flujos de trabajo de extracción o aplicaciones donde la ruta de GPTProto lo admita; valida la respuesta antes de escribir en tu base de datos.
GPT-6 Luna es el modelo de OpenAI centrado en la eficiencia para trabajo repetitivo y de gran volumen. Su ID de modelo de API publicado es gpt-6-luna. El modelo acepta texto e imágenes como entrada y produce texto; es un modelo alojado, no una descarga de código abierto. OpenAI incluye streaming, salidas estructuradas y llamadas a funciones entre sus capacidades upstream.
Luna es un primer candidato para solicitudes acotadas: etiquetas de tickets, respuestas basadas en texto recuperado o atributos de producto. Para planes ambiguos, ediciones entre archivos o ejecuciones de agente más largas, prueba también GPT-6 Sol. Selecciona según el costo por tarea completada, no solo por la tarifa de tokens.
| Especificación publicada | GPT-6 Luna |
|---|---|
| ID de modelo de OpenAI | gpt-6-luna |
| Ventana de contexto | 1,050,000 tokens |
| Salida máxima | 128,000 tokens |
| Entrada / salida | Texto e imagen / texto |
| Esfuerzo de razonamiento | none, low, medium (predeterminado), high, xhigh, max |
| Salidas estructuradas / streaming | Compatible upstream |
| Ajuste fino | No soportado |
La ventana de contexto larga no garantiza el éxito en una tarea de horizonte prolongado. Divide el trabajo en etapas verificables, guarda el estado fuera del prompt y cuenta los reintentos al comparar costos.
Chat y clasificación de gran volumen. Dirige mensajes de alcance limitado a Luna. Proporciona definiciones de categorías o un breve extracto de conocimiento, y luego prueba la precisión y el tiempo de respuesta con entradas reales.
Extracción estructurada. Extrae campos de descripciones de productos o mensajes de clientes. Solicita un esquema, valida los campos en tu aplicación y revisa los casos inciertos.
Programación acotada y pasos de agente. Explica una función, redacta una prueba específica o resume el resultado de una herramienta. Tu aplicación ejecuta herramientas y pruebas; escala los cambios difíciles o los fallos repetidos a Sol.
La tabla muestra las tarifas estándar upstream de OpenAI para texto de contexto corto, no los precios de GPTProto. Consulta el panel de precios en vivo de esta página para conocer la tarifa que factura GPTProto. Los tres modelos publican una ventana de contexto de 1,050,000 tokens y una salida máxima de 128,000 tokens.
| Modelo | Entrada / salida de OpenAI por 1M tokens | Buena primera prueba |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | $0.20 / $1.20 | Línea base de la carga de trabajo existente; consérvala hasta que pasen las pruebas de migración. |
| GPT-6 Luna | $0.10 / $0.50 | Tareas repetibles en las que importan el costo y el tiempo de respuesta. |
| GPT-6 Sol | $2.00 / $10.00 | Tareas que requieren un razonamiento más sólido o bucles de agente más largos. |
Las tarifas de lista de GPT-6 Luna de OpenAI son un 50% más bajas para la entrada y aproximadamente un 58% más bajas para la salida que las tarifas actuales de GPT-5.6 Luna. Esto compara precios de tokens, no la calidad. Por encima de 272,000 tokens de entrada, se aplican tarifas upstream más altas de contexto largo a toda la solicitud; consulta las reglas de facturación de GPTProto para trabajos grandes.
Ejecuta una muestra representativa de tareas en GPT-5.6 Luna, GPT-6 Luna y Sol. Compara respuestas aceptadas, reintentos, latencia y costo total. Establece una regla de escalamiento. Para llamadas a herramientas con razonamiento habilitado, revisa el endpoint: OpenAI recomienda Responses, mientras que Chat Completions permite llamadas a funciones solo con reasoning_effort: "none". Verifica la ruta de GPTProto en la Guía de inicio rápido.
Precio, velocidad y encaje, junto a los modelos con los que la gente lo compara.
Guías, comparaciones y novedades relacionadas con este modelo.
Todos los artículos
Compare los seis mejores proveedores de API de LLM en 2026 según acceso a modelos, estructura de precios, velocidad, compatibilidad, gobernanza y experiencia para desarrolladores.
¿Qué es GPT-6 Sol? Consulta su estado de lanzamiento, características reportadas, precios, pruebas de programación y cómo se compara con GPT-6 Astra y GPT-5.6 Sol.
Compara 6 API de LLM asequibles para agentes de IA según precios, llamadas a herramientas, velocidad, contexto y coste por tarea exitosa para elegir el modelo adecuado en 2026.
Qwen3.8-Flash-Next vs GLM-5.3 Flash comparados para programación, agentes, trabajo de frontend, velocidad, precios, contexto, licencias y uso en producción.
