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 programação e trabalho com documentos. Preço por 1M de tokens — entrada, entrada em cache e saída são cobradas separadamente. GPTProto está 20% abaixo das tarifas oficiais.
| Cenário | Lista de OpenAI | OpenRouter | GPTProto | Economia / mês |
|---|---|---|---|---|
| Pessoal10M tokens / mês (4.8M cache) | $1.37 | $1.44 | $1.09 | −$0.27≈ $3.28 / ano |
| Equipe100M tokens / mês (48M cache) | $13.68 | $14.43 | $10.94 | −$2.74≈ $32.83 / ano |
| Empresarial500M tokens / mês (240M cache) | $68.40 | $72.16 | $54.72 | −$13.68≈ $164.16 / ano |
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
Crie fluxos de trabalho de aplicação repetíveis com a Luna, desde rotular mensagens de suporte até extrair detalhes de produtos e lidar com pequenas etapas de agentes. Teste a precisão em entradas reais e depois compare latência, novas tentativas e custo total antes de migrar uma carga de trabalho de alto volume para este nível.
Criado para Tarefas Repetitivas
Use a Luna para trabalhos focados executados muitas vezes: classifique requisições, extraia campos, resuma material selecionado ou redija respostas curtas. Meça a precisão nos seus próprios exemplos antes de aumentar o volume.
Contexto de 1.05M Tokens
O modelo aceita até 1,050,000 tokens de contexto e suporta até 128,000 tokens de saída. Recupere apenas o material útil para cada requisição; uma janela grande é um limite de capacidade, não um comprimento de prompt recomendado.
Raciocínio Ajustável
Escolha none, low, medium (padrão), high, xhigh ou max upstream. Comece com um pequeno conjunto de tarefas e compare resultados concluídos, latência e uso de tokens em diferentes níveis de esforço.
Resultados de Texto Estruturados
A OpenAI documenta saídas estruturadas, streaming e chamadas de função para a Luna. Use esses recursos para fluxos de trabalho de extração ou de aplicação quando suportados pela rota GPTProto; valide a resposta antes de gravar no seu banco de dados.
GPT-6 Luna é o modelo da OpenAI focado em eficiência para trabalho de alto volume e repetitivo. Seu ID de modelo de API publicado é gpt-6-luna. O modelo aceita texto e imagens como entrada e produz texto; é um modelo hospedado, não um download de código aberto. A OpenAI lista streaming, saídas estruturadas e chamada de funções entre seus recursos upstream.
Luna é uma primeira candidata para solicitações delimitadas: rótulos de tickets, respostas fundamentadas em texto recuperado ou atributos de produto. Para planos ambíguos, edições em vários arquivos ou execuções de agente mais longas, teste também o GPT-6 Sol. Selecione pelo custo da tarefa concluída, não apenas pela taxa de tokens.
| Especificação publicada | GPT-6 Luna |
|---|---|
| ID do modelo da OpenAI | gpt-6-luna |
| Janela de contexto | 1,050,000 tokens |
| Saída máxima | 128,000 tokens |
| Entrada / saída | Texto e imagem / texto |
| Esforço de raciocínio | none, low, medium (padrão), high, xhigh, max |
| Saídas estruturadas / streaming | Suportado upstream |
| Ajuste fino | Não suportado |
A janela de contexto longa não garante sucesso em uma tarefa de longo horizonte. Divida o trabalho em etapas verificáveis, salve o estado fora do prompt e conte as tentativas ao comparar custos.
Chat e classificação de alto volume. Encaminhe mensagens estritamente definidas para o Luna. Forneça definições de categoria ou um pequeno trecho de conhecimento e, em seguida, teste a precisão e o tempo de resposta em entradas reais.
Extração estruturada. Extraia campos de descrições de produtos ou mensagens de clientes. Solicite um esquema, valide os campos em seu aplicativo e revise casos incertos.
Etapas limitadas de codificação e agente. Explique uma função, rascunhe um teste direcionado ou resuma o resultado de uma ferramenta. Seu aplicativo executa ferramentas e testes; encaminhe alterações difíceis ou falhas repetidas para o Sol.
A tabela mostra taxas padrão upstream de texto de contexto curto da OpenAI, não os preços da GPTProto. Consulte o painel de preços ao vivo desta página para saber a tarifa cobrada pela GPTProto. Todos os três modelos publicam uma janela de contexto de 1,050,000 tokens e uma saída máxima de 128,000 tokens.
| Modelo | Entrada / saída OpenAI por 1M tokens | Bom primeiro teste |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | $0.20 / $1.20 | Linha de base da carga de trabalho existente; mantenha-a até que os testes de migração sejam aprovados. |
| GPT-6 Luna | $0.10 / $0.50 | Tarefas repetíveis nas quais custo e tempo de resposta importam. |
| GPT-6 Sol | $2.00 / $10.00 | Tarefas que exigem raciocínio mais forte ou loops de agente mais longos. |
As tarifas de tabela do GPT-6 Luna da OpenAI são 50% menores para entrada e cerca de 58% menores para saída do que as tarifas atuais do GPT-5.6 Luna. Isso compara preços de tokens, não qualidade. Acima de 272,000 tokens de entrada, tarifas upstream mais altas de contexto longo se aplicam à solicitação inteira; verifique as regras de cobrança da GPTProto para grandes trabalhos.
Execute uma amostra representativa de tarefas no GPT-5.6 Luna, GPT-6 Luna e Sol. Compare respostas aceitas, tentativas, latência e cobrança total. Defina uma regra de escalonamento. Para chamadas de ferramentas com raciocínio habilitado, verifique o endpoint: a OpenAI recomenda Responses, enquanto Chat Completions permite chamada de funções apenas com reasoning_effort: "none". Verifique a rota da GPTProto no Quick Start.
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